ユーザーをログアウトから守れ！―シーケンス図から読み解くログイン状態維持【Mobileアプリ編】 | DevelopersIO
認証というのは面倒なもので、利用者に余計な手間を掛けさせてアクティブ率を下げたくないと日夜工夫を凝らす我々にとっては、やり玉に上がりやすいテーマであると思います。要するに、ユーザーをログアウトさせたくないわけです。さて、どうしましょう？ 生魚おじさん、都元です。今日の魚はワラサです！ 出世魚であるブリのちっちゃいヤツです！ 今回はユーザーをログアウトから守れ！―シーケンス図から読み解くログイン状態維持【Webアプリ編】と対になる、Mobileアプリ編をお送りします。 さて、認証というのは面倒なもので、利用者に余計な手間を掛けさせてアクティブ率を下げたくないと日夜工夫を凝らす我々にとっては、やり玉に上がりやすいテーマであると思います。要するに、ユーザーをログアウトさせたくないわけです。(再掲) 例えば Facebook や Twitter のモバイルアプリはいつ起動しても自分のアカウントでロ
ユーザーをログアウトから守れ！―シーケンス図から読み解くログイン状態維持【Webアプリ編】 | DevelopersIO
認証というのは面倒なもので、利用者に余計な手間を掛けさせてアクティブ率を下げたくないと日夜工夫を凝らす我々にとっては、やり玉に上がりやすいテーマであると思います。要するに、ユーザーをログアウトさせたくないわけです。さて、どうしましょう？ 生魚おじさん、都元です。今月の魚はアジです！アジを食べましょう。 さて、認証というのは面倒なもので、利用者に余計な手間を掛けさせてアクティブ率を下げたくないと日夜工夫を凝らす我々にとっては、やり玉に上がりやすいテーマであると思います。要するに、ユーザーをログアウトさせたくないわけです。 例えば Facebook や Twitter のページはいつ訪問しても自分のアカウントでログイン状態になっています。 最後にログインしたのはいつでしたっけ？ 覚えていませんよね？ これがおそらく皆さんの理想です。 セッションによるログイン ログインには通常、Cookie を
AWSの負荷テストソリューションを試してみた | DevelopersIO
シナリオを用いた負荷テストツールとしてJMeterやGatlingなどがございますが、AWSでも負荷テストのソリューションが用意されております。 こちらのソリューションは、Fargateで1秒あたり選択した数のトランザクションを生成する数千規模の接続ユーザーを簡単にシミュレートできます。 本エントリでは、AWSの負荷テストソリューションを使った負荷テストを紹介します。 構成要素 公式の構成図を拝借しています。 フロントエンドでは、バックエンドの負荷テストエンジンを実行するAPIと、テストシナリオの作成やモニタリングに使用するウェブコンソールが提供されています。 なお、使用するテストシナリオにはJMeterのシナリオを指定できるため、既にJMeterを使っている場合は簡単に大規模な負荷テストを行うこともできます。 バックエンドでは、負荷を生成するためのDockerイメージを作成します。イメー
負荷試験＃基本リンク集 | 外道父の匠
前の記事は実は前フリで、最近、負荷試験について深く潜り込んだので、自分なりに考えたことを細かく分けて書いていこうと思います。負荷試験シリーズのはじまり:-) 後半はほとんど自分で考えて色々実装しましたが、序盤は先人の知恵をかき集めてイィトコ取りしたので、メモっておいたリンク集を置いておきます。 はじめに 負荷試験ってツールを選んで大量リクエストを発生させるんでしょ。ってイメージがあるかもですが、より効率的により正確にって仕上げていくと、独自に実装したい仕組みが結構でてきます。 アプリケーションは当然モノによって仕組みや構成は異なるし、プロトコルが異なる場合もあります。千差万別は言いすぎかもだけど試験には色んな選択や工夫があり、これが正解っていう単純なものではないのは間違いないです。 とはいえ、シンプルな実行と結果でも、複雑な取り組みをしたとしても、求められる成果に対して十分で正しい結果を示
[AWS IoT Greengrass V2] コンポーネントからIoT CoreのメッセージブローカーにPublish/Subscribeしてみました | DevelopersIO
[AWS IoT Greengrass V2] コンポーネントからIoT CoreのメッセージブローカーにPublish/Subscribeしてみました 1 はじめに IoT事業部の平内（SIN）です。 コアデバイス上で実行されているコンポーネントは、AWS IoT Device SDKに含まれるAWS IoT Greengrass Core interprocess communication (IPC) を使用して、他のコンポーネントとのプロセス間通信が可能です。 import awsiot.greengrasscoreipc ipc_client = awsiot.greengrasscoreipc.connect() 今回は、このawsiot.greengrasscoreipc.connectで、AWS IoT Coreのメッセージブローカーに対してPublish/Subscrib
![[AWS IoT Greengrass V2] コンポーネントからIoT CoreのメッセージブローカーにPublish/Subscribeしてみました | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/97d2ab19815151a9ae0af78183dc31d8d3fb97b7/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F05%2Faws-iot-greengrass.png)
SRE四大行 | 外道父の匠
元々なんでも屋ってたけど、我が部署名もSREになったし、インフラエンジニアって書くと『IT』警察が寄ってくるからSREでいきましょう。短いのはイィ。 SREがやることは書籍『O’Reilly Japan – サイトリライアビリティワークブック』がほぼ語っていますが、もうちょっと噛み砕いて自分的にはこの四大行を軸に活動すれば、いっぱしのSREになれんじゃねっていう戯れであります。 SREのお仕事を大雑把に表現すると、サービス開発者が作成したアプリケーションを、動かす環境を用意し、安全・効率的に動かし続けることだと思っています。 IT業界の事情変化につれて、SREの重要性は高まる傾向にあり、それに伴いSREとして活動を希望する人材も増えたような、そうでもないような。気がするけど、SREとして食ってく気ならこれら四大行が基本であり奥義になるよって話です。 『構築』 アプリケーションを動かすための
技術による課題解決のプロセスの一例を紹介 - freee Developers Hub
こんにちは、okoshiです。 前回の私の記事は大変たくさんの方に読んでいただいて大変感謝しております。 今回はカッとしてシュッとやった一例を紹介させていただきます。 私の担当していたfreeeプロジェクト管理で、Git操作時にhuskyを用いて小さな課題を解決したというストーリーです。 ご注意 本ページでは、freeeプロジェクト管理でhuskyを採用してみたという話であることと、導入当時とバージョンが変わってしまっているため本ページではインストール方法や使い方までは解説しません。ご了承ください。 小さな課題とは freeeプロジェクト管理ではバックエンドにRubyを採用していますが、使用するエディターはメンバーによって違い、Vimを使う方もいればRubyMineを使っている方もいます。 メンバーの中にVisualStudio Codeを利用している方もいて、その方はVisualStud
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