入門 継続的デリバリー
継続的デリバリーとは、コード変更を必要に応じて迅速かつ安全に、継続的にリリースできるようにするための開発手法です。本書は、初めて継続的デリバリーに取り組む読者向けに、必要な知識とベストプラクティスをていねいに紹介する入門書です。基本的な概念や技術、アプローチの解説はもとより、章ごとに事例を使用しながら、継続的デリバリーを実践する際に直面するさまざまなシナリオを取り上げ、その全体像・世界観を包括的に理解することができます。 序文 はじめに 第1部 継続的デリバリーとは 1章 『入門 継続的デリバリー』へようこそ 1.1 継続的デリバリーは必要？ 1.2 なぜ継続的デリバリー？ 1.3 継続的デリバリーとは 1.4 インテグレーション 1.5 継続的インテグレーション 1.6 何をデリバリーするのか？ 1.7 デリバリー 1.8 継続的デリバリーと継続的デプロイメント 1.9 継続的デリバリー
Terraformのセキュリティ静的解析 tfsec の導入から始めるAWSセキュリティプラクティス - BASEプロダクトチームブログ
こんにちは。BASE BANK 株式会社 Dev Division にて、 Software Developer をしている東口（@hgsgtk）です。 BASE BANK Dev での開発では、クラウドインフラの構成管理に、 Terraform を利用しています。 世の情報をたくさんキュレーションしている CTO の@dmnlkさんに、手軽に CI に組み込めそうなセキュリティチェックツールがあることを教えてもらったので、導入してみました。 CTO氏のキュレーションメディアで紹介された tfsec を早速試して良さそうだったhttps://t.co/bl67dlW2Ub https://t.co/vAkTOVagec— Kazuki Higashiguchi (@hgsgtk) August 21, 2020 このブログの公開日は 2020/10/30 ですので、導入してから約 2 ヶ月
インフラが提供する社内システムの基盤にDockerを選択した話 - ぐるなびをちょっと良くするエンジニアブログ
こんにちは、ぐるなびのインフラを担当している飯田です。 私の所属するグループでは、ぐるなび全体のサイトインフラの構築や運用を行っています。 私自身は、新卒で入社して今年で四年目となります。現在は、ぐるなび全体の仮想基盤やコンテナ基盤の運用、IaCなどを主に担当しています 。 今回は、我々が開発し提供している社内システムをコンテナ化し、そこでどういう技術に取り組んでいるかという話をしたいと思います。 インフラが提供する社内システムとは ぐるなびでは、サーバの払い出しやミドルウェアの設定変更などが発生する度にインフラへ依頼し、それに対してインフラが対応するフローをとっています。 このフローだと間接工数が増え、サービスの開発スピードが遅くなるなどの課題がありました。 そのため、開発効率やスピードの向上のため一部のオペレーションに対してGUI化やAPI化を実施し、社内システムとして提供しています。
Terraform のコーディングにおいて、似た構成の複製をどのように表現するかは結構重要な課題です。放っておくと汚いコピペだらけになっていくからです。 色々な目的とやり方があると思いますので、その表現を実現するためのパーツにでもなればと思い、学習用教材的に書いてみるやつでございます。 目次 説明はそんなに多くないですが、コードのせいで縦長になったので目次を置いておきます。Terraform バージョンは v1.5.7 で動作確認しています。 単体の複製 count for_each セットの複製 module count + module 条件分岐 三項演算子 入れ子 ループ構造 for 複製の方法 階層構造 Pythonの入れ子ループ Terraform の入れ子ループ 続・階層構造 単体の複製 あるリソースに対して、単体の場合は count や for_each を使うことで、lis
People are always curious about work-from-home (WFH), remote working setups. So, I posted a Basecamp message asking our employees to share a photo of their home office, desk, table, whatever. Here’s what came in. First, the ask: And the answers, in the order they came in: Andy Didorosi, Marketing Justin White, Programmer Jonas Downey, Designer Troy Toman, DevOps Blake Stoddard, DevOps Dan Kim, Pro
Data Management Guide - 事業成長を支えるデータ基盤のDev&Ops #TechMar / 20211210
---------------------------------------------------------------------------------------- 【PR】一緒に働きましょう！ https://kazaneya.com/kdec ---------------------------------------------------------------------------------------- 「Tech × Marketing Conference 2021 #データマネジメント」基調講演の登壇資料です。 https://techxmarketing.connpass.com/event/229173/ データ活用やDXが注目されている一方で、実際にプロジェクトを進めようとすると「必要なデータが入力されていない」「用途を実現できるほどデータ品質が高
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog 皆さんは「No Measurement, No Improvement」という言葉をご存じでしょうか。これは「測れないものは改善できない」という意味で、熱力学者であるウィリアム・トムソン博士の言葉とされています。 下図はGoogle社のDORA（DevOps Research and Assessment）を参考にして作成しました。開発スピードとサービスの品質を改善するためには計測が必要です。計測のための4つの指標を紹介します。 四つの指標で計測し、開発スピードとサービスの品質を改善 開発スピードの分析に利用する指標は、1つ目が「Change Lead Time（開発が始まってから本番にデプロイされるまでの時間）」、2つ目が「De
