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
完全マネージドな k8s ! GKE Autopilot を解説する
Kubernetes / GKE ファンの皆様こんにちわ。Google Cloud の Kazuu (かずー) です。GKE Autopilot が GA になりました。弊社公式ブログに続きまして、GKE Autopilot を日本語で解説していきたいと思います。 本記事は以下、3 部構成となります。 GKE Autopilot 概要GKE Autopilot を試してみるGKE Autopilot がハマりそうなユースケースは？ 1. GKE Autopilot 概要GKE Autopilot は GKE の新しいモードです。Control Plane に加えて、Node が完全マネージドになります。これまでの GKE では Node はユーザー自身が必要台数分作成し、以後の Day 2 オペレーション (e.g. アップグレード) 等も気に掛ける必要がありました。GKE Autopil
エンジニア組織のキャリア戦略とスタンスとして大事にすべきこと
こんにちは、株式会社エウレカでCTOをしている kaneshin です。 この記事は CTOA Advent Calendar 2020 の21日目の記事です。エンジニア組織におけるキャリア設計について、今までの私の経験を踏まえて考察してきたスキルの礎の部分について、いろいろな方にお話しする機会が増えたこともあり、今年の締め括りとしてエンジニア組織のキャリア戦略について一本書こうと思い、本記事を書いています。 はじめに株式会社エウレカは、恋活・婚活マッチングアプリ「Pairs」の運用とオンライン結婚相談所「Pairsエンゲージ」の展開をしています。私は2012年にエンジニアとして入社し、当時ローンチしたばかりのPairsチームへの配属となりました。（Pairsは以下「ペアーズ」と表記します） 入社当時は出会い系と同じ括りとして認識されていたペアーズですが、今ではこのようなクリエイティブを世
Flutter FAQ 🇯🇵
さらに自分なりに表現すると、次のように思っています。 Hot Reload/Restartによって、実装と確認のフィードバックサイクルが極めて速い(ビルドで数十秒以上程度待たされることの多いネイティブ開発環境と比べて)ネイティブアプリと見分けの付かないような高クオリティ・高パフォーマンスなアプリの開発も可能リッチなフルカスタムUIも組みやすいさらに、Google I/O 2019でもアピールされていたデスクトップ・Webへのクロスプラットフォームアプリの開発も可能になりつつある(まだプレビュー版で現時点でのプロダクション利用は厳しい)のも、今後への期待ポイントです。 Flutterの学習コストは？個人的には、以下程度に思っています。 簡単なプロトタイプ・ごくシンプルなアプリ: まあまあ簡単ある程度複雑・中規模以上のアプリ: 簡単ではない(iOSネイティブよりも少し習熟しやすいかも？程度)簡
Microsoft EdgeのChromium化のアナウンスについて思うこと – Yoshifumi YAMAGUCHI – Medium
Microsoft Edge. Contribute to MicrosoftEdge/MSEdge development by creating an account on GitHub. We will adopt Chromium as the web platform for Microsoft Edge desktop. Our desire here is to align Microsoft Edge’s web platform both (a) with web standards and (b) with other Chromium-based browsers, for improved compatibility and a simpler test-matrix for developers. このアナウンスに関して多くの人がその是非を書いていますが、その中で
Goodbye Electron, Hello Desktop PWAs – David Novicki – Medium
Okay maybe I am jumping the gun on this but this is some exciting news to say the least! Chrome v70’s recent announcementA recent Chrome version(v70) has released some exciting support for Desktop Progressive Web Applications on Linux and Windows. Here is Chrome’s current support list. One thing you will immediately notice is that MacOS is missing from the list. Fear not it should be here for Chro
プロダクトマネージャーは、自分達が「頭がいい」ことを理解しなければならない – Teruhisa Fukumoto – Medium
