脳に収まるコードの書き方
Mark Seemann 著、吉羽 龍太郎、原田 騎郎 訳、Robert C. Martin まえがき TOPICS 発行年月日 2024年06月 PRINT LENGTH 312 ISBN 978-4-8144-0079-9 原書 Code That Fits in Your Head FORMAT Print PDF EPUB ソフトウェアは複雑さを増すばかりですが、人間の脳は限られた複雑さしか扱えません。ソフトウェアが思い通りに動くようするには、脳に収まり、人間が理解できるコードを書く必要があります。 本書は、拡張を続けても行き詰ることなくコードを書き、複雑さを回避するための実践的な方法を解説します。最初のコードを書き始めるところから機能を追加していくところまでを解説し、効率的で持続可能なペースを保ちながら、横断的な問題への対処やトラブルシューティング、最適化を行なう方法を説明します
〔Udemy初夏のビッグセール開催中〕エンジニア組織をまとめる技術─マネージャー歴12年のEMが語るプロジェクト・プロダクト・ピープルマネジメントに必要なスキル - はてなニュース
ソフトウェアエンジニアにとって、マネジメントの職に就くかどうかは大きな選択です。現在ではプレイヤーのままでスタッフエンジニアといった高い職位に進むキャリアもありますが、マネージャーとしてチームを率いてこそ達成できるビジネス上の成功もあるでしょう。 ひとくちにマネージャーといっても、マネジメントの対象によって要求されるスキルに幅があります。これまでUdemyの大きなセールで講座を紹介してきた当ニュースですが、今回はソフトウェア開発組織のマネジメントに必要となるスキルにフォーカスしました。 マネージャーという仕事と学びたいスキルを紹介してくれるのは、10年以上前からPM（プロジェクト・マネージャー）などに就いてチームを牽引し、現在はヘルステックベンチャーのカケハシでEM（エンジニアリング・マネージャー）を務める小田中育生（@dora_e_m）さんです。 また記事の後半では、マネジメントに関連し
カリフォルニア州クパティーノ Appleは本日、驚くほど薄くて軽いデザインで、持ち運びやすさとパフォーマンスを次のレベルへ引き上げる、革新的な新しいiPad Proを発表しました。シルバーとスペースブラックの仕上げが用意されている新しいiPad Proは、広々とした13インチのモデルと極めて持ち運びやすい11インチのモデルの2つのサイズで提供します。どちらのサイズも、世界で最も先進的なディスプレイである、最先端のタンデムOLEDテクノロジーを採用した新しい画期的なUltra Retina XDRディスプレイを搭載し、驚くべき視覚体験を提供します。新しいiPad Proは、次世代のAppleシリコンである新しいM4チップによって実現し、パフォーマンスと機能が飛躍的に進化しています。M4はまったく新しいディスプレイエンジンを搭載し、Ultra Retina XDRディスプレイの精度、色、輝度を
「大人の数トレチャンネル」(YouTube)に私が出演した時の後編の動画があまり再生回数が伸びてないので改めて紹介をさせていただく次第である。 このブログでも以前ちらっと書いた、「将棋ソフトを開発して3000万円損した話」が出てくる。(詳しい内容については動画をご覧いただきたい) それとは関係ないのだが、動画の内容に関連して、いくつか補足しておきたいことがある。 AI界隈では、「プロ棋士 VS 将棋AI」という構図が「人間 VS AI」の縮図だと言われることが多々ある。例えば、これは「将棋AIのようにAIが人間を打ち負かしたあとは、○○○な未来になっていく」みたいな文脈で用いられる。 しかし、人間が将棋AIに抵抗してきた歴史について当事者視点で語ってあるブログや書籍はあまりに少なく、そのへんの情報がまるで伝わっていないように思う。 そこで、本記事では私が当事者視点でだらだらと書いていく。
AIの新星ニューラルネットワーク「KAN」とは？ LLMが“カンニング”して評価を盛ってた？ など重要論文5本を解説（生成AIウィークリー） | テクノエッジ TechnoEdge
2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にして紹介しているWebメディアのSeamless（シームレス）を運営し、執筆しています。 1週間分の生成AI関連論文の中から重要なものをピックアップし、解説をする連載です。第45回目は、生成AI最新論文の概要5つを紹介します。 生成AI論文ピックアップ 高精度なニューラルネットワーク・アーキテクチャ「KAN」をMITなどの研究者らが開発 1手先のトークン予測ではなく、4手先のトークンを同時に予測するモデルをMetaなどが開発 医療分野に特化したマルチモーダル大規模言語モデル「Med-Gemini」をGoogleが開発 大規模言語モデルが答えに相当するベンチマークを事前に学習し、高い評価を出していた？ AIカンニング問題を指摘した研究 一貫性の高い長編ビデオをテキストから生成するAIモデル「StoryDiffusion」 高精度なニューラ
