先日こんな記事を書きました！ Rustの「Axum」というWebAPI用のフレームワークを利用して、レイヤードアーキテクチャでTodoアプリを作る記事になります。 その過程でちょっとこだわってDockerfileを作成したので、せっかくなのでこれをAWSのLambdaを使ってサクッとデプロイしてみようと思います！ Lambda Web Adapterという比較的最近リリースされた機能を利用すると、Dockerイメージをほんの数分でデプロイできるので、今回はこちらを利用していきます！ 参考記事 Lambda Web Adapter でウェブアプリを (ほぼ) そのままサーバーレス化する Dockerfileを作成 僕の書いた記事でも紹介していますが、今回はこちらのリポジトリを使っていきます。 Dockerfileは以下のようになっています。 FROM rust:1.74.1-slim-bul

はじめに ここでは VS Code 開発コンテナー用カスタム Docker イメージの開発方法について説明します。 動作確認は Linux 環境を使っているため、Windows や macOS とは違っている場合があります。できるだけ Docker が動作する環境であれば動くようにはしています。 この記事の対象者の前提は下記となります。 Visual Studio Code（VS Code）が使えること Docker が使えること Node.js で NPM を使ったパッケージ管理について基本的なことを知っていること Docker Compose の基本的な使い方を知っていること Linux の基本的な使い方を知っていること 使用する環境は下記です。 Visual Studio Code Docker 拡張機能: ms-azuretools.vscode-docker Dev Contai

はじめに 書籍『Pythonでスラスラわかる ベイズ推論「超」入門』著者です。 読者からいただいた質問のうち、実装コード付きで示した方がいいものがあったので、この場で解説をしたいと思います。 なお、当記事は、書籍で説明している概念については、すべてわかっている前提で記載しています。わからない部分はすべて書籍内に説明がありますので、関心を持たれた読者は是非、本編の書籍もお買い求めいただけるとありがたいです。 書籍サポートサイトのリンクは下記になります。 https://bit.ly/3uV4i3R いただいた質問と直接の回答 いただいた質問は、5.4節　潜在変数モデルの実習コードに対するものです。 以下のコードはサポートサイト上にもアップしておきました。 https://bit.ly/3vjwY6M 潜在変数モデルでは、特別な工夫をしないと「ラベルスイッチ」と呼ばれる事象が発生します。 その

まえがき 「フロントエンドの処理は整った！でもデータベースもサーバーも設定しないとアプリとして公開できない...」「バックエンドは簡単に構築したい...」そんな願いをかなえるのが、BaaS（ = Backend as a Service）のひとつ、「Supabase」 です。 本記事は、そんなSupabaseの入門記事として、また 「React×Supabaseプロジェクトをいかにして公開するのか？」 を解決する記事としてお届けします。 本記事で解説すること 技術を予習する Supabaseとは？ Vercelとは？ 手順 GitHubリポジトリとローカルのプロジェクトを紐づける webpack + TypeScript + React のプロジェクトを用意 Supabaseでデータベースを構築 Supabaseでバックエンドを構築 Vercelでデプロイ 技術を予習する Supabase

Amazon S3 バケットにサイズの大きなファイルをアップロードするソリューション aws-samples/amazon-s3-multipart-upload-transfer-acceleration を試した❗️このソリューションは Amazon S3 の機能「マルチパートアップロード」と「署名付き URL」と「Transfer Acceleration」を組み合わせて実現されている💡ちょうど似たようなアーキテクチャを検討していて，参考になるサンプルを探しているときに発見した ＼( 'ω')／ ソリューションのサンプル実装は GitHub に公開されている． github.com またソリューションの解説記事は AWS Compute Blog に公開されている． aws.amazon.com アーキテクチャ ブログ記事に載っているアーキテクチャ図を見るとわかる通り，Amazon

概要 当時数ヶ月間誰も原因がわからなかった一時的にRDSの負荷（CPU使用率）がスパイクする現象の原因を調査できる環境を整えて、原因分析〜改善まで実施したときの話です。 1つ1つの取り組み自体は大きなことはやっていませんが、一連の動きで得られたものも多かったのでアウトプットしようと思い記事にまとめました。 取り組んだ課題 原因を特定するためのツールがない そもそも何が原因でRDSのCPU負荷が高まっているのかを調べるための情報がCPU使用率以外に全くない状況でした。 そこでRDSの負荷原因を探る方法を調べると、Performance InsightsやCloudWatch Logsへのスロークエリログ出力を使う記事をいくつか見つけたのでこの2つについて調べることにしました。 Performance Insights データベース負荷をSQLなどの単位で時系列で可視化したり、トップSQLやD

