（出典：ガートナー） CNCF（Cloud Native Computing Foundation）におけるサーバーレスの定義 CNCFでは、サーバーレス・コンピューティングのホワイトペーパーを公開しています（2018年）。 ここでは、以下のように定義されています。 A serverless computing platform may provide one or both of the following: Functions-as-a-Service (FaaS), which typically provides event-driven computing. Developers run and manage application code with functions that are triggered by events or HTTP requests. Develop

UIフレームワークの「Office UI Fabric」がオープンソースになった！というニュースがありました。なんでもOffice 365などのWebサイトで使われているUIフレームワークなのだとか。 マイクロソフト、OfficeのUIフレームワークを「Office UI Fabric」としてオープンソースで公開 Webサイト向けのUIフレームワークとしては、Twitter Bootstrapがあり、Office UI Fabricは競合するプロダクトなのかなと思いつつ、どんな感じなのか興味があったのでちょっと試してみました。 Office UI FabricのソースコードはGitHubで公開されています。 OfficeDev/Office-UI-Fabric Office UI Fabricの準備 まずはOffice UI Fabricの準備です。Office UI FabricのGit

前書き ES5 までの内容となりますので注意してください。 プロトタイプベースオブジェクト指向を利用してクラスを実現します。 ES6 でコード書ければもっと幸せになると思います。 クラスとコンストラクタ JavaScript では関数をクラスのコンストラクタのように利用することができます。 そのため関数を使ってクラスとコンストラクタを同時に定義します。 // Personクラスとコンストラクタの定義 var Person = function(name, age) { // メンバ変数 (インスタンス変数) this.name = name; this.age = age; }

はじめに 来週から始まるsymfony1.4の改修プロジェクト用に下調べ。 資料は出来る限り日本語を探して記載している。 ※mighty5さんからsymfony1.n系の先頭1文字は小文字だと教えてもらったの変更します。Qiitaのタグはこれしかないようなのでこのままいきます。 【動作環境】 Webサーバ：Web サーバー（Apache） PHP：5.2.4以降 DB：MySQL、PostgreSQL、SQLite もしくは PDOと互換性のある任意のデータベースエンジン 【ソースコード】 symfony1系ダウンロード 【プラグイン】 symfony1系 Plugins よく使われているプラグイン 【日本語訳資料】 A Gentle Introduction to symfony symfonyの概要から各機能やアーキテクチャの説明 http://symfony.com/legacy/d

OpenStreetMapのデータを使って自分独自の地図表現をするためのチュートリアルです。 底本となっているのは以下のサイトです。 Switch2OSM 想定している環境 ubuntu 12.04 LTS 日本データだけを扱う場合、ディスク容量はだいたい50Gくらいを見積ってください 全世界データを扱う場合はデータサイズが500G以上になりますので、800Gくらいは見積もっておきたいところです メモリは可能な限り多く割り振ったほうが良いです。仮想環境であっても、最低1G、2Gくらいは見ておきたいところです これから整えるOSM環境 そもそも論ではあるのですが、OSMでは地図画像を生成するためにどのようなアーキテクチャを構築しているのでしょうか。 まずは前提となる環境を説明します。 クライアントからのデータの流れ クライアントが、Apache-A 上に設置されている地図表示アプリ(Open

LeafletはOpenStreetMapをベースに地図にアンカーなどを簡単に追加できるJavascriptライブラリです。店情報を地図に乗せたり、地域情報を表示したりするときに便利だと思います。 参考 http://leafletjs.com/index.html 日本地図に複数のアンカーをクラスター表示して見やすくしてみます。 最初は日本の緯度・経度が必要ですね。以下のサイトで住所を入力するだけで簡単に緯度・経度がわかります。私は渋谷駅を検索して使いました。 http://www.geocoding.jp/ まずは単純マーカーを追加してみます。 ◆L.map('map').setView([35.664035, 139.698212], 18) ：緯度、経度、Zoom ◆bindPopup("マーカーをクリックしました。")：マーカーをクリックした時のPopup ◆L.marker([

本ポストは https://switch2osm.org/serving-tiles/manually-building-a-tile-server-14-04/ の焼き直しです。 とりあえず私はコレで動きましたってことで。 OSについて CentOS7で適当にセットアップしました ※ユーザー名はosmとしています 必要なソフトウエア群をインストール yum -y install epel-release yum -y update yum -y install postgresql-server postgresql-contrib postgresql-devel postgis postgis-utils git make automake gcc gcc-c++ libtool policycoreutils-python php-pgsql php php-pear php-pe

こんにちは！freeeでインフラゾンビをやっている @sugitak です。ゲームではレベルを上げて物理で殴る派です。 freee ではたまにインフラエンジニアの数が減るのですが、その減ったインフラエンジニアはインフラゾンビへと進化し、社内を闊歩します。インフラゾンビは主に開発チームに所属して、アプリっぽいインフラの仕事をインフラからアプリ側へと持っていきます。デプロイとか、Dockerとか、Jenkinsとかの、いわゆる DevOps 系のところですね。こうすることで開発者は手を出せるものの自由度が増えるし、インフラはより本来のインフラとして純度を上げていける、 so, win-win ってわけです。 さて、そんなわけで監視です。freee Engineers Advent Calendar 2016の9日目の記事として、 Prometheus による監視が最高なのでみんなもっと使おうと

