AI & MLLearn about artificial intelligence and machine learning across the GitHub ecosystem and the wider industry. Generative AILearn how to build with generative AI. GitHub CopilotChange how you work with GitHub Copilot. LLMsEverything developers need to know about LLMs. Machine learningMachine learning tips, tricks, and best practices. How AI code generation worksExplore the capabilities and be

みなさまこんにちは、のびーことfnobiです。今年ももうアドベントカレンダーの季節なんですね。はやいはやい。 さて個人的にアドベントカレンダーでは、振り返りの意味も込めて その年お世話になった技術に関する記事を書く、というルールにしてますので、今回は NetlifyとFirebaseの話 をします！！ （ちなみにFirebaseの話は去年もしたかったのですが、時間が足りなかった＆他の人も書いてたのでパスしました） この記事の目的 いまフロントエンドエンジニアに使ってほしいサービスの私的TOP2・NetlifyとFirebaseについて、様々な観点から比較して、 「なんかどちらも便利そうって聞くけれど、どちらを使えばいいのかわかんないな？？」 という人をこの世からなくします！ Netlifyってなんぞや？ https://www.netlify.com/ githubと連携可能な静的Webホ

社内外でちょいちょい聞かれるのでメモ。 前置き GitHubを使ってる場合 ライブラリを作ってる場合 Travis CIを選択する理由 2020/4/21追記 Travis CIを選択しない理由 アプリを作ってる場合 CircleCIとWerckerの共通点 CircleCIとWerckerの機能差異 GitLabを使ってる場合 GitLab CIの優位点 Jenkinsなどを使った方がいい場合 追記：2018/12/8 前置き 100%自分の主観なので偏ってます SaaSかオンプレならSaaS派。（自分でサーバの面倒身たくない） 自分が使ったことがないものは紹介していません 今回紹介してるTravis CI, CircleCI, Wercker, GitLab CI, Jenkinsに関しては仕事や趣味で各3〜4年くらいは使ってるはず GitHubを使ってる場合 ライブラリを作ってる場合

Update Jul 19, 2018: The latest info can be found in the GCP migration update blog post. Improving the performance and reliability of GitLab.com has been a top priority for us. On this front we've made some incremental gains while we've been planning for a large change with the potential to net significant results: moving from Azure to Google Cloud Platform (GCP). We believe Kubernetes is the futu

Congratulations to GitHub on their acquisition by Microsoft! This is validation of the growing influence of software developers in the world, and the importance of modern DevOps. The software community owes a lot to GitHub, and that includes the GitLab community. GitLab was first developed on GitHub and found its first contributors through it. Code collaboration before GitHubOver the years, code c

はじめまして。インフラを担当している湯原です。私たちのグループではぐるなびが提供しているほぼ全てのサービスのインフラ構築と運用を行なっています。日々Dev（開発者）とOps（私たちインフラ担当者）が一体となり熱い議論を交わしながら、さまざまなサービスの開発からリリース・運用を手がけています。 今回、日本国内ではまだ事例の少ないコンテナ技術を使ったシステムを本番サービスでリリースしましたので、コンテナ管理ツール導入の経緯や、ツールを使った実際の流れをご紹介したいと思います。 ※該当サービスではRancherというコンテナの管理ツールを使っておりRancher社主催のイベントでもご紹介させて頂きました。こちらでも詳しく触れられております。 Rancher導入プロジェクトの概要 経緯 ぐるなびでは、開発・テスト・本番の3つの環境を用意しています。開発環境では、自由に仮想マシンやネットワーク環境が

Japan Container Days V18.04 PDF: https://drive.google.com/file/d/1BfHG7WEbKY1P1FOG9tpTKxVZ-JeReEU5/view?usp=sharing

Japan Container Daysに参加してきました！ containerdays.jp 💬 全体を通しての感想 ↑のサイトのセッション一覧を見てもわかりますが、Kubernates祭り！という感じで、私が参加したセッションは全て、Kubernatesを絡めた内容が入っていました。 コンテナを実際に運用するうえでは、Kubernatesが欠かせない存在になっているみたいで、 開発プロセスや運用について紹介する際は、 Kubernetesありき＋合わせて使うと便利なツールやサービス という内容ばかりでした。 また、ツールやサービスも、複数のセッションで同じツール名を聞くこともあり、ある程度「これがメジャー」というものが確立し始めているように感じました。 Keynoteで聞いた事例が面白かったし、もっとメルカリさんみたいな事例の話が聞きたいなぁ…と思いましたが、あまりそういうセッション

メルペイSolution Team所属の@shuhei_fujiwaraです。 3月30日にMountain Viewで開催されたTensorFlow DevSummit 2018に参加してきました。 TensorFlow DevSummitとは 年に一度Googleが主催するTensorFlowのTech Conferenceです。 元々TensorFlowの最新情報はGoogle Cloud NextやGoogle I/Oなどのイベントで発表されることが多かったのですが、去年からTensorFlow DevSummitというTensorFlow専門のイベントが始まりました*1。 今年はComputer History Museumの2階を全面貸し切っての開催でした。 Computer History Museumは観光で行っても面白いのでおすすめです。 概要 肝心の内容の話をしましょう