概要 元サイトの許諾を得て翻訳・公開いたします。 英語記事: Keeping Rails cool: the modern frontend toolkit—Martian Chronicles, Evil Martians’ team blog 原文公開日: 2024/12/10 原著者: Irina Nazarova（CEO）、Travis Turner（技術編集者） サイト: Evil Martians -- ニューヨークやロシアを中心に拠点を構えるRuby on Rails開発会社です。良質のブログ記事を多数公開し、多くのgemのスポンサーでもあります。 日本語ブログ: 合同会社イービルマーシャンズ - Qiita はじめに Evil Martiansは、Railsでのスタートアップ支援や構築を行っており、RubyとRailsがチームの生産性と競争力の強化につながることも熟知してい

GitHub Universe 2024 Recap in ZOZO https://zozotech-inc.connpass.com/event/336687/

例えば次のようなテーブルがあったとする。 -- PostgreSQL CREATE TABLE history ( id SERIAL PRIMARY KEY, user_id INTEGER NOT NULL, data TEXT, created_at TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ); -- MySQL CREATE TABLE history ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, user_id INT NOT NULL, data TEXT, created_at DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ); INSERT INTO history (user_id, data, created_at) VALUES (1, 'First

これは Livesense Advent Calendar 2024 DAY 1 の記事です。 はじめに なぜやるのか 不要なコードを検知する 実際に削除していく おわりに はじめに 普段アルバイト事業部で主にマッハバイトの開発をしている@ayumu838です。 マッハバイトでデッドコードを削除したく、やり方を導入してみました。 また今回の内容については2024/11/28に行われたyabaibuki.dev#3で発表した内容の詳細版になります。 当日の発表資料はこちらです。 speakerdeck.com なぜやるのか マッハバイト自体が歴史が長いプロダクトになる 2006年にジョブセンスとしてリリースし、当初は素のPHP、その後symfonyを経て2014年ごろからRuby on Railsにリプレイスを開始し、2022年に完了した リプレイス開始から10年経っており、何が不要かどうか

この記事は、負荷テスト初学者向けの記事の第 1 回として『負荷テストとは？』『AWS上での負荷テストの方法』を解説しています。 次回の記事以降にて、「 Distributed Load Testing on AWS 」を利用して実際に負荷テストを実施するまでの試験計画〜実施までの流れを解説します。 こんにちは！エンタープライズクラウド部クラウドコンサルティング課の日高です。 もし私のことを少しでも知りたいと思っていただけるなら、私の後輩が書いてくれた以下のブログを覗いてみてください。 sabawaku.serverworks.co.jp はじめに 負荷テストの基礎 負荷テストとは何か 処理量（スループット） 処理時間（レスポンスタイム） Tips: レスポンスタイムを平均値ではなく統計的に見る理由 なぜ実施するのか 定義 負荷テストの進め方 全体像 試験計画 試験準備 試験実施 結果評価

はじめに こんにちは、GMOソリューションパートナーのTKです。 当社には、AWSの学習用のアカウントがあります。 今回はそれを活用して、ローカルのdocker環境上で動かしていたSeleniumを ECSのFargateで動作させてみることにしました。 構成 root ├ python │　└ Dockerfile │　└ requirements.txt │　└ script.py ├ selenium │　└ Dockerfile └ docker-compose.yml コード pythonディレクトリ配下 FROM python:3.12 ENV TZ Asia/Tokyo RUN apt-get update && \ apt-get install -y sudo vim && \ apt-get clean COPY ./ /app RUN pip install -r /

それでは以下、簡単なデモを含めながら個別に説明していきます。 1. ハイブリッドサーチ こちらは、性質の異なる複数の検索方式（例えばベクトル検索とキーワード検索）を組み合わせて検索精度を向上させる手法になります。 各検索方式単体の場合に比べ、性質の異なる検索方式を組み合わせ、ある種いいとこ取りをする事で、検索性能の向上が期待できます。 今回はBM25でのキーワードベースの類似度検索と通常のベクトル検索を組み合わせていきます。 BM25について簡単に説明しておくと、文脈や文章構造は完全に無視した上で、文書内の単語を全てバラバラに分割し、文書内の各単語の出現頻度と文書間におけるレア度を加味した特徴量を算出します。 つまり、特定の文書内の各単語の数をカウントしてヒストグラムを作れば、似たような文書には同じような単語がよく出るはずなので(同じようなヒストグラムの形になるので)、類似度が高くなる性質

