仕事ですぐに使えるTypeScript — 仕事ですぐに使えるTypeScript ドキュメント
注釈 本ドキュメントは、まだ未完成ですが、ウェブフロントエンドの開発を学ぶときに、JavaScriptを経由せずに、最初からTypeScriptで学んでいく社内向けコンテンツとして作成されはじめました。基本の文法部分以外はまだ執筆されていない章もいくつもあります。書かれている章もまだまだ内容が追加される可能性がありますし、環境の変化で内容の変更が入る可能性もあります。 書籍の原稿はGitHub上で管理しております。もしTypoを見つけてくださった方がいらっしゃいましたら、 GitHub上で連絡 をお願いします 1 。reSTファイルだけ修正してもらえれば、HTML/PDFの生成までは不要です。フィードバックなども歓迎しております。 1 https://github.com/future-architect/typescript-guide/pulls
ECSとGoで構築したシステムにDatadogを導入する | おそらくはそれさえも平凡な日々
追記: GoのアプリケーションをOpenMetricsを使ってObservableにする方法については別エントリを書きました。 → https://songmu.jp/riji/entry/2020-05-18-go-openmetrics.html ECSとGoで運用しているシステムに対するDatadogの日本語知見があまり無さそうだったので書いてみる。ちなみに以下の環境です。 ECS on EC2 (not Fargate) アプリケーションコンテナのネットワークモードはbridgeモード 動的ポートマッピングも利用 背景として3月にNature Remoのインフラアーキテクチャ改善をしていて、その前にもうちょっと監視を整えたほうが良いな、ということでDatadogを導入したのがある。テストがないとリファクタリングできないように、監視がないとアーキテクチャのアップデートもやりづらいとい
第１回 ＣＤＮ の 仕組み （CDNはどんな技術で何が出来るのか） | REDBOX Labo
今回は、何故ＣＤＮを使う必要があるのか、ＣＤＮ の 仕組み や技術的なことをなるべく分かりやすく解説したいと思います。 ＷＥＢ高速化、負荷分散、オンデマンド・ライブ動画配信、コンテンツ配信、ということを検討もしくはこれから始めようとしている方は、ＣＤＮというキーワードを一度ぐらいは聞いたことがあると思います。CDNってどんな仕組みでどのようなことが出来るかご存じですか？ まずはCDNの簡単な歴史から。 ＣＤＮの歴史ＣＤＮ（コンテンツデリバリーネットワーク）というのは、大手Ａｋａｍａｉさんが１９９０年代に提唱したといわれているコンテンツを配信するためのネットワークのことです。実は、最近できた技術や仕組みではありません。 インターネットが流行りだした時代からありました。 しかし、近年では90年代当初から比べると様々な仕組みや技術が取り入れられた次世代CDNに進化しています。 ＣＤＮとは？CDN
仕事でPythonコンテナをデプロイする人向けのDockerfile (1): オールマイティ編 | フューチャー技術ブログ
BusterとかStretchという名前が見慣れない方もいるかもしれませんが、これはLinuxディストリビューションとしてシェアの大きなDebianのコードネームです。 Debianバージョンが少し古いStretchの方がちょびっとサイズが小さかったりはしますが、まあ実用的にはサポートが長い方がいいですよね。slimを使ってGCCとかのコンパイラを自前でダウンロードしている記事とかもたまに見かける気がしますが、マルチステージビルドであれば、そんなにケチケチしなくていいのと、パッケージダウンロードは逐次処理なので遅く、処理系が入ったイメージのダウンロードの方が高速です。並列で処理されるし、一度イメージをダウンロードしてしまえば、なんどもビルドして試すときに効率が良いです。また、多くのケースでネイティブのライブラリも最初から入っており、ビルドでトラブルに遭遇することはかなり減るでしょう。 Py
Infrastructure as Dataとは何か
最近GCPから登場したKubernetes YAMLのPackage managerであるKptは「Infrastructure as Data（Configuration as Data）」という考えかたを基礎としてそれを推し進めようとしている．それ以外にもKubernetesのEcosystemには（明示はされていなくても）この考え方が中心にある．Infrastructure as Codeとは何が違うのかなど歴史を振り返りつつまとめてみる． （指針はBorg, Omega, and Kubernetesという論文にあるが「Infrastrcuture as Data（Configuration as Data）」という言葉を明確に定義した文章はない．この記事はReferencesに挙げるいくつかのPodcastにおける@kelseyhightowerの発言や，それに反応する@bgra
インフラにかかるコストを正しく「説明」するための取り組み - クックパッド開発者ブログ
技術部 SRE グループの mozamimy です。 クックパッドでは、 SRE が中心となって、サービスを動かす基盤の大部分である AWS のコスト最適化を組織的に取り組んでいます。 昨年夏に公開した記事である、インフラのコスト最適化の重要性と RI (リザーブドインスタンス) の維持管理におけるクックパッドでの取り組みでは、 なぜインフラのコスト最適化が必要なのか、具体的にどのような考え方に沿って進めてゆけばよいのか。 SRE が一括して管理する AWS のリソースプールそのもののコスト最適化を実践するための具体的な取り組みの一例として、RI のモニタリングや異常時の対応フローによる維持管理。 といった話題にフォーカスしました。 今回は、インフラにかかるコストを正しく「説明」するための取り組みということで、コスト最適化に貢献する社内アプリケーションである Costco (Cost Co
