Amazon Web Services ブログ SEQSENSE 自律型警備ロボット構築に AWS を活用 はじめに 国立社会保障・人口問題研究所によると、日本の労働者数は今後 30 年間で 30％減少すると予想されています。日本では急速な高齢化によって、警備業界における人材不足が発生しています。 日本のロボットスタートアップである SEQSENSE は自律型警備ロボットサービスを提供することで、この問題を解決しようとしています。同社はビル内をパトロールする自立移動型警備ロボット SQ-2 を開発しました。このロボットは事前に作成されたフロアマップをもとに自走し、エレベーターと通信して複数のフロアをパトロールします。日本国内のオフィスビルやショッピングモール、空港など 30 カ所以上の施設に導入されています。 SEQSENSE のコア技術は、超広視野角 LiDAR を用いた位置測位、自律移

AWS Robotics Blog AWS empowers SEQSENSE to build Autonomous Security Robots Introduction According to national institute of population and social security research, the working population in Japan is expected to decrease by 30% in the next 30 years. A rapidly aging population in Japan causes a shortage of labor in the security space. SEQSENSE, a robotics startup company in Japan, aims to solve thi

ISD unveils advanced WCS software for UltraStore mid-load AS/RS

morishitaです。 このエントリで私の 100 本目の投稿となります。 桁が増えてひと区切りということでこれまでの自分の投稿を振り返りたいと思います。 最初の投稿が 2017/08/14 の「いこレポ はじめました。」でした。 そこから今月まで 55 ヶ月、ということは月に約 1.8 本。 だいたい隔週に 1 本投稿してきたことになります。 実際には毎日のように投稿していた時期もあれば、数週間投稿しなかった時期もあるのでコンスタントに月 2 本弱というペースではありませんでした。 私のこれまでの投稿の一覧はこちらです。 tech.actindi.net 投稿記事の傾向 ざっとこれまでの投稿のタイトルを眺めると我ながらいろいろ書いてきたなぁと思います。 投稿内容でジャンル分けをしてみると、次の様になりました。 ジャンル 投稿数 内容 プログラミング 37 Ruby や Typescri

morishitaです。 開発の中でドキュメントを書くことがあると思います。 しっかりした仕様書を作成するところもあるでしょうし、重要な部分のみメモ程度ということもあると思います。 ドキュメントでは文章を書くことが多いとは思いますが、文章だけでは説明が難しい場合、図を書いたりすると思います。 システム開発での図というとクラス図やフローチャートなどかと思います。 独自の記法だと見せられる方が困るので、とりあえず厳密でなくても UML を利用しているのではないでしょうか。 今回は UML を描くときに便利な PlantUML について書きます。 UML とは？ そして PlantUML とは？ PlantUML が利用できる環境 PlantUMLで描けるUML ユースケース図 クラス図 オブジェクト図 シーケンス図 アクティビティ図 コンポーネント図 配置図 状態遷移図（ステートマシン図） タ

morishitaです。 前回は M1 Mac 上の Docker Desktop でオーソドックスな構成の Rails アプリケーションであるいこレポの docker-compose の開発環境を動かしてみました。 思ったより少ない変更で動くことが確認できました。 tech.actindi.net ※ ↑前回のエントリを前提にしているところもあるので先に読むことをおすすめします。 今回は同じ docker-compose を Lima の Intel on ARM な仮想マシンで動かしてみたいと思います。 マシンスペック etc は次の通りです。 MacBook Pro（14 インチ、2021） チップ Apple M1 Max メモリ 64GB OS macOS Montrey Lima 0.8.1 Lima とは Lima は "macOS subsystem for Linux"

morishitaです。 昨年、Macbook Pro が一新されて最新モデルは、Apple Silicon 搭載機、つまり M1 Mac のみとなりました。 2020 年に最初の M1 Mac が出たとき、 ARM 系 CPU に変わるということから私が思ったのは「開発環境で使っている Docker イメージが使えなくなるのでは？」ということでした。 実際、M1 上の Docker Desktop では x86_64 向けのイメージからコンテナを作成できます。 しかし、Intel CPU がエミュレートされるのでものによっては動かないものもあるようです。 アクトインディでは開発環境を Docker Compose により構築できるようにしています。 もちろん、Intel Mac で作成したので Intel Mac 前提になってしまっている部分もあると思います。 そのまますんなり動かないか

