Bashで$(cat foo.txt)していませんか？$(< foo.txt)しよう - Lambdaカクテル
以下の文書はBashを使う前提の話。 Bashにはコマンド置換(Command substitution)というのがある。$(another-command)のように、$()でコマンドを括る記法だ。これを利用すると、括弧で括られたコマンドが実行され、その標準出力が文字列として取り出され、$()全体を置き換える。シェルスクリプトでは非常によく見る技術だ。 この$()でファイルの内容を読み出すというのを最近見た。このような用法は非常によく見る。 foo-command $(cat params.txt) しかし、より良い書き方があるのでこれを提唱したい。$(< params.txt)と書くことで全く同等のことができる。しかも速いのでこちらのほうが完全に上位互換となる。 foo-command $(< params.txt) この方法はBashのドキュメントのコマンド置換のコーナーにちゃんと書か
ADSL接続にLANケーブルではなく「濡れたひも」を使って通信に成功した猛者が登場
敷設された電話回線を流用して通信ができるインターネット回線である「Asymmetric Digital Subscriber Line(ADSL)」には、一般的に銅線やアルミニウム線を使ったADSLケーブルが用いられます。しかし、ADSLの信号の伝送は濡(ぬ)れたひもでも可能なことを、エンジニアのRevK氏が実証しました。 RevK®'s ramblings: It's official, ADSL works over wet string https://www.revk.uk/2017/12/its-official-adsl-works-over-wet-string.html RevK®'s ramblings: Please upgrade me to ADSL over wet string https://www.revk.uk/2017/12/please-upgrade
ブラウザからDBに行き着くまでただまとめる
はじめに あなたはブラウザからデータベース(DB)に情報が行き着くまでにどんな技術が使われているか説明できますでしょうか？ どのようなプロトコルが用いられ、どの技術を駆使してサーバと通信しているのか、Webサーバでは何が行われ、どのようにして負荷が分散されているのか、トランザクションはどのように管理されているのか、そしてデータベースではシャーディングや負荷対策のためにどのような対策が取られているのか… なんとなくは理解しているものの、私は自信を持って「こうなっている！！」とは説明ができません。 そこで今回は「大規模サービス」を題材としてブラウザからデータベースに至るまでの、情報の流れとその背後にある技術について、明確かつ分かりやすく解説していきたいと思います。 対象としてはこれからエンジニアとして働き出す、WEB、バックエンド、サーバーサイド、インフラ、SREを対象としております。 1.
「ASCIIをUTF-8にして」それが『できない』ことを理解してもらえなかった話 - Qiita
物語の始まり 事の発端は納品後。 先方からメッセージが届きました。 クライアント様「このファイルの文字コードがShift_JISになっておりますので、UTF-8で再納品をお願いいたします。」 拙者（あれ…UTF-8にしてたと思うんだけどな） 拙者「確認いたします。」 文字コードを確認する 本案件はいわゆる更新案件で、今回の納品時に言われていたのは、「文字コードがUTF-8ではないものは変換して納品してくれ」ということ。 そして、ご指摘いただいたのは、今回の更新案件で中身はいじらなかったJavaScriptファイル。 本来ならば納品するファイルではないのですが、文字コード変換という要件があったため、納品ファイルとして加えられたものでした。 一括で文字コードを変えたので作業漏れかなぁと思っていました。 ファイルの中身は記事用にかなり適当につくったものですが、まあだいたいこんな感じです。
OpenTelemetry Collector Contribを眺めてみる - Carbon ReceiverによるCarbon形式メトリック投稿編 - kmuto’s blog
MackerelでのOpenTelemetry対応パブリックベータの提供が開始したので、Mackerel CREの私も習熟すべくいろいろと実験をしています。 mackerel.io ホストやミドルウェアのメトリックを取得しようというときにはOpenTelemetry CollectorのReceiverでメトリックを収集し、ExporterにMackerelのOTLPエンドポイントを示して投稿、というのが王道なのですが、今回はあえて「Mackerelの既存のメトリックプラグインの出力をOpenTelemetryのメトリックとして送ってみる」ということを試してみました。 結論から言えば、（加工は少し必要ですが）ContribにあるCarbon Receiverで実現できます。 Carbon Receiverとは OpenTelemetry Collector ContribのReceiver
カンファレンス登壇者・スタッフにこそ知ってほしいマイクの使い方 - Diary of a Perpetual Student
オフラインの技術カンファレンス・イベントも徐々に復活し賑わいを見せつつある今日この頃、いかがお過ごしでしょうか。 多くの聴衆に等しく声を届けるための道具「マイク」はカンファレンスに欠かせないものとなっています。 普段はアプリケーションエンジニアとして働きつつ、休日にPAエンジニアやステージマネージャーをやっている身から、来場者が発表やコンテンツに集中できるようなマイクの扱い方を簡単にご紹介します。 叩かない 声の出る方向とマイクの位置・向きを合わせる グリル部分を掴まない ある程度の声量で喋る 叩かない マイクを叩くと低い「ブォンブォン」という不愉快な音が発生するのはもちろん、スピーカーなどの機材が壊れる原因につながります。もちろん意図的に叩いている人はいないと思うのですが、以下のようなケースでつい叩いてしまう人を見かけます： 拍手をする、拍手を煽る際にマイクを持ちながら手を叩く マイクが
BigQueryでクエリ一撃で29万円溶かしたけど助かった人の顔
SolanaのPublic DataをBigQueryで取得したかった# えー、お笑いを一席. ブロックチェーンSolanaのデータがGoogle Cloud BigQueryで使えるようになったというニュースをたまたまネット推薦記事でみかけた1. おや, 面白そうだ. ちょっとやってみようかな… BigQueryはさわるのが１年以上つかってないかも, どうやるんだっけ… とりあえずカラムとかサンプルでちょっとデータをみたいよな, こんな感じだっけか？ とりあえず動かしてみよう, ポチッとな. … 5秒でレスポンスが帰ってくる. おー、速い. えーっと, あれ課金データ309TB？！ いちげきひっさつ、ハサンギロチン2. BigQueryでクエリ一撃5 秒で29万円溶かした人の顔# 話題の画像生成AI, DALL･Eをつかって BigQueryでお金溶かした人の顔を表現してもらった3. あ
Mackerel をファイルシステムにした - Unengineered Weblog
この記事ははてなエンジニア Advent Calendar 2023の 12月36日 2024年1月5日の記事です。 developer.hatenastaff.com Mackerel をファイルシステムにしてみましょう。 Mackerel でファイルシステムを監視するのではありません。 Mackerel をファイルシステムにするのです。 じゃん mackerelfs と言います。よろしくおねがいします。 github.com /home/rmatsuoka/mackerel ディレクトリに mackerelfs をマウントしましょう（マウントの方法は後半説明します。）最初は ctl ファイルだけがあります。 $ ls -l total 0 --w--w--w- 1 rmatsuoka rmatsuoka 0 Jul 14 2042 ctl さて Mackerel を操作するときは AP
Mackerelのグラフをカスタマイズする - Qiita
この記事は Mackerel Advent Calendar 2023 の 12/12 の記事です。 昨日は @ryuichi1208 さんの「好きなMackerelプラグインTOP5」でした。 私は Mackerel CRE チームのテクニカルサポート担当の masarasi です。主にユーザーさんからのお問い合わせ対応やドキュメントの更新などを行っています。私からはグラフ定義についてお話しします。 Mackerel のグラフが表示されるのはグラフ定義という仕組みがあるから Mackerel は mackerel-agent をインストールしたり、公式プラグインを利用したりすることでさまざまなメトリックを投稿できますが、自分のほしいメトリック自由に投稿することもできます。ここでは詳しく解説しませんが、メトリックを投稿する方法についてはヘルプを公開しています。 Mackerel は新たにメ
開発環境のNAT GatewayをNAT InstanceにしてAWS利用費を削減した話 | DevelopersIO
はじめに 私が担当しているプロジェクトの本番環境とステージング環境ではNAT Gatewayを利用しています。可用性を重視しない開発環境はNAT GatewayをNAT Instanceに代えたらAWS利用費を削減できるのではないかと考え、やってみました。 NAT ゲートウェイと NAT インスタンスの違いは公式のドキュメントにありますので、以下をご覧ください。 NAT ゲートウェイと NAT インスタンスを比較する NAT Instanceの作成方法 以前はNAT Instance用のAMIが提供されていたのですが、現在はないため自分で作成します。手順は公式のドキュメントにありました。簡単なのでガイドの通りにやれば15分ほどでできるかと思います。 NAT インスタンス 私はt4g.nanoのEC2インスタンス上に構築しました。OSはAmazon Linux2023です。EC2のスペック表
RDS Proxyが拡張クエリプロトコルに対応し、ピン留めの発生条件が緩和されました | DevelopersIO
CX事業部@大阪の岩田です。 本日のアップデートによりRDS ProxyがPostgreSQLの拡張クエリプロトコルをサポートするようになりました。本ブログではこのアップデートについてご紹介します。 ちなみに以前はpinningが「ピン留め」翻訳されていましたが、最近は「固定」翻訳とされているようです。個人的にはピン留めの方がしっくりくるので、本ブログにおいては公式日本語ドキュメントが「固定」と翻訳している事象を全て「ピン留め」と呼ぶことにします。 そもそも拡張クエリプロトコルとは？ PostgreSQLではクエリを実行するためのプロトコルに、簡易クエリプロトコルと拡張クエリプロトコルという2つのプロトコルが存在します。ざっくりとした理解として、簡易クエリプロトコルの場合は生のSQL文をそのままサーバーに送信するのに対して、拡張クエリプロトコルの場合はパラメータを利用したSQL文を送信した
インフラエンジニアはSREではないし、SREとPlatform Engineeringも別物 - inductor's blog
インフラエンジニアの肩書きをSREに変えるタイプの組織変更は近いところから遠いところまでいろんなところで見かけてるんだけど、改めてそれって名前変えただけじゃないよね？って問いかけは個人が組織に、組織が個人にそれぞれ相互でした方がいいと思う。 インフラエンジニアって言葉もまあ定義が死ぬほど広くてどこからどこまで指すのってのは組織によって違うね大変だねって話ではあるんだけど、SRE(Site Reliability Engineering)やPE(Platform Engineering)はインフラと必ずしも対応関係にあるわけではないんだよな。 Platformってのは言ってしまえば会社のエンジニア組織の中で自分達に最適化された基盤を作る人たちの集合体とそのプロダクトそのものを指していて、Platform Engineering組織の中には当然フロントエンドエンジニアやデザイナー、プロダクトオ
Goで非推奨(Deprecated)や撤回(Retracted)を明示する方法 - Plan 9とGo言語のブログ
最近のGoには、関数やパッケージを非推奨と扱う方法があります。まとまっていると便利かなと思うので、種類ごとにまとめてみました。GoDocコメントを多用するので、GoDocを書き慣れていない場合は以下も参考にしてください。 blog.lufia.org 関数と型を非推奨にする 関数コメントに、// Deprecated: ではじまる段落を追加します。 // Parse parses a string of the form <status>=<status>. // // Deprecated: Use ParseStatusMap instead. func Parse(src string) (map[Status]Status, error) { ... } 型の場合も同様に。 // Error is the interface that wraps Error method. //
「家族アルバム みてね」におけるエンジニアリングラダーを公開します
はじめに「家族アルバム みてね」（以下「みてね」）でエンジニアリングマネージャ（EM）をしているsobataroです。この記事では、みてねで作成・運用しているエンジニアリングラダーを公開します。 背景と目的エンジニアリングラダーを作成する背景と目的みてねでは、サービスのさらなる成長を目指し、組織強化に取り組んでいます。このサービスと組織の成長にあわせて、みてねの開発に携わるエンジニア個人の活躍と成長を後押しするため、みてね独自のエンジニアリングラダーを作ることとしました。このエンジニアリングラダーは、各等級のエンジニアに求められるスキル・マインド・行動を明示することで、エンジニア個人の成長に役立てるほか、直近で発生している以下のような課題の解決も目指しています。 キャリアプラン検討、育成、目標設定、人事評価の一連のサイクルが、各Engineering Manager（EM）の属人的なマネジ
これだけ読めばOK！Scalaの環境構築2023 - Lambdaカクテル