A new tool that blends your everyday work apps into one. It's the all-in-one workspace for you and your team

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 この仕事を始めた当初(約20年前)はオンプレミスという言葉がありませんでした。いや厳密には私の周りではパブリッククラウドとオンプレミスを分けて話す人はおらず、インフラ構築といえば今でいうオンプレミスが中心でした(世の中的にはパブリッククラウドがサービスとして存在していました)。オンプレミスみたいに新しい概念が出てきた時にそれまでの概念を説明するためにできる言葉をレトロニムというそうです。 私が本格的にパブリッククラウドの仕事をし始めたのは約3年前でAWSでした。研修ではAzureを先に触れていたのと、この本を読んでいたという知

ハードウェアの設計図も動かすためのソフトウェアもすべてオープンソースで、誰でも好きなように拡張することが可能なコンピューター制御の農業マシンが「FarmBot」です。 FarmBot | Open-Source CNC Farming https://farm.bot/ FarmBot - Take Back Control - YouTube 「現代の食料生産システムは破綻しており、一個人やコミュニティではどのように食料が生産されるかをコントロールするすべがありません。その結果、我々の健康や環境が危険にさらされています」 「今こそコントロールを取り戻しましょう」というのがFarmBotの主張です。 FarmBotは種まきから水やり、収穫までの全工程をこなし、食料を自動生産してくれる農業マシンです。 種まきはユーザーが望んだとおりの場所に行われ、育てる作物には品種や作付年数、土壌の条件など

2023年もあと少しです。スパッと区切りをつけるよりも2024年にバトンを渡すような過ごし方をしたいなと思い、この記事を書き始めました。 2023年はAutoReserveにとって飛躍の年でした。海外レストランの予約開始をはじめとする多くの機能をリリースし、プレスリリースも多く出し、ユーザー数の大台を突破しました。 また飲食店向けに提供しているAutoReserve for Restaurantも今年大きな成長を遂げました。今年だけで30以上もの飲食店さまにご協力いただき導入事例を掲載させていただきました。 しかしその代償もありました。多くの機能をリリースし大きな成長を遂げた筋肉痛として「ページスピードの遅さ」が露見しました。さまざまな機能をスピーディにリリースしながらページスピードを高い水準で維持するのは至難の業です。 夏頃にオーガニック流入を増やすためにSEO周りの改善を始めたところ、

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インターネット上には、無料でさまざまなコンテンツを提供するために、コンテンツと広告を組み合わせて読者に表示するメディアが数多くあります。 コンテンツと一緒に広告を読者に見てもらうことで、広告主からお金をいただき、それをメディアの運営費としているのです。 しかし最近では、不快な画像の広告や、誤クリックを誘うような邪魔な広告、さらには詐欺サイトへ誘導するような広告なども目立つようになり、読者にとって広告は不快で危険なものと認識されるようになってきています。 広告で運営費をまかなっているPublickeyにとって、こうした状況は喜ばしいものではありません。読者が広告を忌避するようになればなるほど、広告によるメディアの運営が難しいものになっていくからです。 Publickeyはこれまでずっと読者が安心して記事を読み、広告主が安心して広告掲載できるように、適切な広告だけを表示することに最大限の努力を

エージェンシー事業でリードデータエンジニアを行なっている大窄 直樹 (おおさこ)です. AWSのログ, サーバーのログってたくさん種類があって難しいですよね... 同じようなログがたくさんあるので, 何を取れば良いのかとか どのくらいの期間保持すれば良いのかとか またその後の, ログの実装や, 分析方法する方法も難しいですよね... 今回AWSに構築した商用アプリケーションのログを整備する機会があったので, このことについて書こうかなと思います. 概要 本題に入る前の準備 今回ログ実装するアーキテクチャ ログに関する法令 ログの取得箇所 設計 保管するログの決定 インフラのログ OSのログ アプリケーションのログ ログの保管 保管場所について 保管期間について バケット構造 アプリケーション, OSのログの転送 実装 アプリケーション, OSのログをfluentbitを用いてS3にログ転送