morishitaです。 サーバーサイドの開発では Docker コンテナを利用することが一般的になりました。 本番環境はもちろん、開発環境も Docker Compose などコンテナで構築することが多いのではないでしょうか。 その際、Ruby や Node.js といったプログラミング言語や MySQL や Redis などのミドルウェアは Dockerhub で提供されている Docker Official Imagesをそのまま利用したり、自前のイメージをビルドする際のベースに使うことが多いと思います。 一方、2020 年 11 月から Dockerhub からイメージを Pull する際に回数に制限がかかるようになりました。 ログインしない状態だと IP アドレスあたり 6 時間で 100 回までとなっています。 便利で利用頻度も高い Docker Official Images

morishitaです。 今回は asdf について書きます。 いこーよは EKS で運用しており、9 月まで kubenetes 1.17 を利用していました。 EKS を導入しようと移行作業をしていたときにはそれほどアップデートのペースは速くないと思ってのんびり構えていました。 しかし、最近、AWS が頑張ってアップデートのペースを上げ始め、今年の 11 月の初めに 1.17 は EOS というではないですか！ 他に忙しいので、もうアップデートは少し先送りしたかったのですが EOS 前にアップデートしなくちゃということで 9 月末に 1.21（現時点の EKS での最新バージョン）にアップデートしました。 当社では既存のクラスターをアップデートするのではなく、新たなクラスターを作成して切り替える方法でアップデートしています。 準備のために検証環境に 1.17 、 1.21 の 2 つの

morishitaです。 今回は小ネタを１つ。 VSCode の Jupyter 拡張は手軽に Jupyter Notebook が使えて便利です。 Python さえインストールされていれば、必要なライブラリがインストールされていなくても拡張子 .ipynb の Notebook ファイルを開いたときにダイアログが表示され、指示に従うとインストールしてくれます。 その後は Notebook ファイル内でコードを実行することが可能になります。 ローカルで Jupyter サーバを動かすよりも手軽に Notebook ファイルを利用できます。 Jupyter Notebook で Ruby を使いたい Juypter Notebook は Juypter kernel と呼ばれるライブラリが必要で、 Python を利用するときには ipython kernel を利用します。 Juypte

morishitaです。 Web アプリケーションではユーザの入力を求めるために入力フォームを実装することがあります。 HTML の <form> や <input>、<select> タグなどを使ってテキストボックスやラジオボタン、セレクトボックスなどで構成する UI ですね。 入力フォームの例 Rails ではフォームを構成するためにフォームヘルパーと呼ばれる一連のヘルパーメソッドが提供されており、ビューテンプレートの中で利用できます。 それらを使って比較的簡単にモデルオブジェクトと連動した HTML フォームを実装できます。 rails generate を使えば動作するテンプレートの生成もできます。 人間というのはとかく間違うものなので、入力フォームがあれば必ず間違った値を入力したり、入力を忘れたりする人がいます。 間違った値をそのまま受け入れシステムを壊さないようにモデルの保存時

morishitaです。 久しぶりに文章校正ツール textlint について書きます。 textlint については過去に２回取り上げました。 tech.actindi.net tech.actindi.net 過去のエントリはテキストエディタから利用する方法を紹介したものですが、今回は textlint のブラウザ拡張について紹介します。 以前からブラウザ上で文章を書くときにも textlint を使いたいなぁと思っていました。 結構前からtextlint: 文章チェッカーという Chrome 拡張があるのですが、自由にルールを設定できないようだったので見送っていました1。 今回紹介するものは textlint の作者自身が開発した拡張で、独自の設定で利用できるものです！ インストールから使えるところまで 早速使う準備をしていきましょう。 ブラウザ拡張のインストール Chrome と

morishitaです。 前回のエントリでフロントエンドフレームワーク Svelte を紹介しました。 tech.actindi.net 今回は Svelte で Web Components を作ってみようと思います。 Svelte 入門に書いた Typescript, Pug, Sass を使えるようにした状態を前提とします。 Web Components のための設定 Svelte コンポーネントを Web Components としてビルドするにはrollup.config.js の svelte の設定に追加が必要です。 以下に rollup.config.js の抜粋を示しますが、'<== 追加' の行を追加します。 export default { // 〜 略 〜 plugins: [ svelte({ preprocess: sveltePreprocess({ sour

morishitaです。 今回は JavaScript の UI フレームワーク Svelte を紹介します。 アクトインディでは今の所、フロントエンドフレームワークとしては Vue.js を使っていますが、これもなかなか良さそうだと思ったのでちょっと触ってみました。 プロジェクトの初期化から、次を使えるようにするまでを書きたいと思います。 typescript pug sass jest eslint Svelte とは Web フロントエンド開発のための UI フレームワークです。 2019 年にリリースされた Svelte3 で大幅にアップデートされたようです。Vue の SFC によく似たマークアップ、スクリプト、スタイルを１ファイルに記述する Svelte コンポーネントとしてアプリケーションを実装します。 ライブラリではなくコンパイラとして働き、ビルドするとブラウザで実行できる

