CSS is a critical component of every web application, and many solutions have evolved for how styles are written by developers and delivered to visitors. In this post we’ll take you through Airbnb’s journey from Sass to CSS-in-JS and show you why we landed on Linaria, a zero-runtime CSS-in-JS library, and the impact it has had on the developer experience and performance of Airbnb’s web app. From S
(2021 年 12 月 14 日 21:00 JST 追記:WAF ルールのチューニングについて続編を書きました) Google Cloud Japan Advent Calendar 2021 の 12 日目…ではありません。(12 日目の記事はこちらです。お、たまたま脆弱性関連ですね。) 年の瀬も差し迫った 2021 年 12 月 10 日(金)、Apache Log4j 2 の脆弱性に対するゼロデイ攻撃が可能であることが明らかになりました。 Google Cloud の WAF サービスである Cloud Armor でも、本脆弱性への対策の一つとして使える WAF ルールがリリースされたのでご紹介します。 Cloud Armor WAF rule to help address Apache Log4j vulnerability | Google Cloud Blog
How Airbnb ships features faster across web, iOS, and Android using a server-driven UI system named Ghost Platform 👻. By Ryan Brooks Background: Server-Driven UIBefore we dive into Airbnb’s implementation of server-driven UI (SDUI), it’s important to understand the general idea of SDUI and how it provides an advantage over traditional client-driven UI. In a traditional world, data is driven by th
VOYAGE GROUPでは技術力評価会という制度でエンジニアの技術力を評価している。そのやり方を紹介しつつ、よくあるトラブル、そしてそこに込められた想い…。我々はどこに行こうとしているのか。その全貌が明らかになる。 (この文書は エンジニアのマネージメントで悩んでいる人が集まる会 #3 での発表資料をもとに加筆・修正しています) 技術力評価会の実装VOYAGE GROUPでのエンジニア職評価は4グレード制を採用しており、グレード1, 2の人が評価対象者、グレード2,3,4の人が評価者となる。つまり、グレード2の人は評価される方もやるし、評価する方もやることになる。 人事評価は「能力」「実績」「CCFB」で決定されるということになっている。ここでいう「能力」について評価しようっていうのが技術力評価会の領域というわけだ。つまり、人事評価制度のすべてではないし、ここだけで給料が決まるわけでもな
この記事についてこの記事ではGPT-3[1]の解説をします。内容のサマリは以下の通りです。 GPT-3の前身であるGPT-2では、巨大なデータセット+巨大なネットワークで言語モデルを構築し、各タスクで学習させなくても良い結果が得られた。GPT-3では、さらに巨大なデータセット+さらに巨大なネットワークで言語モデルを構築し、数十のサンプルを見せると凄く良い結果が得られた一方、様々なタスクに言語モデルのスケールアップのみで対応することへの限界が見えてきた。人種、性別、宗教などへの偏見の問題や、悪用に対する課題もある。この記事の流れは以下の通りです。 Transformer, GPT-2の説明GPT-3のコンセプトと技術的な解説GPT-3ので上手くいくタスクGPT-3で上手くいかないタスク偏見や悪用への見解 Transformerまず、GPT-3の前身となったGPT-2に入る前に、その中に使われ
(Updated on: 21.11.2021) This guide is intended to catch you up with the most important reasoning, terms, tools, and approaches to JavaScript testing for the year 2022. It combines information from the best articles recently released (they are referenced at the bottom) and adds from my own experience. It’s a little long but whoever reads and understands this guide, can safely assume they know the
UPDATE: This is part 1 of my CRA+SSR series: Upgrading a create-react-app project to SSR + code splittingAdding state management with Redux in a CRA + SSR project The problem with CRASince its inception, create-react-app is a great tool for rapidly prototyping React apps, demos and testing different features or techniques. That was, and still is, the main idea behind it. Its creators even encourag
Update: This was written for the original version of emotion. Since this article was published we’ve increased performance and removed the babel plugin requirement along with a host of other changes. For an up to date look at emotion check out my article on version 8. emotion is a high performance, lightweight css-in-js library. The core idea comes from ’s glam library and its philosophy is laid o
