テストピラミッド万歳 | POSTD
クイックサマリー：「テストピラミッド」は、自動テストをUI、サービス、ユニット単位に整理することで、開発に自動テストを組み込む方法を示すために作成されました。2012年に定義されて以降、このモデルは次第に使われなくなってきたように思いますが、本当に廃れてしまったのでしょうか。この記事では、最新のテスト戦略を紹介するとともに、今日のソフトウェア開発におけるテストピラミッドの関連性を検討します。 筆者の同僚であるジャン・フィリップ・ピエトルチェクが、かつてコードを書く開発者の責任について、次のように述べました。 none「我々の仕事の成果を最終的に使用する人々は、（中略）我々がただ最善を尽くすだけでなく、実際に機能するものを作ることを期待しているのです。」 — ジャン・フィリップ・ピエトルチェク 彼の言葉は、私たちが書くコードをそれに依存する人々の観点からとらえている点で非常に印象に残りました
Next.jsを4年間使用してたどりついた、エンタープライズアプリケーションのフロントエンド開発・構築手法 | POSTD
はじめに 目まぐるしく進化するフロントエンド開発の世界では、常に最新の知識や技術をいち早く取り入れることが、エンタープライズアプリケーションの開発を成功させる上で欠かせません。Tailwind CSS、TypeScript、Turborepo、ESLint、React Queryなどを含む強力なツールキットとNext.jsを4年間使用してきた結果、開発に役立つさまざまな知見やベストプラクティスが得られました。この記事では、大企業向けフロントエンドアプリケーションのパフォーマンス、保守性、拡張性を最大限に高める設計・構築手法を紹介したいと思います。 注記：ここに記載する内容はあくまでも個人的な見解であり、筆者が推奨する手法が必ずしも適さない場合もあります。 効果的なエンタープライズ向けフロントエンドアーキテクチャの基本原則 エンタープライズ規模のアプリケーション向けにフロントエンドソリューシ
IPFS入門 : 新たなP2Pハイパーメディア分散プロトコル | POSTD
提供：Bogdan Burcea IPFS があれば、他の全てのものが一定のやり方で見えるようになり、全てをすっかり置き換えられることに気づく – Juan Benet IPFSへのあまり技術的でないアプローチ 執筆：John Lilic 本稿の後半では、同僚のChristian Lundkvist博士が 踏み込んだ技術的概要 を紹介していますので、その導入となる大まかな考え方をこのセクションでお話ししたいと思います。 IPFSは、バージョン管理された科学的データを巡回する高速システムの構築を目的として、Juan Benetの取り組みによって始まりました。 バージョン管理 が行われていると、ソフトウェアの変更履歴を追跡できるのです（ Gitのような仕組み ）。その後、IPFSは 分散された永続的なWeb として考えられるようになりました。「 IPFSとは、あらゆる端末を同じファイルシステム
Railsアプリを66％スピードアップ ― Railsキャッシュの完全ガイド | POSTD
(訳注：2016/3/2、頂いた翻訳フィードバックをもとに記事を修正いたしました。) Railsアプリでのキャッシングは、「たまに夕食を一緒にするけれど、本当はもっと頻繁に一緒にいるべき友達」に少し似ています。パフォーマンスをまじめに考えるRailsアプリのほぼ全てで、もっとキャッシングを使えるはずですが、ほとんどのRailsアプリでは、完全にキャッシングを避けています。それでも普通は、Railsで高速なサーバ応答を達成するための唯一の道は、キャッシングの知的な利用なのです。約250msの応答時間を、簡単に50～100msに高速化できます。 定義についての注意 ― この記事は、アプリケーション層のキャッシングのみを対象としています。HTTPキャッシング（これは全く別の難物で、あなたのアプリケーションに実装する必要はありません）は、別の機会で扱いましょう。 するべきキャッシングをしない理由
React Server Componentsの仕組み：詳細ガイド | POSTD
React Server Components（RSC）は、ページの読み込みパフォーマンスやバンドルサイズのほか、Reactアプリケーションの書き方に近い将来大きな影響を与えることになる、素晴らしい新機能です。 Plasmicでは、Reactのビジュアルビルダーを開発しており、Reactのパフォーマンスには大きな関心を持もっています。 当社のクライアントの多くは、Plasmicを使用して高いパフォーマンスが求められるマーケティングサイトやECサイトを構築しています。 したがって、RSCはまだReact 18の初期実験機能ですが、Plasmicではその仕組みを詳しく調べています。 このブログ記事では、これまでに分かったことを紹介したいと思います。 Plasmicのメンバーによるツイートまとめもご覧ください。 React Server Componentsとは何か サーバサイドレンダリングとの