はじめに React（通称 React.js1）を全く知らない、あるいは幾つか記事を見たけどなんなのかピンと来ていない、という人のために書いています。 「jQuery くらいしか知らない」くらいの人に具体的に雰囲気を知ってもらうのが目的であり、すでにやる気がある人向けのチュートリアルではありません。やる気が出れば日本語版ドキュメントを読んで手を動かせばあっという間なので、そこまでの興味が出ることを目標にしています。 以降では ES2015 (ES6) の文法（アロー関数とか）を使っています。この部分が怪しい人は先にアロー関数と const 文だけでも知ってから先に進んでください。 以下の説明中、このアイコンで表すのは（2023 年現在から見た）『昔話』です。新しく自分のコードを書く際には本来知らなくていいことですが、古い記事を見たときに混同しないための参考情報として書いてあります。この記事

MicrosoftのCognitive Servicesの表情認識APIを使ってみた 注意: APIの使用方法がかなり変わってしまったので、いま記事を書き直しています。 ブログ宣伝：http://jotarout.hatenablog.com/ 顔は心の窓？ 人の表情を知ることで、その人の生理的・内部的状態を推定できるかもしれない。 コンピューターの力を借りて、あらゆる人の表情を認識してみよう。 Microsoftの表情認識APIを使う。 ↑のサイトから登録して、APIキーを得たら、 ソースコードと同じディレクトリにapi_key.txtに保存しておく。 コードはこれ。同じディレクトリにAPIキーと好きな画像を用意しておく。 ひとまずは、表情の横っちょに5つ感情とレベルを表示するUIを引っ付ける、みたいなコードを書きます。 # Calling Emotion APIs is # restr

ブロック崩しのチュートリアル Unityのサイトに昔からあるチュートリアルに、以下があります。 「はじめてのUnity」(旧） http://tutorial.unity3d.jp/archive/my-first-unity/ これを独自にC#化したものをベースとしています。 この解説は以下の段階があります、前の内容を実行した上でのものとして参照して下さい。現時点(20151026)では、新しい「はじめてのUnity」の玉転がしゲームが公開されています。本サイトのブロック崩しと併せて学習すると広がりがあり、初期の学習にはとても有効です。 [超初心者向け]Unityチュートリアル「はじめてのUnity」のブロック崩しと同等をC#で::(1)ステージ配置 [超初心者向け]Unityチュートリアル「はじめてのUnity」のブロック崩しと同等をC#で::(2)色を変える [超初心者向け]Unit

概要 手を動かしながら docker コマンドの基礎を学びます。 Docker イメージを使い、どのようにコンテナを動かすかを理解します。 イメージを自動構築し、Docker Hub にアップロードします。 Dockerfile の基本と、CMD と ENTRYPOINT の違いを理解します。 所要時間は約15～30分です。 発表資料（Dockerライフサイクルの基礎）の中からハンズオン部分だけを抽出したものです（コピー＆ペーストの確認用）。こちらを副読資料として、あわせてご覧ください。 Dockerライフサイクルの基礎　地雷を踏み抜けろ！ http://www.slideshare.net/zembutsu/docker-underlying-and-containers-lifecycle ハンズオン内容 ドキュメントの Get Started with Docker の内容をベースに

SlackとWeb上のチャットをつなぐ / MS謹製のbot作成フレームワーク「Bot Builder」で遊んでみた！BotFrameworkBotbuilderBotConnector 先日、Bot Builderを触ってみてどんな感じかな？という記事をQiitaに上げましたが この「Microsoft Bot Framework」、公式ドキュメントを見るとこんな風に書かれているわけです。 http://docs.botframework.com/ つまり、「botを簡単に作れる(SDK)」というのはこのフレームワーク全体のごくごく一部でしかなく、「複数チャンネルにシームレスに接続できる」というのも強みなわけです。 これがあることで「botをプログラミングする」ことに対する見返りが格段に大きくなりそうですね・・・！ 今回は、この「Bot Connector」で遊んでみたいと思います。 ア

Azure IoT サービス利用マップ ※2017/05/24時点最新版 Data Receiving (データの受信) IoT Hub Event Hubs デバイスとの双方向通信やデバイス毎の認証などが必要であれば IoT Hub を使う。デバイスからのデータ受信のみであればEvent Hubsを使う (安いので)。迷うなら IoT Hub を使うのが吉。 Data Processing (データのストリーミング処理) Stream Analytics Functions Service Fabric 受信データをそのままBLOBなどのデータストアに格納するのであれば、Stream Analyticsを使う。また、Stream Analytics のクエリ(SAQL)で実現できるデータの整形であればStream Analyticsを使う。もしStream Analyticsで実現できな