下記のredditを日本語にしたものです。 https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1cvw3s5/my_personal_guide_for_developing_software_with_ai/?rdt=40405www.reddit.com はじめに 私は個人プロジェクトでコードを書く際、特に自動化のためのものを書く際には、AI を活用しています。この点について、人によって意見が分かれるようです。同じように AI を使っている人もいれば、AI が良いコードを書くことは不可能だと考える人もいます。私の分野の専門家の間でも同様の考え方に遭遇し、AI の使い方が人によって異なるのかもしれないと気づきました。 私自身のバックグラウンドですが、私は開発マネージャーであり、業界で長年の経験を積み、大学院でもソフトウェア開発を学んできました。です
個人的におすすめしたいFeature-Sliced Designというフロントエンドアーキテクチャ設計方法論
Feature-Sliced Designというフロントエンドアーキテクチャ設計方法論をプロジェクトに導入してみたところ、 個人的には良いと感じているので、どのような設計方法論なのか、具体的にどのような部分が良いと感じたかを紹介していきたいと思います。 Feature-Sliced Designとは？ Feature-Sliced Designは、フロントエンドアプリケーションを対象としたアーキテクチャ設計方法論です。公式サイトでは、「コードを整理するためのルールと規約の集大成」と記載されています。 Feature-Sliced Designの設計方法論 Feature-Sliced Designでは、プロジェクトはLayerで構成され、各LayerはSliceで構成され、各SliceはSegmentで構成されます。 Layer Feature-Sliced Designの第一階層をLay
なぜSQLiteはバイトコードを使うのか
以前にデータベースを自作しようとして、SQLiteのアーキテクチャを見てみたらVMだったことに疑問を感じ、それをツイートしたところ作者からリプをもらいました。 作者いわく、次のような背景があったとのことでした。 SQLiteを作った当初はデータベースエンジンのことをよく知らないがコンパイラのことをよく知っていた SQLデータベース・エンジンを書くという問題をコンパイラ構築の問題として扱うのは自然なことだった データベースエンジンのコアの部分をVMにするという発想がまったくなかったので、どんなメリットがあるのか？と気になっていました。 それを作者に聞いたら、詳細な説明ページを作ってくれました。 個人的にVMにしたことで、評価&実行のパフォーマンスは多少良くなると思うが、データベースエンジンのパフォーマンスにそれほど寄与していないんじゃないかな？って思ったりしました。 本記事はそのページについ
WebAssembly所感
WebAssemblyをちょっといじってみて思ったところをまとめてみます。 設計思想 WebAssembly/designに設計文書がまとまっています。特にHighLevelGoals.mdから読み取れるポイントは以下の4点です。 サンドボックス化された環境であること。 移植性があること。つまり、特定の実CPUアーキテクチャ等に依存しないこと。 少なくともC/C++の(十分に高速な)コンパイルターゲットとして機能すること。 安定した仕様を持つこと。 サンドボックスという観点からは、先行技術として以下のようなものが特筆に値します。 Webサンドボックス JavaScript および asm.js Javaアプレット Flash (ActionScript) NaCl, PNaCl Web以外のサンドボックス OSのユーザーランド、特にLinux userland これらのサンドボックスとの比
見えないものに着目すると上手くいく、モデリングの勘所 / invisible-driven-design
こちらのイベントの登壇発表資料です。 アーキテクチャを突き詰める Online Conference https://findy.connpass.com/event/314782/
本稿は「アーキテクチャを突き詰める Online Conference」における発表「なぜDependency Injectionなのか？ ～関心の分離と疎結合～」の登壇原稿となります。 発表時の動画アーカイブは後日公開されたタイミングでリンクを追加いたします。 また、本稿のサンプルコードとPower PointはGitHubで公開しています。 「CC BY-SA 4.0」で公開していますので、気に入っていただけたら営利目的含め、ライセンスの範囲で自由に利用していただいて問題ありません。 https://github.com/nuitsjp/WhyDependencyInjection というわけで、本稿の目指すゴールはこちら。 今日は、この場にいる皆さんが「なぜDependency Injectionを利用するのか？」ということを、理解いただくのが本日のゴールとなります。 というわけで本
