エンジニアが知っておきたい工数見積もり術！  無理ゲー進行 から脱するために大切なコト エンジニアの仕事に欠かすことのできない、工数見積もり。実際の現場でいくどとなく見積もりを行ってきた筆者が、「健全な進行」にするための工数見積もりのテクニックを伝えます。 アプリエンジニアの池田 惇（ @jun_ikd）です。今回は、エンジニアならば避けられない「工数見積もり」について考えてみたいと思います。若手エンジニアでも自分の作業は自分で見積もるようにするべきです。なぜなら、より正確に計画を立てられるようになれば、自分の時間をコントロールして学びや家族・友人との時間を確保できるからです。また、期日内に完了をさせることは周囲の信頼獲得に繋がります。工数の見極めはエンジニアとして、とても重要なスキルなのです。 なお、本稿での「見積もり」とは開発に必要な期間を予測することとし、見積もりが失敗する原因や対策

マイクロサービスにおけるWeb APIスキーマの管理 ─ GraphQL、gRPC、OpenAPIの特徴と使いどころ マイクロサービスにおける通信方式の選択について、おおた（ota42y）さんが、GraphQL・gRPC・OpenAPIといった主なWeb APIスキーマの管理の利点と使い分けを解説します。 近年流行しているマイクロサービスアーキテクチャにおいては、「どういった通信方式を選ぶか」が開発の効率やサービスの信頼性、パフォーマンスを大きく左右します。この記事では、GraphQL・gRPC・OpenAPIそれぞれの利点と適切な使い分けについて解説します。 マイクロサービスにおけるWeb API管理の重要性 Schema First DevelopmentとWeb API 人ではなくプログラムが処理できるよう管理する Web APIのインタフェース定義手法の比較 OpenAPI ─ R

コンテナ技術入門 - 仮想化との違いを知り、要素技術を触って学ぼう コンテナ技術を適切に活用するには、コンテナが「どうやって」動いているかを学びたいところ。はてなのエンジニアhayajo_77さんがコンテナの要素技術の勘所を解説します。 こんにちは。株式会社はてなでサーバー監視サービス「Mackerel」のSREを務めるhayajo_77（ @hayajo ）です。 さて、コンテナ技術はDockerの登場がきっかけとなり、本格的に活用が始まりました。現在はKubernetesを始めとするコンテナオーケストレーションツールや AWS, GCP, Azure などのクラウドサービスで提供されるコンテナマネジメントサービスを採用したサービス運用事例が数多く紹介されており、コンテナ技術は「理解する」フェイズから「利用する」フェイズに移ってきています。 コンテナそのものは上記のツールやサービスにより

自然言語処理をサービスで活用しよう！ Sansanに学ぶ「多種多様なテキスト」からのデータ分析 自然言語処理をサービスに投入し、“できること”とは？名刺管理サービス「Sansan」を提供するSansan社では、名刺に記載された情報のデータ化において、自然言語処理を徹底的に活用しています。同社のデータ統括部門DSOCで日夜研究を続ける奥田裕樹さんと高橋寛治さんの2人に、サービスの裏で動く、自然言語処理のユースケースを語っていただきました。 名前や企業名、電話番号、メールアドレス──。名刺のなかには、重要な個人情報がテキストの形で記載されています。 そういった情報や企業のWebページ情報などを解析し、ユーザーに有効活用してもらうべく研究開発を続けているのが、法人向けクラウド名刺管理サービス「Sansan」や個人向け名刺アプリ「Eight」を提供するSansan株式会社です。同社はいわば、日本で

scalar型を新しく定義するためにはscalarキーワードを使います。例えば、Date型を新しく定義するには次のようにします。 scalar Date スキーマではこれだけですが、実際に使う際はGraphQL処理系に対してさらにシリアライズとデシリアライズを定義することになります。 GraphQL組み込みのscalar型は先にあげたものだけなので、例えばバイナリ、日付と時刻、HTML/XML、BigIntなどを必要に応じて追加することになるでしょう。ただしその場合、サーバーサイドとクライアントサイドでシリアライズ・デシリアライズの実装を一致させる必要があります。 Enum enum（イナム）はscalar型の一種で、特定の値のみを持つ型です。例えば、組み込みscalar型であるBooleanをenumで宣言すると次のようになるでしょう。 enum Boolean { true false