https://forest.f2ff.jp/introduction/7866?project_id=20230601
20230614_「ChatGPTについて調べてくれ」と社長から特命を受けた人のためのChatGPT概論(40min版)
https://forest.f2ff.jp/introduction/7866?project_id=20230601
【CloudFormation入門】5分と6行で始めるAWS CloudFormationテンプレートによるインフラ構築 | DevelopersIO
「設定ファイルでインフラ構築とか、オシャレだよね〜」 AWSの構築をオートメーション化するサービスの代表格である、AWS CloudFormation。 AWSに普段から触れている方であれば、なんとなくはその存在を知りつつも、「設定ファイルとか、300行ぐらい書くのでは？」「余計めんどくさそう」「覚えること多そう」なんて敬遠している人も多いかと思います。 というか、自分も昔はそうでした。 この記事ではそんな方に向けて「5分と6行で始めるCloudFormationテンプレートによるインフラ構築」と題して、yamlファイルを利用したCloudFormationによるインフラ構築の手順や、設定ファイルの書き方、拡張の仕方などの超基本的な部分を解説します。 これをきっかけに、膨大な仕様をもつ奥深く趣深いCloudFormationワールドに足を踏み入れていただける方が少しでも増えれば、筆者として
Goの新しい構造化ロガーを体験しよう | gihyo.jp
logパッケージ Goには標準ライブラリとしてlogパッケージが提供されています。logパッケージで行えることはそう多くはありません。たとえば、デフォルトではログは標準エラー出力に出力されますが、log.SetOutput関数で出力先を変更できます。また、利用する関数によってログを出力した後の挙動をコントロールできます。たとえば、log.Print関数はログを出力するだけですが、log.Fatal関数はログ出力後にos.Exit(1)を呼び出します。log.Panicはログ出力後に出力したログと同じ文言を引数としてパニックを発生させます。 logパッケージでは、ログとともに関連するデータを出力したい場合は、log.Printf関数を用います。次のように、書式を指定して出力します。 log.Printf("request_url=%s request_method=%s", r.URL, r
EC2 Instance Connect Endpoint経由でRDSに接続してみた | DevelopersIO
2023/06/28 追記 : 利用可能ポートが制限されました EC2以外への接続はAWSとして意図していなかった模様で、本日時点で宛先のポート番号がTCP 22、TCP 3389以外だと awscli.customizations.ec2instanceconnect.websocket - ERROR - {"ErrorCode":"InvalidParameter","Message":"The specified RemotePort is not valid. Specify either 22 or 3389 as the RemotePort and retry your request."} という旨のエラーが出る様になりWebSocket接続が切断されます。 The specified RemotePort is not valid. Specify either 22
45の仕事力チェックリスト ～「会議の進め方」から「タスク管理の方法」まで～ | 採用ブログ | 才流
「仕事で成果を出す人」と聞いて、どのような特徴を思いうかべますか。 才流はコンサルティング会社であり、ビジョンとして「メソッドカンパニー」を掲げています。顧客へ価値を届けるにあたって、営業やマーケティング、新規事業などの専門知識はもちろん、ベースとして強固な「仕事力」が欠かせないと考えています。 本記事では、社内で実際に活用している仕事の進め方マニュアルの中身をテーマ別に厳選し、チェックリスト形式で紹介します。 ※本記事が多くの方々に読まれていることもあり、このたび内容を最新版にアップデートしました。 ビジネスパーソンの心得1. ビジネスの原理原則を理解するビジネスで価値を提供するためには原理原則が存在するビジネスの原理原則とは、相手＞自分であり、顧客＞外部パートナー＞自分であること具体的に表すと「顧客や社会、チームメンバーに価値を提供する→顧客や社会からお金がもらえる→自分たちの給与が出
