こんにちは。スマートバンクでSREをしている@maaaatoです。 5月19日にFindyさん主催の「SRE大集合！みんなで学ぶ、信頼性を高めるための取り組みLT大会」が開催されました。 このイベントに「我々はこうしてSLI/SLOを設計して運用を始めました -これからSLI/SLOの運用を始める人に向けて-」というタイトルで登壇してきました。 このブログでは当時お話出来なかった+αの話とイベントの感想を書きたいと思います。 speakerdeck.com 登壇内容 前半ではCUJ/SLI/SLO/エラーバジェットについて改めて確認し、スマートバンクにおけるSLI/SLOの運用の現状について説明しています。 後半ではSLI/SLOの設計・運用のアプローチをどのように進めたのか、最後にまとめと今後の展望について説明しています。 主にSLI/SLOをこれからやっていこうと思っている人、運用開始

はじめに サーバーサイドエンジニアの kurisu(ryomak) です。 普段は、カード決済やあとばらいチャージに関連する機能の開発・運用を行っております。 本記事でお話しすること 本記事では、インデックス追加によって決済レスポンスタイムを改善した事例をご紹介します。具体的なインデックス設計の検討や実行計画の見直しを通じて、どのようにレスポンスタイムを最適化したのか、その裏側を詳しく解説します。インデックス追加によるパフォーマンスチューニングの際の参考になれば幸いです。 はじめに 本記事でお話しすること 決済処理の遅延の検知 事の発端 実行環境 原因調査 遅くなったクエリの特定 対応検討 方針 検証項目 インデックスの「アタリ」をつける ① オーソリゼーション履歴：(オーソリゼーションID, 承認番号,受信日時) ② オーソリゼーション：(カードID, 初回受信日時) ③ オーソリゼーシ

はじめに こんにちは、チューリング株式会社でソフトウェアエンジニアをしている矢部（和）です。 今回は、弊社内で最近よく利用されている便利な可視化ツール Rerun を紹介します。 前半はRerunの説明を、後半は実際に簡単なコードを書いてRerunを使ってみたいと思います。 この記事は、社内合宿のテックブログ作成チャレンジで弊社の嶋谷が執筆したRerun解説編を元に、矢部（和）が実践編を追記したものです。 解説編 Rerunとは Rerunはマルチモーダルデータの管理と視覚化を簡便かつ高性能にするためのツールで、複数の種類のデータを処理、保存、可視化できます。 記録、可視化、データ保存は下記のような流れで行います。 Rerun SDKを使ってデータをログとして保存または読み込み ビューアでリアルタイムや記録済みデータを確認 UIやSDKで視覚化のカスタマイズ クエリ機能でデータをPanda

概要 開発者向けの AI ツールは数多くありますが、その中で「Cody」は 無名ながらも知る人ぞ知る優れたプロダクトです。私が普段いるAI技術者コミュニティでは密かに絶大な支持を集めていますが、SNSなどでの一般的な知名度はほとんどないため、ここで紹介します。 Cody は無料プランが圧倒的に強い他、課金プランも、GitHub Copilot、Cursor、ChatGPT と比較して機能性で大きく抜きん出ています。私はすでに半年課金愛用していて、おそらく来年も愛用するでしょう。 Cody とはなんぞや Cody くんは、VSCode や、JetBrains IDEs、Neovim、Eclipseなどのコードエディタの拡張機能として使えるコーディング補助 AI ツールです。 他の生成 AI コードツールと同様に、AI コード補完とAIチャットがあります。 なぜ Cody がおススメなのか C

概要プレスルーム著作権お問い合わせクリエイター向け広告掲載開発者向け利用規約プライバシーポリシーとセキュリティYouTube の仕組み新機能を試してみる© 2024 Google LLC

EXPLAINを使ったPostgreSQLのクエリ最適化の基本と実践

2024/12/11に行われた、OCHaCafe Season9 #3で用いた資料です。 commpass: https://ochacafe.connpass.com/event/333245/

「とにかく仕事が多すぎて困っている！」 タスクが次から次へと降ってきて、仕事が終わらない状況で悩んでいませんか？　効果的な対処法が見つからず、チャットに返信しながら資料作成、メールチェックしながら電話対応...。こんな働き方を続けていては、限界が来てしまいます。 「仕事の効率化のためには、マルチタスクでこなすしかない」 そう考えてしまう人も多いはずです。確かに一見、複数の仕事を同時にこなすことが、仕事が多すぎる状況への対処法に思えます。 しかし、「マルチタスクで仕事をこなそう」というその発想自体が、実は仕事が終わらない原因かもしれません。本記事では、効率的な仕事の進め方に悩む方に、意外な解決方法をご紹介します。それは、「明日できることは今日やらない」という逆説的な対処法です。 マルチタスクが仕事を終わらなくする理由 シングルタスクで仕事が多すぎる状況に対処する 仕事効率化の新しい対処法「マ

CoffeeScript is Beautiful & I Never Want to Write Plain JavaScript Again

この記事は、NTT Communications Advent Calendar 2024 7日目の記事です。 こんにちは！イノベーションセンターの外村です。 日頃は twada 塾 と呼ばれる社内向けソフトウェア開発研修を運営しています。最近チームを異動し、 ノーコード・ローコードで 時系列分析 AI を作ることができる Node-AI の開発にもジョインしました。 本記事ではフルマネージド開発環境である Google Cloud の Cloud Workstations についてその特徴と構築方法を述べたいと思います。 はじめに フルマネージド開発環境 Cloud Workstations の概要 Cloud Workstations の構築 Terraform を用いた Google Cloud の設定 idle_timeout と running_timeout host pers

