『ルールズ・オブ・プログラミング』を読んだ #iknowtherulesjp - Don't Repeat Yourself
Ghost of Tsushimaなどを作った会社の人が書いた本です。ゲーム開発におけるコードを書く際の教訓を整理し、改めて示し直したいい一冊だったと思います。大事なことですが、著者は決して「このルールを絶対使え」と言っているのではなくて、そもそもまず会社の製品の特性上、このようなルールを敷いておくと品質や生産性を高く保てたという前提があり、その前提を元に「ルールを選び取って自分たちのコーディング哲学を構築しよう」と推奨しています。 ルールズ・オブ・プログラミング ―より良いコードを書くための21のルール 作者:Chris Zimmermanオーム社Amazon この手の本では『リーダブルコード』がよく薦められる傾向にあると思います。私にとってもリーダブルコードは確かに駆け出しの頃すごく役に立った記憶はあるのですが（もう10年くらい前に読んだので正直忘れた）、そこから知識がアップデートされ
このスライドでは、ドメイン駆動設計の手法を用いて、 モデリングで機能性を高め、 アーキテクチャと実装パターンで保守性を高める方法を紹介します。 ドメイン駆動設計のモデリング手法として、シンプルな4つの図でモデリングできる"sudoモデリング"の事例を紹介し、それをコードに落とし込むためにどのようなアーキテクチャが必要かを解説します。 # 関連資料 ドメイン駆動設計 サンプルコード&FAQ https://little-hands.booth.pm/items/3363104 今回の内容はこちらからの抜粋です。DDDに関して頻出の質問に、多くのサンプルコードを交えて回答した解説書です。 モデリング、集約の実装、テストについても具体例を交えて解説しています。 ## 実装方法に関しての解説動画 10分でわかるドメインモデルをコードに落とす方法 https://www.youtube.com/wa
こんにちは、Azure Identity サポート チームの 川里 です。 本記事は、2024 年 5 月 1 日に米国の Microsoft Entra (Azure AD) Blog で公開された Announcing General Availability of Microsoft Entra External ID - Microsoft Community Hub を意訳したものになります。ご不明点等ございましたらサポート チームまでお問い合わせください。 次世代の顧客 ID アクセス管理 (CIAM: Customer Identity Access Management) 機能を実現する開発者向けソリューションである「Microsoft Entra External ID」が 5 月 15 日から一般公開 (GA) されたこと をお知らせします。External ID では
技術書典#16向けに 「The Cloud Run (Google Cloudコンテナ設計本)」を執筆しました - How elegant the tech world is...!
はじめに お久しぶりです。iselegantです。 今日は技術書典#16向けに執筆した「The Cloud Run」本の紹介をさせてください。 今回のテーマは「Google Cloud」です！ 特に、コンテナサービスとして代表的な「Cloud Run」のアーキテクチャ設計をテーマに執筆しました。 techbookfest.org これまで、「クラウドネイティブシリーズ」と称して3冊執筆してきましたが、その第4弾の位置付けになります。 いつもであれば、わりとゆるくかわいい感じの表紙でしたが、今回は「ちょっと本気でCloud Runに向きあって、読者のみなさまに価値を届けようか」とのコンセプトなので、本気度を表現するためにシリアスな表紙を作成いただきました。 今回の書籍のコンセプト 僕たちが今回の書籍を執筆する際、2つのコンセプトを大切にしています。 実務に通用する学びを届ける とにかく楽しく
最近アーキテクトなるお仕事になったようなので、コードやアーキテクチャ関連の本を読み漁っています。何冊か読んでいるんですが、まずは最近Kent Beckが出版した『Tidy First?』の話を書きたいと思います。 Tidy First? (English Edition) 作者:Beck, KentO'Reilly MediaAmazon パート1: Tydings 「Tidy」というと、USでは一時期からコンマリが大流行りしているようで、「Kondo」がそもそも動詞化していたりするなど一大ブームとなっている（た）ようです。コンマリといえばそう、「お片付け」なんですが、なんとなくここから着想を得ているのかなと思います。Netflixでも「Tidying Up with Marie Kondo」という番組が作られていたくらいです。 Tidyingは「片付け」ないしは「整理整頓」あたりで訳せそ
アーキテクチャを突き詰める Online Conferenceにて発表
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
モダンフロントエンドの境界線(2024年春)