NVIDIAが2024年5月15日に、経済産業省の助成や国内の主要クラウド企業との協力により、日本の生成AIインフラの構築を推進し、自国のデータを自国のAIで活用する「ソブリンAI」の基盤作りを強化していくこと発表しました。 NVIDIA to Help Elevate Japan’s Sovereign AI Efforts Through Generative AI Infrastructure Build-Out | NVIDIA Blog https://blogs.nvidia.com/blog/japan-sovereign-ai/ NVIDIA、生成AIインフラ構築をとおして日本のソブリンAIの取り組みを支援 | NVIDIAのプレスリリース https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000466.000012662.html NVIDIAは今
「Amazon Q Developer」正式サービスに。AIがAWSの専門家となり、設計、コーディング、テスト、トラブルシュートなどを支援。Freeプランも
「Amazon Q Developer」正式サービスに。AIがAWSの専門家となり、設計、コーディング、テスト、トラブルシュートなどを支援。Freeプランも Amazon Web Services（AWS）は、AWSにおける設計、コーディング、テスト、トラブルシュートなどの場面でAIが開発者を支援する新サービス「Amazon Q Developer」の正式サービス化を発表しました。 Amazon Qは昨年（2023年）に開催されたイベントAWS re:Invent 2023で発表された、AWSによる生成AIサービスです。 Amazon Qは、マイクロソフトのCopilot対抗と位置づけることができます。 Copilotが、開発者向けのGitHub Copilot、Office向けのCopilot for Microsoft 365などさまざまな分野で展開されているように、Amazon Qも
ごあいさつ はじめましての人ははじめまして、こんにちは！BASE BANK Divisionのフロントエンドエンジニアのがっちゃん（ @gatchan0807 ）です。 今回は、ここ数ヶ月の間にOIDC（OpenID Connect）という技術を使った開発を複数行い、この技術の概観を理解することができたので、OIDCの技術概要に触れつつBASE BANKの中でどのように使ったのかをご紹介しようと思います。 OIDCとは何なのか このパートでは、まずOIDCという技術について概要を紹介します。いくつかのWebページに記載されていた内容を参考にしてまとめさせて頂いているので、記事の最後に参照元のリンクを記載しておきます。 また、OIDCをはじめとした認証・認可の仕組みには様々な用語があり、自分自身も「調べれば調べるほど知らない用語が増えて、どんどんわからなくなってきた…」という経験をしたので、
さくらインターネットで活躍中の id:y_uukiを訪問 | はてな卒業生訪問企画 [#9] - Hatena Developer Blog
こんにちは、エンジニアリングマネージャーの id:onk です。 Hatena Developer Blogの連載企画「卒業生訪問インタビュー」では、創業からはてなの開発に関わってきた取締役の id:onishi、CTOの id:motemen、エンジニアリングマネージャーの id:onkが、いま会いたい元はてなスタッフを訪問してお話を伺っていきます。 id:onkが担当する第9回のゲストは、さくらインターネット株式会社の組織内研究所であるさくらインターネット研究所の上級研究員で、SRE （Site Reliability Engineering）の研究者としても活躍する id:y_uuki さんこと、坪内佑樹さんです。 2013年にはてなに新卒でWebオペレーションエンジニアとして入社後、サーバー監視サービス「Mackerel」をはじめとするサービス開発やはてなのインフラ開発・運用にSR
![さくらインターネットで活躍中の id:y_uukiを訪問 | はてな卒業生訪問企画 [#9] - Hatena Developer Blog](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/5b5961cfe7e9736ef0e88bc0290b1599481d2626/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fh%2Fhatenatech%2F20240319%2F20240319125826.jpg)