Gopher道場の動画コンテンツを完全に公開しました
はじめに Gopher道場は、tenntennがメルペイ在職時に始まったGoを学ぶ人のための学習の場です。tenntennがメルペイを退職後、著作権周りの整理などが行われ、Go Conferenceなどを運営する一般社団法人Gophers Japanに運営が移管されました。メルペイのみなさまありがとうございました。 動画コンテンツを完全に公開しました 移管にあたり、Gopher道場のSlackに入った方にだけ公開していた動画コンテンツを一般公開することにしました。以下の再生リストからご覧いただけます。 なお、資料はこちらの古いスライドではなく、プログラミング言語Go完全入門をご覧ください。 古い資料はアップデートされませんが、プログラミング言語Go完全入門は今後もアップデートをしていきます。 動画は10時間以上あり、以下の内容を扱っています。 Goに触れる 基本構文 型と関数 パッケージ
【戦術的DDD】なぜトランザクションをユースケース層で張るのか - Yappli Tech Blog
概要 こんにちは。サーバーサイドエンジニアの窪田です。 これまでの戦術的DDDについて以下のような記事で紹介してきました。 戦術的DDDをGoで実現する【entity編】 - Yappli Tech Blog 戦術的DDDをGoで実現する【Value Object編】 - Yappli Tech Blog Deep Moduleという観点から戦術的DDDのRepositoryの設計を考えてみた - Yappli Tech Blog 今回は戦術的DDDにおけるトランザクションの扱いについて注目します。 トランザクションは一見インフラ層の関心ごとなのでインフラ層で完結するように思えますが、DDDの本にある例では、ユースケース層で張っているソースコードの例が紹介されています。 なぜ、そのような設計になるのかを考えていきます。 DDDとトランザクションの関係 DDDとトランザクションは実は深い関係
並行処理の基礎を学ぼう - Enablement Workshop for Gophers
はじめに 2023年5月10日に開催されたEnablement Workshop for Gophersで「並行処理の基礎を学ぼう」というタイトルで講義を行ないました。 Enablement Workshop for Gophersは、ナレッジワークが学生向けに提供する手を動かしながら基礎を学ぶ"Enablement"の機会です。 今回のテーマは2023年6月21日〜23日に行われるEnablement Internship for Gophersに合わせて『並行処理』です。 具体的には主に以下のような並行処理の基礎や最近または今後のアップデートについてお話しました。 ゴールーチンとチャネル syncパッケージ コンテキスト 講義の様子はYouTubeで公開されています。 ゴールーチンとチャネル Goの有名な特徴の1つとしてゴールーチンとチャネルを用いた並行処理があります。 講義では、ゴー
[アップデート] AWS Copilot に静的サイト用のサービスデプロイ機能が追加されました | DevelopersIO
いわさです。 AWS Copilot という CLI ツールを使うことで、ECS や App Runner などのコンテナワークロードのインフラストラクチャ一式を迅速に構築することが出来ます。 本日の AWS Copilot のアップデートで Copilot で作成するサービスタイプに「静的サイト」を選択することが出来るようになりました。 これまでは AWS Copilot でサポートしていたのはサーバーサイドの動的ウェブサイトまででした。 そのため、Copilot のワークショップなどでも、次のように SPA のフロントエンド部分はコンテナ化してデプロイしていました。（あるいは手動で CloudFront や S3 を構成してフロントエンド部分を個別にデプロイする必要がありました） Copilot Primer Workshop より 今回追加されたサービスタイプ「静的サイト」を使うと、
![[アップデート] AWS Copilot に静的サイト用のサービスデプロイ機能が追加されました | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/26ddcbeeebba3c0b350413c7b63ddf812112d927/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2022%2F08%2Famazon-s3.png)