あなたのモダンフロントエンドはどこから？ モダンフロントエンドとは、最新の技術とトレンドを取り入れた開発手法を指します。しかし、「モダン」とは一体どこから始まるのでしょう？Reactを使っていたら？クラウド上にHostingしていたら？最新のNextJSじゃないとダメ？人によって意見が分かれると思います。この記事では、2024年春時点で、どういう点を満たしていれば「モダン」なフロントエンドと言えるのか、自分なりにまとめています。 AltJS：TypeScriptによる静的型付け JavaScriptの柔軟性は開発者に多くの自由を与えますが、その自由が時にバグや予期しない動作を引き起こすこともあります。これに対して、TypeScript（TS）は静的型付けを導入することで、コードの信頼性とメンテナンス性を大幅に向上させる言語として、AltJSの地位を確立しています。 10年前、2014年頃の
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
スライド概要 Findyさんのイベント「アーキテクチャを突き詰める Online Conference」のLT登壇資料です。
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
大きな泥団子に立ち向かう
「アーキテクチャを突き詰める」Online Conference 2024年5月22日 ①大きな泥団子問題 ②銀の弾丸 関心の分離 ③関心の分離の枠組み（計算、アクション、アダプター） ④計算を分離する実践技法 ⑤関心の分離：その他の実践技法
コンパウンドプロダクト開発の質とスピードを支える Protobuf と Connect #アーキテクチャ_findy / Boosting Compound Product Development Efficiency with Protobuf and Connect
2024-05-22 アーキテクチャを突き詰める Online Conference https://findy.connpass.com/event/314782/ ■ 参考URL - コンパウンドスタートアップというLayerXの挑戦｜福島良典 | LayerX - https://comemo.nikkei.com/n/n7332c93f50c7 - ビジネスドメインの拡大を実現する バクラクシリーズでのモノレポ開発 - Speaker Deck - https://speakerdeck.com/layerx/bakuraku-devsumi-2024-yyoshiki41 - Connect - https://connectrpc.com/ - gRPC - https://grpc.io/ - Protocol Buffers によるプロダクト開発のススメ - API 開発の
「アーキテクチャを突き詰める Online Conference」にてお話した内容です。 CQRS+ESについてナラティブにしゃべるためのスライドなので、特に前半部分はわかりづらいかと思います。 ご了承ください。 ◆ URL Twitter: https://twitter.com/nrslib イベント：https://findy.connpass.com/event/314782/ 実践PUB/SUBマイクロサービス：https://www.youtube.com/watch?v=gejnwpvsWJE
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/
調査会社Omdiaは2024年5月16日（英国時間）、RISC-Vプロセッサが2030年までに、世界市場のほぼ4分の1を占めるようになるとの見通しを明らかにした。 オープン標準の命令セットアーキテクチャ（ISA）であるRISC-Vは、産業分野で最も多く使用されていくが、車載向けの出荷が急速に成長すると予測されている。またAI（人工知能）の台頭も、RISC-Vの継続的な普及拡大に寄与しているという。 関連記事 エッジAIに対応するRISC-Vの開発が進む？ 2030年までに1億2900万個を出荷 ABI Research 調査会社ABI Researchは、RISC-Vの市場動向分析レポートを公開した。エッジAIワークロードの増加に伴い、2030年までにRISC-Vの出荷個数が1億2900万個に達すると予測している。 第284回 社会を支えるパワー半導体メーカーの再編にルネサスが参入？ で、
【訃報】ミニコンピューターの父ゴードン・ベル氏死去
デジタル・イクイップメント・コーポレーション(DEC)でコンピューターの設計を手がけ、1960年代のミニコンピューター産業の形成を促したコンピューター技術者のゴードン・ベル氏が、2024年5月17日に89歳で亡くなりました。遺族によると、死因は肺炎であったとのことです。 C. Gordon Bell, Creator of a Personal Computer Prototype, Dies at 89 - The New York Times https://www.nytimes.com/2024/05/21/technology/c-gordon-bell-dead.html Gordon Bell, an architect of our digital age, dies at age 89 | Ars Technica https://arstechnica.com/gadg
