AWS履修者のためのAzure入門
2023年8月に「AWS履修者のためのAzure入門」というタイトルで社内勉強会を開催しましたので、その時の資料を公開します。 今回はボリュームの関係から概念や権限・ユーザー管理周りとネットワークに関連するサービスのみ取り上げております。 何故勉強会を開催したかについては以下記事をご確認ください。 https://www.beex-inc.com/blog/aws-azure-entry-study-1 ※本資料の内容は公式のドキュメントなどを元に整理しながら作成しておりますが、一部解釈などが間違っている可能性があります。 必要に応じて公式ドキュメントなども確認しながらご覧ください。 ==2023/10/02追記== スライド内でAzureのVMはデフォルトでインターネットへのアウトバウンド通信が可能と記載していますが、Microsoftから以下の発表があり、2025年9月30日をもってデ
ITエンジニアとしてChatGPT(GPT-4前提)を用いる際の使い方のメモです。 革新的な使い方等は一切記述がないのでご注意ください。 問い合わせ方法について 1. 条件を箇条書きする ほしい結果の条件を箇条書きします。 ChatGPTは話し言葉や文章で問い合わせても結果を得ることができますが、複雑な条件を文章で伝えることはそれなりに難しいことから、指示を出す人間側が楽をするために箇条書きにします。 複雑な問い合わせの場合には必要に応じて親子関係等の構造化を取り入れます。 2. 指示を追加する 問い合わせ結果が意図したものでない場合には指示を追加します。 最初の問い合わせで必ずしも望む結果が得られるとは限らないことから、要件に合わせて指示を追加し微調整します。 例えばサンプルコードの生成であれば、ライブラリや処理系のバージョン、設定の記述方法等できる限り詳細に指示を出した方が望む結果が得
DB設計の共有で疲弊してない？dbdocsのすゝめ
DB設計の管理や作成に疲弊してません？こんにちは。ukmshiです。今日はDB設計の共有と管理に便利なツール、dbdocsについてお話しします。dbdocsを使えば、設計の可視化や共有がめちゃくちゃ簡単になるんです。今回は、その魅力と利点、そして実際の使い方について詳しく説明します。 dbdocsとは？ dbdocsは、コードベース（DBML）でDB設計を管理し、URLで共有することが可能なツールです。データベースのテーブル構造や関係性を可視化し、それを他のチームメンバーやステークホルダーと手軽に共有することができます。 DBMLについてはこちらを参考に dbdocsの利点 dbdocsの利点について詳しく見ていきましょう。 無料 まず最初に、dbdocsは基本無料です。コストを気にせずに利用できるので、チームの誰もがアクセス可能です。 コードベースで管理 dbdocsはコードベースでDB
注意 この記事は 2020 年 09 月 24 日現在、古い情報となりました。 eslint-plugin-prettier の利用は非推奨であると公式がアナウンスを出しています。 そのことについては Prettier と ESLint の組み合わせの公式推奨が変わった にてまとめましたので、こちらもご覧ください。 また eslint-plugin-prettier は公式推奨ではなくなりましたが、それは Editor などの外部環境の進化によるものでこのプラグイン自体に何か問題が起きたわけではありません。 そして eslint-plugin-prettier を利用した設定方法、特に eslint-plugin-prettier と eslint-config-prettier が何を解決していたかを知らないと、prettier-eslint が何をどう解決したかを理解できないはずなので
株式会社ログラスの生成AI/LLMチームの松岡(@little_hand_s)です。 GPTs、話題ですね！！使ってますか？(GPTsとは、ChatGPTの機能をカスタマイズして、目的に合わせたツールを自由に作成できる機能です) そして、もうすぐアドベントカレンダーの時期ですね、ブログを書く予定はありますか？ ブログを書くのって、結構気合がいりますよね。 あれって、文字列を書くこと自体とよりも、 何を書くか どういう切り口の記事にするか どういう構成にするか といったことにに脳のエネルギーを使うんですよね。 逆にいうと、これらのステップをクリアすれば、ブログ執筆のハードルはぐっと下がります。 そこで今回、GPTが執筆者にインタビューをしてくれて、それに応じるだけでブログの構成がどんどん決まっていくような執筆アシスタントGPTを作ってみたのです。 そしてもちろん、この記事も執筆アシスタントG
