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老舗Mobile向けBaaS REST APIによるデータのCRUD バックエンドのMongoDBに永続化 ユーザー認証 ファイルストレージ プッシュ通知送信機能 移行のきっかけ Parse.comの突然の終了宣告 来年1月までに移行を終えないとサービスが＼(^o^)／ｵﾜﾙ 終了宣言以前から移行の話は出ていた 月末に度々不安定になっていた GCPを選んだ理由 コストパフォーマンス GCE料金が利用期間に応じて勝手に割引される Cloud StorageがS3より安い Googleの長年の技術/ノウハウが投入されている Googleのクラウドへの投資額 成長が期待できる データ解析系サービスの拡充に期待 画像データの資産を活かしたい 移行の全貌 DB MongoDB (Replica set) API Server parse-server (node.js + express) iOS

「ApplicativeとMonadは何が違うのか？」という疑問についての自分なりのまとめ。 型制約の強さの違い Haskellの型クラスは「特定の名前と型がついた関数が実装されているか」で型をグループ化する概念。言ってみればJavaのinterfaceのようなもので、ある型がその型クラスに属するためにはその型クラスによって指定された名前と型を持つ関数を定義する必要がある。 ApplicativeとMonadは型クラスであって、それぞれが要求する関数が異なる。 型クラスの定義を読む GHCi(7.10.2)によると、Applicativeの定義は以下。 (ちなみに小文字で書かれたfやaやbは型変数で、ある具体的な型(例えばIOとかMaybeとか[]とか)が入る。同じ型変数には同じ型が代入されるので、(<*>) :: Maybe (a -> b) -> IO a -> Maybe bのような

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最近話題のDockerやGoogle Cloud Platformを用いて大規模データのための解析基盤を作ります。今回はデータソースとしてTwitter Streaming APIを利用しますが、アクセスログなどに応用することももちろん可能です。コードは一行も書きません。解析基盤をつくためにマシンを用意する必要はもちろんありません。 BigQueryについては、 Googleの虎の子「BigQuery」をFluentdユーザーが使わない理由がなくなった理由 #gcpja が参考になります。 利用するプロダクト/サービス Google Cloud Platform Google Compute Engine BigQuery Docker fluentd fluent-plugin-twitter fluent-plugin-bigquery Twitter Streamping API 想

Structural Subtyping とは - いげ太のブログ structural subtyping （構造的部分型）とは、強い型付けによる恩恵は魅力的やな、でも型は定義しても継承関係までは定義したくない、制限による堅さに利はあるけど柔軟性を失いすぎるのもちょっとな、インターフェースばっかりいくつも定義するのもアホらしいし、その時々で適当なインターフェース割り振るようにしたらステキやん、というシグネチャ至上主義だ。 構造的部分型の比較 - まぁ、そんなもんでしょう OCamlは全て型推論してくれる代わりに部分型への変換は明示的。部分型変換ができるバリアントがある。 haXeは全て型推論してくれて、かつ部分型への変換も暗黙的にできるけど、場合によってはコンパイルがとまらない Scalaは型推論は(完璧には)してくれないけど、部分型への変換は暗黙的 Scalaの構造的部分型 scala

JavaScriptでオブジェクトのメソッドを実行時に書き換えること自体は簡単ですが、 オーバーライドメソッド内でもとのメソッドを呼び出したい場合はどうすればよいのでしょうか。 このサンプルコードでは、クロージャーを利用することで名前空間を汚染することなくオリジナルのメソッドを保持し、オーバーライド1を実現しています。 var anObject = { state: "hoge", getState: function () { return this.state; } }; anObject.getState(); // "hoge" anObject.getState = (function () { var context = anObject; var original = anObject.getState; return function () { return "state: