ドワンゴを退職します
TL;DRタイトルの通りです。給料上がんねーから 2019/1/31 付でドワンゴ辞めます 本文入社に至った経緯ドワンゴには2016新卒で入社して2年10ヶ月在籍していたことになります。入社を決めた経緯としては 就職活動の時期に暇だったので Erlang を触り始めていたデブサミでちょうどドワンゴの中の人が配信基盤を Erlang で書き直してることを話してた研究室の先輩が何人か居た上記のような理由で仕事で Erlangを書くのはけっこう楽しそうだと思ったので入社することを決めました。実際にエントリーシートの志望動機には「Erlang で仕事したい」とだけ書いた記憶があります 入社後は新卒研修を終えてから無事希望していた DMC チームに配属されました。転部等もなく退職まで DMC チームに所属して多少飽きが来る程度には Erlang を書くことができたので入社した目的は達成されたと思いま
クレジットカード番号がログに残らないようにする fluent-plugin-pan-anonymizer をリリースしました
クレジットカード番号がログに残らないようにする fluent-plugin-pan-anonymizer をリリースしました カンムでは業務でお客様のクレジットカード番号を扱っています。お客様の安全のため、PCIDSSの要件をクリアするため、コンプライアンス遵守のため、カード番号は安全に取り扱う必要があります。この記事では対象をログに定め、ログに不用意にカード番号が残らないような仕組みについて書きます。 fluent-plugin-pan-anonymizer端的に言うと、こちらの fluent filter plugin を開発し、このプラグインを経由させることでカード番号がログに記録される前にマスクしています。 https://github.com/kanmu/fluent-plugin-pan-anonymizer プラグイン名に入っている PAN は Primary Account
iOSネイティブアプリ開発者から見たFlutter
Flutter is Google's mobile UI framework for crafting high-quality native experiences on iOS and Android in record time… なぜFlutterに興味を持ったかFlutterはAndroidアプリ開発者ウケの方が良くて、iOSネイティブアプリ開発者が本気で触っている事例を国内ではあまり見聞きしません。そのためか、周りからも「iOSネイティブアプリが作れるのになぜFlutterにも手を出すの？」のようなことを聞かれることがちょくちょくあります。まずはそのあたりから詳しく述べていきます。 一番初めのきっかけはDroidKaigi 2018の発表DroidKaigi 2018 用のiOSアプリがFlutterで作られていて、 konifar さんのこちらのスライドを見たりPodcas
Gitpod — Online IDE For GitHub
After over one year of intensive work, we are proud to announce the public Beta of Gitpod. Gitpod is an online IDE which can be launched from any GitHub page. Simply prefix any GitHub-URL with “https://gitpod.io#” or use our browser extension that adds a button to GitHub pages. Within seconds, Gitpod provides you with a fully working development environment, including a VS Code-powered IDE and a c
iOSアプリを作るときのおすすめ構成
高性能なMacマシンを確保まず、技術的なこと抜きに一定以上の性能のMacマシンを用意するのが良いです。取っ掛かりの勉強目的などならともかく、中規模以上のアプリを作る場合低スペックマシンでは著しく非効率です。 大体以下のようなイメージで、これ未満だと早めにマシン変えた方が幸せになれると思っています。 2–3年以内に買った20万円以上程度のMacBook Pro: 許容範囲iMac 5K: 良い感じiMac Pro: 一般的なiOSアプリ開発ではオーバースペック気味でコスパは微妙かも🤔会社で、交渉しても低スペック環境を強いられるのならば転職した方が良い気がしています🤔ちなみに転職ドラフトでSWHGという招待コードで登録するとお互いプロテインゲットできるので、気が向いたらお願いします( ´･‿･｀) Continuous Integration(CI)環境次に、CI環境について触れます。CI
Serverless Native Java Functions using GraalVM and Fn Project
Native Java Functions really rocks!TL;DR;Java Functions compiled into a native executable using GraalVM reduces cold start times and memory footprint by order of magnitude compared to running on JVM.Native Java Functions performs equal to or better than Go functions in terms of execution time and memory used.Native Java Functions executable runs from scratch base image, thus have a similar size co