2.3k{icon} {views} 複数のLLM（GPT/Claude3）とArxivの検索APIをRAGで統合し、論文サーベイの自動生成を作りました。検索結果の前処理や、サーベイ特有のプロンプトエンジニアリングやソートが重要で、最適化手法として古くからある巡回セールスマン問題（TSP）が有効に機能しました。また、生成部分ではGPTよりClaude3の明確な有効性を確認できました。 できたもの Arxivの検索APIを使って検索拡張生成（RAG）したらサーベイを自動生成できた やっていること Arxivの検索ワードをGPT-4-Turboで生成 ArxivのAPIを叩いてヒューリスティックでフィルタリング OpenAIのEmbedding APIを叩く Embeddingに対して巡回セールスマン問題（TSP）を解いてソートをかける 論文の要旨をGPT-3.5-Turboで要約 ソートした
「Kubernetesは難しい」と感じている方におすすめの入門書『つくって、壊して、直して学ぶ Kubernetes入門』（翔泳社）。今回は本書から、実践的な知識を習得する第一歩として、Kubernetesの基礎の基礎であるPodの作り方を解説します。また、本書でどんなことが学べるのかも紹介します。 本記事は『つくって、壊して、直して学ぶ Kubernetes入門』（高橋あおい著、五十嵐綾監修）の「Chapter 3 全体像の説明」と「Chapter 4 アプリケーションをKubernetesクラスタ上につくる」から一部を抜粋したものです。掲載にあたって編集しています。 本書での学習の流れ 本書では3つのパートに分かれています。 ●Part 1：基礎的な知識と環境構築を行います。 ●Part 2：一番ページ数も多く、Kubernetesを扱ううえで大事なことを詰め込んだパートになります。本
Apple、M4チップを発表
カリフォルニア州クパティーノ Appleは本日、まったく新しいiPad Proに驚異的なパフォーマンスをもたらす最新チップ、M4を発表しました。第2世代の3ナノメートルテクノロジーを使って設計されたM4は、Appleシリコンの業界をリードする電力効率をさらに向上させ、iPad Proの驚くほど薄いデザインを実現するシステムオンチップ（SoC）です。このチップはまた、iPad Proの画期的なUltra Retina XDRディスプレイの驚くべき精度、色、輝度を実現する、まったく新しいディスプレイエンジンを搭載しています。新しいCPUは最大10コアを搭載し、新しい10コアGPUは、M3で導入された次世代GPUアーキテクチャをもとに設計され、Dynamic Caching、ハードウェアアクセラレーテッドレイトレーシング、ハードウェアアクセラレーテッドメッシュシェーディングを初めてiPadで利用
CQRS設計パターンをモダナイズする
CQRSとは CQRS（Command Query Responsibility Segregation、コマンド・クエリ責務分離）は、ソフトウェアアーキテクチャパターンの一つで、つまりシステムのコマンド部分をクエリ部分から分離します。基本的な考え方は、データの書き込み操作（コマンド）と読み取り操作（クエリ）を異なるモデルで扱うことです。これにより、スケーラビリティ/パフォーマンス/セキュリティの観点で柔軟な設計が可能となり、クエリ要件に合わせて最適化が実現できます。 CQRSの基本構成としては、 コマンドモデル（書き込みモデル）：データの作成、更新、削除といった書き込み操作を担当します。このモデルは、データの整合性と一貫性を確保するために最適化されています。 クエリモデル（読み取りモデル）：データの読み取り操作を担当します。このモデルは、クエリのパフォーマンスを最大化するために最適化され
こんにちは。iOSの日本語入力アプリである「azooKey」を開発しているMiwaです。 azooKeyは最近macOS版の開発が進んでいます。このazooKey on macOSに、完全にローカルで動作するニューラルかな漢字変換エンジンである「Zenzai」を開発し、搭載します。この記事ではZenzaiの技術を解説します。 Zenzaiを搭載したazooKey on macOSは現在アルファ版としてリリースしています。macOSをご利用の方はぜひ入れて試してみてください！ Zenzaiの概要 日本語入力に欠かせないかな漢字変換ですが、その歴史は長く、50年にも及びます。この間様々なアルゴリズムが提案され利用されてきましたが、近年の技術開発はやや落ち着きつつあります。オープンソースのかな漢字変換ソフトウェアで今でも広く利用されているものは数えるほどしかありません。 クローズドソースのシステ
はじめに よくQiitaでおすすめアプリとかの記事を見かけますが 逆に使わなくなったアプリの紹介記事ってなくね？ と思い今その勢いで本記事を書き進めています。需要があるかはしーらないっ。 本記事では、今年で4年目のエンジニアが作業効率を追い求める中で淘汰されていったアプリたちを紹介します。 ちなみに当方Macユーザです。 エディタ Visual Studio Code 3年目くらいまでは結構使ってました。 settings.jsonやkeybindings.jsonをdotfilesで管理してみたいなこともするくらいには使ってました。 が、何かのタイミングでvimに興味を持ち、vimを使いはじめてから徐々に使わなくなってゆきました。 vimに興味を持った最初の頃はVSCの拡張でvimがあったので、それを使ってました。 VSCでvimの操作を再現できる拡張です。 しかし vimと言えば学習コ