イラストで理解するDynamoDBのテーブル - Qiita
はじめに 概要 DynamoDBのテーブルの用語やテーブルの検索方法がまっっったくわからなかったので、イラストをまじえながらいつでも見返せるように書いてみました。 この記事で得られること DynamoDBのテーブルの基礎概念についてイラストで理解できます。 テーブルの操作はaws cliで行なっていますが、もちろんコンソール画面からもできます。 全体の概要を理解したいので、aws cliのコマンドについては軽く読み流してもらって大丈夫です。 用語 DynamoDBのテーブルには色々な用語があります テーブル パーティションキー ソートキー Item(項目) Attribute(属性) index その他もろもろ… 何を言っているのかよく分かりませんね。 そこで、今回は私たちに馴染みのある「学校」をテーマにイラストを使って解説をしていきます。 みなさんは先生になった気持ちでどうすれば生徒たち
Aurora Serverless v2 でのパフォーマンスとスケーリング - Amazon Aurora
以下の手順と例は、Aurora Serverless v2 クラスターとそれに関連する DB インスタンスの容量範囲を設定する方法を示しています。以下の手順を使用して、DB インスタンスのビジー状態をモニタリングすることもできます。その結果によって容量範囲を増減させる必要があるかどうかを判断できます。 これらの手順を使用する前に、Aurora Serverless v2 のスケーリングの仕組みを把握しておいてください。スケーリングのメカニズムは、Aurora Serverless v1 とは異なります。詳細については、「Aurora Serverless v2 でのスケーリング」を参照してください。 Aurora クラスターの Aurora Serverless v2 での容量範囲の選択 Aurora Serverless v2 DB インスタンスでは、最初の Aurora Serverl
AWSコスト最適化の勘所のまとめ - Qiita
0.THE FRUGAL ARCHITECT (倹約的なアーキテクト) 2023年11月下旬に開催された re:Invent 2023 のキーノートにおいて、Amazon CTO のワーナー・ヴォゲルス氏が「THE FRUGAL ARCHITECT (倹約的なアーキテクト)」という考え方をお話されました。 とても刺さる内容となっており、今後私なりの解釈を整理して記事化してみたいと考えています。 1. はじめに 近年、様々な企業や組織でAWSの利用が広まってきましたが、AWS活用をしていく中で適切なコスト管理は欠かせません。 適切なコスト管理ができていないと、予想外の箇所でコストが発生し、それに気づかないまま無駄な費用が 長期間にわたって発生し続ける恐れ があります。そのため現時点でどのくらいの費用がかかっているのかを正確に把握し、それを分析して最適化する必要があります。 2.主要なポイント
【Go編】Next.js × Go × AWSでJWT認証付きGraphQLアプリとCI/CDを構築してみよう - Qiita
■ご案内■ 本連載の背景/作成できるアプリケーション/進め方をご理解頂く上でも【環境構築編】 をご一読頂けると幸いです。 【環境構築編】 【Next.js編】 【Go編】 👈いまここです 【AWS編】 これからも頑張ってハンズオン系の記事を書いていきたいと思っているので、いいねっと思って頂けたらLGTM押していただけると励みになります！ 環境構築 本サンプルアプリの環境構築方法は【環境構築編】に記載しているので、そちらをご参照ください。 クリーンアーキテクチャ風なディレクトリ設計 以下の記事を参考にしつつクリーンアーキテクチャ風なディレクトリ設計をしてみました。 各階層間をインターフェースを利用して、システムの各部分を疎結合化しております。 # 簡単のため一部ファイルは割愛しています go-graphql-jwt-api/ ├── build/ │ ├── db/ │ └── dock
「世界史」の世界史（学術俯瞰講義）