このドキュメントは、効率的なイメージ構築のために推奨するベストプラクティスを扱います。 Docker は Dockerfile に書かれた命令を読み込み、自動的にイメージを構築します。 Dockerfile はイメージを構築するために必要な全ての命令を、順番通りに記述したテキストファイルです。 Dockerfile は特定の書式と命令群に忠実であり、それらは Dockerfile リファレンス で確認できます。 Dockerfile の命令に相当する読み込み専用のレイヤによって、 Docker イメージは構成されます。それぞれのレイヤは直前のレイヤから変更した差分であり、これらのレイヤは積み重なっています。次の Dockerfile を見ましょう。 命令ごとに１つのレイヤを作成します。 FROM は ubuntu:18.04 の Docker イメージからレイヤを作成 COPY は現在のデ
セキュリティスキャナー「Tsunami」、名称に関するIssueがクローズ。実は「津波早期警戒システム」が略されたものだったと釈明。ドキュメントで詳細に説明へ
セキュリティスキャナー「Tsunami」、名称に関するIssueがクローズ。実は「津波早期警戒システム」が略されたものだったと釈明。ドキュメントで詳細に説明へ Googleがセキュリティスキャナー「Tsunami」をオープンソースで公開したことは、Publickeyの6月23日付の記事で紹介しました。 Google、セキュリティスキャナー「Tsunami」をオープンソースで公開。ポートスキャンなどで自動的に脆弱性を検出するツール － Publickey 自動的に脆弱性を検出してくれるという便利そうなソフトウェアであることで、多くの読者がこの記事に注目しましたが、同時にこの「Tsunami」という名称について疑問を呈する読者も多くいたことが、この記事に500以上ついた、はてなブックマークから分かりました。 「Tsunami」（津波）という言葉は、2011年3月11日に発生した東日本大震災を経
PlantUML で JSON データを簡単視覚化
最近，仕事で使うことがあってたまたま気がついたのだが， PlantUML って JSON や YAML のデータを視覚化できるんだね。 やり方は簡単。たとえば { "firstName": "John", "lastName": "Smith", "isAlive": true, "age": 28, "address": { "streetAddress": "21 2nd Street", "city": "New York", "state": "NY", "postalCode": "10021-3100" }, "phoneNumbers": [ { "type": "home", "number": "212 555-1234" }, { "type": "office", "number": "646 555-4567" } ], "children": [], "spous
公式ドキュメントの読み方
「公式ドキュメントを読め」というのが急に話題になっていたので自分なりに整理してみました。 注意: そんなに真面目に推敲していません。フィーリングで書いているので実態に即してない部分もあるかも…… 公式ドキュメントとは何か あなたが使おうとしている道具 (ライブラリ、フレームワーク、プログラミング言語、ミドルウェア、コマンドラインツール、etc.)[1] は必ず誰かによって作られています。ある程度成熟した道具であれば通常、その作った人・組織自身によって公開されているドキュメントがあるはずです。これが公式ドキュメントです。 公式ドキュメントは、OSSにおいてはソースコードと双璧をなす最も信頼できる資料のひとつです。ソースコードが非公開の場合は通常、公式ドキュメントが最も信頼できる資料でしょう。 (以降はOSSを主に想定して説明します) たとえば…… Python のソースコードはGitHub上
こんにちは、あるいはこんばんは。村山です。皆さまGoogleアナリティクス4(以下、GA4)との戯れには慣れてきましたでしょうか。GA4の使い方は「完全に理解した」という方もいれば「まだまだこれから計測実装していくから触っていない」みたいな方もいらっしゃるのではないかと思います。 今回は、後者である「これからGA4を計測実装していく」方にむけて、どのようにGA4の計測実装を推進したら良いのか書いていこうと思います。 どのようなイベントを計測するべきか？ データに関わる方が1名と少ない場合 データに関わる方が2名以上の場合 データ計測の設計書となるドキュメントが必要だ GA4はさまざまなイベント計測方法がある GA4管理画面内の「イベントの変更」 GA4管理画面内の「イベントの作成」 GA4管理画面内の「オーディエンストリガーイベント」 GTM内からイベントタグの発火 GA4の計測設計にはN