自分は、仕事でScalaを数年間・プライベートな経験を含めると10年弱のScalaの経験がある、そこそこの熟練Scalaエンジニアだ。チームにメンバーが入ってきたり他人に勧めるたびにScalaの環境構築を教えている一方、最新の知見を反映した記事が無くて他人に勧めづらかったので、自分が書くことにした。 現在ある記事 けっこう古びている 覚えながら書かれていることが多いのでやや曖昧な箇所がある(でもありがとう！) 最新のツールが利用できておらず無駄が多い 網羅的でない 今回目指す内容 最新の知見を活用して最短距離を目指す 何もない状況から一通りのツールが揃う所を目指す Scalaの環境構築は年を追うごとに簡単になってきているので、大多数の読者は引っかからずに進めるようになっているはず。 Scalaは基本的にJVMで動作する言語だ。このため環境構築にはJVMのセットアップも含まれるのだが、それに
PostgreSQLのアーキテクチャー概要｜PostgreSQLインサイド
PostgreSQLには、用途や環境に応じて様々な構成を組み、最適なパフォーマンスで動作させられるよう、設定ファイルpostgresql.confに多くのパラメーターが存在します。そのパラメーターを正しく設定し調整を行うためには、PostgreSQLのアーキテクチャーを理解する必要があります。ここでは、押さえておきたい、PostgreSQLの基本的なアーキテクチャーについて説明します。なお、この記事で対象にしているPostgreSQLのバージョンは9.5以降です。 1. PostgreSQLの基本構成 PostgreSQLの基本的な構成について説明します。はじめに、主なプロセス、メモリー、および、ファイルについての構成図を示します。 図1 PostgreSQLの基本構成 PostgreSQLを構成する主なプロセス、メモリー、ファイルについて、その用語と概要を説明します。 リスナープロセス
開発チーム作成ガイドを公開します - Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアのブログ
こんにちは。シニアスクラムマスターの天野 @ama_ch です。 サイボウズの開発組織において、今後の成長を加速させるためには、組織の基本単位をスクラムチームのような自律的な小さなチームにしてスケールさせることが非常に大切だと考えています。サイボウズは比較的スクラムが普及している組織ではありますが、組織内のすべてのチームがスクラムを採用しているわけではありません。 フレームワークとしてスクラムを採用するかどうかはチームの自由です。しかし、健全なチーム環境を整えることはすべてのチームにとって重要です。チームやチームワークに関する情報は巷に多く存在しますが、我々のようにすでにある程度の規模で活動しているプロダクト開発組織で、チーム環境を整えるために実践的に使える情報がないことが悩みでした。 そこで、これまでのチームに関する学びと実践を踏まえ、サイボウズの開発組織の文脈において、スクラムを実践し
ウン十万接続のECSサービスを平和にアップデートしたい - Nature Engineering Blog
こんにちは大塚(@maaash)です。7月からCTOに復帰しました。引き続きよろしくお願いいたします。 これは第2回 Nature Engineering Blog 祭11日目のエントリです。 昨日はファームウェア・エンジニアの村田さんによる Matterでやりたかったけどできなかったこと - Nature Engineering Blog でした。 今日のお話は、話題の新製品Remo nanoやMatterとは関係ありません。 背景 先週、黒田さんが ウン十万接続のALB SSL証明書を平和に更新したい - Nature Engineering Blog を書いてくれました。 その話は ALBを二台用意して緩やかに接続を移行するようにしたら、大変平和になって僕もみんなもハッピーになった。 という話でした。ALB blue-green deploymentを使うと、ウン十万のRemoたちが
サイバーエージェントのGitHub CopilotのAnalyticsデータを公開！利用開始から約3ヶ月でエンジニアの生産性は向上したのか？ | CyberAgent Developers Blog
サイバーエージェントのGitHub CopilotのAnalyticsデータを公開！利用開始から約3ヶ月でエンジニアの生産性は向上したのか？ CTO統括室の黒崎(@kuro_m88)です。サイバーエージェントでは2023年4月下旬より、GitHub Copilotの導入を開始しました。 「実際のところどうなの？」という情報がまだまだ少ないと思われるので、本記事では導入から約3ヶ月が経過した現在の利用状況を公開します。 GitHub Copilotの利用状況 2023年7月現在、サイバーエージェントでは500名以上のエンジニアがGitHub Copilotを利用しています。 追記 7/20: そしてこの数字はGitHubによると現時点で日本で一番多いそうです🎉 サイバーエージェントではGitHub Enterpriseが導入されており、事業部や事業単位でOrganizationを保持してお
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Amazon SES のバウンス率が急上昇 〜Amazon SES を止めてしまった日〜