morishitaです。 Google App Script (以下、GAS)便利ですよね。 無料で使える JavaScript の実行環境で HTTP での外部への通信も可能なので、API を叩いたり、Web サイトにアクセスして情報を収集するなどできます。 しかも定期実行も可能なので、定期的な作業の自動化も可能です。 さらに、Google Sheet にも手軽にアクセスできるので、収集したデータを確認しやすい形で簡単に保存できます。 GAS には Web ブラウザ上でコーディングできるエディタが提供されています。 すこし前から、それが新しくなったという話をネットで見かけていたのですが、私のアカウントにはなかなか反映されませんでした。 それがやっと来たので触ってみました。 ちなみに、スクリーンショット中に表示しているコードは gas-slack-incoming-webhook のもので

morishitaです。 前回のエントリで、CodeBuild 上で RSpec を実行する環境について紹介しました。 tech.actindi.net その中で RSpec の結果を CodeBuild のレポートで確認できるようにしてみたらなかなか良かったのでそれについて紹介します。 CodeBuild のテストレポート機能とは １年ほど前に CodeBuild に追加された機能で、CodeBuild で実行したテスティングフレームワークの実行結果を管理し、見やすく表示する機能です。 例えば、複数回のテストの実行時間やエラー数をグラフにして表示できます。それを見れば、テストケースが増えてきたとか、実行時間がどれくらいとか傾向がわかります。 テスト結果トレンド また、１回のテスト実行結果を次のように表示できます。 1回のテスト結果 主に Java 系のテスティングフレームワークをサポート

CI Test環境を作り直した話 morishitaです。 いこーよは Rails アプリケーションです。 ユニットテストには Rspec を利用しています。 それなりに大きなアプリケーションなので全スペックを実行するにはそれなりに時間がかかります。 ローカルPCで全スペックを実行したことはないのですが、試みて終わるのを待てなくて途中で中断する程度には時間がかかります。 実装中のクラスを中心に部分的に Rspec を実行しながら実装しますが、思わぬところに影響していたりすることもまれにあるので、コードレビューに出す前には全部通しておきたいところです。 以前は Docker コンテナを動的に作ってその中で実行する自作の Web アプリケーションがあって、社内に立てたサーバで動かしていました。 一方で他のプロダクトではすでに CodeBuild で RSpec を実行していました。 tech.

morishitaです。 先日、いこーよを Kubernetes に移行した件を紹介しました。 tech.actindi.net いこーよは Web だけで動いているわけではなく、裏で定期的に実行されるバッチ処理も行っています。 本エントリではそのバッチ処理の実行環境を Fargate ECS に移行した件について書きます。 移行前はどうなってた？ いこーよは Rails で開発しています。 バッチ処理というと、DB を集計したり、一斉に DB の値を書き換えたりするものがほとんどです。 そこで ActiveRecord のモデルを利用したいので、バッチ処理も Rails で実装しています。 つまり、Rails Runner で定期的にバッチ処理を実装したメソッドを実行しています。 移行前は、バッチ処理専用サーバがあって、crond で定期的に実行していました。 バッチ処理そのものやバッチ

morishitaです。 yamamotoが次のエントリで紹介しましたが、いこーよを Kubernetes 上で運用し始めて3ヶ月になろうとしています。 tech.actindi.net まあトラブルもありますし、やってみてEC2で運用していたのとは勝手が違うところに苦労しつつですが、移行してよかったと思っています。 移行前の状況 いこーよは弊社のメインサービスであり、最も長くメンテナンスを続けているシステムでもあります。 トラブルが発生するとご迷惑をおかけするユーザが多いサービスでもあります。 そのため、とりあえず落ちずに稼働しているしということで、改善のためにインフラに大きく手を入れることには及び腰になっていました。 この数年はサービスの成長にともない現れるシステムの綻びをちょっとづつ改良しながらいこーよを支えているという状況でした。 いこーよの姉妹サービスであるいこレポでは、Rail

morishitaです。 Nuxt.js で作っている SPA を Amplify Console で運用していることはこれまで数本のエントリで紹介してきました。 tech.actindi.net tech.actindi.net その Amplify Console に Cypress によるE2Eテストがサポートされたという発表が2019年の10月にありました。 aws.amazon.com その時から気になっていたのですが、ついに導入したので紹介します。 結論から言うと、Preview 機能と併用するとむちゃくちゃ便利です。 更にDependabotを組み合わせるとライブラリのアップデートもサクサク進みます！ Amplify ConsoleのE2Eテスト 次の手順で、E2E テストを追加できます。 Cypressの導入 テストの実装 Amplify.yml への Test ステップの