Three.jsの勉強の仕方 - Qiita
概要 Three.jsの勉強を始めて半年くらいが経過しました。 現在は、以下のようなアプリケーションを作成できるようになりました。 https://nemutas.github.io/r3f-normal-color/ ここまでに至る過程を少しまとめられたらと思います。 React Three Fiber について 私は主に、React Three Fiber（Three.jsをReact用にラッパーしたライブラリ｜以下、R3F）を使用して開発してます。 バニラのThree.jsを触る前に、つまりThree.jsの知識がゼロの状態のときからR3Fを使い始めました。 とてもよく設計されたライブラリで、ほんの数行でBoxを表示することができます。 ただし、よく設計されているということは、それほど抽象化されているということです。学び始めの頃は自分が作りたいシーンを作るために、どのプロパティをいじ
Meety フルリモートワーク＆顔出し不要の働き方
Meetyでは、フルリモートワーク＆顔出し不要という働き方を推奨しています。 背景にあるのは「一人ひとりの人生を大切にし、自律的なハイパフォーマーが集まるチームをつくる」という組織の理想です。 それを実現するために、なぜ私たちがこの働き方を選んでいるのか。 全ての業種で成立する働き方ではないですが、私たちのようにWebサービスを提供するプロダクトドリブンな企業で、どんな実践ができるのか。 私たちの思想と取り組みをフルリモートワークのオープンソースのような形でドキュメントにしました。 Meetyで働くことに興味がある方には働き方の様子を、フルリモートワーク導入を検討している方にはメリットや課題を、体系的にお伝えできれば幸いです。
最近ネットを見ていると要件定義入門的な記事とか、あと要件定義は不要みたいな記事が目についたので思ったことを書いてみる記事その２。ITシステム開発における要件定義に関するあれこれ。本記事には前編があります。 目次 要件定義以前 要件定義の進め方 IPAユーザのための要件定義ガイドをベースにする 決め過ぎない 機能を定義するのではなく、機能要件を定義する 関係者をすべて洗い出す 利用者マニュアルの目次が作れるようになっているか ビジネス要件定義 前提事項、制約事項とリスクを定義する 優先順位の決定を忘れずに システム化要件定義 不安定な要件を構造で支える おまけ：本記事の元ネタ 要件定義以前 要件定義というプロセスが本当に必要なのか、ということなどは以下の記事に書いたので省略。 実践要件定義入門以前 - 勘と経験と読経 要件定義の進め方 IPAユーザのための要件定義ガイドをベースにする 前編に
2/13、NHKの夫婦別姓特集が放送されました。 話題になったのは、番組のラストに出てきた夫婦別姓反対派の亀井静香の古臭い保守的な価値観に、セクハラじみた無礼な態度。夫婦別姓に賛成寄りの人が興味を持って番組を見るわけですから、反対派の亀井静香の話には多くの視聴者が反感を持ちますよね。 亀井静香のあまりのインパクトにより忘れ去られてしまったのですが、番組で取り上げられた夫婦にも少し疑問を抱くところがありました。 それをようやく言語化できたので、番組のあらすじを多少交えながら説明していこうと思います。 www.nhk.jp あらすじ 番組は、結婚できず困っている事実婚夫婦二人の会話、実家の親との話し合い、夫婦別姓関連の取材の３種類のシーンを行き来しながら進行されてゆきます。 主な登場人物は以下の4人。 高橋氏：夫。40歳。NHKのディレクターであり、自分自身を撮影するセルフドキュメンタリーとし
はじめに こんにちは、生産プラットフォーム開発本部のstakmeです。 本稿では、スプレッドシートの作業に「手続き的なアプローチ」と「宣言的なアプローチ」という観点を持ち込み、ふたつを対比しながら紹介します。Google Sheetsの多彩な関数を駆使して、日常的な問題に効率的に対応するための具体的なテクニックやヒントを提供します。また注意点やリスクを指摘し、スプレッドシートをより強力に活用するための知識を提供します。 目次 はじめに 目次 背景・課題 本稿の目的 規則的な処理を繰り返すケース 手続き的に構築された例 宣言的に記述された例 SEQUENCE ARRAYFORMULA 関数の組み合わせ なぜ「宣言的」なのか データが徐々に増えるケース 手続き的に構築された例 宣言的に記述された例 別の見せ方でデータを表示したいケース 手続き的に構築された例 宣言的に記述された例 やりすぎのケ