2024年4月16日（現地時間）、AI and Data Foundationは企業向けオープンソースAIの標準化を目指し、最新のサンドボックス構築プロジェクトを進行中だと発表した（注1）。 企業のAI戦略を推進するオープンソースAIに潜むリスク 「Open Platform for Enterprise AI」（OPEA）と名付けられたこのプロジェクトの目標は、アーキテクチャの設計図やフレームワーク、評価基準を作成することであり、これにより企業は生成AIシステムのパフォーマンスや機能、信頼性、企業レベルでの即応性を評価できる。 VMwareやIntel、Red Hat、Hugging FaceがOPEAのリーダーを務めており、関心のある他の組織や個人も同プロジェクトに参加できる（注2）。 オープンソース技術は企業向けの分野では試行錯誤が繰り返されているが、新しい技術であるAIの分野では、
ZOZOTOWNアプリのレガシーAPIリプレイスの道のり 〜チームでの挑戦〜 - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは、ZOZOTOWN開発本部アプリバックエンドブロックの髙井です。 私達のチームでは、レガシーとなっているZOZOTOWNアプリ用API（以下、レガシーAPIと呼ぶ）のリプレイスに2023年から着手しています。リプレイス対象となるレガシーAPIは規模が大きいので、フェーズで区切り、段階的にリプレイスを進めています。区切られた各フェーズは、フェーズ1、フェーズ2といった形で呼び分けており、フェーズごとにリプレイス対象とするエンドポイントを設定しています。一方で、事業案件や他マイクロサービスのリプレイスが並行して行われるため、フェーズごとにリプレイス計画を柔軟に調整してきました。 本記事ではレガシーAPIのリプレイスについて、フェーズ3までを担当者が背景と課題を踏まえつつ紹介していきます。 目次 はじめに 目次 背景 フェーズ1 課題 1. リプレイス先APIの開発が初めて
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
AlphaFold3の中身の日本語解説
AlphaFold3の中身の日本語解説 2024年5月21日 佐藤 悠輝、古井 海里、大上 雅史（東京工業大学 情報理工学院） ⚠ 本記事で引用しているAlphaFold3論文[1]の図および表は、Springer Natureより著者らにpersonal, non-exclusive, non-transferable, non-sublicensable, revocable, world-wide Licenseが付与されています。これらの図および表の二次利用を禁止します。 1. はじめに AlphaFold3[1:1]は、2024年にGoogle DeepMindとIsomorphic Labsによって共同開発された最新のタンパク質構造予測モデルです。2021年に発表された前バージョンに相当するAlphaFold2[2]ではアミノ酸配列からタンパク質の立体構造を予測する問題を扱って
Amazon Web Services ブログ Amazon Aurora MySQL3におけるバイナリログの最適化 本記事は、2024年5月17日に公開された Binary logging optimizations in Amazon Aurora MySQL version 3 を翻訳したものです。 MySQLのバイナリログ(binlog)は、MySQLサーバ上のデータベースの変更を”イベント”と呼ばれる論理フォーマットでキャプチャするために使用されます。これらのデータベース変更には、DCL(CREATE USERやGRANTなど)、DDL(CREATE TABLE、ALTER TABLEなど)、DML(INSERT、UPDATE、DELETEなど)が含まれます。そのような変更がMySQLでコミットされると、サーバは 2-phase commit(2PC)を用いてトランザクションのバ
ユスフ メディ (Yusuf Mehdi) エグゼクティブ バイス プレジデント 兼 コンシューマー チーフ マーケティング オフィサー ※本ブログは、米国時間 5 月 20 日に公開された “Introducing Copilot+ PCs” の抄訳を基に掲載しています。 マイクロソフトのイベントの基調講演のオンデマンド録画が、米国時間 5 月 20 日午後 2 時に公開される予定です。公開時点で、本ブログ記事のリンクの更新が行われます。 本日、マイクロソフトの新しいキャンパスで開催された特別なイベントにおいて、AI のために設計された新しいカテゴリーの Windows PC である Copilot+ PC (コパイロットプラス ピーシー) を世界に向けて紹介しました。 Copilot+ PC は、これまでで最も高速でインテリジェントな Windows PC です。驚異的な 40 TOP
Microsoftが「Copilot+ PC」発表、Armプロセッサ「Snapdragon X Elite」搭載でAIをローカル実行できる