PaaS(CloudFoundry) と IaaS+(Kubernetes) との関係性に思うこと
近年2年近く、IBM Cloud (旧Bluemix ）上でCloud Foundry でアプリケーション開発を行い実際にシステム構築を行い、ここ半年くらいIBM CloudやGoogle Cloud Platform でk8s上でマイクロサービスやなんやCI/CDを利用したコンテナ開発を検証していく中で感じたこと吐き出してみます。 なぜこの文章を書くかIBM と Pivotal （そしてCloudFoundry）は、それぞでこれまでの CFのサポートから同時期に k8s のサポートをはじめました。私の周りにも CFとk8sはどういう関係？ CFは k8sになるの？みたいなことや IBM は CFはやめて k8sになるの？（これは商売の話なので私はわからないですが）という声を聞きます。また逆にPivotalさん使っているとも聞くようになりました。なので私の立場からみる CF / k8sを書
プライベートでコードを毎日書き続けて２年以上が過ぎた
いつの間にか２年間継続してコードを書いていたので、その振り返りです。上のインコは日々僕を応援してくれる二羽のインコのうちの一羽です。この後本をボロボロに噛みちぎっていきました。 １年目との違い去年こんなポストを書きました。 このとき、自分はコードを１年継続して書いたわけですが、その後また１年継続してコードを書いていました。 １年目とは「書きたい」と思うものも変わりました。また、習慣を維持する労力も小さくなり、コードを書くことそのもの以外の、登壇などの時間を取れるようになりました。 この１年で新たにやったことツール作成markdownをMediumポストにするCLIツールAWS SSMで管理されたパラメーターを環境変数にInjectするツールGoogle Cloud Platform API向けに使える、goonと同様のDatastoreクライアント基盤作成AWS上にTerraform+An
DevSecOps / CARTA は、OSS 時代のサイバーセキュリティ対策の組織論に言及が可能か否か（散文）
タイトルは派手だけど言わんとしてる事はシンプルで、こりゃ日本だと大変じゃの的な。 ガートナーさんが最近伝えてるメッセージの、 DevSecOps と CARTA continuous adaptive risk and trust assessment アプローチ、Run / Build / Plan のプロセスに象徴されるトレンドの話（の入り口、エッセンス）を今更ですが聞きましたと。 聞いていて最初に、マイクロソフトが Windows XP で苦労し改善してきた歴史としての SDL Security Development Lifecycle を思い出し、そのあと、OSS 時代のアジャイルスクラムな開発サイクルでの情報セキュリティ、サイバーセキュリティ、非機能要件を意識したアーキテクチャをどこで担保するかを思い出し、そして、あぁ、Trust は Assurance でよねえ、となり。 つ
Kaizen Platform, Inc. エンジニア行動指針
Engineering Teamの Akira MAEDA です。 今回はKaizen Platform, Inc.社内にあるエンジニア行動指針を紹介したいと思います。 このエンジニア行動指針は創業間もない頃に技術顧問のNaoya Itoが中心になって作成し、今から2年半ほど前にオフィスに遊びに行った私に、CTOのToshimasa Ishibashi、Naoya Itoの二人がKaizen Platformの実現しようとしている未来とともに熱心に説明してくれ、私のKaizen Platformへの転職のきっかけになったことを今でも思い出します。 以下内容 — - Kaizen Platform, Inc. エンジニア行動指針Message from CEO (Kenji Sudo)・ 我々はクラウドソーシングで新しい働き方を作り出していく集団なんだから、我々自身も新しい組織のあり方に挑戦
Express vs Flask vs Go vs Sparkjava vs Sinatra
Update 5 (June 23, 2015): After posting the bad performance of Flask to their issue tracker User Methane posted a server config that boosts flask to 11751 requests/sec. https://github.com/mitsuhiko/flask/issues/1512#issuecomment-114454800 Update 4 (Jan 10, 2015): I added the sourcecode to a github repo: https://github.com/tschundeee/fibonacci-web-lang-benchmark Plus I added ruby’s sinatra which ra
Elasticsearch API 一覧
APIの一覧をまとめた資料が見当たらなかったので、APIでできることを把握できるようにAPIの一覧をまとめてみました。 NOTE: バージョン1.x の本家リファレンスを参考にしています。 Elasticsearch の提供している各種APIは、以下の図のように検索やドキュメントの登録だけではなく、各種設定、モニタリング、メンテナンスの為のAPIまで幅広く提供されています。 Elasticsearch API Over Viewdocument apisドキュメントの追加・更新などのドキュメント操作の為のAPI 【document api】 PUT /{index}/{type}/{id} # ドキュメントの追加更新 POST /{index}/{type} # ドキュメントの追加更新（ID自動生成） GET /{index}/{type}/{id} # ドキュメントの取得 GET /{i