はじめに 新しいサービスにはじめて触れるとき、どうやって学べば良いかが分からずに困ることってありませんか？ 特にパブリッククラウドは、サービス数が非常に多い上にアップデートが早いため、キャッチアップするのが大変ですよね。 本記事では、Microsoft Azure を学びたいと思っている方を対象に、オススメの学習方法についてまとめていきます。 想定読者 本記事が以下の皆様の Azure 学習の一助になれば幸いです。 これから Azure を学ぼうと思っている方 既に Azure を使っており、もっと学びたい方 AWS (Amazon Web Services) 経験者の方で Azure に興味がある方 GCP (Google Cloud Platform) 経験者の方で Azure に興味がある方 主要な学習リソースの概要 色々な学習リソースがありますが、Azure 公式ドキュメント と
設計に悩みすぎる前に手を動かしてみる話
私がソフトウェア開発において心がけていることの一つに「設計に悩み始めたらとりあえず手を動かす」というものがあります。今まで深く考えずにそう心がけていましたが、この記事で自分がなぜそうしているのか整理して言語化してみたいと思います。 話のスコープ ここでいう「手を動かす」とは「コードを書く」ことです。設計と聞いて人によって思い浮かべるものが違いますが、ここでは「一人のソフトウェアエンジニアが四半期程度かけて開発する規模の機能の設計」を想定しています。何人ものソフトウェアエンジニアが長期に渡って行うような大規模開発には当てはまらないです。 本題 次のような経験はないでしょうか？ 設計を考えながらデザインドキュメントを書いていたら細部の粗が見えてきて無限に悩み続けてしまった。考えなきゃいけないことがどんどん膨らんでいって、いつまでも実装に手を付けられなかった。 これに対して私は「設計に悩み始めた
GraphQL Client Architecture Recommendation 社外版 | メルカリエンジニアリング
この記事は、Merpay Advent Calendar 2022 の15日目の記事です。 こんにちは。メルペイのvvakameです。 最近、社内向けにGraphQL Client Architecture Recommendationというドキュメントを書きました。社内のiOS/Android、そしてバックエンドのエンジニア向けにGraphQLをやるならこの辺りの条件を満たしておかないと恩恵を感じられなくなっちゃうかもよ、と伝えるためのものです。嬉しいことに、今までに100名弱の人たちがこのドキュメントを閲覧してくれたようです。 これをAdvent Calendarで公開するために、ちょっと調整したものがこの社外版です。 すでにGraphQLをやっているけどあまり便利じゃないな…なんでだろ？とか、これから導入したいんだけど何を気をつけるべきかな…と考える時の材料にしてください。 併せて、
サッと Markdown でスライドを書いて GitHub で自動的に HTML と PDF を公開する方法
Marp というツールで Markdown から手軽にスライドを作る方法と、そのスライドを GitHub Pages で自動的に公開するためのツール Marp CLI Action というものを作ったので紹介します。 先に結論だけ述べますと、Marp のエコシステムを使ってスライドを書き、GitHub にプッシュすれば Marp CLI Action を含んだ GitHub Actions で GitHub Pages に自動でスライドを公開できます。 前置き 会社や勉強会でプレゼンをするとき、どのようにスライドを作成しているでしょうか？ PowerPoint、Keynote、Google スライドなど、さまざまなやり方があると思います。 私はとにかく楽に作りたいので Marp というツールを使っています。 Marp とは Marp は Markdown 記法でプレゼンスライドを書けるツー