この本の概要 本書はCI/CDの設計や運用について，GitHubを使ってハンズオン形式で学ぶ書籍です。GitHub Actionsの基本構文からスタートし，テスト・静的解析・リリース・コンテナデプロイなどを実際に自動化していきます。あわせてDependabot・OpenID Connect・継続的なセキュリティ改善・GitHub Appsのような，実運用に欠かせないプラクティスも多数習得します。 実装しながら設計や運用の考え方を学ぶことで，品質の高いソフトウェアをすばやく届けるスキルが身につきます。GitHubを利用しているなら，ぜひ手元に置いておきたい一冊です。 こんな方におすすめ GitHubは使っているけれど，プルリクエストぐらいしか利用していない CI/CDというキーワードは知っているけれど，自分で設計したことはない GitHub Actionsには触れているけれど，正直雰囲気で運
Self-hosted GitHub Actions runners in AWS CodeBuild を試す
CodeBuild プロジェクトを使用して Webhook を設定し、GitHub ACtions ワークフローの yaml を更新して CodeBuild マシン上でホストされているセルフホストランナーを使用できる GitHub への認証は PAT か OAuth App を使う まとめというかわかったこと ※間違ってることや、こうすればいいよなどがあったらコメントください。 良かった点 セットアップは楽 ephemeral である 起動時間は EC2、Lambda 共に 1 分程度だった 個人的には十分速い マネージドイメージに加えて Docker カスタムイメージを指定可能 jobs.<job_id>.runs-on に -<image>-<image-version>-<instance-size> を追記すると、設定不要で様々なアーキテクチャのイメージを使える jobs.<job
Domain Event
目次 概要 この記事の内容 対象読者 注意事項 前提知識 定義 用途 モデリング 不変性 独立性 汎用情報 個別の情報 Versioning 実装 前提 フレームワーク Domain Eventの処理 型定義 interface DomainEventEnvelope Enum Domain Eventの内部通知 staticなEvent Publisherを用意してAggregateがPublisherを呼び出す 実装例 AggregateのCommandの返り値としてDomain Eventを返す 実装例 Aggregateで保持してGetterで取り出す 実装例 永続化と外部通知 要件 永続化 外部通知 まとめ 参考文献 概要 この記事の内容 Domain Eventは非常にシンプルな概念かつ強力なモデリングパターンです。 モデリングにおいては直感的に扱うことが可能ですが、実装をする
はじめに 本書『Observability Engineering』は、複雑化の一途をたどる現代のソフトウェアシステムに立ち向かうための、強力な武器となる一冊であり本稿はその読書感想文です。Observability Engineering を今から知りたい方はもちろん、Observability Engineering の基礎を改めて学びたい方もぜひお読みください。この記事もかなりの長さになるので普通に書籍を読んだほうがいいかもです learning.oreilly.com 「Observability:可観測性」という言葉は、近年ソフトウェアエンジニアリングの世界で大きな注目を集めています。しかし、その概念の本質を理解し、実践に移すことは容易ではありません。 本書は、そのオブザーバビリティについて、その基本的な考え方から、具体的な実装方法、そして組織への適用まで、幅広くかつ深く解説して
LLMプロダクト開発者がMac Studioを買ってローカルLLMを触るべき理由という記事を書きました。 mutaguchiさんのツイートを見て、LLMプロダクトの開発とはどういうものなのかを知らない人も多いのかなと気づいたので、そこらへんを記事として書いてみます。 https://t.co/4WvjuuoGnC 「LLMプロダクト開発者がMac Studioを買ってローカルLLMを触るべき理由」の記事のはてブコメント見てたんだけど、ほとんど理解されてなかったのが興味深い。 ・プロプライエタリなLLMでは、ランニングコストが嵩み、これを利用したサービスは成立しづらい… — mutaguchi (@mutaguchi) April 24, 2024 商用LLM APIとローカルLLMって使い方が全然違う気がしてる。 商用LLM APIって、機微情報を送らないこと、規約違反テキストを送らないこ