2023/12/11 に開催された #AWSreInvent ふりかえり勉強会 CM re:Growth 2023 OSAKA にて「セキュリティ系アップデートの全体像とSecurity Hub深掘り」 というタイトルで発表しました。 スライドと発表内容をブログで共有します。 スライド セキュリティサービス新機能のおさらい セキュリティサービスの新機能全体像 以下、セキュリティサービスの「新機能の件数」ランキングです。 一番多かったのが Security Hub, Detective のそれぞれ4件で、 次に 3件で Inspector でした。 あとは GuardDuty や IAM Access Analyzer、Config、Control Tower あたりが並んでいます。 それぞれのアップデート一覧はスライドに情報あります。 気になるものがあれば、ぜひ検証してみてください。 思っ

手元にある LINE ボット環境のソースファイルが 1 ファイルにも関わらず 350 行超えたので、最近勉強したドメイン駆動設計を実践も兼ねてリファクタリングしてみました。 こんにちは、高崎＠アノテーションです。 はじめに 過去の拙記事にも何度か登場している自身の LINE ボットの環境ですが、cdk のスタック定義が約 100 行、Lambda のソースが約 370 行と注ぎ足し注ぎ足しでだんだんと大きくなってきました。 一方、業務で使用している環境はドメイン駆動モデルを元に設計・構築を行っているものが多いため、これらの環境やドメイン駆動設計を学んだことを実践すべく、この LINE ボット環境をリファクタリングしてみました。 この記事の対象 筆者と同じく「ドメイン駆動設計を始めたばかりの方」向けと考えております。 今回の内容は筆者個人が参考文献を元に記載した記事で、ドメイン駆動設計の正確

こんにちは。カミナシでプロダクトマネージャー（PM）をやっている中村です。 最初に謎の宣言をするのですが、自分は「XXができるコツ１０選！」みたいな記事が比較的嫌いです。（嫌いなんかい！）嫌いなんですが、、思うことがあってこんなタイトルの記事を書いています。 PMの仕事をする中で、「プロダクト戦略ってめっちゃ大事！」って思うことが多いのですが、一方で、「プロダクト戦略ってなんか高尚すぎて、とっつきにくい！」と考えている人も多そうだなとも思います。 この２つの思いを合わせ持つ中で、「戦略的思考」と「コツ」のようなそのへんにうるさい人がこの記事見ると怒られそうな２つのキーワードを併せもった記事を書いてみて、「プロダクト戦略立てられそう！もっとよくできそう！」と少しでもライトに思ってもらえると嬉しいと思いました。 ということで、あえて『「プロダクト戦略どう立てたらいいかわからん」な人に贈る7つの

DA事業本部の横山です。 今回は。普段から利用しているPythonのloggingについてなんとなくで理解している部分が多かったため、基本的なことから復習したので確認した内容を共有します。 前提条件 本記事で利用しているPythonのバージョンは以下になります。 Python: 3.8.13 確認した内容 今回は、以下の項目について公式ドキュメントを中心に確認を行いました。 ログレベル loggerの定義方法の種類 設定ファイル形式 Formatter 一番簡単な利用例 import logging logging.warning('Watch out!') # will print a message to the console logging.info('I told you so') # will not print anything WARNING:root:Watch out!

GraphQLはオワコンですか?これからはtRPCの時代ですか?REST APIの位置づけは何ですか? いやー良いですね、このズバッとした質問。 特に流行というものに敏感な方なのかなーと言う印象ですね。 何が流行って何が廃れてるのかとかもはや少しずつゆるく置いていかれてる自分のような人間に聞かれても難しいですが、GraphQLをオワコンと称するにはまだ早いと思います。同じくtRPCもその時代になってるかと問われると微妙です。 GraphQLも現代でまだ戦えるツールですし、tRPCと比較すると仕様がオープンに残ってたりするのでオワコンですかと聞かれるとそうじゃないと思います。 tRPC は流行の兆しはあるものの、まだ自分が見てる範囲だと "兆し" のレベルを出ていないと思います。自分の見ている範囲で言えば、使ってる人が GraphQL よりも少ない状況だと思います。ただ GraphQL より

iCARE Dev Meetup 20 で発表した資料です #icare_meetup p.7,8,61 https://graphql.org/ p.18 https://twitter.com/a_suenami/status/1379270185207484417 p.33 [SQLQL…