あるときコードレビューするときにどういうところ見てるんですか？ と訊かれてたしかに自分でもあまり言語化したことはなかったな、と気づいたので簡単に書いておく。 変更意図が要求に沿っているか そもそも実現しようとしていることが、ユーザやプロダクトオーナーの要求に沿っているか。モデリングや実装のコンテキストを自分でも把握しておく。 関連する別の変更やイシューなど、自分が知っていて相手が知らない有意義な情報があったらコメントする。 モデリングが妥当か モデルによって意図が表現できているか。仕事が適切な粒度で明確に切り分けられているか。意図のない共通化がなされていないか。 わかりやすい名前がつけられているか。ここが混乱していると何かがよくないサイン。既存のコードがすでに……ということもある。そういう場合は改善できそうな道筋について議論できるとベター。 仕事にあったインタフェースになっているか。テスト
開発プロジェクトに新しく加わった時は、まずプロジェクトの理解が第一。しかし、全体像を把握できるようなドキュメントがなく、コードから断片的な情報をかき集めるしかない場合もあります。新参の開発者がスムーズにプロジェクトを理解できるよう、大規模なプロジェクトでは「プロジェクト全体のアーキテクチャ」を示した「ARCHITECTURE.md」を添えた方がよいと、エンジニアのAleksey Kladov氏が指摘しています。 ARCHITECTURE.md https://matklad.github.io//2021/02/06/ARCHITECTURE.md.html Kladov氏はオープンソースプロジェクトの開発に携わる中で、「プロジェクトのアーキテクチャに対する知識量」によって開発スピードに大きな差が生じると気づいたとのこと。アーキテクチャに関する知識がない開発者にとって、大量のコードは「バラ
Pythonで100万ドキュメントオーダーのサーチエンジンを作る(PageRank, tfidf, 転置インデックスとか) - にほんごのれんしゅう
検索エンジンを何故作ってみたかったか もともとこのブログのコンセプトのNLP的なことで、情報を整理してなにか便利にしたかった(Googleと同じモチベーションの世界の情報を整理する) 4年前にほぼ同じシステムを作ろうとしたとき、500万を超える大量のインデックスを検索するシステムは、数学的な理解度が十分でない＋エンジニアリング力が伴わないなどでギブアップした背景があり、今回再チャレンジしたくなった ほぼすべての機能をpure python(+いくつかの例外はある)で実装して、世の中の ソフトウェアを使うだけ の検索エンジンをやってみたなどではなく、実際に理解して組んでみることを目的としたかった 依存パッケージと依存ソフトウェア GitHubのコードを参照してください 様々なサイトを巡回する必要があり、requestsが文字コードの推論を高確率で失敗するので、nkf をlinux環境で入れて
技術広報のしゅーぞー(shuzon__)です。 今日は「文章を書くことはプログラミングに似ている」という話をします。 参考書籍はこちら。論理が伝わる世界標準の「書く技術」 @soudai1025からのリクエストで社内ブログを一部編纂し公開しています。 文章を書くことはプログラミングに似ている。 文章を書くことはプログラミングに似ている。 なぜならば、抽象化すると、一連のトピックに対する意味のあつまりを区切り、扱う行為だからだ。 意味ごとに構造化する行為と思えば非常に似ている。 パラグラフ・ライティングは関数に似ている ここでパラグラフ・ライティング を紹介しよう。 パラグラフの構造 パラグラフ・ライティングは関数に似ている。 パラグラフ・ライティングは段落の先頭に「その段落が持つトピックの結論」を書く。 その後、前述の事実を用いた補足とロジックが続きトピックを補足する。 段落の最後に、議論
Pythonで始める ドキュメント・インテリジェンス入門 / Introduction to Document Intelligence with Python
ビジネス文書をデータ化し構造や内容を理解するアプリケーションはドキュメント・インテリジェンスと呼ばれ、画像処理や自然言語処理といった複数の要素技術を組み合わせて開発する必要があります。何が必要でどう実現すれば良いのかといった第一歩を、Pythonでの具体的な構築事例とともに紹介します。 https://2021.pycon.jp/time-table/?id=273795
前置き これはRustを学びたいけどどうやって勉強しようかという人向けの記事です。 自分の経験からここ先に読んどきゃよかったとか、ここ読んどけばもっと楽だったとかそんなのをいろいろまとめてあります。もう一度Rustを学び直すならどうするかなー、と考えながら書きました。なお大半が英語の資料です。 英語か・・・と思った方はyukiさんのRust を始めるための資料集もどうぞ。 対象はRuby、Pythonなどの高レベル言語をすでに習得してる人。 前準備 Rustの主な特徴を知っておきましょう。Rustは他の言語にない考え方や特徴が多いので先に知っておくと良いです。とりあえずinto_rust() : screencasts for learning Rustを全部見ましょう 基礎知識の習得 The Bookと呼ばれる公式の入門書があります。まずこれを読みましょう。日本語訳もありますが英語版のほ