Duke jumping to Java 11TL;DR;Describes the benefits of upgrading the application to Java 11.Migration can be done incrementally: run, compile, modularize.Full source code and related posts are available at the bottom. MotivationOracle JDK 8 will end its life in January, 2019 (153 days from now), stopping the release of public updates, so better start moving and stay up-to-date with latest JDK vers
さて、「ワンオペ育児」という単語を聞いたことはあるかと思います。読んで字のごとく、一人で子育てをすることです。牛丼チェーンのワンオペで深夜対応すると言うところから転じてできた言葉だと思いますが、僕自身仕事がら海外出張1週間とか結構あるので、出張中「ワンオペ育児辛い」という疲弊したメッセージが妻から届くこともしばしばありました。 まぁ、そうは言っても仕事だし仕方ないよねと思いながら申し訳ない気持ちでいっぱいだったのですが、幸か不幸か妻が利き手を手術し数ヶ月使えないという展開になりました。そう、僕のもとにもワンオペ育児がやってきたのです。 我が家は、小学校低学年1人と幼稚園児が1人という4人家族です。実家はお互い現在居住地から遠く、ヘルプはあてにできない状況。今でこそ包丁は握れないけど、力のいらないことならできるようになってきたので、かなり分担できていますが、術後当初は二人いる子供の面倒を見な
どういう本なの?まえがきのスクリーンショットを貼りましたが、この本は多くの機械学習の本とは異なり、機械学習の実務で使えるようになるために知りたい、機械学習を含めたシステムのアーキテクチャや機械学習プロジェクトの進め方、効果検証をどうするのかということをまとめました。 めざすところのイメージ既に多く刊行されているTensorFlowやChainerでディープラーニングをしてみようというものでもなければ、機械学習の理論をわかりやすく解説するといった類のものでもありません。ゼロから作るDeep LearningやCourseraのMachine Learningで学んだけど、実際の仕事に活かすにはどうしたら良いだろう?という疑問に答えているつもりです。また、大学の講義などで機械学習は学んだけど、実際仕事で機械学習のプロジェクトを進めるときはどうすればいいんだろう?という人にも得るものがあると思い
成長期のベンチャーにおける採用の失敗2011年2月「任侠道」などのゲームがヒットし、売上が伴ってきたとき、それは終わらないマラソンが始まったことを意味していた。 そして、以後横展開した「道」シリーズがヒットを飛ばしていくために、様々な問題が噴出し始める時期である。 プロジェクトを広げようにも、どのプロジェクトも人が足らない。 加えてエンジニアだけではない「初期の頃のメンバー」が退職を重ねていく時期でもあった。 バックオフィスも開発も、見よう見まねでやっていたところに経験者が入ってきて、ポジションが入れ替わるようなことが頻繁に起きていた。 「自分の好きだったgumiは死んだ」というような事を言って辞めていく人たちもいた。 開発現場でも、のんびりと仲良く売れないゲームを運営していれば良い時代は終わってしまったのである。 「任侠道」が明確なヒットを飛ばしている傍らで、のびのび結果のでないプロジェ
崖っぷちからの生還気がつけば会社は売上がない状況なのにもかかわらず社員は100人を超えようとしていた。 計算すればわかることだが、100人の給与を払うことを考えるといかに安い給料だとしても100人×60万(保険、税金や間接費含む人件費)として、月に6,000万かかる計算である。 100人の組織を毎月維持することはメチャクチャ大変なのである。 安定的に月に6,000万の利益を出せるサービスを作ることは並大抵の話ではない。 会社は2009年に複数社から7,000万を調達していたわけだが、それが1ヶ月ちょっとで溶けてしまうレベルだ。(だから、普通は売上が立つまで組織を拡大しない) が、國光さんはそういう意味では凡人ではなかったといえる。 そして、その頃に丁度ホットだったのが、Mobage、GREE問題である。 どの会社もどちらのプラットフォームにゲームをリリースするかを考えていた時代だ。 (個人
知らないうちにどんどん人が増えていく会社gumiに入って一ヶ月か二ヶ月が過ぎたころ、チームに所属して様子を見てみると、gumiには一ヶ月の間にかなりの多くの人(5人とか10人とか)が入ってくるのに気がつかされた。 幾つかのチームが組成され、それぞれがゲームを開発、運用しており、解析班などと呼ばれるようなチームもあった。 (そして、それは機能していなかった。売れてないのだから、解析する内容などあるはずもない) そして、入ってきたプログラマは時折適当にプロジェクトにアサインされたりした。 私のチームにも新しいプログラマがやってきたわけだが、そのことを切っ掛けに、うやらプログラムがまともに組めない(仕事を任せられない)人が入ってきていることに気がつかされることになる。 困ったので当時のCTOにどういう基準で人を採っているのか訊いてみた。 特に基準はない、みんな頑張ればできる、とのことだったので、
株式会社gumiを退職して2年が経った株式会社gumiを辞めてから2年が経った。 なので、あの頃のことを少しずつ書ける範囲で書いていくとみんなの役に立つんじゃないかなということで、書き始めてみる。 私がgumiに入社したのは社員数40人くらいのときで、正直よく考えてgumiに入った訳ではない。 「ソーシャルアプリ開発現場の今」というイベントで見かけた國光さんが夢を語るのが面白そうだったり、Pythonを使っていることが面白そうだったり、gumiというSNSは800万人もユーザーがいるというのを見て面白そうだと思ったからだ。 800万人もユーザーがいるなら、面白いことができるだろうという漠然とした期待もあった。 しかし、登録数とDAUは決して一致しないという悲しい現実がそこになあるのだった。 そういえば、面接の時に國光さんがアバター(映画)がメチャ凄いという話をしていたのを今でも憶えている。
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