みなさんこんにちは。 チャットボット開発のスタートアップでプロダクトマネージャー（以下PM）兼エンジニアをやっている福本です。 先週11月6日~7日にかけて、プロダクトマネージャーカンファレンス2018(pmconfjp)が行われましたね。僕も参加してきましたが、「PMという職種が市民権を得てきている」というのが、当日の盛況ぶりから伝わってきました。 さて、今回はカンファレンスで色々な方と接して改めて感じた「PM」という人種について(偉そうに)語っていきたいと思います。例によって、この記事は僕の妄想に基づいた怪文書となっています。 「頭がいい」とは今回もタイトルを刺激的にしてみたわけですが、僕はPMの地位を不当に上げるために「頭がいい」という表現を使ったわけではありません。ましてや、PM上げをすることで遠回しに「オレは頭がいいぞ」という主張がしたいわけでもありません。 僕はPMの「頭の良さ
Cloud AutoML Visionを使ってカレイの種類を識別してみた – google-cloud-jp – Medium
本業や趣味でGCP, Actions on Google, Androidなどの技術を触っている fish です🐟 Cloud Auto ML Visionを使って カレイの種類を識別してみたので、その結果を紹介したいと思います。 Cloud Auto ML Vision についてはこちらをご参照ください。 Cloud Auto ML Vision の事例はこちらをご参照ください。 カレイの識別についてお寿司や小料理屋などで身近なカレイですが、食用だけでも３０種類以上、世界には１００種類以上確認されています。慣れている人は簡単に見分けることができますが、特徴を知らないと見分けるのが難しい魚です。Cloud Auto ML Vision を使ったらもしかして見分けることができるのでは？と思いトライしてみました。 Cloud Vision API ではどこまで識別できるのか？カレイやヒラメの
Oxygen Not Includedゲーム超序盤の進め方 – Schematics Not Included – Medium
トイレの整備トイレがないとDuplicant達はその辺りで漏らしてしまう。漏らすと色々問題が出てくる。Duplicantを水たまりのあるところに歩かせるとSoggy Feetというマイナスバフがつくし、それを回避するために掃除をしなければいけない。さらに掃除をしようがしまいが、汚染水からはPolluted Oxygenが発生する。あと、キレイな水に混ざると色々と面倒くさい。とにかく良いことがないのでトイレは確実に整備すべきだ。 Duplicant達は最初のサイクルではトイレを使わずに過ごせるが2サイクル目には漏らしてしまうので、それまでには最低一個のトイレを作る必要がある。 トイレには2種類、OuthouseとLavatoryがある。Lavatoryは基本メンテ不要なので便利なのだが、Outhouseはいわゆるくみ取り式便所なのでメンテがいる。しかし最初はOuthouseで充分だし、そもそ
GAE のログに憧れて – google-cloud-jp – Medium
Google App Engine (GAE) は GCP の他のサービスとの連携が豊富で非常に便利なのですが、その中でも個人的に好きな機能の一つに、Stackdriver Logging に出力されるログの見やすさがあります。 Logging from Google App EngineGAE のログは、上記画像のようにアクセスログとアプリケーションログを一箇所にグルーピングして表示してくれるので、両者のログを行ったり来たりする必要がありません。これは日々の開発や運用で非常に役に立ちます。 今回はこの GAE のようなログ表示に憧れて、他の GCP サービス(特に GKE)でも似たようなことを行えないか模索してみた結果をお話ししたいと思います。 TL;DR条件付きですが、GKE でも以下のようにログをグルーピングして表示することができました。 Logging from Google Ku
12 Factor CLI Apps – Jeff Dickey – Medium
CLIs are a fantastic way to build products. Unlike web applications, they take a small fraction of the time to build and are much more powerful. With the web, you can do whatever the developer programmed. With CLIs, you can easily mash-up multiple tools together yourself to perform advanced tasks. They require more technical expertise to use, but still work well for admin tasks, power-user tasks,
GatsbyJSでポートフォリオをつくった
追記: GatsbyJS@2 以前の古い記事です。最新のチュートリアルはこちら 以前 neet.love というハローワークの対義語みたいなドメインを購入したのですが，こんなクソみたいなドメインに使い道なんてあるわけもなく，あろうことかスクワッティング状態になってしまっていたのでポートフォリオを作ります．求職してなさそうですね． MediumのReactタグで「GatsbyJSでポートフォリオ作ったで」というような記事を拝見したので今回はGatsbyJSを採用します．（どの記事だったかは忘れました） GatsbyJS is 何GatsbyJS（ギャッツビージェイエス）は，React用の 静的サイトジェネレーター です．「静的サイト」というのは与えられるパラメータによって情報が変化したりしない純粋なHTMLページのことですね． 類似プロジェクトとしてGitHub Pagesでよく用いられてい
