GraphQLが解決する問題とその先のユースケース
サーバーサイドからみたGraphQL Serverlss Meetup#19 2021/03/31 に行われた Serverlss Meetup#19 で上記のタイトルで登壇してきました。サーバーサイドの話をしようと思ったけどGraphQLの解決している話をしようと思ったらクライアントの事もかなりはいってしまったので記事のタイトルは変えました。 以下内容です。記事の最後に資料を書くにあたって参考になった資料のリンクを置いてます。 GraphQL and me この1年書いたQiita記事 GraphQLの特徴を分解する ~API インターフェース・Universal BFF・API Gateway~ GraphQLはサーバーサイド実装のベストプラクティスとなるか GraphQLの全体像とWebApp開発のこれから 今回話す事 そもそもGraphQLはなんで作られたのか、何を解決しようとして
GAS 家計簿 - Google Apps ScriptとVueで作られたWeb家計簿
MOONGIFTはオープンソース・ソフトウェアを紹介するブログです。2021年07月16日で更新停止しました IT技術の発展はめざましく、日々新しい技術が登場しています。例えばサーバレス、VueやReactの仮想DOM、ちょっと前であればRESTful APIなどがあります。それらを漏れなくキャッチアップするのは大変です。 今回紹介するGAS 家計簿はサーバレスにGAS（Google Apps Script）を使って家計簿Webアプリケーションを作るハンズオンを兼ねたソフトウェアです。 GAS 家計簿の使い方 デモです。動作しているのはGitHub Pagesです。サーバの管理が不要ですね。 データの追加用モーダルウィンドウ。フロントエンドはVueを使っています。 設定画面です。データはGoogle Apps Scriptを使ってGoogleスプレッドシートに保存されています。 GAS 家
ZabbixからMysqlのクエリ実行状況を監視するまでの手順
■ZabbixのTemplate_App_Mysqlで監視できる項目 まず、このTemplate_App_Mysqlで何が監視できるかを紹介します。だいたいこんな感じのことが監視できるみたいです。 ・一秒間にクエリが何回処理されたか ・送信・受信のデータ量 ・slow-queryの数 ・Mysqlプロセスの起動状態 データの転送量やクエリが一秒間にどれだけ実行されたのか等の情報がわかるので、【Mysqlサーバがどれだけの性能が必要か】目安がわかると思います。 ■設定の手順 まず、.my.cnfというファイルを指定のディレクトリに作成します。これを行わないと、Template_App_Mysqlテンプレートをホストに追加したとき、ZabbixがMysqlにログインできずにデータの取得ができなくなります。 mkdir /var/lib/zabbix vi /var/lib/zabbix/.my
一番分かりやすい OAuth の説明 - Qiita
はじめに 過去三年間、技術者ではない方々に OAuth（オーオース）の説明を繰り返してきました※1,※2。その結果、OAuth をかなり分かりやすく説明することができるようになりました。この記事では、その説明手順をご紹介します。 ※1：Authlete 社の創業者として資金調達のため投資家巡りをしていました（TechCrunch Japan：『APIエコノミー立ち上がりのカギ、OAuth技術のAUTHLETEが500 Startups Japanらから1.4億円を調達』）。Authlete アカウント登録はこちら！ ※2：そして２回目の資金調達！→『AUTHLETE 凸版・NTTドコモベンチャーズ・MTIからプレシリーズA資金調達』(2018 年 2 月 15 日発表) 説明手順 （１）ユーザーのデータがあります。 （２）ユーザーのデータを管理するサーバーがあります。これを『リソースサーバ
「脱VBA」の道筋がついに見えた、ExcelデータをPythonで抽出・加工する方法
「Excelデータをプログラムで扱うのなら、VBA（Visual Basic for Applications）を使うべし」。多くの人はそう思っているでしょう。もちろんVBAはMicrosoft Officeのソフトを操るのにとても便利なプログラミング言語ですが、弱点もあります。 その1つが、Officeにしばられてしまうこと。業務に必要なデータ量がExcelや「Access」のカバーする範囲で収まらなくなったら、もう扱えません。 また互換性の問題から、Windows上で書かれたVBAのソースコードは基本的に、macOSやLinuxでは動かせません。VBAはプログラミング初心者にとって理解しやすい一方で、コードが冗長になりがちという側面もあります。 今からプログラミングを学んで業務を自動化したいなら、筆者はPythonをお薦めします。Pythonはシンプルで勉強しやすく、ライブラリーが豊富