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに こんにちは！NewsPicks、 Web Experience Unit のイイダユカコ (@becyn) です。 本記事は NewsPicks Advent Calendar 2023 の 25 日目の記事です。最終日の担当をキャッチしてしまいました。ハードルがやや上がっていることを感じますが、2023年もあと数日、優しい気持ちで読んでいただけると幸甚です。 (24日にコロナ＆インフルに同時感染してしまい、投稿が遅れました。お待たせして申し訳ありません。) イリティ (-ility) とは イリティ (-ility) という

はじめに 短縮URLは、オンラインの情報共有において欠かせない存在になっています。 しかし、その便利さの裏でセキュリティ上の問題も指摘されていることがあります。 例えば、QRコードを介した不正サイトへの誘導事例などが報告されています。 原因は「短縮URL」か？　QRコードから不正サイトへ誘導される事例が相次ぐ　オートバックスセブン、学習院大学も こういったこともあり、エンジニアの皆様は自作されることも多いのではないでしょうか？ 自作短縮URLサービスに関して様々なアーキテクチャがある中、CloudFront大好きな私は、エッジロケーションで完結するのでは？と考えました。 そう、CloudFront　KeyValueStore ＋ CloudFront Functionsならね。 URLの実態をCloudFront　KeyValueStoreに保存し、CloudFront Functions

AIイラストでマンガを作る方法のマンガです。 ①～④まであります。総計64ページです。 全部読んでもらえると、うれしいです！ キャラに表情をつけていくプロンプトとは？ ②に続きます！

2023年は「Cloud Run を触って覚える」をテーマとした ひとりアドベントカレンダー を開催しており、Cloud Run のさまざまな機能や Cloud Run でよく使う構成などをご紹介しています。 最終日、25日目は Cloud Run を中心としたサーバーレス アーキテクチャをいくつか紹介します。2023年にちなんで23個のアーキテクチャを用意しました。 Cloud Run の概要は「gihyo.jp」で解説していますので、こちらもぜひご覧ください。 Web アプリケーション + API の 3-Tier 構成 (SPA) Web アプリケーション + API の 3-Tier 構成 (SPA) SPA (Single Page Application) がフロントになり、バックエンドの API サーバーとして Cloud Run を使用するアーキテクチャです。SPA は N

はじめに みなさんこんにちはメリークリスマス🎄 ついにアドベントカレンダー最終日！！！ 現在SODAでwebエンジニアをしているtoshikiです。(3記事目で謎の自己紹介) CTOからflexispotのデスクを譲り受ける代わりにテックブログ3記事執筆するという約束を果たすべく、SODAのAdvent Calendar 2023で3枠担当することになり、この記事をもって無事プレゼントの配達が完了しました🎅(sorenani) 今日はクリスマス当日ということで、自分自身理解が曖昧だったMySQLのストレージエンジンであるInnoDBのロック周りの挙動をMySQLの公式ドキュメントを読みつつ調査してまとめてみました。 この記事でわかるInnoDBのロックの種類 共有ロックと排他ロック インテンションロック ギャップロック ネクストキーロック 検証環境 MySQLのVersion mysq

systemdの思想と機能　Linuxを支えるシステム管理のためのソフトウェアスイート Software Design plus 作者:森若 和雄技術評論社Amazon いつの間にかどのLinuxディストリビューションでも標準で使われるようになったsystemd。なんとなくsystemctlを叩いてサービスを立ち上げていたけど、いまいち「なんで必要なの？」とか、「いろいろ機能があるっぽいけど、何ができるの？」といったことをちゃんと勉強しないままここまで来てしまったので、この本でおさらい。 単なる機能紹介ではなく、「なぜsystemdはこんな広範囲な機能を扱うのか？」という機能が作られた背景から説明されているところがいいですね。 この本を読むまでcore dumpまで管理されるようになったことを知りませんでした。 本書を読めば、systemdはサービスが動く環境を用意するために必要な機能を備