Microsoftが、Windows 11に標準搭載されるAIアシスタント「Copilot」をはじめとするAIの実行に適したPC「Copilot+ PC」を発表しました。Copilot+ PCはMicrosoft Surfaceブランドだけではなく、Acer・ASUS・Dell・HP・Lenovo・SamsungといったPCメーカーからも登場する予定です。 Introducing Copilot+ PCs - The Official Microsoft Blog https://blogs.microsoft.com/blog/2024/05/20/introducing-copilot-pcs/ Copilot+ PCs を購入する | Microsoft https://www.microsoft.com/ja-jp/windows/copilot-plus-pcs Snapdrag
AI対応“Copilot+ PC”でArm搭載の新「Surface Pro／Laptop」 「M3 MacBook Airより高速」とうたう性能と価格は？ 要点まとめ
AI対応“Copilot+ PC”でArm搭載の新「Surface Pro／Laptop」 「M3 MacBook Airより高速」とうたう性能と価格は？ 要点まとめ（1/3 ページ） 米Microsoftが5月20日（米国時間）に発表した、新しい「Surface Pro」（第11世代）と「Surface Laptop」（第7世代）。いずれも米QualcommのArmアーキテクチャSoC「Snapdragon X Plus」「Snapdragon X Elite」を搭載し、特にSnapdragon X Elite搭載のSurface Laptopは米AppleのM3搭載MacBook Airよりも高速とMicrosoftはうたっている。 この記事では、Surface ProとSurface Laptopのコンセプトや詳しいスペックについて見ていこう。
PC各社、AIチップとArm搭載「Copilot+ PC」を一斉発表 新Surfaceは「M3 MacBook Airより高速」
PC各社、AIチップとArm搭載「Copilot+ PC」を一斉発表 新Surfaceは「M3 MacBook Airより高速」 Windows PCメーカー各社がMicrosoftを筆頭に、高いAI実行性能を持つ「Copilot+ PC」で攻勢に出た。 米Microsoftは5月20日（米国時間）、同社のAIアシスタント「Copilot」などAIの実行に適したWindows PCカテゴリとして「Copilot+ PC」を新設した。同社のPCブランド「Surface」からは、Armチップである米QualcommのSnapdragon X Plus／Eliteを搭載する「Surface Pro」「Surface Laptop」が登場するほか、台湾Acer、台湾ASUS、米Dell、米HP、米Lenovo、韓国Samsung ElectronicsもSnapdragon搭載のCopilot+P
はじめに大規模言語モデル（LLM）だけを念頭に規制を考えると足元をすくわれるのではないか。LLMだけではおそらく汎用人工知能（AGI）ましてや超知能（ASI）（以下、特に区別せずAGIとする）にはたどり着けない。LLMの過熱が落ち着くと、AGIを目指したブレイクスルーを狙う研究に多くの研究者がシフトしていくはずだ（もちろんLLMの上に成り立つブレイクスルーの可能性も依然あるとは思うけど）。そして、それなりの投資をしても簡単な道ではないと明らかになってくるのではないか。このとき、AIに対する世間の期待はどう変化するのか、どのような資金の流れになるのか、AI安全に対する思想が変化するのか。 AI規制の有効性とその限界多くの国が計算資源に対して制限をかけてAIを規制しようとしているが、これが有効なのは、細かな工夫を二の次にモデルとデータの規模を大きくしていけばよいという現行のパラダイムに限られる
OpenAIのGPT-4のアーキテクチャへの仮説：Mixture Of Experts(MoE)による拡張性の高いLLM｜鈴木いっぺい (Ippei Suzuki)
OpenAI社のGPT-4は、従来のGPT-3, GPT-2.5と比較して巨大な言語モデル持ち、パラメタ数でいうと1,750億〜2,800億個、とされています。これはデータ量で言うと45GBに及びます（従来のGPT-3はその1／3近くの17GB）。データ量が多くなった分、精度や正確性は高くなったと評価されてますが、ハルシネーションによる間違った回答の比率が少なくなったかと言うと そうでも無い、と言う意見も多いし、人間の思考の様な推論（reasoning）がまだ十分にできない、と言うことも根本的な課題です。 AIシステムのパラメタが巨大化する最大の課題は、それをトレーニングするためのコストが著しく高くなってしまう、という事。この辺のスタディはかなりされていると思いますが、この課題を解決する方法の一つとして、MoE (Mixture of Experts) アーキテクチャ、と呼ばれるニューラル
