セキュリティチームでリーダーを務めている藤田です。普段はプロダクトセキュリティの施策を中心に担当しています。 この投稿は、現在進行中の案件に関するものですが、世間で DMARC への対応が話題になっているにも関わらず、業務分担が進んでいる組織や複数のサービスで会社共通のドメインを用いてメールを送信しているような場合になぜ対応が進まないのか、それに対し私たちがどのようにアプローチしているかを示すものです。まだ完璧とはいえる状況ではありませんが、ある程度目処が見えてきたため、ノウハウを共有します。 タイトルの通り技術的なトピックも取り扱いますが、社内での調整や進め方を中心に解説しています。 ステークホルダーが多く、調整に苦労している方や、DMARC 対応を始めたもののレポートの分析に着手できていない方が一歩を踏み出すための助力となれば幸いです。 結論 外部の分析サービスに頼ることなく、AWS

この記事はNikkei Advent Calendar 2023の 20 日目の記事です. こんにちは. 林仁(Shinyaigeek)と申します. 2022 年に日本経済新聞社に新卒入社して, 今ですと日経電子版 Web 開発チーム全体の開発生産性などの向上のため, フロントエンド基盤の足回りの改善や電子版全体の信頼性向上のために CDN の改善などを担当しています. 本稿では処理系フレンドリーなコードとそのためのガードレールを敷くことによりコードベースを改善するアプローチと, 実際に日経電子版 Web の開発基盤である, k2 で行われた処理系フレンドリーなコードによってフロントエンドのコードベースを改善した事例についてご紹介します. フロントエンド開発における処理系 まずそもそも, ここで言う処理系とは何を指しているのでしょうか？本稿ではフロントエンド開発におけるコードの処理系をスコ

この記事はNikkei Advent Calendar 2022の 11 日目の記事です。 目次 1. はじめに 2. 記者としての研修を受ける 2.1 記事は大事なことから書く 2.2 正確に書くことの大切さ 3. ビジュアルデータ制作 3.1 村上選手三冠王ビジュアルデータ 3.2 参議院選挙比例マップ 4. まとめ 1. はじめに こんにちは。編集データビジュアルセンター戦略コンテンツグループの千﨑です。戦略コンテンツグループはニュースをわかりやすくビジュアルに伝える日経ビジュアルデータの制作部署です。この部署に 2022 年 6 月に配属されました。入社時点で Web の知識は全くありませんでした。研修や研鑽を続け入社半年で「最年少三冠王 村上宗隆どれだけすごい？」の制作に関わることができました。 この記事では、フロントエンドの新人エンジニアが入社後に学んだことを振り返りながら業務

Nikkei Advent Calendar 2023の 14 日目は IDE がやっていきます。いま Web チーム内の基盤改善を専門とするチームで活動しています。自分が入社するより前に作られてメンテナンスがあまりされていなかったシステムを、現代でも戦えるようにするお仕事をしています。メンテナンスを放置することはセキュリティ的によくないので、メンテナンスを専業で行っています。最近の自分の仕事は、今日紹介する rnikkei と呼ばれるマイクロサービス群の Node.js バージョンを、v12 から v18(一部は v20) まで引き上げることです。この rnikkei は当初「爆速の日経」と呼ばれていた頃に設計・実装されたサービスです。今日はそのような過去に作られたサービスにもう一度スポットライトを当ててみようと思います。 see: https://marketing.itmedia.c

この記事はNikkei Advent Calendar 2022の 13 日目の記事です。 こんにちは、Web チームの井手です。最近 Web チームで働く魅力について語ったので是非とも読んで欲しいです。 今日は非同期ランタイムについて書きます。 私は非同期ランタイムやサーバー進化論が好きで、たまにブログを書いたり、前職でもアドベントカレンダーに書いたりしていました。 本稿では効率的な非同期処理を実現するライブラリが中で何をしているのかを、低レイヤーの非同期処理そのものを解説しながら見ていきたいと思います。説明の都合上 Rust を使うので、Rust 特有の話もありますが、低レベルな API があればどの言語でも当てはまる話だと思います。この辺りは Rust, Scala(JVM), Erlang, Go などはお互いがお互いのアイデアを参考にしていて切磋琢磨しつつも似た仕組みをそれぞれが

情報サービスユニットの増田です。普段は自然言語処理やBtoBプロダクトのユーザログの分析などを担当するデータサイエンティストとして仕事をしています。 本記事では、世界最大級のデータサイエンスコミュニティプラットフォームである「Kaggle」にて2-5月に開催されていた自然言語処理コンペティション「NBME - Score Clinical Patient Notes」 に弊社のデータサイエンティスト3名（ほか、外部の機械学習エンジニアの方1名）でチームを組んで参加した体験談を紹介します。 コンペティション概要 このコンペティションのホストであるNBME（National Board of Medical Examiners）は、米国で医師免許試験を実施している機関です。受験者はその免許試験において、仮想的な患者が発言した内容に基づきカルテを記述します。そのカルテの採点は現状人手で行っている

この記事はNikkei Advent Calendar 2021の6日目の記事です。 こんにちは、長期インターン生の林(Shinyaigeek)です。 fastly の提供する Compute@Edge という Edge Computing 基盤があります。 まだベータという形でですが、このランタイムで JavaScript の対応が始まったことをうけ、 Compute@Edge で何ができるのか、そのために何が必要なのか、というのを実際に Compute@Edge で Apollo Server を用いて GraphQL Server を建てることを通して考察します。 Compute@Edge とは 本題に入る前に Compute@Edge とはどのような技術なのか、何ができるのか、という説明から入りたいと思います。 Compute@Edge とは fastly が提供している Edge