gRPCを用いたマイクロサービスのAPI仕様の記述 - Mercari Engineering Blog
この記事はMERPAY TECH OPENNESS MONTHの10日目の記事です。 こんにちは、メルペイのバックエンドエンジニアの柴田（@yoshiki_shibata）です。 メルペイのバックエンドは、Google Cloud Platform上でGoogle Kubernetes Engineを使用して、マイクロサービスアーキテクチャを採用した多数のマイクロサービスから構成されています。モノリシックなサービス実装では複数層のライブラリ（あるいはコンポーネント）から構成されるのに対して、マイクロサービスアーキテクチャでは複数層のマイクロサービスから構成されます。 どちらのアーキテクチャにおいても、偶発的プログラミング（Programming by Coincidence）1を避ける2ために、注意を払って作成する必要があるのが、境界部分のAPI（Application Programmi
対象読者判定フロー 以下の質問にはいかいいえで答えてください。 Q1: GitHub を使用していますか？ はいの方→次の質問に進んでください。 いいえの方→対象外です。すみません。 Q2: ソースコードなどの変更は全てプルリクエストで行って（＝master/main 直コミットはしていない（多少ならOK））いますか？ はいの方→次の質問に進んでください。 いいえの方→まずはプルリクエストベースの開発に切り替えてみてはいかがでしょう？ その後で続きを読んでください。 Q3: リリースノートをちゃんと書いていますか？ はいの方→基本的に対象外です。継続して書いていって下さい。楽をしたいと思ってる場合は続きを読んでください。 いいえの方→あなたは対象読者です！ この記事を読んで、お手軽自動生成でも良いのでリリースノートを作成しましょう！ はじめに 公開しているソフトウエアにバージョン番号を付け
「AWSの公式情報ってめっちゃあるやん。これ、どこから検索すりゃいいの？」 2006年にサービスを開始したAWS。その公式情報は膨大かつイベントも数限りなく開催されてきました。 最近のイベントはYoutubeなどにも公開されており、公式情報だけにしぼってそれらを一括で検索するのは、各サイトのRSSフィードを一括購読とかしないかぎり困難でした。 そんな悩みを一発でふっとばすのが、この AWS Stashというサイト。 re:Inventのセッション動画だけではなく、公式ブログやスライド、QuickstartやホワイトペーパーやGitHubまで横断的に爆速で検索可能な素晴らしく便利なサイトなので、まだ未体験の方は是非一度試してみてください。 何でも検索できちゃうの…!? ( ﾟдﾟ) ｶﾞﾀｯ / ヾ ＿_L| /￣￣￣/＿ ＼/ / 「AWS Stash」とは？ AWS Stash
顔認識でスマートフォンのロックを解除するときから、「Alexa」に楽曲を再生するよう指示するときまで、人工知能（AI）は私たちの日常生活に浸透している。現在では、AIの能力を活用して文章を作成してもらうこともできる。指示を出せば、AIライターが、なかなか着手できずにいた論文を執筆したり、コードを記述したり、電子メールを作成したりしてくれる。さらには、MBA試験に合格する能力も備えている。 「ChatGPT」がかなり大きな話題になっているが、人気の高さ故に、過負荷状態になってしまうことがよくあるため、安心して常用することはできない。幸い、ChatGPTと同等の能力を備えたAIライターは他にもたくさん存在しており、必要なときにいつでも使用することができる。本記事では、現在市場で提供されている最高のAIライターをリストにまとめた。執筆を補助してくれるツールを選ぶ際に知っておくべきすべてのことを詳
APIの設計って意外と移り変わりがあるんです。例えばAPIのバージョンの指定方法がヘッダーを使う方法からURLを使う方法にだんだん統合されてきました。 したがって本やスライドなど、その時点のベストプラクティスを読むよりは、生きているベストプラクティスを読んだ方が良いと思います。 ここではいくつか参考になるリソースのご紹介と、よく聞かれる質問について触れておきます。 設計ガイドライン、スタイルガイドAPIの設計のベストプラクティスを把握するためによくAPIのドキュメントを見ているのですが、特にご紹介したいのはスタイルガイドや設計ガイドです。 マイクロソフトのAPIガイドライン
