新人のためのインターネット&ネットワーク超入門 2024 - JANOG54 Meeting in NARA
概要 「インターネットの中身」についてどれぐらい知っているでしょうか？ インターネットを普段から当たり前のように使ってる人は多いですが、その裏側の仕組みについて知っている人は、決して多くはありません。(IT業界で働く人であっても、インターネットを構成する深い部分まで理解している人はごく一部だったりします。) 本講演では、業界歴13年の現役ネットワークエンジニアであり、YouTubeにて5年に渡って情報発信してきた発表者が、ネットワーク業界関係者しか知らない「インターネットの裏側の仕組み」について、ディープに、かつ初心者にもわかりやすい言葉遣いで噛み砕いて解説させていただきます。 インターネットの仕組みやネットワークインフラの存在を知ることで、みなさんが普段お使いのサービスの裏側が理解できるようになるのはもちろんのこと、みなさんの業務においても、的を射たビジネス企画やサービス提案が実現できる
Webサービス公開前のチェックリスト
個人的に「Webサービスの公開前チェックリスト」を作っていたのですが、けっこう育ってきたので公開します。このリストは、過去に自分がミスしたときや、情報収集する中で「明日は我が身…」と思ったときなどに個人的にメモしてきたものをまとめた内容になります。 セキュリティ 認証に関わるCookieの属性 HttpOnly属性が設定されていること XSSの緩和策 SameSite属性がLaxもしくはStrictになっていること 主にCSRF対策のため。Laxの場合、GETリクエストで更新処理を行っているエンドポイントがないか合わせて確認 Secure属性が設定されていること HTTPS通信でのみCookieが送られるように Domain属性が適切に設定されていること サブドメインにもCookieが送られる設定の場合、他のサブドメインのサイトに脆弱性があるとそこからインシデントに繋がるリスクを理解してお
45分登壇で75%効率化したMarkdown+生成AIスライド作成術 - Qiita
KDDIアジャイル開発センターのpiyonakajimaです。 突然ですが、あなたは登壇スライドの作成にどれぐらいの時間をかけていますか？ 6/21-22に開催されたScrum Fest Osaka 2024に登壇した際、Markdown+生成AIを活用して登壇スライドを作成しました。その際、45分の登壇資料作成を75%効率化（自分比）できました。 普段からMarkdownで資料を作成している方からすると、これまで時間かけすぎやろ、というツッコミが聞こえてきそうですが、登壇資料の作成時間に悩まれる方は沢山いらっしゃるのではないかと思います。今回はこの時に実施した工夫をお話します。 以下がMarkdown(Marp)と生成AIを使って執筆した45分の登壇資料です。一部PowerPointで作図した過去資料から流用しています。 Marpでは、たとえば以下のようなmarkdownを書くと、 --
エンジニア運用工数40%削減！Bill One における運用改善のとりくみ - Sansan Tech Blog
Bill One Engineering Unitの田上です。運用改善と題したプロジェクトによって、エンジニアの運用工数を半年で40%削減することに成功したので、今回はその取り組みをご紹介します。 背景 Bill One のエンジニアリング組織では、フルサイクルエンジアリングで開発と運用を行っており、開発者自身が運用対応（本番環境で発生したエラーの調査・対応、ユーザからの依頼・問い合わせの対応など）を行っています。 エンジニアが自身の開発したプロダクトへのフィードバックを迅速かつダイレクトに受け取れる非常に良い方式ではあるのですが、その対応工数があまりにも多くなりすぎて開発工数が逼迫するようになっていました。 その状況をどうにかするため半年の期限付き特命チームとして運用改善チームを立ち上げることにしました。 立ち上げ 組織内のフラストレーションの高まりを背景に、2名のエンジニアが新たなチー
イベント駆動とドメインモデルの完全性を意識したアーキテクチャ設計