コードなしでWeb3コンテンツなどを開発することができるプラットフォーム・thirdwebの創設者であるadammaj氏が、「経験なしで2週間でゼロからGPUを構築した」と報告しています。 I've spent the past ~2 weeks building a GPU from scratch with no prior experience. It was way harder than I expected. Progress tracker in thread (coolest stuff at the end)👇 pic.twitter.com/VDJHnaIheb— adammaj (@MajmudarAdam) ◆ステップ1：GPUアーキテクチャの基礎を学ぶ adammaj氏はまず、最新のGPUがアーキテクチャレベルでどのように機能しているのかを理解しようとしたそうで
基幹システム運用安定化のアプローチ戦略~困難から見つけた解決の糸口~ - MonotaRO Tech Blog
こんにちは。コアシステムエンジニアリング部門 商品ドメイングループの流川です。当グループでは商品情報管理基盤の開発・運用を担当しています。 突然ですが、システム刷新後にトラブルが頻発し、頭を抱えたことはありませんか？ 慣れ親しんだシステムをいつまでも使い続けたいですよね。社会背景や事業成長と共にシステム刷新を行わなければならない時は必ず来てしまいます。刷新に関わることも大変ですが、本当に大変だったのは運用後だったことを痛感しました。刷新を行うと運用方法も同時に変わってしまい、トラブルが起きがちです。今回は商品点数約2200万点を支えるモノタロウの商品情報管理基盤を刷新した際の経験をもとに、どう解決したのか、その手引きをご提供します。 商品情報管理基盤の刷新背景 刷新後のシステム概要図 導入後にトラブルが頻発！ 当時の運用担当者の心境とその背景から得た改善ヒント 解決に向けてのアプローチ ポ
リクルートが『スタディサプリ』で Amazon Aurora Serverless v2 を採用。コストを最適化しつつ Aurora の管理工数を大幅削減 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ リクルートが『スタディサプリ』で Amazon Aurora Serverless v2 を採用。コストを最適化しつつ Aurora の管理工数を大幅削減 株式会社リクルートは、日本国内のHR・販促事業及びグローバル斡旋・販促事業をおこなう事業会社です。リクルートでは、『スタディサプリ』というスマートフォンアプリ、パソコンで利用可能なオンライン学習サービスのデータベースとして Amazon Aurora PostgreSQL を採用しています。 2023 年 5 月にこの Aurora PostgreSQL を Aurora Serverless v2 に変更しました。採用検討から 1.5 ヶ月と短期間で導入を決定しましたが、入念な検証の結果 Aurora の運用負荷を大幅に削減し、サービスの安定運用も実現しています。本ブログは、『スタディサ
20240522 Findy主催「アーキテクチャを突き詰める」登壇資料 イベントストーミング、ドメインモデリング、CQRS+Event Sourcing
サイバーセキュリティチームでマネージャーをしている岡地と申します。本記事では、いま話題（！？）の脅威モデリングを参考に実施した、社内のセキュリティリスク分析について紹介させて頂きます。 サイバーセキュリティチームについて 私は2022年12月にウェルスナビにジョインし、2023年はコーポレートIT部門でセキュリティ担当として従事してきました。2024年1月からサイバーセキュリティチームとして独立し、チーム戦略の策定から始めているのですが、その中で改めて感じたのが、自社のリスク認識の解像度が不十分だということです。別の表現でいうと、自社のセキュリティのカタチがいまいちわからない状態でした。 この段階でも、過去からの経緯で認識できている課題や昨今のトレンドを踏まえた計画の策定も可能ではあるのですが、より精度の高い戦略を立てるためには、自社環境に対する解像度を上げる必要があると感じました。 自社
こんにちは、2024/3/18 からファインディに入社した本田です。 ファインディでは、Findy Team+ という、エンジニア組織の開発生産性を可視化し、開発チームやエンジニアリングメンバーのパフォーマンスを最大化するためのサービスの開発に携わっています。 今回は、入社して一ヶ月ちょっとが経ったので、入社して新メンバーとしていいなと思ったことをご紹介したいと思います。 オンボーディングがわかりやすい 入社すると初めにオンボーディング用 Issue が作成、アサインされていて、いつまでにどういうことができるようになっているために何をしてくのか、というのが一通りまとまっていて、すごいわかりやすかったです。 オンボーディング用 Issue には、次のようなことが記載されています。 新メンバーがキャッチアップすべき事項の一覧 環境構築手順や必要なツールのセットアップ手順、設定項目など コーディ