Code Tour を使ってじっくり確実にコードを読む
日々のタスクに忙殺されていると、ついつい既存コードを流し読みして、ざっと動くコードを書いてしまいたくなります。 一発でうまく動けば短期的にはいいのですが、長期的にはコードの理解が追いつかなったり、一発でうまく動かなかった場合にかえって時間がかかってしまいます。 VSCode の拡張機能である Code Tour を使うと、コード上にメモを残しながら読み進めることができるので、既存のコードを読む際に便利です。 Code Tour とは VSCode の拡張機能で、コード上にメモを残しつつ、そのメモをたどることができるツールです。 使い方 ツアーを始める コマンドパレットから「Code Tour: Record Tour」を選択すると、ツアーの記録モードになります。 ツアーの名前 どのソースに紐づけるか（紐付けなし、ブランチ、タグ） を選択すると、リポジトリ直下に .tours/${指定したツ
ER図の作図について、 Draw.io, PlantUML, Mermaid を比較してみる。（VSCode拡張機能など） - Qiita
※ 参考記事「PlantUML を VSCode で利用したいけど、プレビューが表示されずエラーが出る」 参考（PlantUML 導入後の編集中画面） 2-2. ER図 今回作成したER図 Qiita記事でも、コードブロック内でPlantUMLの構文がそのまま使えます。（このER図は、Qiitaのコードブロックで表示させています） 今回作成したER図のPlantUMLの表記 @startuml yonde ' hide the spot hide circle ' avoid problems with angled crows feet skinparam linetype ortho entity "families" as families { id -- name nickname introduction created_at updated_at } entity "users
緩やかに死んでいくシステム / You won't be in the team forever
Talked at Cloud Native Lounge #2「クラウドネイティブなシステムの継続的改善と企業文化」. https://forkwell.connpass.com/event/215798/
ドキュメント駆動開発v2
前提 ここで言っているドキュメントは仕様書ではなく、顧客向け製品ドキュメント。 ミドルウェア製品を開発 小さなチーム パッケージ製品とパッケージ製品のクラウド版 そのため顧客に提供するドキュメントが必ず必要 GitHub を利用 自分で開発する場合のフロー 作りたい機能をぼんやりでいいので GitHub Issue に追加する feature ブランチを切る デザインドキュメントをリポジトリの doc/ 以下に書く デザインドキュメントに合わせてコーディングを進めてなんとなく動くところまで作る 動かなくてもいいのでイメージを膨らませるためにコードを書いてみる デザインドキュメントは書き捨て前提で、とにかくメモを書く 製品ドキュメントを書き始めて、一旦書き終える ブランチマージに向けてコーディングを進める 書ける範囲でテストを書く ドキュメントを平行して修正する プルリクエストをだしてレビュ
Python コードでアーキテクチャ図を生成できる Diagrams がめっちゃ便利！ - kakakakakku blog
「Diagrams」を使うと Python コードでアーキテクチャ図を生成できる．サポートされているアイコンセットがとても多く AWS や Google Cloud や Microsoft Azure もあれば，Kubernetes やプログラミング言語なども使える．試してみたけどめちゃくちゃ便利！まさに Diagram as Code だ✌️ diagrams.mingrammer.com セットアップ 「Diagrams」は Graphviz に依存しているため，macOS だと pip と brew ですぐにセットアップできる． $ pip install diagrams $ brew install graphviz 試してみた さっそく Examples を参考にアーキテクチャ図を作ってみた！ サンプル : AWS from diagrams import Cluster, D