こんにちは。LINEヤフー株式会社で、出前館というプロダクトのサーバーサイドエンジニアをしている古田大志です。 株式会社出前館はLINEヤフーのグループ会社です。資本業務提携を結んでいて、LINEヤフーが開発などをサポートしています。 詳しくはこちらをご参照ください。（https://corporate.demae-can.co.jp/pr/news/demaecan/line.html）（外部サイト） 今回の記事では、その出前館における開発の内容を紹介させていただきます。 出前館はデリバリーサービス事業のプロダクトで、開発においてはマイクロサービスアーキテクチャを採用しています。出前館のマイクロサービスの1つに、クーポンに関するドメインの責務を持ったコンポーネントであるクーポンサービスがあります。 クーポンサービスでは、ビジネスエンハンスに伴う「非機能要件の増大」や「仕様の複雑さの肥大化
TypeScriptを導入する意味と限界、型レベルプログラミングの紹介 - Qiita
はじめに JavaScript/TypeScript初学者を抜けたあたりの方に向けてTypeScriptの利点や限界、型レベルプログラミングについて紹介します。 TypeScriptはJavaScriptをラップしたライブラリであり、静的な型情報をつけることができます。また、それらの型情報をもとに型を推論し、型違反な代入やプロパティへのアクセスなどをプログラム実行 以前 に検知することができるようになっています。 例えば、動的型付けの言語であるJavaScriptでは、以下の関数のa,bには数値だけでなく、文字列を渡すことができます。数値同士を渡せば加算してくれますし、文字列同士を渡せば文字列連結をしてくれます。 「数値計算用の関数なのに、文字列連結に利用できてしまう」という緩さを開発時にはなるべく排除しようというのがTypeScriptを導入する意義です。 以下、TypeScriptの基
これからはじめる Azure の基礎知識 | 外道父の匠
まいど AWS の犬が、少々 Azure に触れてみましたので、絵は描かずに基礎知識の整理と共有だけしていきたいと思います。 全然ド素人な状態なので、なにかしら間違ってたり不足していると思われますが、同じようにイチから調べる人の足がかりにでもなれば、くらいの質感で進めていきます。 はじめに 今のところ少々用事があっただけなので、これから Azure を掘り下げるぞとか、Azure の犬になるぞ、とかは考えていなく一発ネタで終わる可能性が高いです。雑なメモをブログに起こして、いったんの区切りとする個人的な清書のため、詳しくはちゃんとリンク先のドキュメントなどを読んでくださいませ。 さて、AWS に似たパブリッククラウドはいくつもあり、Azure もその１つです。公式ドキュメントに何箇所も AWS との比較が出てくるくらいには、Azure も AWS を意識しています。 例）AWS サービスと
YAGNIと拡張性のあいだ - 電通総研 テックブログ
こんにちは！Xイノベーション本部プロダクトイノベーションセンターの米久保 剛です。 弊社のテックブログ上では今回が初めての記事執筆となります。アーキテクチャ設計やアプリケーション設計の話を中心に、不定期に情報発信していきたいと考えています。 YAGNI原則 YAGNI原則をご存知でしょうか。 エクストリーム・プログラミング（XP）の重要な原則の一つであるこの原則は、You Ain't Gonna Need Itのアクロニム（頭字語）から命名されています。日本語にすると「どうせ要らないって」というニュアンスでしょうか。推測に基づいて余計な機能を作り込んだところで将来実際に使われる可能性は低く、時間と労力を無駄にするばかりかコードの複雑化などのリスクさえあります。ですから、現時点でわかっている要件をちょうど満たすだけの機能を実装すべきであるとYAGNI原則は主張します。 YAGNI原則は機能（
AWS Observability Best Practices
Home Home Guides Data types Tools Curated recipes FAQ Contributors オブザーバビリティとは¶ 概要¶ オブザーバビリティとは、観測対象のシステムからのシグナルに基づいて、継続的にアクション可能な洞察を生成および発見する機能です。つまり、オブザーバビリティを使用すると、システムの状態を外部出力から理解し、(修正)アクションを実行できます。 対処する問題¶ コンピュータシステムは、CPU 時間、メモリ、ディスク領域などの低レベルのシグナルや、API 応答時間、エラー、トランザクション毎秒などの高レベルかつビジネス上のシグナルを観測することで測定されます。 システムの可観測性は、その運用と開発コストに大きな影響を与えます。観測可能なシステムは、操作者に意味のある実行可能なデータを提供し、(インシデント応答の高速化、開発者生産性の向
