モノリスとして管理するには複雑すぎるというシステムでない限り、マイクロサービスは検討さえしなくていい。ソフトウェアシステムの大多数は、単一のモノリシックアプリケーションとして構築されるべきである。そのモノリス内のモジュール性が良好になるよう注意を払う必要はあるが、別個のサービスに分けようとしてはいけない。要旨 モノリスとして管理するには複雑すぎるというシステムでない限り、マイクロサービスは検討さえしなくていい。ソフトウェアシステムの大多数は、単一のモノリシックアプリケーションとして構築されるべきである。そのモノリス内のモジュール性が良好になるよう注意を払う必要はあるが、別個のサービスに分けようとしてはいけない。 – Martin Fowler 明確に構造化されたモノリスを構築できない時、なぜマイクロサービスがその答えだと思うのか。 Simon Brown 始めに マイクロサービスの利点と欠

(注：2017/02/06、いただいたフィードバックを元に翻訳を修正いたしました。修正内容については、 こちら を参照ください。) Dependency HellはNP完全ですが、この状況から脱却できるかもしれません。 パッケージにおけるバージョン選択の問題とは、完全である（全ての依存関係を満たしている）かつ互換性のある（互換性のない2つのパッケージが選択されていない）トップレベルパッケージPをビルドするために使われる依存関係の集合を見つけることです。ただし、菱形依存問題があるので、このようなセットは存在しない可能性があります。菱形依存問題とは、AはBとCが必要、BはDのバージョン2ではなくバージョン1が必要、CはDのバージョン1ではなくバージョン2が必要といったような問題のことです。この場合、Dの両方のバージョンを選択することはできないため、Aをビルドすることができないわけです。 パッケ

(注：2017/04/27、いただいたフィードバックを元に翻訳を修正いたしました。) この記事では、皆さん（特にC言語のプログラマ）に「自分はCを分かっていなかった」と気付いてもらうことを目標にしています。 Cの落とし穴は、思っているよりもずっと身近なところにあります。ちょっとしたコードにも 未定義の動作 が潜んでいることを以下で示しましょう。 この記事はQ&A形式になっており、それぞれの例題は独立したソースコードとして扱ってください。 1. Q: これは正しいコードでしょうか？　（変数の二重定義エラーが発生するでしょうか。上述の通り、これは独立したソースファイルであり、関数本体や複合ステートメントの一部ではありません） 解答 A: 正しいコードです。1行目は仮定義であり、2行目でコンパイラが処理した後に “定義” になります。 2. extern void bar(void); void

以前に私が書いた「 Dockerの本番運用：失敗の歴史) 」という記事は、非常に多くの反響を呼びました。 その後、長い議論を交わして、何百件ものフィードバックや何千件ものコメントを読み、さまざまな人々や主要事業者とも顔を合わせました。Dockerでの試みが増えるほど、その失敗談は増えていきます。そうした現状を、今回アップデートしておきたいと思います。 この記事では、最近の交流や記事から得た教訓を紹介しますが、その前に簡単におさらいをして軽く背景を説明しましょう。 免責事項：対象読者 たくさんのコメントから、世の中には10種類の人々が存在するということが明らかになりました。 1) アマチュア 実際のユーザがいない試用版のプロジェクトやサイドプロジェクトを実行している人々です。Ubuntuのベータ版を使用するのが当然だと考えており、「安定したもの」は古いものと見なすようなタイプです。 注釈：書

数年前、Microsoftは、社内全体のエンジニアリングシステムを活性化させるため、数年間にわたる投資を行う決定をしました。私たちは山のような数のチームを抱える大企業です。チームはそれぞれ、担当のプロダクト、独自の優先順位、プロセス、ツールを持っています。”共通の”ツールもありますが、チームによって様々に異なる点も多く、内部で開発した単発のツールも数え切れないほどあります（「チーム」とは社の部門のようなもので、数千のエンジニアの集まりです）。 この状況にはたくさんのマイナス面があります。 似たようなツールを構築しているチームがいくつもあり、巨額の冗長な投資が生まれている 「クリティカルマス（損益分岐点を超える生産量、普及率）」に向けた設備投資ができない 皆がバラバラのツールやプロセスを用いているため、従業員が異動しにくい 組織の垣根を越えてのコード共有が難しい “MS限定”ツールの過多のた

