[レベル: 初級] パソコン用 Googlebot によるクロールとインデックスを 2024 年 7 月 5 日以降 Google は完全に終了します。 検索セントラルブログでアナウンスがありました。 ウェブサイトをクロールするのは スマートフォン用 Googlebot だけ 2023 年 10 月末に、モバイル ファースト インデックスへの移行が完了したことを Google は宣言していました。 しかし実際には、モバイル ファースト インデックスに対応できていないごく一部のサイトについては、パソコン用 Googlebot によるクロールを継続していました。 ですが、2024 年 7 月 5 日以降は、モバイル ファースト インデックスに対応していないこうしたサイトのクロールもスマートフォン用 Googlebot で実行します。 もし、スマートフォン用サイトのコンテンツを省略していたり、あ

開発サイクルの終盤に近づくと「今回は優先順位の高いここまでを実装して、残りは優先順位が低いのでまたの機会にしましょう」という話になりがちだ。自分もこれまで何度もそうしてきたし、その場の判断としては正しい。が、このやり方に味をしめて常にこの調子で進めて、なんとなく上手く仕事をこなしている気になってしまうことには危機感がある。 以下、普段考えていることを自戒を込めてメモしておく。（なお、筆者の経験は toB ・Web 系・自社開発が中心なので読者の置かれている状況とは一致しないかもしれない） 優先度が低いタスクに着手する機会が一生訪れない 仮にあるタスクの優先度を下げたとする。バックログを眺めるとそのタスクに着手できそうなのは３ヶ月後だ。そして３ヶ月後、やっとそのタスクに着手できるかというと、そんなことは決してない。３ヶ月の間にそれよりも優先度の高いタスクが積まれているからだ。タスクを消化する

2024.05.28 『データモデリングでドメインを駆動する』読書感想会 https://kichijojipm.connpass.com/event/315276/

この記事は毎週必ず記事がでるテックブログ "Loglass Tech Blog Sprint" の 40週目の記事です！ 1年間連続達成まで 残り 13 週 となりました！ こんにちは、ログラスでエンジニアをしております南部です。 唐突ですが、みなさんは「非同期処理」の実装を行っていますか？ 非同期処理とは、プログラムの処理を他の処理と並行して行う方法です。これにより、ユーザーの操作がブロックされることなく、バックグラウンドで時間のかかる処理を実行することができます。 Loglassではユーザーの大量のデータを取り扱うこともあり、非同期処理を多く利用しています。 今までは単一のAPIで同期処理・非同期処理どちらも行っていましたが、今回独立したインフラに処理を投げておける非同期処理基盤を導入する活動を行いました。 最近本格導入に至りましたので、背景から設計・工夫したことを共有できればと思いま

When we introduced a default setup for system tests in Rails 5.1 back in 2016, I had high hopes. In theory, system tests, which drive a headless browser through your actual interface, offer greater confidence that the entire machine is working as it ought. And because it runs in a black-box fashion, it should be more resilient to implementation changes. But I'm sad to report that I have not found

こんにちは、MLBお兄さんこと松村です。 昨年の MLB 全体ドラフト1位のポール・スキーンズ投手がメジャーデビューしました。予想通りの豪速球でした。 2024年4月29日についにテクニカルプレビューが開始となった GitHub Copilot Workspace ですが、ゴールデンウィーク中に私のアカウントでも利用可能となっていたため、試してみたことを書いていきます。 利用開始まで この記事を書いている時点では、 GitHub Copilot Workspace の利用には待機リスト (Waitlist) への登録が必要であり、その通過を待つ必要があります。 そのため GitHub Copilot Workspace を利用したい方は、こちらから登録を行いましょう。 githubnext.com ゼロからアプリを作ってみる 今回は練習として私がコードを書くこと無く、 C# の簡単なアプリ

【はじめに】・自己紹介こんにちは。 今年の1月にワシオ株式会社（以下ワシオ）の代表取締役社長に就任しました、三代目の鷲尾 岳（ワシオ タカシ）と申します。 鷲尾家の次男坊として1991年2月10日に生まれ、小学校5年生までは地元の公立、小６から私立の学校に転校し、中３までは福井県、高校は和歌山県にある姉妹校にて寮生活をしていました。 ここで詳しくは書きませんが、その学校の特徴として、「義務教育は最低限」「校則は生徒が主になって話し合って決める」「1年を通して大半のコマを占める”プロジェクト”という授業で目標を決め、達成に向けて何をするか生徒が決める」「やりたいことは大概やらせてもらえる」などなど、おそらくかなり一般的な学校からかけ離れた環境で多感な時期を過ごしました。 高校を卒業した後、大学で中国語を学んだので、卒業してからは父の伝手を頼って入社後すぐに中国で駐在させてくれる会社さんにご縁

