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SRE NEXT 2020

CX事業本部@大阪の岩田です。 下記リンクの通りServerless OperationsさんからJeffyというOSSのアプリケーションフレームワークが公開されました。 AWS Python Lambda用のアプリケーションフレームワークJeffyをリリースしました！ サーバーレスなシステム開発ではServerless FrameworkやSAMを利用することが多いと思いますが、これらのフレームワークは「アプリケーションフレームワーク」ではありません。リソースの管理やデプロイを簡略化することはできても、アプリケーションのコードは開発者が全て実装する必要があり、コード量の削減や保守性の向上には寄与しません。じゃあDjangoのようなフレームワークを使ってLambdaを開発すればいいのか？というと、そういうわけでもありません。DjangoはLambdaの開発向けに設計されたフレームワークでは

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Macに搭載されてるメモリのRead/Writeパフォーマンスを計測できるベンチマークアプリ「AmorphousMemoryMark」がリリースされています。詳細は以下から。 AmorphousMemoryMarkはPCのストレージ性能をMB/sとIOPSで計測してくれるWindowsアプリ「CrystalDiskMark」のMac版となる「AmorphousDiskMark」を開発＆公開しているKatsura SharewareのKatsura Hidetomoさんが新たに公開したMac用メモリ性能測定アプリで、Macに搭載されているメモリのRead/Writeパフォーマンスを測定することが出来ます。 AmorphousMemoryMark measures memory module read/write performance in GB/s.[…]A permission was

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概要 チームによる継続的開発を前提としたコーディングのガイドライン。 特定の言語を対象としたものではないが、主に静的型付けのオブジェクト指向言語を想定している。 サンプルコードは別段の定めがなければSwiftで記載。 ガイドラインの目的 生産性を高め、メンテナンスコストを下げる バグが生まれづらくする 開発メンバー（特に新規参加者）がコードを理解しやすくする 初心者プログラマーの教育 内容の説明 タイトルの頭についた【数字】は重要度。 高いほどシステムに与える影響が大きいが、低いものの方が影響が小さく改修しやすいものが多い。 【5】変数のスコープを小さくする 変わり得る値は複雑さを生み誤解やバグに繋がるため、プログラムは変数が少ないほど問題が生まれづらい。 プログラミングの大原則として、変数は必要最低限を心がけ、むやみに増やさないようにする。 また、変数はスコープや寿命が大きいほど悪影響が

衝撃の事実！！！tarはPOSIXコマンドじゃなかった！！！ paxがtarアーカイブを扱えるPOSIXコマンドのようなので、こちらを使ってみます。 日本語情報としてはAIXマニュアルのpaxコマンドの項が良いのではないかと思います。 例 ここで挙げる例は、以下のようなファイルとディレクトリのツリーを前提とします。 $ tree . ├── dst └── src ├── aaa ├── bbb ├── ccc ├── data │   └── hoge └── tmp └── fuga 4 directories, 5 files

twittermute.txt p `�s;;V Mute these words in your settings here: https://twitter.com/settings/muted_keywords ActivityTweet generic_activity_highlights generic_activity_momentsbreaking RankedOrganicTweet suggest_activity suggest_activity_feed suggest_activity_highlights suggest_activity_tweet suggest_grouped_tweet_hashtag suggest_pyle_tweet suggest_ranked_organic_tweet suggest_ranked_timeline_tweet

パラメータドキュメントの参照すべてのpostgresql.confパラメーターについて必要なすべてのドキュメントとヘルプ。 Postgresの最新の9つのバージョンをカバーし、5つの言語で利用可能： 英語, 日本語, ロシア語, 中国語 and フランス語他のユーザーの推奨事項を確認するか、あなたの推奨事項を共有してください。

CodePipeline でパイプラインの実行を簡単に停止できるようになりました。以前は、(a) ステージ間の移転を無効にして、現在のパイプラインの実行に優先する新しいパイプラインの実行を待つか、(b) アクティブなアクションの実行がタイムアウトするのを待つ必要がありました。 今後は、パイプラインの実行をすぐに停止することもできます。たとえば、パイプラインを通過するリリースに問題が含まれていることに気付いた場合、それ以上のデプロイからリリースをすぐに停止できます。また、パイプライン構成のテスト中に、現在のパイプラインの実行が完了するのを待たずにパイプラインをすばやく再実行したい場合は、すぐにパイプラインの実行を放棄して、新しいパイプラインの実行を引き継ぐことができます。 CodePipeline はフルマネージド型の継続的デリバリーサービスで、アプリケーションとインフラストラクチャの更新を

このブログを普段からお読みになっている皆さんはご存知かと思いますが、僕は割と口を酸っぱくして「マーケティングに携わるならきちんと実験して効果検証せよ、その介入がピュアな施策だろうと機械学習システムによるものだろうと変わらない」ということを折々に触れ言い続けています。 一方で、その効果検証の方法については純粋なRCT（ランダム化比較対照試験）でない限りは往々にして統計的因果推論が必要とされることが多く、その辺のマーケティングの現場で行われている「実験」と称するものを見ていると「それどう見ても交絡まみれやん」と言いたくなるケースが珍しくない、というのが現状のように見受けられます。しかし実務を意識した統計的因果推論の解説書はほぼ皆無に近い状態で、今年の恒例推薦書籍リスト記事を書きながら「相変わらず良い本がないなぁ」と思っていたのでした。 効果検証入門〜正しい比較のための因果推論/計量経済学の基礎

