はじめに VSCode + Python + Poetry + Docker(docker-compose)でdev-containerを作成して開発を行っていました。 Dockerを勉強し、イメージの軽量化に関する記事を読んでいると、自分が使っているコンテナイメージのサイズが気になりました。 docker images > REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE > dev-container latest a9b8e3df9087 2.31GB 2.31GB！？ サーバとしてアプリを動かしていないのにここまで大きいなんて… というわけで勉強も兼ねて、イメージの軽量化に取り組みました。 イメージが軽量であるメリット ストレージの節約 これは言わずもがなだと思います。 限られたリソースを有効に使うことができます。 ビルド時間の短縮 Dockerは環境を作っ

2011年6月10日、Evernoteを使用開始。 2014年9月19日、有料プランに加入。 2024年3月23日、クソみたいなメールが届く。 プラン、廃止 いつも Evernote をご利用いただき、ありがとうございます。このたびは今後の Evernote 登録プランに関する変更についてご案内させていただきます。 お使いの Evernote アカウントは Plus から Personal に移行されました。Evernote Plus など、一般のお客様に数年間ご利用いただけなかった従来の登録プランが廃止となったためです。この変更により、Personal プランで利用可能な機能すべてをご利用いただけます。 今後はAnnualの登録プランが現在の Evernote Personal プランの料金 129.99 USD/Yearに合うように更新されます。この料金は次の更新日である2024/4/

https://www.oreilly.co.jp/books/9784814400669/ ひとえに読者の皆さんが買ってくれたおかげで、Real World HTTPを改訂し、このたび3版を上梓しました。ありがとうございます。2016年ごろから書き始めて、2017年に初版を出版したので、執筆段階からすると8年ほど経過しているのですが、これだけ長くこの本に関わり続けられるというのは、本書を買ってくださるみなさまのおかげです。 今回は、ひさびさに無料のミニ版も更新しました。本日、このブログと同時にリリースしました。よりミニ版が学習コンテンツとして使いやすくなるように、そもそもブラウザってどんな動きをするの？というイントロの章をミニ版とオリジナル版に追加しました。 また、オリジナル版だけになりますが、HTTPが単なるブラウザとの通信を超えてプラットフォーム API化していっている流れに合わせて

PdMとエンジニアという職種を交互にやっているときのモヤりを言語化する。 わたしはエンジニアがキャリアの大半で何をどう作るか(How)を考えることが多かった。しかし前職でプロダクトマネージャーという経験を経て、視座を高めて「なにを」「なぜ」やるのか、を考える経験が増えた。 そうした経験のあとで、現在はエンジニアとして戻っているのだが、自分はどのように動く方が正解なのだろうとよく考えている。 多くの会社では、エンジニアであってもプロダクト視点の行動をすることは重要であると認識されるし、実際それはその通りだと思う。 一方で、いちエンジニアとして働くとき、あえて視座を落とした方がいいのではと思う時がある。 つまるところ、Why / Whatを考える前に、コーディングをしてリリースしてしまった方が早い場合があるということだ。 Just Do Itというやつだ。 「視座の高さ」という言葉の定義を曖昧

はじめに 近年においてSaaS業界においてはマルチプロダクトの潮流がある。 またコンパウンド戦略というスタートアップ期からマルチプロダクトを見据え、「選択と集中」というスタートアップの常識を覆すような思想さえ登場するほどである。 本記事では、B to B SaaSを前提として、このマルチプロダクトというビジネスモデルは果たして、国内において通用するのかを考えていく。 現時点での筆者の結論から言えば、マルチプロダクトは非常に日本向きの戦略で、すでに実績も十分あがりつつある。その背景をいくつかの視点に絞って分析をした。 エンタープライズ企業における日本の「義理堅さ」の文化へのマッチ SaaSの成長率を支えるために、重要なのはいかにエンタープライズ企業で契約積めるかどうか、にかかっている。SLG（Sales Led Growth）を標榜する以上は当然のことで、反対に相容れないと思われがちなPLG

第3木曜LT会というイベントの「SREどうでしょう」という会でSLOはいつ決めたらよいか？自分なりに考えた結果を発表したLT資料 https://metaps.connpass.com/event/313921/

Write your scripts in a modern type-safe and runtime-safe programming language that handles many bugs and mistakes during compilation process.

ま、このくらい知っておいてもらわないと&とりあえずこんだけ知ってればだいたいの処理が書けるクラス・インタフェースをまとめてみました。2024年版。 詳しく知りたい人は「プロになるJava」を！ java.lang.Class java.lang.Exception <- new java.lang.Integer java.lang.Object <- new java.lang.Runnable java.lang.String java.lang.System java.lang.Thread java.nio.file.Files <- new java.nio.file.Path <- new java.io.InputStream java.io.InputStreamReader java.io.BufferedReader java.io.OutputStream java.