わかりにくい線形代数を操作可能な図で表現することで簡単に理解できる無料の教科書「Immersive Math」
「Immersive Math」は、数学のうちベクトルや行列などの計算を研究する分野である「線形代数」についてインタラクティブな図を用意することでわかりやすさを向上させた無料の教科書サイトです。 Immersive Math https://immersivemath.com/ila/index.html サイトのトップページはこんな感じ。「完全にインタラクティブな図を備えた世界で最初の線形代数本」と述べられています。 中央に表示されている三角形の図はインタラクティブで、左上をクリックすることで回転・停止を切り替えられるほか、各頂点をクリックしてドラッグ＆ドロップすることで位置を調整可能。自由に図を編集できるため理解しやすいというわけです。 ページをスクロールすると目次が現れました。まずは「Preface(序文)」をクリック。 「『百聞は一見に如かず』という言葉の通り、たくさんの言葉を重ね
エンタープライズアーキテクチャの終焉（また？） - 勘と経験と読経
アジャイルもよく終わるけど、エンタープライズアーキテクチャ（EA）もよく終わる。最近読んだ「大規模データ管理 ―エンタープライズアーキテクチャのベストプラクティス」（第1版）でまた終焉してたので考えたことを書く記事。なお読んでいる間に第2版が発売されてしまったようで、しょんぼり。 大規模データ管理 第2版 ―データ管理と活用のためのモダンなデータアーキテクチャパターン 作者:Piethein Strengholt オライリージャパン Amazon 先に自分の意見を表明しておく システム構築におけるバイモーダル戦略と同じように、EAにも状況によるグラデーションがあるのではないかと最近考えている。図にするとこんな感じだ。 法制度や規制に近い領域では、静的で強固なEA、より細かく言えばビジネスアーキテクチャBAやデータアーキテクチャDAが要求される 一方で変化する時代や市場に適応すべき領域（加速
プロダクトマネジメントクライテリア
プロダクトマネジメントを体系化したクライテリアです。企業がプロダクトを成功に導くために必要な要素を多角的かつ具体的に記載してあります。対象はプロダクトマネージャー個人ではなくプロダクトを取り巻くチームとし、プロダクトマネジメント全体をスコープにしています。
SNSを通じた「ギブ&テイク型情報収集術」と、後悔しない技術選定を叶える方法【DBエンジニア｜こば】 レバテックラボ（レバテックLAB）
SNSを通じた「ギブ&テイク型情報収集術」と、後悔しない技術選定を叶える方法【DBエンジニア｜こば】 2024年5月8日 データベースエンジニア／DBソムリエ こば -Koba as a DB engineer-（@tzkb／小林隆浩） 基盤担当のエンジニアとして様々なプロジェクトで経験を積み、中でもデータベースに関する設計、運用、トラブルシューティング等を専門とする。得意とするDBMSはOracle DatabaseおよびPostgreSQL。オライリー社刊行・書籍「詳説 データベース」監訳者。itmediaにてクラウドネイティブなDBやNewSQLに関する連載を持つ。 X Zenn Qiita connpass SpeakerDeck 技術や業界など仕事についての情報収集の基盤として多くのエンジニアを支えていたTwitter（現X）が、以前とは異なる姿となってゆく今、必要な情報を過不足
要件定義、基本設計、詳細設計の流れを総復習
はじめに 📘 この記事は ラクス Advent Calendar 2023 の7日目の記事になります。 要件定義から基本設計、さらに実装や保守運用に至るまでの一貫した経験を何度か積んできましたが、毎回 「要件定義って具体的に何の項目が必要だっけ？」 「基本設計との違いって何だったっけ？」 「基本設計と詳細設計の区別って？」 といった疑問が頭をよぎってきました。 そんなわけで、これまでの経験を振り返りつつ、開発プロセスについて１からまとめていくことで頭の中の大掃除を行なっていきたいと思います🧹 この記事の対象者 🎯 開発プロセスについて学びたい方 要件定義の基本を学びたい人 要件定義と基本設計の違いがわからない人 一緒に開発プロセスについて復習したい方 前提 記事中の一部（特に要件定義や基本設計、詳細設計のサンプル）を自動生成で作成してます。一貫性の無い内容があるかも知れませんが、あく