OSS活動をはじめて5ヵ月が経過したのでその振り返りと、OSS活動での学びを書きます。 「OSS活動ってハードル高そう。。」と躊躇している方に読んで貰えると嬉しいです。 自己紹介 最初に誤解のないように自分のスペックを。 消防士歴6年、エンジニア歴2年半、PC持つよりホース持ってた期間が長いエンジニアです。 28歳の年にエンジニアへ転職し、今は茨城県からフルリモートで働いています。 ※ 消防士からエンジニアへの転職経緯などは以前こちらに書きました OSSとは？ OSSの定義をWikipediaより。 オープンソース・ソフトウェア（英: Open Source Software、略称: OSS）とは、利用者の目的を問わずソースコードを使用、調査、再利用、修正、拡張、再配布が可能なソフトウェアの総称である また、本文中でのOSS活動はGitHubに公開されているOSSに対してプルリクエストやイ
セキュリティチェックシートって大変ですよね 「契約締結目前で、今日もらったチェックシートを3日後までに出せば決まりです！」 「これNGだと契約できないんですけどなんとかならないですか？」 「（書いてもらったシートをレビュー中）え！？これOKじゃなくてNGですよ！？」 「書き始めたら8時間以上かかってるんですけどこれ無償対応なんですか・・・？」 っていうことありませんか！？ない！？良かったですね！！（血涙） ということで、結構セキュリティチェックシートで苦労しています。 過去にISMS認証を取得したときには「これでちょっとは楽になるな！よかった！」と思ったもんですが、 大きく楽になった感じはありません。 といっても、セキュリティチェックシートは次々来るので、なんとなく悟りが開けてきました。 ということで、道半ばではありますが、 そもそもセキュリティチェックシートってなんだっけ？ なんで苦労し
シンプルに自己アピールで勝負 ソフトウェアエンジニアのコニー・リー（33）は昨年、恋人と別れた後、ふたたびマッチングアプリを使うようになった。しかし、そこで出会った男性の多くはカジュアルな関係を求めているようだったので、彼女は違う方法を試してみることにした。 それは、記事1本分ほどもある長い履歴書のようなプロフィールを書くことだった。デート相手を探すために、レジュメのような長い自己紹介文を他人がオンラインで公開しているのを見たことがあったのだ。
はじめに 新規事業部 生成AIチーム 山本です。 ChatGPT（OpenAI API）をはじめとしたAIの言語モデル（Large Language Model：以下、LLM）を使用して、チャットボットを構築するケースが増えています。通常、LLMが学習したときのデータに含まれている内容以外に関する質問には回答ができません。そのため、例えば社内システムに関するチャットボットを作成しようとしても、素のLLMでは質問に対してわからないという回答や異なる知識に基づいた回答が（当然ながら）得られてしまいます。 この問題を解決する方法として、Retrieval Augmented Generation（以下、RAG）という手法がよく使用されます。RAGでは、ユーザからの質問に回答するために必要そうな内容が書かれた文章を検索し、その文章をLLMへの入力（プロンプト）に付け加えて渡すことで、ユーザが欲しい
独立行政法人情報処理推進機構（IPA）は、経済産業省からの要請を受けて、重要情報を扱うシステムにおけるサービスの安定供給にあたって、そのシステムのオーナーである管理者が、必要な対策を策定できる「重要情報を扱うシステムの要求策定ガイド」を公開しました。 概要 通信や電力などをはじめとした重要情報を扱うシステムには、サービスの安定供給が強く求められ、非平常時でも自らの統制力を確保する「自律性」が要求されます。一方で、ビジネス環境や技術環境がめまぐるしく変化する今日では、変化への対応力など「利便性」を備えたクラウドサービスなどへの要求も高まっています。そこでIPAは、重要情報を扱うシステムの構築・調達・運用時に、管理者が「自律性」と「利便性」の双方を両立したシステムの要求仕様を策定できるようガイドを定めました。 本ガイドは管理者が環境の変化を捉え、それに伴う問題・リスクや利便性の要素を整理し、対
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ITエンジニア的なChatGPTの使い方メモ - Qiita
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