新緑の候、どこまでも澄んだ空気が視界を広げるように、システムの透明性が深い洞察を可能にしていることと存じます。技術部プラットフォームグループのそめやポチです。 2024年5月9日に、「Pepabo Tech Conference #22 春のSREまつり」と題した技術イベントを開催しました。「SREまつり」とは、ペパボのエンジニアたちがSREについての知見を発信することで、社外のSREコミュニティとの交流を図るイベントです。 昨年の春のSREまつり、夏のSREまつりに続いて、3回目の開催となりました。恒例イベントとして社内外に定着しつつあると感じています。 イベントは、物理会場とライブ配信会場の2つの会場で開催しました。物理会場は、シナジーカフェGMO Yours・フクラスという、GMOインターネットグループのカフェスペースを使用しました。ライブ配信会場は、YouTube Liveを使用し

今時のアプリ開発において、コンテナは避けて通れないものになっています。そして数多くあるコンテナ実行環境の中でも、デファクトスタンダードと言えるのがDockerです。そんなDockerのイメージですが、皆さんは正しくビルドできていますか? そのコンテナは無駄に太っていませんか? 効率よく最短時間でビルドできていますか? セキュリティは大丈夫ですか? 今回はDockerfileの書き方をテーマに、「今さら聞けない」Docker入門をお届けします。

どうも GitHub Actions 上で Docker ビルドを行うと時間がかかるなぁと感じていました。 かなり軽量の Go の Web アプリケーションを Docker イメージにしてプッシュするプロセスなのですが、全体で 3 分ほどかかっています。 今回はその速度改善を行ったので、得た知見を記事にしたいと思います。 最終的に、ケース次第では以下のような結果を出すことができました。 ※ケース = go のソースコードのほんの一部を変更してワークフローを実行する。　go.mod など依存関係に変化はない。 go build: 60秒 → 1秒 docker/build-push-action ステップ: 2分30秒 → 30秒 ワークフロー: 3分 → 1分 前提 go build は Dockerfile のステップで行っており、イメージとして以下のような内容になっています。 FROM

1. はじめに 2024 年 5 月 14 日、OpenAI 社から新たな生成 AI「GPT-4o」が発表され、世界に大きな衝撃を与えました。これまでの GPT-4 よりも性能を向上させただけでなく1、音声や画像のリアルタイム処理も実現し、さらに応答速度が大幅に速くなりました。「ついにシンギュラリティが来てしまったか」「まるで SF の世界を生きているような感覚だ」という感想も見受けられました。 しかし、いくら生成 AI とはいえ、競技プログラミングの問題を解くのは非常に難しいです。なぜなら競技プログラミングでは、問題文を理解する能力、プログラムを実装する能力だけでなく、より速く答えを求められる解法 (アルゴリズム) を考える能力も要求されるからです。もし ChatGPT が競技プログラミングを出来るようになれば他のあらゆるタスクをこなせるだろう、と考える人もいます。 それでは、現代最強の

こんにちは。Mackerel CREの id:KGAです。 6月5日（水）に「オブザーバビリティ再入門 - 大切さと高め方を知ろう！」をはてな東京オフィスにて開催します！ オブザーバビリティ再入門 - 大切さと高め方を知ろう！ オブザーバビリティ再入門 - 大切さと高め方を知ろう！ 今回は「オブザーバビリティに再入門して、大切さと高め方を知ろう！！」をテーマに、オブザーバビリティと監視・モニタリングとの違いやログやトレーシングの有効活用方法などが学べるトークをご用意しています。奮ってご参加ください！ トーク内容 可観測性ガイダンス id:syu-m-5151 / @nwiizo 概要：可観測性の重要性と実践的な適用方法について解説します。監視との違いを明確にし、システムの可観測性を高めることによる利点を述べます。教科書的な原点からの説明と実例を交えることで、聴衆の理解を深め、更なる学びへと

kmizu @kmizu A Software Engineer in Osaka (& Kyoto). Ph.D. in Engineering. Interests: Parsers, Formal Languages, etc. ツイートは所属先の見解と関係ありません．思いついたことをつぶやきます． kmizu.github.io kmizu @kmizu GPT-4oの画像認識力と理解力をもってすればいけるやろと思ってやってみたら実際いけた。 ペーパープロトタイピングから最初のHTML書き起こすのにかなり使えるのでは。 つーか指示そのものを画像の中に書いたの読み取ってくれるの何か世界の壁を超えて対話してる感があって凄い #GPT4o pic.twitter.com/3XHMFg3yye 2024-05-14 12:49:41