皆さんこんにちは。筆者は最近、TypeScriptからGraphQLを使用するためのコード生成ツールnitrogqlを開発しています（初手宣伝）。 直近は、GraphQLのスカラーに関する機能拡張を行っていました。この記事では、そこで得た知見と考察について共有します。 GraphQLのスカラーとは GraphQLにおけるスカラーとは、それ以上分解できないデータ型のことです。GraphQLのデータはスカラー・オブジェクト・enumに分類でき、データの末端はスカラーまたはenumになります。 GraphQL仕様では組み込みのスカラー型が定義されており、以下のものがあります。 Int Float String Boolean ID また、カスタムスカラーとして、追加のスカラー型をスキーマ上で定義することもできます。 スカラー値がサーバー・クライアント間でやり取りされるときはシリアライズする必要が

はじめに この記事は、アルサーガパートナーズ アドベントカレンダー2023、番外編の記事です。 「25日間のリレー」を成功に導いた素敵な記事たちがカレンダーに集まっていますので、よろしければ下記のリンクからご覧ください！ この記事について 実務における最初の壁: DI 未経験からエンジニアとして実務に携わるようになると、誰しも「独学でやっていた時とは違うな」と感じることがたくさんあると思います。 私のサーバーサイドエンジニアとしてのキャリアはLaravelによる開発からスタートしたのですが、そんな私にとっての最初の「自己学習と実務の違い」の1つは、DI(Dependency Injection, 依存性注入) の概念が実装に利用されていること、でした。 すでに実装されている先輩方のコードを読めば「どう書けばいいか」はある程度すぐに把握できたものの、概念の理解を進めようとしても抽象的で難解な

はじめに 最近携わらせて頂いている開発案件では、Goを使用してMicroserviceを開発しているのですが、ログからエラー内容を把握するのが困難という課題がありました。 これを解決するために、OpenTelemetryを活用してトレーサビリティを高めるLoggerを設計しました。本記事では、OpenTelemetryの計装例とLoggerの実装例を汎用的な形にしてご紹介します。 前提 この記事ではOpenTelemetryそのものの説明は割愛します。以下のトピックは理解しているものとして進めます。 Trace & Span Baggage Context 環境 本記事では、以下の環境を前提としています。 言語: Go 1.21 Cloud: GCP(GKE, Cloud Logging等) 通信: gRPC Gateway 課題と解決策 ログからエラー箇所を特定する上での主な課題は以下の

はじめに こんにちは、「拳で」 と申します! NRI OpenStandia Advent Calendar 2023の16日目は 今モノレポやるならどのツール使うのがいいのん?? というタイトルでお送りいたします! 最近モノレポで開発することがあり、モノレポ管理を行うためのツールってちょいちょい聞くけど何が勢いあるんだろう?と気になったので調べてみました。 皆様のおすすめのツールや設定などがございましたらぜひコメントで教えていただけると大変喜びます🙇‍♂️ TL;DR フロントエンド(JavaScript/TypeScript)開発プロジェクト向けモノレポ管理ツールは、 npm Workspaces・Lerna・Nx・Turborepo が勢いがある 各ツールの選定基準は個人的に以下を推奨 ライトに手早くモノレポ管理したい： npm Workspaces 複数のnpmパッケージの開発・

はじめに 現在配属されているプロジェクトで、既存システムのマイクロサービス化対応を行っています。 その中でgRPCも使っているのですが、名前は聞いたことがあって、なんとなくは知っているけど、実際に触ったことがなかったので、これを機に基礎から学んでみようと思いました。 ということで、「完全に理解した」状態を一緒に目指しましょう！ gRPCとは Googleが開発したRPC(Remote Procedure Call)1を実現するためのフレームワークです。 Protocol Buffersというバイナリ形式のシリアライズデータを利用し、データをシリアライズして高速な通信を実現します。 （Protocol Buffersがデファクトスタンダード） protoファイルと呼ばれるIDL(Interface Definition Language)にAPIの仕様を記述し、サーバサイドとクライアントサイ

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? この記事は？ この記事は アイスタイル Advent Calendar 2023/12/15の記事です。 こんにちは。アイスタイルで@cosmeの開発を担当しているエンジニアの村田です。今回は@cosmeでのキャッシュの使い方にも一部触れながら、キャッシュの使いどきと各層での使い方を解説します。 キャッシュの使いどき キャッシュはいわゆる永続層とは異なり、データが揮発しても良い部分に使うようにします。キャッシュには適切なTTL(Time To Live)を設けることで適切な有効期限を設けるとともに、適切なタイミングで更新するようにします