さよなら本番サーバー - Qiita
とあるSESの現場では本番リリースの時期が近づいてきており、僕を含めた数人のエンジニアは間に合いそうもない残作業の開発を進めたり、本番で使うためのデータの整備を本番サーバー内で行ったりしていた。ほとんどがその案件のために集められたメンバーだったため特に和気あいあいとするでもなく、エアコンの風の音が響く小さなオフィスの片隅で静かに作業をしていた。 業務上のやりとりもRedmineで行われており、声を発するのもたまにメンバー同士で話をしたり、クライアントから電話がかかってきた時だけ。その日もメールで通知が届いてきており、確認してみるとRedmineで僕が関係しているチケットにコメントが届いているという通知だった。 通知のURLをクリックしてRedmineのチケットを確認してみる。 それによると一旦本番サーバー上に存在するデータの中の一部の主要データをCSV形式で送ってほしいという依頼だった。無
ゲームサーバ勉強会の発表内容メモ - Qiita
聞きながら書いてたので抜けてたり誤字とか多いと思う。各々の資料はあとで公開されるはず。Twitter のハッシュタグは #ゲームサーバ勉強会 なお、会場内からも発表されてましたが、第二回の開催も検討とのことです。 皆さまご来場ありがとうございました。懇親会で話しましたが、好評いただいたので、第2回やる方向で検討します。次回予告イメージとしては、10月頃、負荷試験、うどんの会による自家製うどん。 #ゲームサーバ勉強会 — 元イカ2 (@seizans) August 3, 2018 アカツキ: 失敗から学ぶ・大規模環境における Ruby on Rails on AWS の最適化 めっちゃ鳥肌 これ、正月かな......#ゲームサーバ勉強会 pic.twitter.com/RKARkr3F5f — 紫苑 (@grwth1009) 2018年8月3日 Rubyはsmallスタートむき#ゲームサー
「どう考えても速いよね」 MUFGとAkamaiの“世界最速”ブロックチェーン誕生秘話
左から順に、三菱UFJニコス 経営企画本部 デジタル企画部 桑原康史副部長、アカマイ・テクノロジーズ 新村信CTO、三菱UFJニコス常務執行役員 鳴川竜介CTO、MUFG Bank ディジタル企画部 杉本理記調査役 三菱UFJフィナンシャル・グループ（MUFG）と米Akamaiが5月に発表した、「決済速度2秒以下、毎秒100万件取引」を可能にするという決済特化型の新型ブロックチェーン。 パブリック・ブロックチェーンである仮想通貨、ビットコインの取引処理速度は毎秒2～7件で、イーサリアムは最大でも毎秒15件。ブロックチェーンではないが高速な取引ができるといわれる仮想通貨リップルでも毎秒1500件の処理速度であることから、毎秒100万件というまさしく桁違いの速度は驚きをもって迎えられた。 なぜ、MUFGとAkamaiはブロックチェーンに注目し、このような高速性能を実現できたのか。三菱UFJニコ
Deep Learningによる音声認識
Deep Learningによる音声認識 GTC Japan 2015 2015-09-18 Fairy Devices c⃝ 2015 Fairy Devices Inc. 1 / 28 概要 Deep Learning の導入は音声認識の精度を大きく向上させた. 音声処理分野の幅広い 課題については, 現在も様々なネットワーク構造や学習手法などを用いた研究が活発 に行われている. また音声インターフェースを搭載した製品の普及が進み, 今後も音声処理技術のさま ざまな活用が期待されている. 本講演では Deep Learning による音声認識の概要を説明し, その活用における注意点 について紹介する. 2 / 28 Outline 1 Introduction 2 Deep Learning による音声認識 DNN による音声認識の構造 DNN による音声認識の課題 3 音声認識の活
今後の負荷を RRDTool を使って予測してみよう
斎藤です。 今日は、RRDToolを使って、今後かかる負荷を手軽に予測する方法をご紹介します。あわせて、プログラムと連携して性能限界を越えそうなサーバがあるかを判定してみます。人手ではまかないきれない数のサーバに対して、一台ずつ問題の予兆を調べるときなどにお試しください。 ※CentOS 6.3 (64bit) + RRDTool の2013/2/20頃の最新ソースを用いて試しています 「限界」を早く知りたい！ ITインフラを運用している方の多くは、Cacti, Munin等で負荷を日々モニタリングされているかと思います。モニタリングしたデータを用いて今後を予測する際、どのようにされていらっしゃいますでしょうか？描かれたチャートの動きをもとに、経験と勘を駆使して「ヨイショ！」っとされている方も、いらっしゃるのではないでしょうか。 特に、ディスク容量やネットワークトラフィック等、根本的な対策
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