Elasticsearch プラグイン
プラグインは、Elasticsearch の基本機能を強化する為の仕組みです。プラグインと一口に言っても、analysis 系のプラグインとか、Discovery 系のプラグインとか、いろいろあるのでまとめ。 Installing Plugins.インストールは簡単で、Elasticsearch のパッケージに含まれる plugin スクリプトを使ってインストール可能。 $ bin/plugin --install <org>/<user/component/<version>elasticsearch が提供しているプラグインは、GitHub のここで見つかります。 例えば、Japanese (kuromoji) Analysis for Elasticsearch のインストール。 $ bin/plugin -install elasticsearch/elasticsearch-an
Elasticsearch ウェブクローラー PDF編
前回の記事では、Elasticsearch River Webを使用したサイト (HTML) のインデックス、クローリング設定〜検索確認までの基本的な手順を紹介しました。今回は、多くのコーポレートサイトに存在する「PDF」をクローリング対象とし検索するための手順をまとめたいと思います。 必要なPluginのインストールMapper Attachments Type for Elasticsearch PDFデータは、Elasticsearch標準のstringなどのフィールドtypeではなく、 ”attachment”というtypeを定義してインデックスします。 また、”attachment”は、PDFだけでなくMicrosoft OfficeやOpen Documentなどのフォーマットもbace64エンコードしてインデックスできます。(詳細はサポートしているドキュメントリストで確認でき
Elasticsearch ウェブクローラー 基本編
Elasticsearch River Web とは通常Elasticsearchは、用意されている様々なAPIを使いデータのインデックスを行います。そのためたとえば、企業サイトのサイト内検索をElasticsearchを使用して実現する場合は、Webサイトの全コンテンツをElasticsearchにインデックス可能なフォーマットにデータ化し、API経由でインデックするという方法が一般的と思われます。もともとDBなどでコンテンツ内容を管理していればその方法でも対応できるかもしれませんが実際対応するとなると結構面倒です。しかし、このRiver Webを使うとWebサイトをクローリングできるため、サイトの各ページを検索対象にしたい場合は大変便利です。 今回は、このElasticsearch向けWeb Crawlerプラグイン「elasticsearch-river-web」の基本的な使い方につ
Elasticsearch 日本語で全文検索 その３
その１、その２で説明してきた内容をふまえ、日本語全文検索向けのアナライザーを考えてみました。 日本語全文検索のためのアナライザー次の設定サンプルは、基本的な日本語検索の為の ja アナライザーと、ja アナライザーにプラスして同義語検索を実現する為の ja_synonym アナライザー、Nグラム検索用の ja_ngram アナライザーを定義しています。 実際に使用する際には、これらの３つのアナライザーをフィールド毎に使い分けて使用することで、いろいろなシーンで活用できるはずです。 # 設定サンプル # edit: $ES_HOME/config/elasticsearch.yml index: analysis: filter: synonym: type: synonym synonyms_path: analysis/synonym.txt stopword: type: stop s
Elasticsearch 日本語で全文検索 その２
Elasticsearch では、すでに日本語で全文検索する為のトークナイザーやノーマライズなどの加工処理で使用するフィルターなどがビルトインまたは、サードパーティ製のプラグインとして多数存在します。 ここでは、日本語全文検索で使用しそうなトークナイザーやフィルターなどを説明します。 主要モジュールNGram Tokenizer N-グラムを提供するトークナイザーです。Elasticsearch にバンドルされています。Japanese (kuromoji) Analysis for Elasticsearch 日本語形態素解析を提供するプラグインです。各種 Analyzer、Tokenizer、TokenFilterが含まれます。cjk_width Token Filter 半角・全角などを統一するためのフィルターです。Elasticsearch にバンドルされています。Lowercas
Elasticsearch 日本語で全文検索 その１
日本語は、分かち書きしない言語のため日本語でちゃんと全文検索できるようにする為には、検索対象のコンテンツの内容、利用するユーザーのスキルなどを考慮しなければ検索精度を向上させることは非常に困難です。逆を言えば、検索対象のコンテンツ、利用するユーザーのスキルが変われば設計が変わってくると言えます。 日本語を検索できるようにトークナイズするには、代表的なものに形態素解析とN-グラムがあります。簡単に説明すると形態素解析を検索で使用すると、単語単位で検索するため、適合率が高く（マッチ度が高いものが検索される）、再現率が低くなります（検索漏れが多くなる）。例えば、キーワード ”京都” では、”東京都” はヒットしません。一方、N-グラムを検索で使用すると、データベースのLike検索に近い検索が可能になり、形態素解析とは逆に、再現率が高くなり、適合率が低くなります。 これらの日本語解析の特徴と、検索
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