図1: QUICコネクションを振り分けるロードバランサはじめに本記事では、バックエンドのWebサーバへリクエストを振り分ける装置の意味でのロードバランサ(図1)について、QUIC対応の議論状況を紹介します。方式編と実装編にわけて二編を予定しており、本稿は方式についての解説です。 IETFでは、F5 Networksとマイクロソフトから提案されたロードバランシング方式が議論されています。本稿では下記のインターネットドラフトをQUIC-LBと表記します。 QUIC-LB: Generating Routable QUIC Connection IDs https://datatracker.ietf.org/doc/html/draft-ietf-quic-load-balancers 執筆時点の -07 をベースとしますが、ドラフトですので今後の議論次第で改版が続きます。あらかじめご承知おき

“Spider-Man leaning on concrete brick while reading book” by Raj Eiamworakul on Unsplash 数ヶ月間Flutterに関する大量のインプットを行い、単純なアプリならサクッと、複雑なアプリでも都度調べながらなら慣れているiOSネイティブアプリ開発と比べても遜色ないレベルのものを普通に作れるであろう自信が出てきました。本記事では、自身の過去の取り組みを踏まえてFlutterを学ぶにはこういう道筋が良いだろうということを書いていきます。 まずはとにかく公式ドキュメント

さらに自分なりに表現すると、次のように思っています。 Hot Reload/Restartによって、実装と確認のフィードバックサイクルが極めて速い(ビルドで数十秒以上程度待たされることの多いネイティブ開発環境と比べて)ネイティブアプリと見分けの付かないような高クオリティ・高パフォーマンスなアプリの開発も可能リッチなフルカスタムUIも組みやすいさらに、Google I/O 2019でもアピールされていたデスクトップ・Webへのクロスプラットフォームアプリの開発も可能になりつつある(まだプレビュー版で現時点でのプロダクション利用は厳しい)のも、今後への期待ポイントです。 Flutterの学習コストは？個人的には、以下程度に思っています。 簡単なプロトタイプ・ごくシンプルなアプリ: まあまあ簡単ある程度複雑・中規模以上のアプリ: 簡単ではない(iOSネイティブよりも少し習熟しやすいかも？程度)簡

事前に Twitter 等で告知していましたが、この度「Vue.js入門 基礎から実践アプリケーション開発まで」という書籍が、技術評論社より出版されます。このブログはその書籍のご案内です。 「Vue.js入門 基礎から実践アプリケーション開発まで」の表紙本書は、@kitakさん、@positiveflatさん、@tejitakさん、そして@ktsnさんといっしょに執筆した書籍になります。

どういう本なの？まえがきのスクリーンショットを貼りましたが、この本は多くの機械学習の本とは異なり、機械学習の実務で使えるようになるために知りたい、機械学習を含めたシステムのアーキテクチャや機械学習プロジェクトの進め方、効果検証をどうするのかということをまとめました。 めざすところのイメージ既に多く刊行されているTensorFlowやChainerでディープラーニングをしてみようというものでもなければ、機械学習の理論をわかりやすく解説するといった類のものでもありません。ゼロから作るDeep LearningやCourseraのMachine Learningで学んだけど、実際の仕事に活かすにはどうしたら良いだろう？という疑問に答えているつもりです。また、大学の講義などで機械学習は学んだけど、実際仕事で機械学習のプロジェクトを進めるときはどうすればいいんだろう？という人にも得るものがあると思い

ここでは、フロントエンド開発の概要について説明していきます。 ＊元記事はこちらです。(英語) この記事でカバーしているものについてSingle-page Apps (SPAs)New-age JavaScriptUser InterfaceState ManagementCoding with StyleTestingLinting JavaScriptLinting CSSTypesBuild SystemPackage ManagementContinuous IntegrationHostingDeploymentSingle-page Apps (SPAs)かつてはサーバーサイドレンダリングという、別のURLを開くごとにページをリフレッシュしてサーバーから新たなHTMLページを送る手法が主流でしたが、最近のSPAsではクライアントサイドレンダリングというものが主流になっています。

joker1007さんも煽っていることもあり、MacBook Pro Retina(2015) 15インチが重すぎてしんどいので、Thinkpad X1 Carbon(2017)を買いました。2.04kgから1.13kgへと大幅軽量化しました。外での打ち合わせや出張も結構増えてきて、Macは電源も含めると辛い重さになるので思いきって買いました。背中と腰が死にそうなので軽さは正義です。(msfmさん色々ご相談に乗っていただきありがとうございました！） 選定のポイントは 1.3kg以下英語キーボードメモリ16GB15万円くらいまでという条件で選んだのですが、最後まで残ったのはDell XPS13とX1 Carbonだけでした。最初は値段の安さと軽さに惹かれてZenbook 3をメインに機能と値段の比較表を書いていたんですが、途中で店頭でキーボード触ってみて、日本語キーボードだとホームポジション

FiNCのエンジニアの人数も50人を超え、チームを横断した情報共有の機運が高まっています。 もともと社内には情報共有ツールとしてConfluenceやGitHub Wikiなどがありましたが、前者はMarkdownなどのエンジニアがドキュメントを書きやすい機能が不足しており、後者は情報の検索性に難がありました。 エンジニアのコミュニケーションを活性化させるため、カジュアルに記事を投稿できて誰でも見ることができる、新しい情報共有ツールを導入をすることにしました。 今回は候補として検討した際に、以下の要件を満たしていた情報共有ツールを紹介します。 Markdownを使ってプレーンテキストで記述できる記事の更新履歴のdiffを見ることができるフィードで記事の一覧を見ることができるわかりやすい検索機能コメント欄でのやりとりができるWebhook(チャットツール連携)UML記法やスライドの埋め込みの