Ease of use: One-line command. Use without modifying workloads or making configuration changes. Base on actual Usage: Analyzes the past seven days of usage from Cloud native monitoring (CloudWatch), including advanced AWS CloudWatch metrics (where available). Customize: Optimize for region, CPU, memory, network performance, storage, licenses, and more to match your specific requirements. Secure -

既存GoプロジェクトにOpenTelemetryを計装する機会がありました。eBPFによる自動計装ではなく、手動計装を選んだ理由を説明します。 GoアプリケーションへのOpenTelemetry計装手段 Goにおいては、OpenTelemetryの自動計装が公式で用意されていません。公式サイトにAutomaticの章がないことからわかります。おそらく、ランタイムの制約で実行時にアプリケーションの挙動を変えることが難しいのでしょう。 トレースに十分なスパンを含めるために、現状では以下の2つの計装手段があります。既存のGoアプリケーションに導入する手間や影響範囲をイメージいただくために、概要に絞って解説します。 手動計装 eBPFによる自動計装（Work In Progres） 1. 手動計装 まず、OpenTelemetryのSDKをインストールし、セットアップをします。 func main

Learn complex topics visually.To truly make sense of what you've learned, visualize your notes with whiteboards, sections, and mindmaps. Learn More Research and discover insights faster.Bring all your highlights, annotations, PDFs, journals, and research notes together to discover new insights. Learn More Project management, reimagined.Manage complex projects with clarity and flexibility by using

たまたま仕事でTeam Topologiesをまとめる機会があったので、備忘録がてらブログにしておく Team Topologiesとは Matthew SkeltonとManuel Paisによる本 https://amzn.asia/d/f0l0NBR DevOpsの視点から高速なDeliveryを実現するためにどのようなチームや組織を作るべきかをまとめてる本 チームをDeliveryの最も重要な単位として(Team first-thinking)、チームのパフォーマンスが最大になるようにチームの人数やその責任の範囲の作り方(Team API)から、基本的なチームタイプ(Fundamental team topology)やそのチーム間のコミュニケーション(Team interaction mode)が紹介されてる コンウェイの法則 システムを設計する組織は、そのコミュニケーション構造

2024.04.16「先達エンジニアに学ぶ 思考の現在地 Online Conference」での登壇スライドです event link: https://findy.connpass.com/event/313119/ 生成AIを使ってプロダクト作りをしていたり、社内の生産性向上をチャレンジしてる方に少しでも参考になれば幸いです。

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

OpenShift.Runで登壇した資料です。

Kubernetesでアプリの安定稼働と高頻度のアップデートを両立するためのプラクティス / Best Practices for Applications on Kubernetes�to Achieve Both Frequent Updates and Stability

Cloudflare、CDNエッジで生成AIを実行できる「Workers AI」正式サービスに。世界150都市のデータセンターでGPU基盤を提供 Cloudflareは、同社のグローバルに展開するCDNのエッジで生成AIの推論処理を実行できる「Workers AI」の正式サービス化を発表しました。 Today, we’re excited to make a series of announcements, including Workers AI, Cloudflare’s inference platform becoming GA and support for fine-tuned models with LoRAs and one-click deploys from HuggingFace. Read all about it. https://t.co/phcPIaW24v

Twitterでこんな記事を見かけたので。 zenn.dev ジェネリクスの件もそうですが、Goの言語設計は現実主義なのになにか特別なポリシーによるものだと宗教化されてしまって、ファンには勝手に崇拝されてアンチにはディスられがちだなーと感じます。 Goのエラー処理を改善する実験プロジェクトxerrorsがGo本体のerrorsにマージされた時、 errors.New() はスタックトレースを取得していました。しかしGo 1.13がリリースされる前に削除されました。 削除された理由の1つは、今までの errors.New() のパフォーマンスに依存していたコードの速度が低下しアロケーションが増えることです。 github.com しかし、これが理由だと今まで思ってたのですが、実際にはもう1つより重要な理由がありました。エラーのフォーマットです。エラーに複数のフォーマットを持たせようという提案

xz-backdoor.md FAQ on the xz-utils backdoor (CVE-2024-3094) This is still a new situation. There is a lot we don't know. We don't know if there are more possible exploit paths. We only know about this one path. Please update your systems regardless. This is a living document. Everything in this document is made in good faith of being accurate, but like I just said; we don't yet know everything abo

今更ですが、年明けに社内のGo勉強会で登壇した時の資料を置いておきます speakerdeck.com

チーム勉強会で Feature Flag とトランクベース開発の話をしました （追加訂正と書かれているスライドは、勉強会後議論した結果を反映したものです）

スクラムフェス福岡2024での講演資料です。 --- 皆さん、職場でFour Keysを導入していますか？ Yesと答えた皆さん、『LeanとDevOpsの科学』は読みましたか？ あくまで僕の周囲のみの観測で語るのですが、Four Keysを職場で導入しているという人はとても多いのですが、そのうち、出典である『LeanとDevOpsの科学』をきちんと読んだ人はかなり少ないようです。 そして、ここで敢えて強めの主張をするのですが 『LeanとDevOpsの科学』を読まずにFour Keysをきちんと利用することはほぼ不可能です。 Forsgrenらは徹底した研究の結果として4つのメトリクス（指標）を見出すのですが、その裏には彼女らの沢山の思いが詰まっています。その思いや彼女らの思考を理解し、彼女らの考えをきちんとトレースして始めて、Four Keysは意味を持ちます。 そして『LeanとDe

フィードバックを送信 コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。

GitHub、脆弱性のあるコードを実際にデバッグして学べる「Secure Code Game」シーズン2がスタート 「Secure Code Game」は、ゲームと名付けられていますが、実際のコードを月間60時間無料で提供されるGitHub Codespacesの機能を駆使して修正し、ユニットテストを通して完成させる手順となっており、実践に近い内容となっています。 昨年（2023年）3月に開始されたシーズン1は、PythonとC言語でのセキュアなコーディングを学べる内容でした。今回のシーズン2ではこれらに加えてJavaScript、Go、そしてGitHub ActionsのYamlファイルなどが含まれており、これらのコードのバグを修正することになります。 Secure Code Gameの始め方 「Secure Code Game」の始め方は次の通りです。 まず「Secure Code G

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はじめに 新規事業部 生成AIチーム 山本です。 ChatGPT（OpenAI API）をはじめとしたAIの言語モデル（Large Language Model：以下、LLM）を使用して、チャットボットを構築するケースが増えています。通常、LLMが学習したときのデータに含まれている内容以外に関する質問には回答ができません。そのため、例えば社内システムに関するチャットボットを作成しようとしても、素のLLMでは質問に対してわからないという回答や異なる知識に基づいた回答が（当然ながら）得られてしまいます。 この問題を解決する方法として、Retrieval Augmented Generation（以下、RAG）という手法がよく使用されます。RAGでは、ユーザからの質問に回答するために必要そうな内容が書かれた文章を検索し、その文章をLLMへの入力（プロンプト）に付け加えて渡すことで、ユーザが欲しい