Yardの開発体制は、しばらく自分がプロダクトマネージャー（以下PdM）を担当していましたが、最近、新しいPdMが加入したため徐々に業務を引き継いでいっています。 振り返ると、今回の後任のPdMを探す際はもちろん、前職でエンジニアマネージャーをしていた頃も含めると、これまでにかなり多くの採用面接を経験してきました。

STEP2. アウトプットを実現するために必要なデータソースを書き出す アウトプットの整理ができたら、今度はインプットとなるデータソースの整理を行いましょう。 必要なデータソースは要件から読み解くことができます。 今回は「10代のユーザーの月間視聴数（性別 / 動画カテゴリごと）の推移をグラフで見たい」という要件です。 ここから、この分析に必要なエンティティ（実体）とその属性、集計値を抽出しましょう。 エンティティと属性 ユーザー 性別 年代 動画 カテゴリ 集計値 視聴数 これらのデータを管理するテーブルを、調査やヒアリングを実施して探します。 今回は以下のテーブルを使用することとします。 user：ユーザー登録に必須な入力項目を管理するテーブル user_profile：ユーザーが登録後に設定できる任意の入力項目を管理するテーブル video：ユーザーが投稿した動画を管理するテーブル

Practice RustLearn Rust by practicing, choose from a variety of coding exercises and challenges to help you improve your Rust programming skills

この記事は Timee Advent Calendar 2024 シリーズ 1 の5日目の記事です。 はじめに こんにちは。タイミーの DRE チームの chanyou です。2024年の3月に DRE チームにジョインして、社内のデータ基盤を作って運用しています。 DuckDB を使ってデータ基盤で扱うデータの品質を保証し始めたので、その内容をご紹介します。 データ品質と完全性 タイミーのデータ基盤で重視しているデータ品質 タイミーでは、DMBOK を参考に以下のデータ品質を重視して設計や日々の運用を行っています。 特性 意味 完全性 データが欠損していないか 適時性 必要なときにすぐにデータを参照できるか 一意性 データが重複していないか 一貫性 型・タイムゾーン・表記揺れなど、値の書式や意味が統一されているか 今回は完全性にフォーカスします。 完全性が損なわれるタイミング 上記の通り

はじめに こんにちは。GMOアドパートナーズ 24年新卒の嘉山です。Slackで社内規程や制度について質問できるRAG（Retrieval Augmented Generation）アプリ「tomoc（トモック）」を、新卒2人で開発しました。本プロジェクトが発足してからというもの、界隈のテック系の記事を眺めていると「RAG」系のテーマが大半を占めており、昨今のRAGの流行り方は尋常じゃありません。（※ 確証バイアス：自分がすでに持っている先入観や仮説を肯定するため、自分にとって都合のよい情報ばかりを集める傾向のこと。） そこで一度、プロジェクト発足からリリースまでの直近数ヶ月を振り返ってみると、実際に手を動かしてコーディングしていく時間と同じくらい、いやそれ以上に技術選定やシステム構成、UIのデザイン、分析フロー、データの運用方法といった、「設計」の部分に多くの時間を費やしてきたことに気が

この記事では、Amazon Aurora DSQLの特徴、主要コンポーネント、互換性について翻訳してみました。 特に互換性の サポートしていないPostgreSQL機能 は目を通しておいた方が良いと思います。 ※ 英語得意じゃないので、AIに頼っている部分があるのでご了承ください。 Aurora DSQL について出典: https://docs.aws.amazon.com/aurora-dsql/latest/userguide/what-is-aurora-dsql.html 特徴Amazon Aurora DSQLは、無制限のスケーラビリティ、高可用性、インフラ管理不要のサーバーレス分散型SQLデータベース アクティブ-アクティブの高可用性を提供し、単一リージョンで99.99%、マルチリージョンで99.999%の可用性を実現 ワークロードのニーズに応じて自動的にインフラを管理しスケ

前記事 AWS ECS Fargate Autoscaling の実戦的な基礎知識 の続きというか派生的なところで、こんな監視項目がこんな理由でえぇんちゃうん、という基礎知識的なお話です。 当ブログでは『監視よければ全てヨシ！』という格言を推していますので、監視の仕込みをサボっている人は今からでも頑張っていきましょう。 はじめに もともと書くつもりでいた本タイトルは、公式からこのドキュメントが出たことで、ゴミ箱行きかと思いました。 推奨アラーム – Amazon CloudWatch > Amazon ECS んが、まぁ所詮はドキュメントということで、ここではもう少し実戦に寄り添う形でまとめていければと思います。 あったら嬉しい監視項目をカテゴリごとに整理しつつ、その理由やら補足情報によって、楽しく監視できるようにしていきたいところです。合わせて読みたいところとしては、この辺もどうぞ。 ミ

歴史改変、してますか？ 私は歴史改変が大好きで、毎日 rebase しています。なので割と毎日 git push -f することになっています。 口で -f と言っても、実際には --force-with-lease --force-if-includes をしているので、これらのオプションのご紹介。 この記事は はてなエンジニア Advent Calendar 2022 の 18 日目です。昨日は id:rokoucha さんで 壊れたデータベースとの向きあいかた - rokoucha でした。 qiita.com -f の危険性 ...--F--G--H <-- main という状態で push した後、H をコミットし直したとしよう。 ...--F--G--H' <-- main \ H <-- origin/main このまま H' (main) を origin/main に p

Amazon RDS Blue/Green Deployments support storage volume shrink Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) Blue/Green Deployments now supports the ability to shrink the storage volumes for your RDS database instances, allowing you to better utilize your storage resources and manage their costs. You can now increase and decrease your storage volume size based on anticipated application demands