Good Tech Lead, Bad Tech Lead
A brief guide to tech leadership at Foursquare, inspired by Ben Horowitz’s Good Product Manager, Bad Product Manager. TeamworkGood tech leads act as a member of the team, and consider themselves successful when the team is successful. They take their share of unsexy grungy work and clear roadblocks so their team can operate at 100%. They work to broaden the technical capabilities of their team, ma
Cloud Run でマイクロサービスを作る 5 つのポイントをまとめてご紹介！
はじめに早速ですが、皆さんはマイクロサービスを構築するとしたら、どのような構成を考えますか？ 多くの企業で、GKE を使ったマイクロサービス アーキテクチャが採用されています。選定理由として、Kubernetes が持つ機能や大きめなリソースが必要であったり、社内インフラチームによる Kubernetes のサポートがあるといった理由などがあります。一方、定期アップグレードなどの観点から、Kubernetes の運用は少し大変…と感じる方もいるかと思います。 GKE Autopilot の利用という考えもありますが、サーバーレスでコンテナを動かせる Cloud Run を使って、インフラ管理不要でマイクロサービスを構築が出来ると嬉しくないですか？ 実際、そういった構成を採用されている企業も見かけます。 この記事では、設計や実装時に考えるであろう、以下の 5 つのポイントにフォーカスしてみた
Serverless NEG でシステム開発をより柔軟に
はじめに以前 Yuki Furuyama さんが「NEG とはなにか」という哲学的な(?)記事を書かれていましたが、このたび「Serverless NEG」(Serverless Network Endpoint Group)という新しいタイプの NEG が追加されました。(まずは Beta でのご提供です → EDIT(2020–10–14): 2020年10月14日に GA になりました。) これで NEG は Zonal NEG、Internet NEG、Serverless NEG の三種類になりました。 Furuyama さんの Zonal NEG に関する記事には「NEG は Kubernetes の Service に相当するもの、Network Endpoint は Pod に相当するものです」とありましたが、Serverless NEG では「Network Endpoi
Cloud Spanner でインターリーブテーブルを高速に取得する
本記事ではインターリーブテーブルを使いこなす、ちょっとしたテクニックを紹介します。 TL;DRCloud Spanner では SELECT AS STRUCT 構文をサブクエリに使うことで、親のテーブルとインターリーブされたテーブルのレコードを一発で高速に取得することができます。更に Cloud Spanner の CPU 使用率も抑えることができるので非常に効率的にクエリできます。 はじめにCloud Spanner ではインターリーブと呼ばれる、あるテーブルのレコードの物理的な配置を別のテーブルのレコードの配下に置ける仕組みがあります。この仕組みを使ってテーブル間に親子関係を作ることで、複数のテーブル間に参照整合性制約を持たせたり、パフォーマンスを向上させることができます。 このインターリーブですが、親のテーブルと子のテーブルを両方一辺に取得したいと思ったことはないでしょうか？ユーザ
Ingress の進化版 Gateway API を解説する Part 1 (シングルクラスタ編)
2022 年 4 月 27 日 追記: 2022 年 3 月末に GKE で Gateway API の v1alpha2 が利用可能になりました。それに伴い本記事の内容も v1alpha2 を前提としたものに更新しています。 重要 2022 年 4 月 27 日時点の既知の問題として、元々 v1alpha1 CRDsをインストールし利用していたクラスタに v1alpha2 CRDs をインストールした場合、新規設定が可能になるまで最大 1 週間程度が掛かる場合があります。元々 v1alpha1 を使っていたクラスタとは別のクラスタを用意して v1alpha2 を試して頂くことを推奨します。 Kubernetes / GKE ファンの皆様、こんにちは。Google Cloud の Kazuu (かずー) です。 さて、2021 年に一番話題に挙がった GKE のアップデートと言えば、GKE
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# Overviewinterfaceは大きく分けて2つの使い方があると考えてください(結局どちらも同じ)。 1つめは何でも入る型としての使い方で、2つめは関数を集めたものです。1つめは簡単で、2つめが少し複雑です。 1. 何でもはいる型としてのinterface既知の通りGolangは型に厳しいです。型に厳しいおかげで、コンパイラが色々教えてくれるのですが、時にはゆるーく型を扱いたい時があります。そのような時にinterfaceを使います。 package mainimport "fmt"func main() { var i interface{} i = 4 fmt.Println(i) //4 i = 4.5 fmt.Println(i) //4.5 i = "文字列だってはいるんだ" fmt.Println(i) //文字列だってはいるんだ }重要なのは、interfaceで定義
What “accept interfaces, return structs” means in Go
I’ve mentioned a general guideline of accept interfaces, return structs in a previous post and multiple times on code reviews to coworkers, but often get the question “Why”. Especially since this isn’t a hard rule. The crux of the idea, and understanding when to bend it, is in the balance of avoiding preemptive abstractions while maintaining flexibility. The abstract gopherPreemptive abstractions
Writing unit tests in Golang Part 1: Introducing Testify
Unit testing is a way of writing tests for the individual components (aka, the smallest part) of a program. The purpose of it is to validate that any piece of code is always working as expected. Moreover, unit testing has a lot of advantages such as improving the quality of code, providing documentation, also the code can be tested individually and doesn’t require another module in order for it to
GKE gRPC Ingress LoadBalancing – Google Cloud Platform - Community – Medium
gRPC client/server running loadbalanced/failover on Google Compute Engine and Google App Engine — salrashid123/gcegrpc cd gke_ingress_lb_backend_config kubectl apply -f .Wait for the Ingress and Loadbalancer configurations to allocate an IP and test as described below. How it works: Look at fe-srv-ingress.yaml file for the BackendConfig: --- apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: fe-srv-ingr
