3年かけてたどり着いた英語記事を読むための方法 - Qiita
2023/07/03 要約ツールに｢ChatGPTを利用する場合｣を追加し、サンプルの生成結果を記載しました。 以前は英語の記事の読み書きが苦手だったのを、このようにして克服した、という話を書きます。 成果を数値で測ってないですが、RSSフィードに登録している英語メディアの数が大幅に増えました。以前は全体の5%程度に対し、今は50%以上が英語メディアになっています。英語に対する心理的ハードルは大きく下がりました。 また、読む力を付けたことで自作のOSSのREADMEもほぼ自力で書けるようになりました。 https://github.com/goodwithtech/dockle/blob/master/README.md では始めます。 全体像 僕の場合、1000文字以上の英文記事を読む場合、STEP1に含まれる内容は必ず行います。 STEP2に含まれるものは、辞書なしで読めないときだけ行
人を震えさせるツール｢Dockle｣の仕組みを解説〜Dockerセキュリティの基礎知識も一緒に - Qiita
はじめに ｢3分でできる！最高のDockerfileを書いたあとにやるべき1つのこと｣で告知したVuls祭り #5で、コンテナのセキュリティについてお話ししました。 しかし15分程度の時間だと、説明不足な点もあったので、資料を修正しつつ、補足コメントを入れました。 パートごとにタイトルを付けたので、Qiitaの目次を参考にするとわかりやすいと思います。Dockerイメージの簡単な説明 & Dockle内部でやっていることの解説 が本記事のメインパートです。 参考になったら、Vuls/Dockle/Trivyのスターお願いします! 特にDockleは後発でスター数が少なく、まずはスター1Kを目指してます。 Vuls Dockle Trivy なお、タイトルの元ネタはこちらです。震えてくださってありがとうございます。 @nagashi_ma_w 2019.6.20: いくつかスライドを削除し、
3分でできる！最高のDockerfileを書いたあとにやるべき1つのこと - Qiita
概要 Dockerfileを書くためのベストプラクティスを読んで、ベストプラクティスなDockerfileを作った/作りたい人が対象です。 そのDockerfileで大丈夫かを3分でチェックできるツールをつくりました。Hadolintのような、単なるDockerfileのLinterではなく、ビルドしたイメージの中身まで細かく分析します。 通常のLinterでは原理的に不可能な、ベースイメージに存在している危険性も含めて調べることができます。 ←GitHubのStarもらえると嬉しいです。 Dockleの内部で使われているツールはTrivy, Vulsなどと同じなので、そのあたりを踏まえて、動作原理を別記事にまとめました。 人を震えさせるツール｢Dockle｣の仕組みを解説 なお、DockerHubで人気のコンテナに対して試した結果をサイトにして公開しています。操作方法もふくめて、別記事に
一からマイクロサービスの開発フローを作った話 - Qiita
※ 2016年の記事なので、すでに古い情報が多いです。 今の会社で、全社の外部サービスで利用できるAPIを作ってね、という話があったので、環境構築からコーディング、運用まで一人で行っている。 基本はAWSのサービスを利用し、ログの保存だけGCPのBig Queryを利用した。 ※ 2017/10/13 追記 このときの経験を踏まえて、コンテナでの環境構築を行ったので記録した。 → 一からAPIサーバの開発フローを作った話〜コンテナ編 関連記事 マイクロサービスで調査しやすいログをつくる マイクロサービスのテスト作成方針 マイクロサービス作成時におこなった負荷対策 deployフローに関しての振り返り ウェブサービス構築時に導入する、開発が3倍速くなる仕組み 簡単な要件 ゲームなど自社で利用するユーザアカウント情報を1つにする 現在のアカウントで引き続きサービスは利用できる アカウント以外に
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