通信ベンチャーのフリービットと、藤田学園大学を運営する藤田学園は2024年5月20日、医療データの管理・活用に関する共同研究を進める基本合意書を締結したと発表した。フリービットが持つWeb3技術と日本最大規模の医療ビッグデータを持つ藤田学園のノウハウを持ち寄り、信頼性や安全性を確保したデータ管理の技術を確立する。 共同研究には藤田医科大学にあるヘルスケアデータアーキテクチャーセンターが参加する。フリービットが運用するイーサリアム互換のブロックチェーンを使い、約150万件の医療データを持つ藤田医科大学病院のノウハウを生かし、分散型で信頼性を保った医療データを収集・管理できるデータ基盤を開発する。個人を認証する仕組みとしてマイナンバーカードも活用する。 2者が共同研究する医療データ基盤は、特定サービスに依存せずにデータの信頼性や安全なやり取りを確保する「Trusted Web」の考え方に基づい
RubyKaigi 2024 でスーファミと mruby/c について発表しました | Wantedly Engineer Blog
ウォンテッドリーでエンジニアをしている @gedorinku です。5/15から5/17に沖縄で開催された RubyKaigi 2024 に参加して登壇してきました。 Porting mruby/c for the SNES (Super Famicom) RubyKaigi 2024, #rubykaigi https://rubykaigi.org/2024/presentations/gedorinku.html#day3 当日の発表スライドは以下で公開しています。 内容は、mruby/c という組み込み向けの Ruby ランタイムをスーパーファミコンに移植して動かしたというものでした。不安定な C コンパイラのデバッグやカセット内の特殊チップ(SA-1)を使った mruby/c VM の高速化といった mruby/c をスーファミで動作させるために必要なハックについて話しました。発
全社データ活用基盤をTreasureDataからBigQueryへ移行しました - Leverages データ戦略ブログ
はじめに こんにちは。データエンジニアリンググループの森下です。今回は、私がプロジェクトマネージャーとして約3年間かけて実施した、TreasureDataからBigQueryへの全社データ活用基盤移行プロジェクトについてお話します。このプロジェクトは、全社で1日あたり数千件のクエリが実行されるデータ基盤を移行するという大規模なもので、関係者の数は200〜300人に上りました。プロジェクト期間中は、データ活用基盤の技術調査から始まり、関係者への説明や調整、データ移行、クエリ移行、ETLやReverse ETLに使用する各種ツールの導入など、本当に多くのタスクがありました。 プロジェクト背景: TreasureData導入とその課題 TreasureData導入の背景 2024年時点ではGoogle BigQueryを使用していますが、その前の環境が導入された背景を説明します。 2018年12
AIエージェントは何から取り組む？社内取り組み紹介 - AITC - ISID | AI トランスフォーメンションセンター コラム
こんにちは！AIソリューショングループの太田です。 このコラムでは生成AIエージェントは知っているが、何から始めるべきか分からない方向けに、生成AIエージェントを使った問い合わせ対応の取り組みを紹介します。 さらに、私たちの生成AIエージェント開発の失敗談や工夫点も紹介しています。 みなさんの今後の開発や検証の参考になれば幸いです。 生成AIエージェントとは？ 生成AIエージェントは何ができますか？ 最初におすすめの検証 電通総研の取り組み紹介 問題設定：ヘルプデスクの一次回答 挑戦的なポイント 開発に利用したもの 活動１）エージェントのワークフローを準備 活動２）評価データセットでの精度検証と課題の洗い出し 活動３）ナレッジのドキュメント化 活動４）各LLMの観測範囲のチューニング 活動５）計画のプロンプトエンジニアリング 活動６）ツール呼び出しのチューニング 活動７）振り返りのプロンプ
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
「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。
AWS Support - Troubleshooting in the cloud Workshopをやってみた③
AWS Support - Troubleshooting in the cloudとは AWSが提供するWorkshopの一つで、現在(2024/5)は英語版が提供されています。(フィードバックが多ければ日本語化も対応したいとのこと) クラウドへの移行が進む中でアプリケーションの複雑性も増しています。このワークショップでは様々なワークロードに対応できるトラブルシューティングを学ぶことが出来ます。AWSだけでなく一般的なトラブルシューティングにも繋がる知識が得られるため、非常にためになるWorkshopかと思います。また、セクションごとに分かれているので、興味のある分野だけ実施するということも可能です。 学習できるコンテンツ・コンセプトとしては、CI/CD、IaC、Serverless、コンテナ、Network、Database等のシステムに関わる全てのレイヤが網羅されているので、ぜひ一度