コーディネータ：羽田 正 ナビゲータ：後藤 春美 皆さんの多くは、高等学校で「世界史」を学習したはずです。大学入試の科目として「世界史」を選択した人も多いでしょう。ですから、ちょうど数学の定理や物理の法則のように、高校生が世界中で同じ世界史を学んでいるのだと信じているのではないでしょうか。しかし、実はそうではありません。 世界史という名前の科目は、日本や中国など東アジア諸国に特徴的にみられ、欧米や中東などでは単に「歴史」と呼ばれる科目しかありません。また、大筋は同じだとしても、国によって、教科書の内容は微妙に異なっています。世界史は、決して一つではないのです。なぜでしょう。 世界史の理解は、自分たちの生きる世界をどう認識するかということ、すなわち世界観と深くかかわっているからです。現代世界でも、人々の世界観は同じではありません。まして、過去においては、地域や時代によって様々な世界観があり、
ChatGPTで独自データを学習させて回答してもらう方法 - Qiita
ChatGPT,使っていますか？ ChatGPTは文章を要約したり、プログラム作ってくれたり、一緒にブレストしてくれたりして本当に便利なのですが、社内情報などの独自データに関する情報については回答してくれません。 プロンプトに情報を記述して、そこに書かれている情報から回答してもらう方法もありますが、最大トークン4000の壁がありますので、限界があるかと思います。 この課題についてなんとかならないかと考えて色々と調べて見たところ、解決する方法が見つかり、いろいろと検証をして見ましたのでその結果をシェアしたいと思います。 サンプルコード（GoogleColab） 百聞は一見にしかずということで、実際に試したサンプルは以下にありますので、まずは動かしてみることをお勧めします。 このコードを上から順番に動かすと、実際にインターネット上から取得したPDFファイルに関する内容をChatGPTが回答して
今話題のトランクベース開発について調べた
DevOpsの考え方として「トランクベース開発」というものを知りました。 自分が知らなかっただけで、考え方としては前から存在していたようですが、今回調べてみてめっちゃ良さそうだなーと思ったので、簡単にまとめたり感想を書いたりしてみました。 関係ないですが、本を読む時間がなかったりつらかったりするときは、 気になるワードで検索し、出てきた記事をひたすら読む それをまとめ、自分なりに噛み砕く というのが良いんじゃないか？と感じ始めてきたこの頃です。 トランクベース開発とは ようは「細かいコミットを頻繁にメインブランチにマージする開発方法」ということ。 昔はSubversionなるバージョン管理アプリが存在し（知らない世界。。）、そこでは trunk という言葉があったみたいです。トランクとはGitでいうmainブランチのことで、そのリポジトリのメインを表す存在だったよう。 トランクベース開発で
エンジニアの稼働率を上げれば上げるほど機能リリースが遅くなっていく｜mtx2s
組織内のメンバーを「リソース」として見始めると、それを100%使い切ることにばかり注力してしまいます。リソースの稼働率を下げることは、すなわち、生産性を下げること。マネージャーは、まるで強迫観念に取り憑かれたように、そのような考えに囚われます。 自社でのソフトウェアプロダクト開発において、その対象は特に、開発者に強く向けられます。その理由は明らかでしょう。バックログに積み上がり続けるアイデアをソフトウェアに変えられるのは、開発者だけです。より多く、できる限り早く、アイデアを市場投入したい。彼らに空き時間という無駄を作らせてしまうわけにはいかない。 しかし、そのような努力が、必ずしも良い結果につながるとは限りません。むしろ、開発者の稼働率を高めすぎたことが、リードタイムに悪影響を与えているかもしれないのです。そして言うまでもなく、アイデアの市場投入が延びれば延びるほど、ユーザーにとってもビジ
Goとエラーハンドリング慣習について
エラー返値が無用な条件 関数ないしメソッドの実装がオンメモリ操作のみで完結 将来も（メモリ以外の）I/O操作は追加されることがない 逆にいうと上記の条件のいずれかが達成できない可能性がある関数やメソッドはエラー返値を付与すべき。 返値エラー型はerrorで統一する 返すエラーがerrorインターフェース型でなければそのエラーは正常にハンドリングできません。またerrorインターフェースを満たす別の返値型で返してerrorインターフェース型で受け取るのも後述のトラブルの元です。 Goの実装方針に「インターフェースで利用するものもコンストラクター相当では構造体ポインタで返す」というものがありますがコンストラクタを呼ぶ側は元型にアクセスすることが多いのでこういう方針になっています。が、エラー値に関しては元型を意識せずに利用可能にするという役割があって、この実装方針は当てはまりません。 エラーチェ
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