PythonでDI+モックを使いながら、Clean Architectureでアプリケーションを構築する - Qiita
PythonでDI+モックを使いながら、Clean Architectureでアプリケーションを構築するPythonFlaskDIPython3CleanArchitecture 業務でPythonを使ってウェブアプリケーションを実装する際、レイヤー毎に関心の分離を行いながら開発するために、Clean Architectureを導入することになりました。 チームメンバーへのナレッジ共有を兼ねて、漸進的型付けとDependency Injectionを用いながら、テスタビリティの伴ったアプリケーションを開発するためのプラクティスをまとめました。 今回はPythonを用いたサンプルを目的としているため、Clean Architectureの解説は簡易に済ませます。 (The Clean Architectureより引用) Clean Architectureはロバート・C・マーティンによって2
GCPにセキュアな踏み台サーバーを作成する
TL;DR GCPのIdentity-Aware Proxy(IAP)を利用すると、手軽かつセキュアに自宅などから踏み台サーバーへのアクセスを実現できます。加えてオンプレミスとGCPで拠点間VPNが構築できると、社外からGCPを経由してオンプレミスへセキュアにアクセス可能です。 昨今の状況を含め突発的な出来事により、社内にある環境に社外からアクセスする事が必要になるケースは無いでしょうか？ 今まではダイヤルアップ型のVPNを構築する、踏み台サーバー(要塞ホスト)を構築するといったやり方で解決が図られて来ましたがどちらのやり方もエンドポイント(VPN Gateway、踏み台サーバー)へのセキュリティ対策を綿密に行う必要があるため実装には多くのコストがかかります。 社外から社内へアクセスする際のイメージ今回はGCPを使ってセキュアかつ簡単に社内へアクセスできる環境を構築する方法をご紹介します。
社内勉強会で発表したGCP資料を公開します | フューチャー技術ブログ
はじめにこんにちは。TIG/DXチームの伊藤です。この技術ブログでGCPネタをよく発信していますが、今回もGCPネタです。好きです、GCP。フューチャーの社内では定期的に勉強会を開催している部門があり、全社的に登壇者を募って発表しています。今回は私自身社内にGCPを広めたいという思いがあり登壇の機会をいただきました。今回はその時のまとめや一部改善した内容になります。また、リモートでの勉強会ということもあり、個人的に気をつけた点も簡単にまとめたので、その辺も参考になればと思います。 話す前の準備今回は社内で広く利用しているGoogle Meetを使ってオンラインで勉強を行いました。勉強会としても私としてもリモート開催がそもそも初めてなので、質問を受けやすいように区切りのいいとこで質問タイムを設けました。また、オンラインだと反応が見にくいというのがあり、sli.doで質問を募ったり、単純な感想
「Infrastructure as Codeに疲れたので、僕たちが本来やりたかったことを整理する」を１年掛けて整理した
こんにちわ。rwle1212です。 本記事は JAWS Days 2020 で話す予定でしたが、昨今の事情によりオンライン開催となったため、登壇予定の内容を記事にしたものになります。 登壇していれば諸般の事情により左手首を骨折したネタが使えたのですが、ブログでは伝わらないので非常に残念な思いをしております。という話はどうでも良いので本題に入ります。 50分の登壇内容なので少々長くなりますが、お付き合いください。 JAWS Days 2019で登壇した内容の振り返り昨年の JAWS Days 2019 で「Infrastructure as Codeに疲れたので、僕たちが本来やりたかったことを整理する」という内容で登壇しました。 まずは上のリンクに添付されているスライドを5分位で読めると思うので一読頂いて、下の文に進んで頂ければと思います。 そもそもInfrastructure as Cod
え、そんなに！？意外と知らないAWSでお金がかかるポイント5選！！ JAWS DAYS 2020登壇資料 #jawsdays #jawsdays2020 | DevelopersIO
こんにちは(U・ω・U) AWS事業部の深澤です。 さて僕はこれまで次のようなブログを書いてきました。 全部で15ポイントもあるのですが、今までの中から厳選して5つの特に注意したいポイントをピックアップしオンライン開催されたJAWS DAYS 2020のランチセッションで登壇/発表してきました。 資料 動画 解説 ポイント1： 通信費 AWSではわずかではありますが、通信を行うと課金が発生します。AWSから外への通信は$0.114（12.33円）/GB、リージョン間通信の場合は$0.09（9.74円）/GB、同一リージョンであっても異なるAZへの通信は$0.01/GB（1.08円）です。 こちらはEC2だけでなく他のサービスも含めたサービス間通信の合計であることに注意してください。ディザスタリカバリで複数リージョンに跨ったりログを他のリージョンに転送したりして意外と料金が上がりがちです。