アジャイルもよく終わるけど、エンタープライズアーキテクチャ（EA）もよく終わる。最近読んだ「大規模データ管理 ―エンタープライズアーキテクチャのベストプラクティス」（第1版）でまた終焉してたので考えたことを書く記事。なお読んでいる間に第2版が発売されてしまったようで、しょんぼり。 大規模データ管理 第2版 ―データ管理と活用のためのモダンなデータアーキテクチャパターン 作者:Piethein Strengholt オライリージャパン Amazon 先に自分の意見を表明しておく システム構築におけるバイモーダル戦略と同じように、EAにも状況によるグラデーションがあるのではないかと最近考えている。図にするとこんな感じだ。 法制度や規制に近い領域では、静的で強固なEA、より細かく言えばビジネスアーキテクチャBAやデータアーキテクチャDAが要求される 一方で変化する時代や市場に適応すべき領域（加速
Amazon Q Business と AWS IAM Identity Center を利用して、プライベートでセキュアなエンタープライズ生成 AI アプリケーションを開発する | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon Q Business と AWS IAM Identity Center を利用して、プライベートでセキュアなエンタープライズ生成 AI アプリケーションを開発する 本記事は、2024年4月30日に投稿されたBuild private and secure enterprise generative AI apps with Amazon Q Business and AWS IAM Identity Center を翻訳したものです。 2024 年 4 月 30 日現在、Amazon Q Business が一般提供開始 になりました。Amazon Q Business は、生成 AI を活用し、従業員の質問に答えたりタスクを完了させることで生産性の向上をサポートする対話型アシスタントです。従業員は Amazon Q Busi
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
こんにちは、LINEヤフー株式会社でデータベース部門に所属している、今野です。現在は、先日LINEヤフー社内にて提供を開始したFractalDBの開発と運用を担当するチームに所属しています。 FractalDBは、LINEヤフーのオンプレミス環境に向け開発された、データベースプラットフォームです。この記事では、FractalDBの概要として、開発に至った背景や設計目標から、その特徴およびアーキテクチャの概要について紹介します。 また、LINEヤフーでは今夏のインターンシップを募集しています。FractalDBチームも募集してますので、ページの最後の紹介をぜひ確認してみてください。 FractalDBとは FractalDBは、LINEヤフーのオンプレミス環境に最適化されたデータベースプラットフォームとして開発されています。リレーショナルデータベースとNoSQLデータベースの利点を融合させた
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
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事業価値を生み出すモデリング 価値をサステナブルにするアーキテクチャ
Microsoft Entra External ID が一般提供 (GA) されました
『Tidy First?』を読んだ - Don't Repeat Yourself
サービス立ち上げを終えて 追い求める美しいアーキテクチャ
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
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
やってみてわかった クリーンアーキテクチャの勘所 | ドクセル
なぜDependency Injectionなのか？ ～関心の分離と疎結合～
CQRS+ES解体新書 / CQRS ES Disassembly Book
RISC-Vプロセッサ、2030年の出荷が170億個で世界市場のほぼ4分の1に
”オープンなAI”実現に残る課題 なかなか標準化が進まない背景とは
Amazon Aurora MySQL3におけるバイナリログの最適化 | Amazon Web Services
Copilot+ PC の紹介 - News Center Japan
LLM、AGI研究とAI安全性についての思案｜Ippei Fujisawa
フリービットと藤田学園がWeb3による医療データ管理を共同研究、外部にも提供へ
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
エンタープライズアーキテクチャの終焉（また？） - 勘と経験と読経
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
FractalDB: LINEヤフーのオンプレミス・マルチテナンシー型データベースシステムの紹介