遺伝子検査サービス「MYCODE（マイコード）」は、 2024年9月30日をもって終了いたしました。 これまでのご愛顧に心より感謝申し上げます。 サービス終了に関する重要なお知らせ 公式サイト閉鎖 MYCODEの公式サイトは2024年9月30日に閉鎖されました。 2024年10月1日（火）以降、会員専用マイページでの遺伝子検査結果の閲覧はできなくなっております。 ゲノム研究プロジェクトについて 株式会社DeNAライフサイエンス（以下、「DLS」）は、2024年9月30日（月）をもって遺伝子検査「MYCODE」のサービスを終了し、ゲノム研究プロジェクトである「MYCODE Research（マイコード・リサーチ）」の研究事業を2024年10月1日（火）付で、グループ会社である株式会社アルム（以下、「アルム」）に承継しました。 アルムへ事業承継後も、MYCODE Researchの研究同意をい

本トークではプロジェクト・プログラムの品質を担保する為の自動化および機械化にまつわる話をある程度の範囲に渡って行う予定です． ソフトウェアの品質を向上する為には様々な方法がありますが，その中には効果的であっても人間がやるべきではない仕事というものが存在します．それは例えば，未使用の定義済み変数の検出であったり，コードスタイルの統一であったり，バグが潜んでそうな部分にあたりを付ける作業であったりするでしょう．あるいはブラウザをポチポチするという修行かもしれませんし，ソフトウェアテストを忘れずにpush前に回す，というようなことかもしれません． そうした，人間が心をこめてやるべきではない仕事はコンピュータにアウトソースして人間の代わりにやってもらい，何か問題があったら機械に叱ってもらって，該当部分を修正することで品質の向上を実現していく，機械に叱られるってマジサイコー！！　といった事について話

しばらくGoを書いてきて、GoはPerlを使っている人たちにとってとても相性のよい言語だと思うようになりました。 Perlでは手が届かないかゆいところに手が届くし、速いし、バイナリを作って設置するのも簡単です。 しかしながらGoを書き始めるにあたっては多少それまでPerlや他のLLで培ってきた考え方を変える必要があります。 本トークでは、Goを多少触った事があるけれどもまだちゃんと「Goのやりかた」をつかめてないというPerl（もしくはLL系）の方を主な対象としてGoを書く際に知っておきたい知識を具体的な実例を交えて紹介します。 できれば、下記のトピックだけでなく、会場で具体的な質問なども受けたいと思っていますので、もしこのトークが採択されて聞きにきていただける場合はぜひ質問を持ってきて、大声で聞いてください。 goroutineのコントロール (or, "Forget about POS

サービスを提供するシステムがますます複雑化していく昨今、そのための問題解決に用いられるプログラミング言語の選択肢もまた、多様化しています。そのような中で、Perlに関しても私たちひとりひとりのユーザにおいて、その位置付けを見直し続けているという現状ではないでしょうか。 本トークでは、全社的に使用するアクセス解析システムを開発する上で、システムを構成する個別の下位問題がどのような問題であるのかに応じて、Perl, Ruby, PHP, JavaScript, Go, Puppet等、どのようにして適切な言語やツールを選択、使用してきたかを説明します。 その結果として、本トークをお聞きになられたみなさまが、これからのサービス/システム開発における現状と、問題解決のための適切な技術選択とに対する、なにかしらの示唆を得ていただけると幸いです。

インフラの自動化、Immutable Infrastructure、新しいアプリケーションのデプロイ方法、Dockerを支えるLinuxのコンテナ技術などなどDockerは各方面でかなり盛り上がっています。先日のDocker Meetup Tokyoにも数百人の参加応募が集まることからも注目の高さがわかります。 ただ、その盛り上がりとは別に、Docker自体リリースされてそれほど長い時間が経っているプロダクトではないことから、どのようにDockerを使ったらよいのか、アプリケーションを動かすベストプラクティスがまだ定まっていないように思えます。 このトークはDockerをまずはとにかく手元や開発サーバで動かして、試して遊んでみようというセッションです。 遊ぶからにはDockerで"Hello World"を出して終りではなく、もう少し便利なこと、例えば身近な作業の自動化やちょっとしたアプリ

ビッグデータという言葉が取り上げられるようになって久しいですが、実際どういう処理をどういう方法で実現するの、という総括はあまり行われていない気がします。 このトークでは、ペタバイト級データはちょっといま手元にないんで、という人のために、GB級からTB級までの「あんまり大きくないデータ」に着目して、近年充実してきた手法およびそれを実現するミドルウェア・プラットフォーム・フレームワークを紹介し、またそれらの中でPerlやその他の言語がどう使われているかをざっくりと解説します。

※ 本トークにおける「インフラエンジニア」は、運用エンジニアでありながら、プログラミングに関連すること一切を、自らの選択によって放棄してしまっている人を指します IT系エンジニア(広義)を世代ごとに分類すると、おおまかに以下のようになると思います。 ハードやネットワークなどの低レイヤからミドルウェアの設定、コーディング、運用まですべてを担っていた第一世代 第一世代の知識経験を備えつつ、効率化のためにレイヤごとに分業をするようになった第二世代 分業前提で業界に飛び込んだ第三世代 もちろん、所属する組織の規模などによって一概には言えないですし、第二世代第三世代でありながら、幅広い領域をカバーしつつ活躍しておられる方もたくさんいらっしゃるとは思いますが、大半は世代や年齢層ごとにどこかに心当たりがあると思います。 昨今はフルスタックエンジニアなる言葉がバズワードとなり、下から上まで一人でなんでもこ

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チームの想いをなんでも共有する「ゆるふわ」「ポエム」タグが議論のきっかけに – freee株式会社 Qiita Teamインタビュー こんにちは！ htomineです。 みなさんのチームには「気兼ねなく情報発信できる場所」はありますか？ 今回は、Qiita Teamをそんな場所としてご活用いただいている、freee株式会社さんの事例をご紹介します。 サマリーポイントをまとめると使い方の指針になるような記事をはじめに投稿してから徐々に広めた開発ドキュメントにかぎらず、仕事のフローの改善案、自分の想いやライフハック的な記事など、メンバーに伝えたい様々な情報を投稿してよい場所として使っている目次freee株式会社Qiita Team導入の経緯導入前の課題使い始めてみてどうだったか―どんな記事が投稿されていますか？―社内に広まるきっかけは何だったのでしょうか？今までのツールではこういった投稿はでき