サーバーのメモリが少しずつ圧迫される原因と対策を調べてみた - Qiita
サーバーのメモリが slab_cache で占有される サーバーのメモリが数日で slab_cache に占有されるので原因と対策を調査した。 メモリの使用状況の調査 meminfo meminfo を見ると Slab のメモリ使用量が確認できる。 SReclaimable と SUnreclaim を足すと Slab になる。 $ cat /proc/meminfo | grep "Slab\|claim" Slab: 1654520 kB SReclaimable: 1631304 kB SUnreclaim: 23216 kB slabtop slabtop コマンドをたたくと top コマンドのように Slab の内訳が表示される。 dentry が最も多いようだ。 --once は1回出力で終了するオプション。 --sort=c はキャッシュサイズ順にソートするオプション。 sl
Python3.7で導入されたdataclass入門 - MyEnigma
Python実践入門 ── 言語の力を引き出し、開発効率を高める (WEB+DB PRESS plusシリーズ) 目次 目次 はじめに 通常のclassとdataclassの比較 dataclassの良いところ データを格納する箱であることを明確にできる。 クラス定義を短くかける 型情報を書くことでデータ構造が見やすくなる。 Printしたときに、そのままオブジェクトの中身を表示できる。 asdict関数でdictに変換できる。(Dictから簡単にJSONにも変換できる) Dict(JSON)からdataclassを作ることもできる Frozen引数を使うことで、簡単にイミュータブルにもできる。 データが作られたときに、自動後処理機能を追加することができる。 dataclassの残念なところ コレクションの初期化 参考資料 MyEnigma Supporters はじめに C++ユーザやJ
AWS リソース管理の Terraform 移行 - クックパッド開発者ブログ
技術部 SRE グループの鈴木 (id:eagletmt) です。クックパッドでは Codenize.tools を用いて様々なリソースをコードで管理してきましたが、現在では大部分が Terraform へと移行しています。Terraform の使い方等については既に沢山のドキュメントや紹介記事があるので本エントリでは触れず、なぜ Terraform へと移行しているのか、どのように Terraform を利用しているのかについて書いていきます。 Terraform 移行の理由 クックパッドでは自分と同じく SRE グループに所属している菅原 (id:winebarrel) によって開発された Codenize.tools のツール群を利用して IAM、Route 53、CloudWatch Alarm、CloudWatch Events 等をコードで管理し、いわゆる GitOps を実践
リモートワークも支えるWIASの半年間の技術的進化 | メルカリエンジニアリング
WIASのシステムの様子 こんにちは、メルペイSREチームのkekeです。新型コロナウイルスの感染拡大を懸念し、先週から株式会社メルカリ(以下、メルカリ)では原則として在宅勤務（リモートワーク）が導入されています。そのため、私も含めて多くの社員が自宅で業務を行っています。 以前、社内で使われているWi-Fi勤怠打刻サービスWIASについて紹介させていただきました。その投稿ではサーバーレスアーキテクチャの採用や保守・運用の話を中心にしました。 本記事では、今回のリモートワーク化でのWIASの活躍とこの半年間のWIASの技術的進化を取り上げたいと思います。 以前の紹介記事はこちらです。 WIASのおさらい きっと前回の投稿を読まれてない方もいらっしゃっると思うので、WIASが何なのか軽くおさらいをします。 WIASとはWi-Fiの接続情報を使って、勤怠管理システムであるKing of Time
pytestによるCIレボリューション
2019年9月17日にPyCon JP 2019（https://pycon.jp/2019/）で発表したスライドです。 ※時間が足りなくて発表できなかったスライドも後半に少し入ってます。 https://pycon.jp/2019/sessions
Python3への移行リスクを最小限にする / How to Reduce Risk with Upgrading to Python3
Python 2 EOL Party in Tokyo の発表資料です。 「移行リスクを最小限にする」をテーマに発表しました。 基本的にはコストをかければリスクは減らせますが、Python3 への移行のために多くのコストをかけられるわけではありません。機能のリリースやバグフィックスが優先され、むしろほとんどコストをかけられないのが現実ではないでしょうか。しかし、限られたリソースの中でリスクを可能な限り減らすのがエンジニアの役目です。そのために我々は何ができるでしょうか。 詳細は以下のブログをご参照ください。 https://jumpyoshim.hatenablog.com/entry/how-to-reduce-risk-with-upgrading-to-python3
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2020年のSlack App開発者が知るべき最新のSlack API仕様 | PLAID engineer blog
「問題から目を背けず取り組む」 �一休の開発チームが6年間で学んだこと