1つの大きなLLM（大規模言語モデル）を複数のGPUで力を合わせて動かそう | IIJ Engineers Blog
地方拠点の一つ、九州支社に所属しています。サーバ・ストレージを中心としたSI業務に携わってましたが、現在は技術探索・深堀業務を中心に対応しています。 2018年に難病を患ったことにより、定期的に入退院を繰り返しつつ、2023年には男性更年期障害の発症をきっかけに、トランスジェンダーとしての道を歩み始めてます。 LLM群雄割拠の時代 昨今、ローカルGPUで駆動できるようなLLM（大規模言語モデル）もかなり増えてきて、キャッチコピー的に「ついに我が家にもGPT-4が！」とか言われるようになってまいりました。パラメータ規模で言えば70億～130億(7B-13B)パラメータ、700億(70B)パラメータ、1400億(140B)パラメータあたりのモデルが活発にリリースされているように見受けられます。 大きなモデルをGPU寄せ集めしつつ遊びたい！ しかしながら、コンシュマー向けのGPUにおいては、7B
マイクロサービス化するならリビルドで！ビジネスロジックをGoで書き直してわかったこと - MonotaRO Tech Blog
この記事では モノタロウがGoとprotobufで進める爆速マイクロサービス開発とそれを支えるプロセス - MonotaRO Tech Blog のうち、主にアーキテクチャにおける詳細について紹介します。 自己紹介 マイクロサービス化について 課題を認識する スコープと技術選定 ゴールイメージを共有する 既存コードから分かった問題点 曖昧なデータ構造 処理フローの混在 アドホックなデータ取得 効果的な改善を行う 処理フローを分割する N+1問題とロジックの独立性を考慮した設計 安全に移行する 実行時のデータを取る 新旧比較による検証 まとめ 自己紹介 藤本 洋一 プラットフォームエンジニアリング部門 CTO-Officeグループ AVLチーム 楽天、SaaSベンチャーを経て、モノタロウに入社してマイクロサービス化にとりくむエンジニアの話 2019年5月入社。商品検索基盤のマイクロサービスと
Mackerel で行った障害対応演習を紹介します - Hatena Developer Blog
こんにちは、Mackerel チーム SRE の id:heleeen です。 この記事は、はてなの SRE が毎月交代で書いている SRE 連載の4月号で、先月分は id:taxintt さんのサービスの一般公開前からSLI/SLOと向き合うです。 今回は、先日 Mackerel チームで行った障害対応演習で実施した内容と、どのような学びを得たかについて紹介します。 本番障害はできればなくしたいものですが、すべての障害を完全になくし可用性を100%にするのはとても困難です。そのため、障害が発生したときの影響範囲を小さくする仕組みを導入したり、ロールバックを素早く行えるようにしておくなど、影響を抑えるための取り組みが必要になります。 Mackerel では、その一環として、障害対応時のオペレーションの確認やバックアップからの復旧が行えるかの検証などの起きてしまった障害を素早く収束させたり、
初期のPCでは必須だったのに、今では存在しないコネクターとI/Fの代表例がキーボードで、これにマウスが続く格好だろうか。もっともこれアーキテクチャーによっていろいろ違うのだが、今回はIBM-PC系列の話である(Macintoshはまた異なるし、日本のPC-98シリーズもいろいろ異なる)。 DINコネクターを採用した IBM-PC標準装備のキーボード 初代のIBM-PC(IBM Model 5150)の場合、ユーザー入力デバイスはキーボードのみだった。まだマウスはこの時点で世間的には普及していない("Mouse"と名付けられたデバイスそのものは1965年に、Douglas Engelbart博士によって発明されている)が、これがPCの世界に入ってきたのは1985年にMicrosoftが初代のMicrosoft Mouseを発売してからだったと記憶している。 というわけで最初のIBM-PCには
新型 iPad Proを忘れて、純粋にSoCとしてのM4と「その先」について考えてみる（本田雅一） | テクノエッジ TechnoEdge
実際、OLEDを採用したノートPCなどの評判をチェックしてみて欲しい。いずれも消費電力の大きさに悩まされている。 しかし、新型iPad Proが過去のアップル製品の中で最も薄い製品として 登場したことは、OLED採用において消費電力が問題にならなかったことを示す。 その理由となっているのがタンデムスタック構造のOLEDだ。 写真：iPod nanoより薄いM4 iPad Pro タンデムスタック構造は決して最新のアイデアではなく、以前からテレビ向けなどで試されてきた技術だ。 ただし、構造的には2枚のOLEDパネルが重ね合わされたようになっているため、2つのプレーンを同期させて駆動する特別なディスプレイ回路が必要となる。M4にはこの新しいディスプレイ回路が搭載されている。 写真：M4のディスプレイエンジンはタンデムOLEDをサポートする これによりアップルがXDRと呼ぶ拡張ダイナミックレンジ