Web制作の技術は日々進化しており、会社やプロジェクトによっては昨今の環境に適さない書き方をしているケースも時折見受けられます。 そこで今回は「2024年のWeb制作ではこのようにコードを書いてほしい！」という内容をまとめました。 質より量で、まずは「こんな書き方があるんだ」をこの記事で伝えたかったので、コードの詳細はあまり解説していません。なので、具体的な仕様などを確認したい方は参考記事を読んだりご自身で調べていただけると幸いです。 1. HTML 画像周りはサイトパフォーマンスに直結するので、まずはそこだけでも取り入れていただきたいです。また、コアウェブバイタルやアクセシビリティも併せて理解しておきたい内容です。 Lazy loading <img>にloading="lazy"属性を付けると画像が遅延読み込みになり、サイトの読み込み時間が早くなります。

本を読んでて、気になるところがあったら、 その要点をテキストファイルに箇条書きにして、整理しながら読書する。 これだけ。 これだけで、読書の質が桁違いに上がります。 これをやると、「普通に本を読むだけだと、理解した気になってるだけで、実はろくに理解してなかった」と分かって驚きます。 話はこれで終わりですが、 以下の点が気になる方もいらっしゃるでしょう。 ●どんな人がどんな本を読む場合にもそうなるわけじゃないだろ。具体的に、どんな人がどんな本を読む場合にそうなるんだ？ ●そんなの面倒くさくてやってらんない。手間をかけずにやる方法はないの？ ●具体的にどうやるとうまくいくのか、もっとちゃんと説明しろ。 そういう方のために、以下、これらについて補足します。 まず、読書を以下の９種類に分類します。 (1)リアルタイム活用読書読んだ知識を今やっている仕事/生活/趣味にリアルタイムに活用しながら読む方

はじめに 本稿は、オープンソースの可観測性(Observability)プロジェクトである OpenTelemetry を取り上げた書籍「Learning Opentelemetry」の読書感想文です。従来の可観測性の課題であったデータの分断を解消し、トレース、メトリクス、ログなどの様々なテレメトリデータを統合的に扱うことができる OpenTelemetry は、可観測性の分野における革命的な存在と言えます。 過去10年間で、可観測性はニッチな分野から、クラウドネイティブの世界のあらゆる部分に影響を与える数十億ドル規模の産業へと発展しました。しかし、効果的な可観測性の鍵は、高品質のテレメトリデータにあります。OpenTelemetryは、このデータを提供し、次世代の可観測性ツールと実践を開始することを目的としたプロジェクトです。 learning.oreilly.com 本書の想定読者は、

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 自動テストを整備しておくと大量のテストを自動実行してくれるので大変便利です。 ですが、テストコードが増えてくると「パスするはずなのに、なぜかたまに失敗する」というテストが出てきます。 このような不安定なテストを「フレーキー（flaky）なテスト」と呼びます。 フレーキーなテストの問題点 フレーキーなテストは「たまに失敗するだけ」なので、何度かやり直せばパスします。 なので、GitHub ActionsのようなCIツール上でテストが落ちても、「あ、また落ちた。再実行したら直るかな（ポチッ）」という安易な解決策に走りがちです。 し

先日、博士（情報学）になりました。学部と大学院をあわせた 9 年間で読んだ情報科学関連の教科書・専門書を思い出を振り返りつつここにまとめます。私は授業はあまり聞かずに独学するタイプだったので、ここに挙げた書籍を通読すれば、大学に通わなくてもおおよそ情報学博士ほどの知識は身につくものと思われます。ただし、特に大学院で重要となる論文を読み書きすることについては本稿には含めておりません。それらについては論文読みの日課についてや論文の書き方などを参考にしてください。 joisino.hatenablog.com 凡例：（半端）とは、数章だけ読んだ場合か、最後まで読んだものの理解が浅く、今となっては薄ぼんやりとしか覚えていないことを指します。☆は特におすすめなことを表します。 学部一年 寺田 文行『線形代数 増訂版』 黒田 成俊『微分積分』 河野 敬雄『確率概論』 東京大学教養学部統計学教室『統計学