Google Cloud のアクセス管理をおさらいしよう 2020アップデート版
この記事は Google Cloud Japan Customer Engineer Advent Calendar 2020 の 2日目の記事です。 TL;DR本記事ではGoogle Cloud でのアクセス管理について整理していきます。 はじめにGoogle Cloud Japan Customer Engineer Advent Calendar 2019 で、Google Cloud の IAM をおさらいしよう という記事を書いたのですが、多くの方に読んでいただいたのですが、逆に多くの方が悩まれるトピックなのだなと感じました。2020年も多くのアップデートがありましたので、改めて Google Cloud の アクセス管理をおさらいしていきましょう。 クラウドを使う上で、ユーザー管理や権限管理は非常に重要です。Google Cloud を使う際に、どのようにユーザー管理できるのか
Open Match 超入門
この記事は Google Cloud Japan Customer Engineer Advent Calendar 2019 の 22日目の記事です。 TL;DROpen Match はオープンソースのマッチメイクフレームワークで、スケーラブルで拡張性のあるマッチメーカーを簡単に構築することができます。 また、本番環境で大規模に動かす際の多くの課題を取り除きつつ、開発者がどのようにマッチメイクするかをコントロールできるようにデザインされています。 …なのですが、Open Match は専用の用語が多かったり、ちょっと試すのにも実装が必要になるなど、Agones に比べると正直なところとっつきにくく難しいと感じていました（ごめんなさい。。） しかしながら、Open Match の v0.8.0 でドキュメントが大幅に改善されましたので、これを頼りにまずは超入門として、用語の整理を中心に O
Google Cloud Japan Customer Engineer Advent Calendar 2019
https://medium.com/google-cloud-jp から派生したGoogle Cloud Japan の Customer Engineer (CE) が 書く Advent Calendar 2019 です。CE 達が是非紹介したい機能、いままで培ってきたノウハウ、知っておくと便利なTipsなどを公開予定です。 google-cloud-jp はGoogle Cloud Platform 製品などに関連するコミュニティが記載したテクニカル記事集です。掲載された意見はすべて著者個人のものであり、必ずしも Google のものを反映するものではありません。 12/1Kubernetes とGCPの世界をつなぐアクセス管理のはなし (Hiroki Tanaka)12/2Apache Hadoop のデータを BigQuery で分析するための移行手順 ( Keiji Yosh
Cloud Spanner のハイレベルアーキテクチャ解説
Last update: 2018/7/5 Google Cloud でゲーム担当をやっているサミールです。 本日のトピックは私が大好きな Cloud Spanner となります。Cloud Spanner は GCP のフルマネージド・グローバルスケール・リレーショナルデータベース・サービスです。Cloud Spanner は裏では NoSQL でよくある分散データベースですので、NoSQL の特性を提供しております。 HA (高可用性）水平方向のスケーラビリティ（動的にダウンタイムなしにノードの追加・削除が可能）なお MySQL のようなリレーショナルDB と同じ特性も提供しております。 スキーマ強整合性SQL クエリ（ANSI 2011）言い過ぎかもしれないが、マルチマスターの MySQL というイメージで良いと思います。 注意点：Cloud Spanner は MySQL 互換では
詳解 google-cloud-go/spanner — セッション管理編
はじめにCloud Spanner では各言語ごとにライブラリが提供されており、アプリケーションはそれを使うことで非常に簡単にデータベースにアクセスすることができます。しかし Cloud Spanner の性能を最大限引き出すためには、クライアント側の設定値をチューニングしたりなど、クライアントライブラリの挙動を知っておくことが不可欠です。そこで本記事では Go 言語のクライアントライブラリ (google-cloud-go) を例に、クライアントライブラリがどのような処理をしているかをじっくりと紐解いてみたいと思います。 全てを一度にカバーすると結構なボリュームになってしまうので、まずは本記事で Spanner の「セッション管理」の部分について説明します。本記事を通して ClientConfig や SessionPoolConfig の各値の意味がわかるようになるのが目標です。 尚こ
Kubernetes NodePort vs LoadBalancer vs Ingress? When should I use what?
Recently, someone asked me what the difference between NodePorts, LoadBalancers, and Ingress were. They are all different ways to get external traffic into your cluster, and they all do it in different ways. Let’s take a look at how each of them work, and when you would use each. Note: Everything here applies to Google Kubernetes Engine. If you are running on another cloud, on prem, with minikube,
Using Google Container Builder Service from Gitlab CE
I am a big fan of Gitlab but when it comes to container registry, Google Cloud Container Builder is lot more flexible, fast and also economical with very less overhead. Whether there’re lots of build or lots of pulls(adopting container orchestration platform, Kubernetes) or managing docker images with privilege to pull is an ease with Google Cloud Platform Container Builder. Vulnerability scanning
GCP と OAuth2
はじめにGCP のサービスにプログラムからアクセスするためには必ず認証・認可が必要ですが、以下のような様々なコマンドや概念が出てくるので少しとっつきにくい印象があります。 gcloud auth logingcloud auth application-default loginService AccountApplication Default Credentialsこれらの概念は認証・認可のベースとなっている OAuth2 の文脈で眺めてみると全体像が理解しやすくなるので、本記事でまとめてみたいと思います。 GCP での認証・認可GCP の認証・認可は一部(*)を除いて全て OAuth2 ベースでやり取りされています。(* API Key) OAuth2 は三者間の手続きです。 3-Legged OAuth2Client が Resource Owner の代わりに Resource
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Go’s ‘context’ library — more patterns and anti-patterns
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