Pandas で時系列データをグループ化して集計できる「Grouper」 - kakakakakku blog
Pandas で groupby() 関数を使うと，データセットをグループ化して集計できる．さらに Grouper オブジェクトと組み合わせると，より高機能なグループ化を実現できる．今回は groupby() 関数と Grouper オブジェクトを組み合わせて「時系列データの集計」を試す．最後に関連する resample() 関数も試す． pandas.DataFrame.groupby — pandas 1.2.4 documentation pandas.Grouper — pandas 1.2.4 documentation データセット 🪢 今回使うサンプルデータセットを準備する．まず，Pandas の date_range() 関数を使って 2020/1/1 ~ 2020/12/31 の範囲で1年間の DatetimeIndex を作る．そして DatetimeIndex をイ
git checkout の代替としてリリースされた git switch と git restore - kakakakakku blog
2019年8月にリリースされた Git 2.23 から，Experimental（実験的機能）として新コマンド git switch と git restore が使える．今までずっと使ってきた git checkout は機能が多すぎたため，機能を分割し git checkout の代替としてリリースされた．個人的にリリースされてから，できる限り git switch と git restore を使うようにしてるけど，まだ無意識に git checkout を使ってしまうこともある．最近 git switch を教える機会があったため，ブログにまとめておく． github.blog なお，以下の検証は Git 2.26.0 を使った． $ git --version git version 2.26.0 1. git switch を使う git switch を使って「ブランチ操作」
「ghq handbook」を読んで ghq を使った最高のリポジトリ管理を体験しよう - kakakakakku blog
2020年1月に Leanpub で出版された「ghq handbook」を読んだ．本書は Leanpub で $4.99 から購入できる． leanpub.com リポジトリ管理を楽にするコマンドラインツール ghq 自体は前から知っていたけど，今までの運用（特定のディレクトリ直下にひたすら git clone する）で特に困ってなく，導入していなかった．本書を読みながら，今までの運用を全て ghq に移行して，今ではとにかく最高だし，もはや導入していなかった自分を悔やむ．特に ghq と peco を組み合わせた体験は本当に素晴らしい！ github.com 目次 本書は ghq の導入から活用まで網羅的に紹介されている．計24ページとなり，読むだけならすぐだし，実際に導入しながら読んでも2時間あれば終わる．個人的には導入しながら読むのが1番効果的だと思う． イントロダクション 基本的
CircleCI + Docker で Infrastructure CI (Chef + Serverspec) 環境を構築した - kakakakakku blog
近況 3月から DevOps 関連の技術的負債の解消に取り組んでいて，動かなくなった Chef を直したり，秘伝のタレ（手動）で構築されたサーバ設定を Chef にリバースエンジニアリングしたり，Serverspec を導入して稼働中のサーバの差異を確認したりしている． 他にもウェブサーバのパフォーマンスチューニングをしたり，Zabbix / Kibana / CloudWatch で可視化したり，不要なアラートを消したりもした．あと Vagrant 環境を自動構築できるようにしたり，Packer を使って Vagrant Box を改善したり，デプロイ手順を正常化したり，テストの品質向上の目的で Capybara を導入したりもした． 最近はキャッシュサーバをリプレイスしたり，AWS のネットワーク構成を変更するなど，とにかく様々な施策を試しているけど，全然まだまだという感じで，圧倒的成
理論を知って改めて監視と向き合おう /「ITインフラ監視[実践]入門」を読んだ - kakakakakku blog
先週発売された「ITインフラ監視[実践]入門」を読んだ．ちょうど業務で監視改善を検討しているところだったので，個人的に良いタイミングで読むことができた．あとお世話になってる @ariarijp が本書のレビューに参加されたってことで，すぐ読んでみようと思った． 監視 is 何 「監視」に対する理論や定石がまとまっていて，今までに無かった視点の本だなと感じた．一部 Mackerel の例も出てくるけど，あくまで実例の紹介という感じで，導入しているインフラ技術や監視サービスに依存せず読めた．「サービスの安定稼働」って言うのは簡単だけど，そのためには多岐にわたる戦略が必要で，本来ならここまで本腰を入れて監視に向き合うべきだよなーと改めて感じたりもした． 閾値 (Threshold) 「閾値」を「しきいち」と読んでいるし，今までの現場でもそう読んでいたけど，本書では「いきち」と読みが振られていた．
![理論を知って改めて監視と向き合おう /「ITインフラ監視[実践]入門」を読んだ - kakakakakku blog](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/8879058397a15e85ebcd9edb3d7b63a357a31099/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Fecx.images-amazon.com%2Fimages%2FI%2F51NLjAmWCGL.jpg)
Qiita:Team と比較して esa.io の方が圧倒的に優れてる機能3点 (\\( ⁰⊖⁰)/) - kakakakakku blog
プロダクトで CQO を担当していて，Qiita:Team をこよなく愛す僕ですが，食わず嫌いは良くないなということで，esa.io をトライアルで使ってみた． 実際にポストしてみたり，ヘルプを見てみて，基本的なところは Qiita:Team と似てるなーという印象を受けたんだけど，Qiita:Team と比較して esa.io の方が圧倒的に優れてるなと思う機能を3点を知ってしまったので，熱量高くまとめてみた．まぁ圧倒的は言い過ぎたかもwww 1. カテゴリーという概念があること esa.io のポストは，タグ以外にカテゴリーというメタ情報を付けることができて，これは便利． Qiita:Team だとタグしかないので，例えば日報のように時系列に沿った情報を探したりすることができず，結構ポストが埋没する傾向にあるという課題はどこのプロダクトでもあるんじゃないかなと思う． ちなみに Qiit
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