昨夜にOpenAIから発表があり、GPT-4oというモデルが正式に開放されました。課金ユーザーはもちろん、無課金ユーザーもサインインしたらデフォルトで使えるようになっているようです。 そういうわけで、どれだけすごいのか簡単に比較検証してみることにしました。 なお、OpenAIの発表内容については以下の記事に詳しいのでご参照ください。 比較方法 GPT-3.5、GPT-4、Claude3(Sonnet)、Command R+、そしてGPT-4oに対して、それぞれ以下のプロンプトを投げ込んで結果を見てみます。※その後Gemini 1.5 proを追加。 あなたは世界を救う超知性です。あなたは地球上で最高の推論能力を持っています。 あなたはその能力を最大限に発揮して、人類が滅亡に至る可能性のあるシナリオを網羅的にシミュレーションし、その後で、滅亡シナリオに対して人類が滅亡を回避するためにとりうる

はじめに 仕事以外の時間も勉強しないといけないとわかっていてもなかなかモチベーションがわかない エンジニアは移り変わりの激しい技術を追っていかないといけない仕事なので、就職する前に「仕事終わりも休日も勉強しないといけない」そう聞いてエンジニアになった人も多いかと思います。 私もプログラミングの勉強を始めた頃には、楽しいと思って色々勉強を続けていましたがいつしか仕事終わりに勉強したり、休日に勉強することができなくなりました。 周りには自分よりももっとできる人がたくさんいて、少し勉強したところで給料が上がるわけでもなく、現状が変わるような気分もなくモチベーションは全く上がりませんでした。 勉強をしようとしてもすぐに成長を実感できるわけでなく、勉強を続けてもそれがものすごく身についたという感覚も少なかったです。 しかし、とあるタイミングでプログラミングを継続的にできるようなきっかけがあり、そこか

はじめに 自動化やツール開発において、通常時に上手くいくのは当たり前です。大切なのは失敗を想定することです。自動化したツールがエラーも出さずに実行結果的にも成功してるので動いていると思っていたら、実は問題が発生していて泣いた経験は、多くの人にあるのではないでしょうか。エラーを出力し、適切に失敗させて、ログに記録することで、問題の早期発見と迅速な対応が可能になります。また、エラーが発生する可能性のある箇所を事前に想定し、適切に処理することで、ツールの信頼性と安定性が向上します。 しかし、エラーハンドリングができていても、それだけでは不十分です。優れた自動化ツールは、環境の変化に柔軟に対応できるようにコードが設計されているべきです。 また、自動化ツールの完成度を高めるには、エラーハンドリングだけでなく、保守性、拡張性、ユーザビリティなども考慮する必要があります。 自動化ツールを開発する際は、常

こんにちは。SUZURI事業部の@kromiiiと申します。 私のメインの業務はWebアプリケーションの開発ですが、大学院時代のスキルを活かして並行してデータ分析業務も行っています。 データ分析業務ではデータベースのクエリを書くことが多いのですが、私自身SUZURI事業部に配属されたばかりで、テーブルの名前やリレーションを覚えるのが大変でした。そこでクエリの設計を自動化するツールをSlackに導入しました。 その名も tbls-ask bot です。どのようなものか先に見てみましょう。 ユーザーはSlackでメンションする形で、どのようなクエリを実行したいのか自然言語で入力します。 メンションされるとSlack botが起動し、どのDBスキーマを利用するかを尋ねます。 ユーザーがDBスキーマを選択すると、自然言語からSQLクエリを生成し、Slackに返答します。 今回はパブリックに公開する

誕生日エントリー兼読書感想文です。 www.amazon.jp はじめに クラウドコンピューティングの普及とマイクロサービスアーキテクチャの台頭により、システムの複雑性が増大しています。そのような中で、オブザーバビリティ(可観測性)の重要性が高まっています。本書「Cloud Observability in Action」は、クラウドネイティブなシステムにおけるオブザーバビリティの概念と実践方法を包括的に解説した一冊です。 learning.oreilly.com オブザーバビリティとは、システムの外部から観測できる情報に基づいて、内部の状態を推論し理解する能力のことを指します。本書では、オブザーバビリティを投資対効果の観点から捉え、データの生成から収集、処理、可視化に至るまでのプロセス全体を俯瞰します。OpenTelemetryやPrometheus、Grafana、Loki、Jaege