こんにちは。ABEJAのインフラ管理してる村主 @rwle1221 です。 本ブログは Datadog Advent Calendar 2019 の8日目です。 今日は ABEJA Platform というプロダクトで、なぜ Prometheus から Datadog に変えたのか。というお話したいと思います。 一人の方でも採用基準の参考になればと思います。 第一フェーズ：実は元々Datadogを使っていた 実は Prometheus の前は Datadog を使っていました。 なぜ Datadog を使っていたかというと、Za○bix や Na○ios などは古い思想なので使う気になれなかったという単純な理由です。 ただ、 Datadog は $18/host という値段で 当初は数十台だったので数万円ほど発生していました。やはり少し高いなという印象です。 第二フェーズ：Promethe
開発パフォーマンス指標とバリューストリームマップでチーム改善をする - $shibayu36->blog;
以前Pull Requestから社内全チームの開発パフォーマンス指標を可視化し、開発チーム改善に活かそう - Hatena Developer Blogの記事で、開発パフォーマンスを可視化する話を書いた。その後、バリューストリームマップを作り開発フローの課題を洗い出して、チームの改善を行い、そして開発パフォーマンス指標で効果を検証する取り組みを行ったので、その経験についてブログに書いておく。 前回の記事のサマリー バリューストリームマップを作り、開発フローの課題を発見する バリューストリームマップとは何か チームのバリューストリームマップを作る バリューストリームマップから課題を見つける 見つかった課題を解決する 開発パフォーマンスの指標で改善結果を振り返る まとめ：データを根拠にチーム改善するという進歩 参考 前回の記事のサマリー 前回の記事を前提として書くため、簡単にサマリーすると 開
我々は1990年代初頭にスクラムを開発した。世界中の人たちがスクラムを理解できるように、スクラムガイドの最初のバージョンを2010年に執筆した。それ以来、機能的に小さな更新を加えながらスクラムガイドを進化させてきた。我々は共にスクラムガイドを支援している。 スクラムガイドにはスクラムの定義が含まれている。フレームワークの各要素には特定の目的があり、スクラムで実現される全体的な価値や結果に欠かせないものとなっている。スクラムの核となるデザインやアイデアを変更したり、要素を省略したり、スクラムのルールに従わなかったりすると、問題が隠蔽され、スクラムの利点が制限される。場合によっては、スクラムが役に立たなくなることさえある。 成長を続ける複雑な世界において、スクラムの利用は増加しており、我々はそれを見守っている。スクラムが誕生したソフトウェアプロダクト開発の領域を超えて、本質的に複雑な作業を必要
AI Labの岩崎(@chck)です、こんにちは。今日は実験管理、広義ではMLOpsの話をしたいと思います。 MLOpsはもともとDevOpsの派生として生まれた言葉ですが、本稿では本番運用を見据えた機械学習ライフサイクル（実験ログやワークフロー）の管理を指します。 https://www.slideshare.net/databricks/mlflow-infrastructure-for-a-complete-machine-learning-life-cycle 参考記事のJan Teichmann氏の言葉を借りると、 エンジニアがDevOpsによって健全で継続的な開発・運用を実現している一方、 多くのデータサイエンティストは、ローカルでの作業と本番環境に大きなギャップを抱えている クラウド含む本番環境でのモデルのホスティングが考慮されないローカルでの作業 本番のデータボリュームやス
ソフトウェア開発、ITインフラ運用、そしてその境界線上にあるトピックをカバーし、特にDevOpsを実現するための自動化、テスト、セキュリティ、組織文化にフォーカスした「DevOpsDays」。ここでソフトウェアエンジニアのチェシャ猫氏が「Infrastructure as Code の静的テスト戦略」をテーマに登壇。まずはInfrastructure as Codeについてと、そのつらみから発生する“オートメーション恐怖症”を防止する方法を紹介します。 「コード化の“つらみ”をいかにうまく防ぐか」が今日のテーマ チェシャ猫氏：チェシャ猫と言います。Twitterは@y_taka_23の名前でやっているので、よろしくお願いいたします。今日は「Infrastructure as Code の静的テスト戦略」をテーマに選びました。Infrastructure as Codeはここ数年で、非常にメ
先日、スクラムフェス福岡でこういう話をしてきました。 speakerdeck.com 特に国内ではここ1, 2年界隈を騒がせている "Four Keys" と呼ばれる4つの指標についての話で、乱暴に内容を一言でまとめるなら、「Four Keysをちゃんと使いたかったらまず出典の本を読もうぜ」というものでした。 元々、Four Keysとか、それを包含する「開発生産性」と呼ばれる分野の世間での使われ方に妙な違和感をずっと感じていたのでこういう話をしに行ったのですが、講演後に現地で議論したりとか、あとこの資料を公開した後の反響を見たりしていて、1つ気づいたことがありました。 それは、世の中でいう "Four Keys" に実は2つの意味があって、その2つがひたすら混同され続けているのでは ということでした。 その2つというのはこれ↓です。 デリバリのパフォーマンスを測る指標 組織のパフォーマン
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Terraformのループ記法を基礎から学ぶ | 外道父の匠
Remote Working: The home office desks of Basecamp
ヤフーでは開発迅速性と品質のバランスをどう取ってるか（2022年）
なぜPrometheusを辞めてDatadogを採用したのか - ABEJA Tech Blog
スクラムガイド | スクラムガイド日本語版
小さく始めて大きく育てるMLOps2020 | | AI tech studio
Infrastructure as Codeのつらみの原因を探れ 恐怖症による負のサイクルを断ち切る“予測可能性”
Four Keys にはどうやら2つの意味があるらしい - bonotakeの日記