OSを書く：初歩から一歩ずつ | POSTD
(注：2017/9/27、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。) （傑作映画 『おつむて･ん･て･ん･クリニック』 に登場する著書です） このチュートリアルは、アセンブリで とても 簡単なオペレーティング･システムを皆さんが自分自身で書けるようになるために書きました。元々は、 OSDev wiki でこのチュートリアルのベースとなるものを見つけたのがきっかけです。しかし、そこには何がどのように、どうして行われているのかという説明が一切ありませんでしたので、このチュートリアルを書くことを決めました。ということで、起動プロセスの基礎と、実行するのに必要なツールについて紹介していきます。 OSXやLinux、Windowsなどのよく使われているオペレーティング･システムはドライバを持っており、ハードウェアとの間のインタフェースを提供し、一定レベルの安全性とセキュリティを保証しま
ブロックチェ－ンを構築しながら学ぶ | POSTD
ブロックチェ－ンの仕組みを知るには構築するのが最短の方法 この記事を読んでいるということは、仮想通貨の拡大に興奮しているということですね。ブロックチェ－ンの仕組み、背後にある基本的なテクノロジーについて知りたいのでしょう。 しかしブロックチェ－ンを理解するのは簡単ではありません。少なくとも私にはそうでした。大量の動画の中をさまよい、抜けだらけのチュートリアルに従い、結局、実例が少なすぎてフラストレーションが大きくなりました。 私は手を動かして学ぶのが好きです。コードのレベルで内容を扱わざるを得なくなり、そうすることで身に付くからです。同じようにやってもらえば、この解説が終わる頃には、機能するブロックチェーンが出来上がり、どのように動くかがしっかりと把握できるようになるでしょう。 準備 ブロックチェ－ンとはブロックという名の 不変でシーケンシャルな 一連のレコードだということを覚えてください
あまり知られていないPostgreSQLの機能 | POSTD
あなたが知らない既存機能があるかもしれません！ マイクロソフト社は2006年、Microsoft Officeの新バージョンで追加してほしい機能について、顧客調査を実施しました。驚いたことに、ユーザが希望した機能の90%以上はすでに実装されており、その存在が知られていないだけであることが判明しました。機能の「見つけにくさ」の問題の解決策として同社が考案したのが、現在のMicrosoft Office製品でおなじみの「リボンUI」です。 この問題はOfficeに限ったものではありません。日々使用するツールの機能をすべて把握している人はほとんどいません。PostgreSQLのように大規模なツールであればなおさらです。数週間前にPostgreSQL 14がリリースされたばかりなので、この機会にPostgreSQLのあまり知られていない機能に注目してみたいと思います。 この記事では、Postgre
中身のないnpmパッケージ「-」が70万回以上ダウンロードされる— その理由とは | POSTD
名前が1文字の「-」という謎めいたnpmパッケージは、2020年にレジストリで公開されて以来、70万回以上ダウンロードされています。 さらに、このパッケージには有効なコードが含まれていません。では、一体なぜこれほど多くダウンロードされているのでしょうか？ npmパッケージ「-」の中身 「-」というnpmパッケージは、2020年初めにnpmレジストリで公開されてから、約72万回もダウンロードされてきました。 パッケージのバージョンは0.0.1のみで、ファイルは3つです。 tar tvf 0.0.1/--0.0.1.tgz package/dist/index.js package/package.json package/README.md これらのファイルは主にマニフェスト（package.json）とindex.jsで、特に面白い点はなく、スケルトンコードが書かれているだけです。 マニフ
JavaScriptのバンドルとトランスパイルが不要なモダンWebアプリ | POSTD
筆者はES6以前のVanilla JSがあまり好きではありませんでした。 そこで、バニラJavaScriptをなるべく書かなくていいように、2000年代を通じてさまざまなアプローチを追求してきました。最初はRJS（Ruby-to-JavaScript）、次はCoffeeScriptでした。どちらのアプローチも、バニラJavaScriptより楽しく書けるソースコードを、ブラウザが実行できるバージョンのJavaScriptへトランスパイルするものです。ある程度は、うまくいっていました。 とはいえ、これは明らかにその場しのぎの手段に過ぎず、ブラウザがより洗練されたJavaScriptを理解できる日を待ちわびていたのです。ただ、そんな日が来ることはなく、永久にその場しのぎでやり過ごすのかと思われる時期がしばらく続きました。 しかし、幸いなことにJavaScriptは改善を続け、2015年にはES6