Linux Daily Topics 2020年1月24日「Red Hat Enterprise Linux 8.2」がベータサイクルに、GCC 9.1やPython 3.8など Red Hatは1月21日（米国時間⁠）⁠、「⁠Red Hat Enterprise Linux 8.2」のパブリックベータ版の提供を開始した。 Red Hat Enterprise Linux 8.2 Beta now available -Red Hat blog Red Hatは6ヵ月ごとにRHELのアップデートおよびバグフィクスをマイナーリリースとして提供するが、そのユーザエクスペリエンスをさらに向上させるため、RHEL 8.2 Betaでは既存ユーザのサブスクリプション登録がインストーラから直接行えるようになっている。したがってユーザはこれまでのようにインストール後にYUMのアップデートを実行する必要が

1. はじめに 私が現在行っている AWS Billing and Cost Management 設定がかなりレガシーなものになっているので、新しめの設定へ移行する。 AWS Billing and Cost Management 設定やること/やらないことリストをアップデートする。 設定を CloudFormation, Terraform 化できるところは作成する。 2. やること/やらないことリスト 2.1. やることリスト アカウントの請求情報の表示を IAM ユーザーに許可 手動で設定する。（要ルートユーザー） Cost Explorer 有効化と設定 手動で設定する。 コスト配分タグをアクティブ化 手動で設定する。 電子メールで PDF 版請求書を受け取る設定 手動で設定する。 Budgets 設定 従来の「請求書アラート」設定は止めて、こちらを使う。 Terraform で

何度も実行したTerraformの定義で、別の環境から実行したらエラーが出ているという話を聞いて調べてみた、エラー対応メモです。 内容としては以下のようなメッセージです。「terraform plan」で発生します。 何度か目の前で叩いてもらうと、エラーが出るサービスがその度に違ったりします。 dial tcp: lookup spanner.googleapis.com on 169.254.169.254:53: read udp 172.17.0.2:42005->169.254.169.254:53: read: connection refused これはもう一つ下のレイヤの話だなと思いつき、並列度を下げてみようと設定してみました。 Terraformは処理の並列度として、デフォルトで10が設定されています。 -parallelism=n - Limit the number o

ものづくりが楽しい。 自分が作ったプロダクトが使われると嬉しい。 個人制作したプロダクトを広めたり、 面白いプロダクトを作った人とつながれる。 ものづくりが大好きなITエンジニアに特化したプロダクト起点のSNS。 それがPRANETです。

Amazon CloudWatch Synthetics が、米国西部 (オレゴン)、米国西部 (北カリフォルニア)、欧州 (フランクフルト)、欧州 (ロンドン)、欧州 (パリ)、欧州 (ストックホルム)、カナダ (中部)、アジアパシフィック (東京)、アジアパシフィック (ソウル)、アジアパシフィック (シンガポール)、アジアパシフィック (シドニー)、アジアパシフィック (ムンバイ)、南米 (サンパウロ) の 13 の追加リージョンで利用可能になりました。Amazon CloudWatch Synthetics では、Canary を作成してエンドポイントと API を監視できます。 Canary は、同じルートをたどり、顧客と同じアクションを実行する設定可能なスクリプトです。これにより、顧客の体験を外部から確認でき、顧客の視点からサービスを利用できるようになります。Canary は

クラウドを駆使した開発�〜AWS Lambda, Dev Tools, AppSync の革新的な最新アップデート〜 / reinvent2023-recap-serverless-meetup-tokyo-developer-experience

The Morning After: The biggest news from Google's I/O keynote

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GitLabはGitリポジトリ管理やパッケージ管理、設定、モニタリング、DevOps、CI/CD（継続的インテグレーション/継続的デリバリ）ツールチェーンとしての機能を提供するソフトウェア。オープンソースの無償版のほか、高度な機能とサポートを3段階に分け、Bronze、Silver、Goldとしてサブスクリプション形式でも提供している。 GitLab 12.7は、2019年12月に公開したGitLab 12.6に続く最新版。12系は2019年6月に最初のリリースが公開されている。 パイプラインリソースグループで、共有するパイプラインのリソースを管理できるようになった。パイプラインの並列性を制限してジョブとリソースを効率よく管理できるという。有償版向けの機能としては、「Parent-Child Pipelines」など、パイプラインとチームでスピードと作業効率につながる改善が加わった。 Wi

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MySQL との互換性を持つ Amazon Aurora は、リードレプリカの ANSI READ COMMITTED の分離レベルをサポートします。この分離レベルは、Aurora のリードレプリカの実行時間の長いクエリを有効化して、書き込みノードの書き込みのスループットに影響を与えることなく実行します。 READ COMMITTED の分離レベルは、MySQL 5.6 と互換性のある Aurora MySQL エンジンのバージョン 1.21 以降、および MySQL 5.7 と互換性のあるエンジンのバージョン 2.07 以降で利用できます。詳細については Aurora のドキュメントをご覧ください。 Amazon Aurora は、ハイエンドな商用データベースのパフォーマンスと可用性、オープンソースデータベースのシンプルさとコスト効率性を兼ね備えています。Amazon Aurora は、