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
主要SaaS企業250社の料金ページからひも解く7つの事実
多くのSaaS企業にとって、「料金」周りは悩みの種。 ただ料金設定を変えるのは難しくても、「料金ページ」自体を変えることで、CVRを上げたり、より高いプランへ誘導したりすることはできる。 今回は、SalesforceやLinkedInなどを筆頭に、SaaS 250社の料金ページを分析した記事をベースに、SaaS企業が知っておくべき「料金ページ」の7つの事実をざっくりと解説する。 Domoの料金ページよりSalesforceやHubSpot、Zendeskなど、実際の価格を載せているSaaS企業の料金ページをご覧になったことがある方も多いと思う。しかし驚くべきことに、SaaS 250社の内、80%は具体的な料金を公表していない。 (上の画像はDomoの料金ページの例) これは、なぜだろう？ EcoSignのCEO Jason Lemkin氏によると、「SaaS企業が具体的な料金を公開しない」
「副業マネジメントは難しい」のか？
YOUTRUSTというサービスを運営していると、副業を採用したい／したけど「うまくマネジメントができない」「管理方法がわからない」というお話をよく伺います。 弊社もまだ人数は少ない（フルタイム2名、副業3名）ながら副業の方に手伝ってもらっている中でコツではないですが、いくつか学びがあったので一つずつ共有できればと思います（主にインターネット業界における継続性のある「副業」について言及します）。 副業だからといって、一切特別扱いしない「副業だからといって、特別扱いをする必要はない」と考えています。 人間誰しも「自分がそのコミュニティの一員だと思われているのか／お客さんだと思われているのか」は認識したうえでコミュニケーションする生き物のような気がします。お客さん扱いは、いわゆる疎外感を生みます。 疎外感を感じている人は、「正社員じゃないし、ここまで言うべきではないかな…」「副業のくせに厚かまし
BigQuery MLの線形回帰で電力需要予測やってみた
グルーヴノーツ コンサルタントの吉村です。 先週（日本時間7月26日午前1時過ぎ）に発表されたBigQuery MLを試してみました。 BigQuery MLとはGoogleのDWHであるBigQuery上で線形回帰とロジスティック回帰を実現するものです。 もちろんBigQueryで動くのでモデルを作るところも並列で高速に処理されることが期待できます。 これまで線形回帰といえばR言語やPython、またはExcelの分析ツールアドイン（16項目制限有り）を使っていたかと思います。 これがBigQueryでやればクエリを書けばプログラミングはいらないしデータサイエンティストには便利ですよね。 さて実際に使ってみたいと思います。題材としてはもちろん電力需要で線形回帰でモデルを作って予測していきます。元ネタのデータはこの形です。 説明変数 ・月（1〜12の整数が文字列として入っている） ・曜日（
Understanding Python Dataclasses — Part 1
If you’re reading this, then you are already aware of Python 3.7 and the new features that come packed with it. Personally, I am most excited about Dataclasses. I have been waiting for them to arrive for a while. This is a two part post: 1. Dataclass features overview in this post 2. Dataclass fields overview in the next post IntroductionDataclasses are python classes but are suited for storing da
Kubernetes Best Practices — Season One
Kubernetes is complicated, and is getting more complicated each day. If you are getting started with Kubernetes or if you have been running it in production for a while, its hard to keep up with the rapid pace of development that’s going on. It’s even harder when you have a team of people building on Kubernetes, as you have to make sure each person is up-to-date and productive. While there is a to
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