Clojureに反対する大きな理由がJVMです。この役立たずは重いですからね。 これは、数週間前に ZA Tech のSlackで見た投稿です。休暇中にClojureの話題を何件か見たのですが、投稿者はJVMについても繰り返し言及していました。 私はこの投稿について Slack上で少しつぶやいていました が、もっと広く理解され議論されるように、本稿を書くことを決めました。 背景 以前は、私もJVMは重いと思っていました。2000年代の初めにJVMとPHPと比べていた頃の話です。当時は、.NETやColdFusionなど、別の重い製品が他にもありました。また、PerlやPythonという軽めの製品もありましたが、私はWindowsを使っていたのでActivePerlやActivePythonはやはり少し重めでした。 私が初めてJVMに対する“恐れ”を克服したのは、小規模な製品アプリを、JRu

WordPressはクラウド・レディでもサーバレスでもないので、私はあまり好きではありません。このブログは CloudFront と S3 を使用し、 Hexo で構築しています。しかし、なんと Webサイトの25％がWordPressを使って作成されているのです 。そこで、AWSでWordPressを構築する最も簡単な方法を説明します。フォールトトレランスとスケーラビリティを含んだ内容です。 次の図は、AWS上でフォールトトレラントかつスケーラブルなWordPress環境を構築する際のアーキテクチャを表しています。 注釈：Elastic File System（EFS） MySQL（マスター） MySQL（スタンバイ） WordPressを実行するEC2インスタンス ロードバランサ CDN 詳しく見ていきましょう。 問題点 WordPressは、MySQLのデータベースとディスク上のファ

「Cならわかるよ」というプログラマーは大勢います。確かにCの文法はよく知られているし、44年の歴史を誇るわけだし、あいまいな機能に悩まされることもありません。簡単ですよね！ あ、「Cならわかるよ」と 言うだけなら 簡単ですよねっていう意味ですよ。学校で習った人もいるだろうしお仕事で使ったことがある人もいるでしょう。覚えることもそんなに多くないし、完璧だという人もいるかもしれません。いいでしょう。でも、Cって実は、そんなにシンプルではないのです。 嘘だと思うなら、今から挙げる問題を解いてみましょう。たった5問です。基本的にはどれも同じで「戻り値は何ですか？」という問題ばかりです。四択方式で、どの問題も正解はひとつだけです。さあどうぞ。 第1問

本記事は、もう随分と長い間、私がToDoリストに記したままになっていたものです。ですが今日だけは、その考えを実行に移すエネルギーと時間があったようです。私は今、少し前に最初の記事を投稿した時と同じカフェにいます。たまたまなのか、それとも……。店員が私に出した飲み物に何か入れていたに違いありません。 ベストプラクティスにならえ、という古き良きアドバイスがありますよね。そうした情報は常に耳に入ってきます。私たちは、どういうわけかテクニカルな会話の中で DRY とか KISS といった頭字語を第一の原則としてきました。熱心に、まずそうした概念に従っています。たまたま、知識欲があるために、あるいは知識がなかったために、そうした概念から外れたことをする人がいようものなら、確実にその人に嵐のような批判を浴びせます。この原則にとらわれすぎていて、そこに背を向けることを拒んでいるのです。 念のためですが、

TeXやMicrosoft Word、あるいはその他の汎用的なテキスト処理環境では簡単に実現できるような見た目に自分の文書を似せようと頑張る（文字どおり）無数の人たちに対して、 “悪いけど、うまくいかないよ” と繰り返し言い続けるのは、実際のところ、この1年間、私にとっては継続的な楽しみだった。- Marc Andreessen 1994年 Tim Berners-LeeによってHTMLが発表された1991年には、ページのスタイルを設定する方法はありませんでした。HTMLタグがどのように処理されるかはブラウザ次第で、多くの場合、ユーザの恣意的な入力が大きく影響しました。そうした事情から、ページがどのようなスタイルで処理されるかを”提案”するような標準的な方法を求める声が上がるようになりました。 しかし、CSSが導入されるのは5年先で、完全に実用化されるには10年の歳月を待たねばなりません。

