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．人生を楽しく生きよう（New!） 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

JavaScript: Past, Present, and Future - NDC Porto 2020

こんにちは、エンジニアリングマネージャーの id:onk です。 Hatena Developer Blogの連載企画「卒業生訪問インタビュー」では、創業からはてなの開発に関わってきた取締役の id:onishi、CTOの id:motemen、エンジニアリングマネージャーの id:onkが、いま会いたい元はてなスタッフを訪問してお話を伺っていきます。 id:onkが担当する第9回のゲストは、さくらインターネット株式会社の組織内研究所であるさくらインターネット研究所の上級研究員で、SRE （Site Reliability Engineering）の研究者としても活躍する id:y_uuki さんこと、坪内佑樹さんです。 2013年にはてなに新卒でWebオペレーションエンジニアとして入社後、サーバー監視サービス「Mackerel」をはじめとするサービス開発やはてなのインフラ開発・運用にSR

目次 目次 「戻り値型の後置記法」って何？ 何が嬉しいの？ 問題点 「戻り値型の後置記法」って何？ C++11から導入された言語仕様です。 タイトルの呼び方は自分が勝手に使っているだけで、英語圏だと「trailing-return-type」がよく使われるらしい。 cpprefjp.github.io この仕様を使うと例えば以下のようなコードが int Add(int a, int b) { return a + b; } このようになります。 auto Add(int a, int b) -> int { return a + b; } 何が嬉しいの？ この仕様はC++のメタプログラミングで戻り値型の推論を簡単に行う目的で使用されます。 なんだ、そんなC++上級者のための機能なんて下々の人間には関係ないじゃん、とお思いかもしれませんが、この機能にはもう一つわかりやすい大きなメリットがある

米Appleが5月7日の新iPad発表イベントで公開したプロモーションビデオ「Crush!」（記事末に転載）への批判が高まっている。 この動画は、AppleやNIKEなどの大手企業のグローバルキャンペーンを多く手掛けているICONOCLAST（因習打破主義者という意味）という企業が制作した。iPadには音楽やゲーム、写真などのための多数の道具を圧縮した機能が込められていることを表現したもののようだ。 公開直後は主に日本のユーザーの間で批判が高まっていたが、林信行氏が英語で「Apple Event中に新しいiPad Proを紹介するために表示されたこのビデオについてどう思いましたか？　文化的なものかもしれないが、職人技を尊重する日本人の間では不評となっているようだ。中にはひどく不快感や嫌悪感を抱く人もいた」とポストしたり、Appleのティム・クックCEOのポストに日本のアーティストなどが英語

はじめに 本書『Observability Engineering』は、複雑化の一途をたどる現代のソフトウェアシステムに立ち向かうための、強力な武器となる一冊であり本稿はその読書感想文です。Observability Engineering を今から知りたい方はもちろん、Observability Engineering の基礎を改めて学びたい方もぜひお読みください。この記事もかなりの長さになるので普通に書籍を読んだほうがいいかもです learning.oreilly.com 「Observability:可観測性」という言葉は、近年ソフトウェアエンジニアリングの世界で大きな注目を集めています。しかし、その概念の本質を理解し、実践に移すことは容易ではありません。 本書は、そのオブザーバビリティについて、その基本的な考え方から、具体的な実装方法、そして組織への適用まで、幅広くかつ深く解説して

GitHub Copilot、みなさん使ってますか？すでに多くの方が利用しており、「ないと困る」という方から「提案の質に問題がある」「まだまだ使えない」という方まで、様々な意見を聞きます。 筆者はGitHub Copilotに対して非常にポイティブな立場です。GitHub Copilotは使い方次第で開発速度を格段に向上させることを身をもって体験しており、これからの時代においてはGitHub CopilotなどのAIツールを使いこなせるかどうかで、個人の開発速度に非常に大きな差が出ると考えています。 重要なのは使い方次第と言う点です。前述のように様々な感想が溢れているのはAIツールの習熟度が大きく影響しているようにも感じます。AIツールは静的解析同様、利用者側の手腕が大きく問われるツールであると筆者は感じています。コマンドプロンプトエンジニアリングという言葉もあるように、AIツールを使いこ

How Race, Age and Gender Shape Attitudes Towards Mental Health

SQL • リレーショナルデータベースシステムと会話するための言語 • 1970年 Codd が RDB モデルと同時に提案 (Alpha言語) • 1974年 Chamberlin と Boyce が改良 • 元々は SEQUEL (Structured English Query Language) だったが、商標登録されていた • 読み方は エスキューエル とそのまま読む (Glliespie 2012)