TSKaigi 2024 のトークと、登壇者がスライドを公開していればその URL を記載しています。 トラックごとのトーク、および登壇者情報は公式サイトに詳しく掲載されているので、そちらをご確認ください。

生成AIのビジネスへの利活用の一環として、AIプログラミング補助ツール「GitHub Copilot」の導入に踏み切る企業が増えている。ファッションECサイト「ZOZOTOWN」を運営するZOZOもその一つで、2023年5月に法人向けサービスである「GitHub Copilot Business」を全社導入した。 ZOZOには約500人のエンジニアが所属しており、その全員がGitHub Copilot Businessを利用できるようにした。一方で、AIツールの全社導入に当たっては、セキュリティや費用対効果など、検討すべき点も多い。ZOZOではどのような検討の結果導入に至ったか、同社のテックリードを務める堀江亮介さん（技術本部技術戦略部CTOブロック）が公開している外部向け資料からひもとく。 全社導入を進める際、ZOZOでは「セキュリティ上の懸念」「ライセンス侵害のリスク」「導入による費用

はじめに 弊社にはGoで作ったシステムが存在しますが、作られてから数年が経過して、メンテナンスも十分にできていない状況でした。 そこで、このシステムをリファクタリングして生産性を上げようという結論になりました。 リファクタリングにあたり、Goのままで行くのか、弊社でよく使われているRubyで行くのかを検討してみましたので、その過程を紹介したいと思います。 Rubyでリプレイスしようと思った理由 Goで動いてて言語やライブラリのバージョンアップなどメンテナンスがされてない部分はありますが、 そこを解消すればGoのままで行った方が良いのでは？と思うかもしれません。 しかし、あえてRubyでリプレイスしようと思うに至ったのは以下の点があります。 Rubyの方が開発速度があがりそう Goのリファクタリングをするのに時間がかかりそう Goのリファクタリングと機能追加でコード修正箇所が被るとスケジュー

この記事は毎週必ず記事がでるテックブログ "Loglass Tech Blog Sprint" の 34 週目の記事です！ 1 年間連続達成まで 残り 19 週 となりました！ 株式会社ログラスの龍島（りゅうしま）です。最近はもっぱら新生姜をガリにしてクラフトビールのつまみにする毎日を送っています。今日はデータベースとデータ構造の話です。 この記事でやること データ集計の高速化のため、多くの場合、列指向データベースが選ばれます。列指向が大量のデータ操作を効率的に処理できるためです。行指向のデータベースを利用している状況で、データ集計のパフォーマンス向上のため列指向データベースへの移行をすることはよくある例です。しかし、行指向データベースで有効なデータ構造やクエリが列指向で同様に優れているとは限りません。この記事では、行指向のPostgreSQLと列指向のBigQueryを使って、それぞれに

「ユーザビリティチェックリスト」ということで、UIデザインの「あるある」を取り上げ、改善案とセットでまとめています。 今回は、10のヒューリスティクスをもとに分類してみました。10のヒューリスティクスについては、以前記事にまとめています。 具体的な事例を一緒に取り上げ、よりわかりやすく解説していますので、こちらもあわせてご覧ください。 また弊社ホームページにて、ユーザビリティチェックリストをダウンロードいただけます。こちらも合わせてご活用ください。 1. システムステータスの可視化（Visibility of system status）1-1. 入力項目が多いときはステップを分けるフォームの入力項目が多い場合は、項目をグルーピングして画面を分割しましょう。 フォームが長すぎると、ユーザーは入力を途中で辞めてページから離脱してしまうかもしれません。 その上で、ステッパーを設置して現在の進捗

【番外編】Excelの知識しかない人をRDBの担当者にする：SQLの知識がなくてもJetBrains AIを利用してRDBをノーコード生成！ 企業にとってデータは顧客の次に大切なものであり、その保持・管理・活用方法について各社の担当者は日々、頭を悩ませているところだと思います。 2010年代になってから話題になった「NoSQL」はデータベースの一つの選択肢としてすっかり定着し、2020年代になってからはWebブラウザからデータの入力・閲覧がすべてできてしまう「DBaaS（サービスとしてのデータベース）」とでも呼ぶべき製品も多数出てきました。それらを活用したいところですが、社内で運用しているRDBMSをすぐにやめるわけにもいきません。 これらを保守するには、担当者は最低でもSQLは覚えておかなければならないのですが、教育コストが掛かります。そこで今回は「先輩社員がいなくても、SQLを知らなく