元QAが開発チームにjoinして品質向上を試みたこと3選 - Qiita
はじめに どうも、元QAのエンジニア @Syahu_Writer です。 今回は、元QAが開発チームにjoinしてから行った品質向上のための施策について紹介していきます。 大なり小なりいろいろとやってますが、代表して以下3つを話します。 ・開発プロセスの改善 ・シナリオテストケーステンプレートの改善 ・不具合の再発防止 開発プロセスの改善 以下は当初の開発フローを図に書き起こしたものです。 この図から読み取れる問題点はざっくりと、 ・すべて直列のフローだが、並列処理にしていいものも混じっている ・テスト完了レビューといった、不要で実際に行われていないものがある ・レビューのタイミングが悪く、大きく手戻りが発生する箇所がある という状態でした。 それを以下の通り修正しました。 ・並列にして問題ないものは並列にする ・不要なプロセスは削除する ・手戻りが最小限となるようにレビューを設置する ま
今更聞けないDBMSのメモリ管理について
DBMSのメモリ管理について データベース管理システム（DBMS）の設計では、大量のデータと複雑なクエリを処理するために、ハードウェアの特性を最大限引き出すことが求められます。 この記事では、DBMSがどのようにメモリを使ってデータアクセスの速度を向上させ、同時にデータの安全性を確保しているのかを解説します。 DBMSと記憶装置の関係について DBMSが使う記憶装置は次の2つです。 HDD HDDは磁気ディスクを使用してデータを記録・読み取りする記憶装置です。その主な特徴は大容量であり、コスト効率が良いことです。DBMSでは、データの永続的な保存にHDDが用いられます。これにより、システムがシャットダウンされた後もデータが保持され、必要に応じて再びアクセス可能となります。 しかし、HDDのデータアクセス速度はメモリに比べて遅いため、リアルタイム処理や高速なトランザクションが求められるアプリ
基本概念から理解するAzure AI Search - Azure OpenAI Serviceとの連携まで - 電通総研 テックブログ
こんにちは。XI 本部AIトランスフォーメーションセンター所属の山田です。 先日、部内の勉強会でAzure AI Searchについて紹介したので、テックブログでもその内容を紹介したいと思います。 Azure AI Searchとは？ Azure AI Searchに保存されるデータに関する用語と概念 Azure AI Searchのスケーラビリティに関する用語と概念 Azure AI Searchでサポートされる検索の仕組み 全文検索について Azure AI Searchのアナライザー ベクトル検索について ベクトルの近傍検索アルゴリズム ハイブリッド検索 検索インデックスのスキーマ設計 検索インデックスにドキュメントを追加する方法 Pushモデル Pushモデルを利用する場合のアーキテクチャの例 Pullモデル Pullモデルを利用する場合のアーキテクチャの例 インデクサーの計算リソ
おうち kubernetes のノード障害事例と復旧作業記録(2024/04/15-2024/04/16)
お久しぶりです。あけおめ投稿から大分期間がたってしまいましたね。今回は割と重たい記事になってしまいました。 何度か我が家では、kubernetes(k8s) を運用していることを紹介しています。このブログ(wordpress) なども含め色々なサービスをk8s上で動かしています。今回は、最近(4/15)、その k8s で障害が発生した時の対処と発生した事象などを紹介しようかと思います。 長いので概要とまとめ 障害の原因と対応 k8s を構成している1つのノードのストレージに障害が発生し適切に動作しなくなっていた k8s の分散ストレージの longhorn にも影響があり一部のPVが読めなくなり、Podの起動ができない状態となった longhornのvolumeのreplica数の調整、atach/detach操作などを実施することでpodが起動するようになり復旧できた まとめ k8s の
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SOLID原則完全に理解した！になるための本