フロントエンドのテストは皆のためのもの | POSTD
テストとは人によって反応が分かれるものの1つであり、大喜びする人もいれば、見ないようにして去ろうとする人もいます。あなたがどちらの側であるにせよ、ここではフロントエンドのテストは皆のためのものであるということを説明します。実際、テストには多くの種類があり、それがテストに対して初めに恐れや混乱を感じる一因なのかもしれません。 この記事では、特に有名で広く利用されている種類のテストを扱います。なかには目新しいものはないと感じる読者の方もいらっしゃるかもしれませんが、少なくとも復習にはなるでしょう。どちらにせよ、筆者の目標は、この記事を通じて世の中のさまざまな種類のテストについて理解を深めてもらうことです。ここではユニットテスト、統合テスト、アクセシビリティテスト、ビジュアルリグレッションテストなどを一緒に見ていきます。 さらに、Mocha、Jest、Puppeteer、Cypressなど、各種
パーリンノイズを理解する | POSTD
この記事の目的はKen Perlinの 改良パーリンノイズ を分かりやすく分析し、お伝えすることです。記事内のコードはC#で書かれており、自由にご利用いただけます。最終形のみを見たい方は、 こちらから最終的なソースをご確認ください 。 パーリンノイズは手続き的なコンテンツ生成によく使われる、非常に強力なアルゴリズムです。ゲームや、映画などの視覚媒体に特に有用です。パーリンノイズの開発者であるKen Perlinは、 この最初の実装でアカデミー賞を受賞しました 。彼が2002年に発表した 改良パーリンノイズ について、私はこの記事で掘り下げていきます。パーリンノイズは、ゲーム開発においては、波形の類や、起伏のある素材、テクスチャなどに有用です。例えば手続き型の地形（Minecraftのような地形はパーリンノイズで生成できます）、炎のエフェクト、水、雲などにも使えます。これらのエフェクトのほと
確率的データ構造の比較：カッコウフィルタ対ブルームフィルタ | POSTD
確率的データ構造は少ないメモリでデータをコンパクトに保存し、保存されたデータに関するクエリに対し、おおよその答えを提供してくれます。クエリに対し空間効率の良い方法で答えるように設計されており、それはつまり、正確さを犠牲にするということにもなります。しかし、これらは一般的に、問われているデータ構造の仕様にもよりますが、誤差率の保証と境界を提供してくれます。メモリ使用量が少ないため、確率的データ構造はストリーミングや低出力の設定に特に有用なのです。ですから、動画の視聴回数を数えたり、過去に投稿された一意となるツイートのリストを維持したりするなど、ビッグデータの環境下では非常に有用です。例えば、 HyperLogLog++ 構造 は、2.56KBのメモリで最大790億の一意のアイテムを数えることができるのですが、誤差率はわずか1.65パーセントです。 Fast Forward Labsのチームは
リレーショナルデータベースの仕組み (1/3) | POSTD
リレーショナルデータベースが話題に挙がるとき、私は何かが足りないと思わずにはいられません。データベースはあらゆるところで使われており、その種類も、小規模で便利なSQLiteからパワフルなTeradataまで様々です。しかし、それがどういう仕組みで機能しているかを説明したものとなると、その数はごくわずかではないでしょうか。例えば「リレーショナルデータベース 仕組み」などで検索してみてください。ヒット数の少なさを実感できると思います。さらにそれらの記事は短いものがほとんどです。逆に、近年流行している技術（ビッグデータ、NoSQL、JavaScriptなど）を検索した場合、それらの機能を詳しく説明した記事はたくさん見つかると思います。 リレーショナルデータベースは、もはや大学の授業や研究論文、専門書などでしか扱われないような古くて退屈な技術なのでしょうか？ 私は開発者として、理解していないものを
JavaScriptとオブジェクト指向プログラミング | POSTD
本稿は、オブジェクト指向プログラミング（OOP）について予備知識のないJavaScriptの学習者向けに書かれています。OOP の中でJavaScriptに関連する部分にのみ焦点を当て、OOPの概要については説明しません。ポリモーフィズムについては、静的型付け言語の方が適しているため省きます。 なぜOOPを知る必要があるか？ あなたは初めてのプログラム言語にJavaScriptを選びましたか？ あなたはコードが10万行以上にわたる巨大企業のシステムを扱う腕利きの開発者になりたいですか？ オブジェクト指向プログラミングを最大限活用できるように学ばなければ、到底無理でしょう。 様々な考え方 サッカーでは、安全に守りを固めることもできますし、サイドからの高いボールに飛びつくこともできます。また、先など考えずに攻撃することも可能です。これらの戦略は全て同じ目的を持っています。それは試合に勝つことで
プログラマの採用面接で聞かれる、データ構造とアルゴリズムに関する50以上の質問 | POSTD