2023年度リクルート エンジニアコース新人研修の講義資料です

NTT Com Open TechLunch #7「エンジニアリングマネージャー と 目標設定」の登壇資料です。20分くらいの短いセッションなので網羅的ではありません 2. 吉羽龍太郎 / Yoshiba Ryutaro アジャイル開発、DevOps、クラウドコンピューティング、インフラ構築自 動化、、組織改革を中心にオンサイトでのコンサルティングとトレーニン グを提供。Scrum Alliance認定スクラムトレーナー(Regional, CST-R) チームコーチ(CTC) / 認定スクラムプロフェショナル(CSP) / 認定スク ラムマスター(CSM) / 認定スクラムプロダクトオーナー(CSPO) 2

はじめに DMARC対応作業を始めるまで それは一通の問い合わせから始まった そもそもDMARCって何だ？ 対応時の注意点 メール送信方法によって対応内容が異なる SPF、DMARCの対応は複数サービスで同じ場所に修正を加える必要がある SPF/DKIM未対応の状態でDMARCに対応してはいけない 定義を間違えると他のサービスにも影響を及ぼす危険性がある DMARC対応の流れ 自社で保有しているドメイン一覧を特定する メールアドレスに使用されているドメインを特定する ドメイン毎にDMARC対応が必要か判定する メール送信を行っているサービスを洗い出す 各サービスでSPF、DKIMの対応方法を確認する SMTPサーバを指定している SPF/DKIMを有効化するレコードをDNSに追加する サービス側のDNSサーバを参照するためのレコードをDNSに追加する 対応方法が何も書かれていない場合 DN

おことわり 最初に断っておきますが、私はスクラム開発反対の立場をとっているわけではないです。また、スクラムマスターでもないのでスクラム開発について誤った見解を持っている可能性も大いにあります。 また、これから記載するスクラム開発のペインはあくまでも筆者の独断と偏見に基づいて記載されております。そのため、ペインの原因がスクラム開発ではなく、単にその所属組織の構成員の性質や文化的な要因であることも考えられます。おそらく、スクラム開発でなくても起こり得る問題も多く挙げていると思います。そういった側面も踏まえてご意見あれば忌憚なく反論異論いただければ幸いです。 なぜこの記事を書いたか チーム内で密なコミュニケーションをとりながら、個人ではなくあくまでもチームとしての成果を重視するスクラム開発の開発フローは、割と個人の活躍と成長機会を奪ってしまい、結果として組織としても開発成果が縮小均衡になってしま

これはなに ども、レバテック開発部のもりたです。最近めっちゃ元気！！ 今回は『データベースについて勉強したいあなたに送る技術書17冊(+11冊1講義7link)』として、もりたがここ半年くらいでわーっと集めたデータベース周りの書籍（とか）を紹介していきます。アプリケーションって結局はデータベースみたいなところがあると思うんですが、おれは長いことデータベースをどう学んだら良いのか分かりませんでした。同じような気持ちを抱えているITエンジニアの人もいると思うので、学習ロードマップと合わせて紹介していきます。 なお具体的な対象読者は業務でなんとなくSQL書いてるけど、ウィンドウ関数とか言われると分からんな……くらいの人です。 扱う領域と扱わない領域 扱う領域としてはだいたい以下 再入門本 SQL 内部構造 論理設計 周辺知識 データベース理論 その他高度なもの モデリング、NoSQL、分散データ

エンジニアリング戦略室の高井といいます。 みなさん、GitHub Copilot は利用されていますか？　GitHub Copilot は GitHub と OpenAI が共同で開発した生成 AI を活用した開発支援ツールです。コードの自動補完、コード生成、ドキュメントの提案など、多岐にわたる機能を提供し、開発者の生産性を向上させることを目的としています。 マネーフォワードでは、昨年度にトライアルとして Copilot の利用を開始しました。本記事では、Copilot を利用して半年以上経過して、その利用がどのような効果をもたらしたかをレポートします。なお、ここで GitHub Copilot として言及されている Copilot のプランは GitHub Copilot Business です。 Copilot 利用状況・分析対象 なお、分析にはエンジニアリング組織のパフォーマンスを可

CTO 室の恩田です。 今回は GitHub Copilot Enterprise を評価してみて、現時点ではまだ採用しないことを決めた、というお話をご紹介したいと思います。 きっかけ とあるエンジニアが Slack で自身の times チャネルに時雨堂さんの GitHub Copilot Enterprise のススメという記事を投稿したことが発端でした。特に感想はなく URL に 👀 だけが添えられていたので、後で見るぐらいのメモだったんだと思います。 それを見かけた別のエンジニアが技術雑談チャネルにその投稿を共有して、これは凄そうと話題を向けたところ、CTO の「評価してみる？」の一言で、有志が集って評価プロジェクトが始まりました。 雑談チャネルできっかけとなる投稿が共有されてから、30分足らずの出来事でした（笑）。 この話題が出たのは金曜日でしたが、週明け早々に稟議を終え、火曜