前提：テストをなぜ行うのか？ 「そもそもなぜテストをするのか」、目的をもってテストを書いていますか？ テストの目的を知ることで、何のテストが必要か、どんなテストを書くべきかが迷わなくなると思います。 調べたり、実際に書いてみて自分が感じたことは、以下の 3 つです。 コードの質を向上させる（バグ発見、処理の高速化など） 開発の過程で機能を追加したらなぜか動かなくなったり、直したはずのバグが復活することありませんか？ そのときにログやコードを読んで、バグを手動で見つけるのはすごく困難です。 テストを書くことで、機能を変更しても動作確認やバグの発見が容易に行えます！（とても便利） コードを書いた人の意図を明示する 他の人が書いたコードは読みにくいと感じる人が多いと思います。 この理由の一つに、「コードを書いた人の意図や頭の中の仕様を理解できない」というのがあると思っています。 テストを書くこと

昨年買っていたんですが、年末年始の時間を使って少し読めました。 著者はRustコンパイラにコントリビューションをしたことがあれば誰でも知っているかもしれない、Mara Bos氏です。 ちなみにですが、原著は下記サイトで無料でも読むことができます。 marabos.nl 書籍は下記です。 詳解 Rustアトミック操作とロック ―並行処理実装のための低レイヤプログラミング 作者:Mara Bosオーム社Amazon なおこの記事内で「本書」と明記する場合、それは『詳解Rustアトミック操作とロック』を指します。また、「筆者」は私自身のことであり、「著者」はMara Bos氏のことです。 内容のメモ 1章 2章 3章 4章、5章 6章 Miri Loom 7章 8章 9章 10章 感想 日本語での別の資料 内容のメモ 読んだ内容のうち、印象に残ったり初見だったものをメモしておきます。 1章 1章

自分がなんとなくBigQueryのクエリを書いていてハマった罠について列挙しておきます。 ドキュメントをちゃんと読めば書いてあったりするのですが、普段はそこまで細かく見てなかったりするんですよね……。 BigQueryのカレンダー | Advent Calendar 2023 - Qiita の16日目の記事です。 CAST(value AS INT64) は切り捨てではない 他のプログラミング言語などをやっているとなんとなく整数型にキャストすると切り捨てのような気がしてしまいますがBigQueryは違います。 四捨五入的な挙動になります。 SELECT CAST(1.5 AS INT64) -- => 2 Returns the closest integer value. Halfway cases such as 1.5 or -0.5 round away from zero. h

本記事は 【Advent Calendar 2023】 12日目の記事です。 🎄 11日目 ▶▶ 本記事 ▶▶ 13日目 🎅 今回のテーマについて AWSを使用するシステムで、S3を使わないことなんてない。と言い切れそうなくらいS3は使用されていますよね。低コストで大容量のオブジェクトを保存できるというメリットがまず思い浮かぶと思いますが、それ以外にもアクセス制限を細かくできるといったセキュリティ面の強みも大きな魅力です。 そのセキュリティ設定の1つとしてバケットポリシーがありますが、正しく理解できていますでしょうか？今回はよく遭遇するシナリオパターン5つを想定し、それに即したバケットポリシーの例を紹介していきたいと思います。 なお、バケットポリシーは同じシナリオであっても複数設定パターンが存在し、今回紹介させていただくものが正解というものではありませんので、あらかじめご了承ください。

Amazon Web Services ブログ クルマのサブスク「KINTO」のアジリティとガバナンスを両立した DBRE の取り組み 本記事は KINTO テクノロジーズ のシニア DBRE エンジニア 粟田啓介氏によるゲスト投稿です。 KINTO テクノロジーズ (KTC) は、クルマのサブスク「KINTO」をはじめとしたさまざまなモビリティサービスを展開しているトヨタ関連グループ会社の一つです。 KTC では、モビリティサービスを提供する基盤として Amazon Web Services 上で Amazon Aurora 等のデータベースを多く運用しており、Database Reliability Engineering (DBRE) を組織として設立し、事業のアジリティとガバナンスを両立するための取り組みを実施しています。 このブログ記事では KTC DBRE による On-Dem