この記事は、去年私が書いた「Machine Learning in a Week（機械学習に挑んだ一週間）」という記事の続編です。その記事では、私が5日間集中的に機械学習を学び、のめり込んでいった経緯について説明しています。 機械学習に挑んだ一週間 一般の人にとって機械学習の分野に足を踏み入れるのは、無謀なことに思えるでしょう。medium.com 私は順調なスタートを切った後も、時間を見つけて勉強を続け、およそ一年後には、仕事で機械学習を活用した初プロジェクトを立ち上げることができました。そのプロジェクトでは、さまざまなタイプの機械学習や自然言語処理（NLP）の技術を駆使して、 Xeneta の 潜在顧客の特定 を行っています。 趣味でやっていたことが仕事になって、とても嬉しかったです。 同時に、仕事として機械学習を利用するのは博士号を持つ限られた人だけだ、という思い込みも払拭されました

初めに React Fiberは、現在進行形で進められているReactのコアアルゴリズムの再実装であり、Reactチームの2年以上にわたる研究の成果です。 React Fiberは、アニメーション、レイアウト、ジェスチャーといった領域に対する適性を向上させることを目指しています。React Fiberの目玉となる インクリメンタルレンダリング は、レンダリング作業を分割して、複数のフレームに分散させることができる機能です。 他には主に、新たな更新があった際に作業を休止・強制終了・再利用できる機能、更新の種類別に優先順位をつけられる機能、新しい並行プリミティブなどが挙げられます。 このドキュメントについて Fiberは、コードを見ただけでは分かりにくい斬新な概念をいくつも導入します。このドキュメントはそもそも、ReactプロジェクトにおけるFiberの実装に伴って私が取っていたメモを集めたも

Appleは、長年、自社製品に機械学習を使っています。例えば、Siriは、あなたの質問に答え、楽しませてくれます。iPhotoは、写真の中の顔を認識します。メールアプリは、スパムメッセージを検知します。アプリ開発者なら、 顔認証 のようにAppleのAPIで公開されている機能の幾つかを利用できます。iOS 10から始めて、音声認識やSiriKit用のハイレベルAPIを入手しましょう。 時々、プラットフォームに内蔵されているAPIの狭い領域を超えて、独自のものを作りたいと思うこともあるでしょう。多くの場合は機械学習を始動させますが、その際、たくさんの既成のライブラリのうちの1つを使ったり、高速計算能力を持つAccelerateやMetalの上に直接組み上げたりして実現します。 例えば、私の同僚が構築したオフィス入室システムは、iPadを使って顔認証を行い、SlackにGIF画像を投稿して、ユ

要約 この記事では、LinuxカーネルにてLinuxプログラムがどのように関数を呼び出すのかについて紹介していきます。 システムコールを行う様々な方法、システムコールを行うための独自のアセンブリの作成方法（例あり）、システムコールへのカーネルエントリポイント、システムコールからのカーネルイグジットポイント、glibcのラッパ関数、バグなど多くの点について説明します。 要約 システムコールとは？ 必要条件に関する情報 ハードウェアとソフトウェア ユーザプログラム、カーネル、CPUの特権レベル 割り込み モデル固有レジスタ（MSR） アセンブリコードでシステムコールを呼び出すことの問題点 レガシーシステムコール 独自のアセンブリを用いたレガシーシステムコールの使用 カーネル側での int $0x80 エントリポイント iret を使用したレガシーシステムコールからの復帰 高速システムコール 3