アイテムの監視タイプの特徴と、どんな用途に使えそうなのかをまとめます。 参考文献： http://www.sraoss.co.jp/technology/zabbix/introduction/02-2ndstep.php Zabbixエージェント Zabbixエージェントによる監視なので、クライアント側にZabbixエージェントのインストールが必要 LinuxもWindowsもOK サーバからエージェントに対してデータを要求 CPU使用率、メモリ使用率、ディスク使用率、ファイル監視、Web監視などの監視に利用できる キーのリファレンス Zabbixエージェント(アクティブ) Zabbixエージェントによる監視なので、クライアント側にZabbixエージェントのインストールが必要 LinuxもWindowsもOK エージェントからサーバに対して定期的にデータを送信 ログ監視に利用できる シン

Zabbixのインストール手順として、MySQL用の物しか見当たらないとのご意見があったので、 CentOS 7上でOS標準のPostgreSQLのパッケージを利用して構成する手順を整理して公開します。 システム構成 1台のサーバー上に、ZabbixサーバーとZabbixエージェントをインストールして稼働させることとします。 利用する主なソフトウェアとそのバージョンは以下の通りです。 Zabbix : Zabbix 3.0.1 OS : CentOS 7 (バージョン7.2.1511) PHP : PHP 5.4 (CentOS 7標準) DBMS : PostgreSQL 9.2 (CentOS 7標準) OSのインストール 最初にCentOS 7をインストールします。 インストールするパッケージは、デフォルトの「最小限のインストール」で構いません。プロキシ経由でも構わないので、インター

前回:初級者向けVisualStudio便利機能集Vol.1 1記事にまとめると見づらくなるので2回位にわけますの2回目。 今回はデバッグで使うコマンドを重点的に攻めます。 ビルド関係 ビルド/リビルド/クリーン 全て[ビルド]から。 クリーンはビルドで出てきた中間ファイルを削除、リビルドは中間ファイルを削除した後もう一度ビルドし直す機能。 プログラムが合ってるのに何故か動かない場合などはここが原因の場合もあるので試しにリビルドしてみるのも手かもしれないです。 実行 F5　：　デバッグ実行 Ctrl+F5　：　デバッグなしで実行 F5で実行するとブレークポイントなどのデバッグ機能が使用できます。 Ctrl+F5実行では通過しないので使いたいときにはF5実行で。 ビルドの仕方はDebugビルドじゃないといけませんが。 バッチビルド [ビルド]→[バッチビルド] 複数のプロジェクト、Debug

次回:初級者向けVisualStudio便利機能集Vol.2 VisualStudioはかなり多機能なIDEですが、意外とあるようで見当たらないのがその各機能、特に便利なものをまとめた記事です。 というわけで私の知る範囲内での便利機能を挙げていこうと思います。必須レベルのものも多いですが。 基準のバージョンはVisualStudio 2013 ProfessionalですがExpress Editionでもほぼ変わらず使えるはずです。 ちなみにショートカットキーは[ツール]→[オプション]→[環境]→[キーボード]から設定可能です。 つかいづらいですが。 基本 文字の検索/置換 Ctrl+F ：　文字の検索 Ctrl+H ：　文字の置換 ※[編集]→[検索と置換]→[クイック検索]でも可 検索/置換の対象を指定できるため、「選択した部分だけで置換」のようなことを行えるので便利です。 これに

GitHubが作ったチャットのbotフレームワーク、Hubotを使ってみる(Mac)。 これがあればいろんなチャットツールにbotを導入できる！ ここでは、Hubotのインストールと各種機能のスクリプトの実装の説明をする。 各種チャットツールとの連携方法やHerokuへのデプロイ方法などはココでは説明しない。 Hubotの構造 Hubotは以下の構造になっている [チャットツール] ↑↓ [Adapter] : チャットツールとRobotとの橋渡し。ここを入れ替えることでいろんなチャットツールに対応可能。 ↑↓ [Robot]：Hubot本体。 ↑↓ [scripts]：botの挙動を実装したスクリプト。CoffeeScriptで書く。 Hubotのインストール Hubotはnode.jsで動くので、まずnode.jsをインストール。(node.js参考)

長らく DEPRECATED だった Google Image Search API がとうとう使えなくなった模様です。 Hubot の hubot-google-images も（何も設定していなければ）この API を叩いて画像を取得していたので、「突然 Bot が画像をとってきてくれなくなった！」という人もいるのではないでしょうか。 もともと hubot-google-images の README には「Custom Search Engine の設定しろよな」と書いてあり、この通りに設定をすれば問題ないのですが、その手順をもう少し詳しく解説するのがこのエントリです。 注意点 Google Custom Search API は １日 100 リクエストまでは無料ですが、それ以上は 1000 リクエストにつき $5 かかります。注意しましょう。 手順 hubot-google-im