情報科学科の卒業生やプログラマの中には、UberやNetflixのような新興企業や、 Amazon 、 Microsoft 、 Google のような大企業や、InfosysやLuxsoftのようなサービスを基本とする企業で、プログラミング、コーディング、ソフトウェア開発の仕事に就きたいと考える人が大勢います。しかし、実際にそういった企業で面接を受ける場合、大半の人が プログラミングに関してどのような質問をされるか 見当もつきません。 この記事では、 新卒生からプログラマになって1〜2年までの 経験値が異なる人たち向けに、それぞれの プログラミングの面接でよく聞かれる質問 をいくつか紹介していきます。 コーディングの面接では、主に データ構造とアルゴリズムに基づいた質問 がされますが、 一時変数を使わずにどのように2つの整数をスワップするのか 、というような論理的な質問もされるでしょう。
Web 3.0: Webの移行が始まっている | POSTD
多くの人が気付かないうちにWeb2.0からWeb3.0への移行が進みそうです。アプリケーションの見た目は現在使っているものとほとんど変わりませんが、バックエンドで変化が進んでいきます。未来を予測する人ならば、クラウドを使うSiacoin、ソーシャルメディアのプラットフォームとしてのSteemit、さらに未来を予想する手段としてAugurも頭に浮かぶのではないでしょうか。 適正に動く最初のブロックチェーンがリリースされたことを見れば、人々がWeb2.0を離れWeb3.0へ向かっているのは明らかでしょう。なぜなら、開発者というのはテクノロジーとWeb2.0のユーザーフレンドリーな手法を身につけても、更に使いやすいと考えられているWeb3.0に着手しようとするからです。 上の図の分布では、いろいろな企業とWeb2.0のセグメントが示され、ブロックチェーンに基づいたプロジェクトのどれに勝ち目がある
大規模な決済システムを構築する際に学んだ分散型アーキテクチャの考え方 – 前編 | POSTD
バックエンドに関する経験があった私は、2年前にモバイルソフトウェアエンジニアとしてUberに入社しました。担当することになった仕事は、決済機能の構築を含む アプリの刷新 です。その後、 技術管理の側に回る ことになり、チームそのものを率いることになります。配下のチームは、決済を行うバックエンドシステムの多くを担当していたため、責任者となった私もバックエンドに触れる機会が以前にも増して多くなりました。 Uberで働く前は、分散型システムの経験はなきに等しかったと言っていいと思います。 それまでの私は、一般的なコンピュータサイエンスの学位を取得後、フルスタックのソフトウェア開発に10年間、関わっていました。分散型システムについては、一応、大まかな仕組みやトレードオフなどは知っていましたが、一貫性や可用性、冪等性などの概念に精通していたとはお世辞にも言えません。 この記事では、大規模で可用性が高
ニューラルネットワークの動物園 : ニューラルネットワーク・アーキテクチャのチートシート(前編) | POSTD
新しいニューラルネットワークのアーキテクチャがその時々で誕生するため、それら全部を把握することは困難です。全ての略語を覚えようとすると、最初はその数の多さに圧倒されてしまうでしょう（DCIGNやBiLSTM、DCGANを知っている人はいますか？）。 そんなわけで、これらのアーキテクチャの多くを盛り込んだチートシートを作ることにしました。そのほとんどはニューラルネットワークです。しかし、中には全く異なるアーキテクチャも潜んでいます。どれも独特で目新しいアーキテクチャばかりですが、ノードの構造を描くことで基本的な関係が分かりやすくなってきます。 これらをノードマップとして描くことの問題点は、これらがどのように使われるかを明確に示していないという点です。例えば、変分オートエンコーダ（VAE）はオートエンコーダ（AE）と同じように見えますが、実際は訓練過程が全く異なりますし、訓練したネットワークの
機械学習アルゴリズムへの招待 | POSTD
機械学習の問題 については以前に紹介したので、次はどんなデータを収集し、どんな機械学習アルゴリズムを使うことができるのかを見ていきましょう。本投稿では、現在よく使用されている代表的なアルゴリズムを紹介します。代表的なアルゴリズムを知ることで、どんな技法が使えるかという全体的なイメージもきっとつかめてくるはずですよ。 アルゴリズムには多くの種類があります。難しいのは、技法にも分類があり拡張性があるため、規範的なアルゴリズムを構成するものが何なのか判別するのが難しいということですね。ここでは、実際の現場でも目にする機会の多いアルゴリズムを例にとって、それらを検討して分類する2つの方法をご紹介したいと思います。 まず1つ目は、学習のスタイルによってアルゴリズムを分ける方法。そして2つ目は、形態や機能の類似性によって（例えば似た動物をまとめるように）分ける方法です。どちらのアプローチも非常に実用的
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