誕生して48年、長く愛された8ビットCPU「Z80」。いよいよ、生産が終了されるらしい。今も組み込み系システムなどで利用されているというが、Z80がなくなっても問題ないのだろうか。 「Z80」と聞くと、懐かしく感じる人もいることだろう。1970年代後半から1980年代にかけて、当時主流だった8ビットコンピュータの多くでCPUにZ80が採用された。 一部は互換チップではあったものの、国産PCでいうと「PC-6001」「PCｰ8001」「MZｰ80K」「MSXシリーズ」など、多くのZ80搭載機種が存在した。個人向けコンピュータ以外にも、ゲーム機や音楽機器など電子製品に幅広く採用されている。 そんなZ80の生産がついに終了するという。いやいや、「まだ、生産されていたの？」と思う人もいるだろう。2024年となった今も組み込みシステムなどさまざまな機器での需要があるというが、今も必要とする業界に影響
生成AI（人工知能）を含む最新のAI研究動向を知るため、世界中の研究者やエンジニアが参照しているのが、論文速報サイト「arXiv（アーカイブ）」である。米OpenAI（オープンAI）や米Google（グーグル）などAI開発を主導するIT企業の多くが、研究成果をarXivに競って投稿している。 そんなarXivの投稿論文から、2024年4月（1日～30日）にSNSのX（旧Twitter）で多く言及されたAI分野の注目論文を紹介する。調査には米Meltwater（メルトウォーター）のSNS分析ツールを利用した。対象はXの全世界のオリジナル投稿、コメント、再投稿、引用投稿である。調査は、日経BPが2024年1月に新設したAI・データラボの活動の一環として実施した。 「GPT2」に再び脚光？スケーリング則の論文 最初に取り上げるのが、大規模言語モデル（LLM）のスケーリング則に関する論文「Phys
自作のRubyの動的解析ツールを使って、モジュラーモノリスの境界を試行錯誤している話 - SmartHR Tech Blog
DPE(Developer Productivity Engineering)ユニットに所属している、alpaca-tcです。 最近モジュラーモノリス化を進めるためにRuby動的解析ツールを作ったので、その話をします。 📝 私事ですが、新潟の佐渡島に移住しました。新潟や佐渡島のRubyistの方がいらっしゃいましたら、ぜひRubyKaigiでお友達になってください！ SmartHRではRailsのモジュラーモノリス化を検討をしているよ Railsにおける「モジュラーモノリス」は、アプリケーションを拡張性のある構造にするために、単一プロセスでモノリスアプリケーションを区分されたサブセット(モジュール)に分割するアーキテクチャのことです。 SmartHRでは、コード量が多いプロダクトでモジュラーモノリス化を進めています。 すでに新規機能の開発では導入されていますが、既存コードのモジュラーモノ
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Apple、M4チップを搭載した美しく新しいiPad ProとApple Pencil Proを発表
将棋ソフトを開発して3000万円損した話 | やねうら王 公式サイト
AI を活用したソフトウェア開発のための個人的ガイド - Sun wood AI labs.2
なぜDependency Injectionなのか？ ～関心の分離と疎結合～
NVIDIA主導で日本が「ソブリンAI」先進国に、AI立国に必須とNVIDIAが提唱するソブリンAIとは一体何なのか？
OIDCって何なんだー？から、実際に使うまで - BASEプロダクトチームブログ
Arxiv RAGによる論文サーベイの自動生成 | Shikoan's ML Blog
Kubernetes使いになるためにPodをつくってみる 『つくって、壊して、直して学ぶ Kubernetes入門』より
ニューラルかな漢字変換エンジン「Zenzai」をazooKey on macOSに搭載します
【作業効率化】4年目エンジニアが「使わなくなった」アプリを供養する - Qiita
GitHub CI/CD実践ガイド ――持続可能なソフトウェア開発を支えるGitHub Actionsの設計と運用
もう一度読むObservability Engineering - じゃあ、おうちで学べる
LLMプロダクト開発とはどういうものなのか？｜erukiti
「ゼロからGPU開発」に経験なし＆わずか2週間で成功した猛者が登場
ビジネスの構造をアーキテクチャに落とし込みソフトウェアに可変性を注入する
脅威モデリングを参考に、社内全体のセキュリティリスク可視化を試みた話
ファインディにエンジニアとして入社していいなと思ったこと3選 - Findy Tech Blog
キーボードとマウスをつなぐDINおよびPS/2コネクター 消え去ったI/F史 (1/3)
さよなら、8ビットCPU「Z80」：757th Lap
生成AI業界は「GPT2」で騒然、RAGは実用化へ新手法が続々