ここで論じているのは、オーディオアプリの開発者が陥りがちな 4つの間違い 、 より良く開発する方法 、 問題個所の発見方法 です。主に開発者向けの内容ですが、開発者以外の方にも知っておいてもらいたいと思います。ここでは、開発者向けの診断ツールである Realtime Watchdog を紹介し、 人気のあるオーディオライブラリの調査結果 を提示します。 オーディオアプリの開発はとてつもなく楽しいです。やりがいを感じるし、創造力を発揮できる範囲が大きく広がり、ひとたび開発が終われば、 誰かがクリエイティブなツールとして使ってくれるのです！ こんな分野は多くないし、この領域で働けるなんて非常に幸運だと自分でも思っています。 しかし、仕事でオーディオアプリを扱う時には深く考えなければならない部分もあります。オーディオアプリの開発者としてユーザに対する責任があるのです。大前提として、ユーザを公共の

あなたが真剣に Docker に取り組んで、その全てを学びたいと思っているのでしたら、もう探し回らなくても大丈夫です。 本稿では、Dockerがどのように機能するのか、どんな部分が話題になっているのか、そしてマイクロサービスを構築する際の基本的な開発作業にどのように役立つのかについて紹介したいと思います。 本稿では例として、ローカルで実行するコードからマイクロサービスやデータベースを実行するコンテナまで、バックエンドにMySQLを用いたシンプルなNode.jsのサービスの例を使います。 Dockerとは何か Dockerとは要するに、（仮想マシン用のテンプレートに非常によく似ている） イメージ を作成して、 コンテナ でイメージのインスタンスを実行できるソフトウェアです。 Dockerには、 Docker Hub と呼ばれる大量のイメージのリポジトリがあり、これを利用して作業を始めたり、無

テキストベースのファイル形式と、それぞれを（主にLinux上で）操作するためのコマンドラインツールのリストを掲載しています。 目次 DSV XML,HTML JSON YAML,TOML INI 設定ファイル おまけ：単一ファイルデータベース用コマンドラインインタフェース（CLI） ライセンス 情報開示 DSV CSV や TSV などを含む DSV（Delimiter-separated values、区切り文字で区切られた値） です。 Awk AwkはPOSIXで標準化されているコマンドラインツールで、DSVデータ処理用プログラミング言語です。Awkに関するリンクは以下のとおりです。 Awk.info — Awkに関する情報が豊富です。 AWK Vs NAWK Vs GAWK —プラットフォーム別実装の比較です。 すでにプログラミング言語を使用してプログラミングをしている場合は、naw

目次 初めに 極小理論 ステップ1. 問題の再現と確認 ステップ2. 最低3回のヒートダンプ採取 ステップ3. 問題の発見 ステップ4. 問題解決の確認 他のリソースへのリンク まとめ Something you might want to bookmark: Simple Guide to Finding a JavaScript Memory Leak in Node.js by @akras14 https://t.co/oRyQboa8Uw — Node.js (@nodejs) January 6, 2016 注釈：お気に入りに登録してください。 Simple Guide to Finding a JavaScript Memory Leak in Node.js （Node.jsでのJavaScriptメモリリーク発見簡単ガイド） @akras14 http://www.ale

(2016/7/15、著者プロフィールを修正いたしました。) 仮に、高速道路の自動車をより速く走らせることがあなたの務めだとします。もしあなたが、ドライバー全員にただ「アクセルを思いきり踏むように」と言ったら、一体どうなるでしょうか？ 結果は明らかに、大惨事となるでしょう。それなのに、ソフトウェアの構築を速めようとする時に、多くの開発者がまさにそんな態度を取っているのです。その理由として持ち出されるのは、以下のようなことです。 「本当にアジャイルに進めたいので、デザインやドキュメントには時間をかけられない」 「これは本番環境にすぐ反映しなきゃいけないから、テストを書く時間はない」 「何もかも自動化する時間はなかったので、コードのデプロイは手作業でやる」 自動車が高速道路を高速で走るには、安全性が欠かせません。より速く走るためには、ブレーキやシートベルト、エアバッグといった、いざという時にド