要約 「英語で意見を言おうとすると5歳児のようになってしまう」という課題を解決するEnglisterというサービスを開発した。 自分で使ってみたところ、10問程度の問題を解くだけでスラスラと英語で意見を言えるようになった。 実装はDeepL APIとNext.jsのAPI routeを使って爆速開発をした。 追加(2021/01/18) 記事を公開してから毎日機能追加をしています。２週間前からどれだけ変わったか是非見ていただきたいです。 背景にあった課題 「英語で意見を言おうとすると5歳児のようになってしまう」 英語にすごい苦手意識があるわけではない。TOEICは840点で、すごく簡単な日常会話なら問題なくできるので、海外旅行で困るということはなかった。しかし、仕事でたまに海外の人とやりとりをするときや外資系企業の英語面接で**「ちょっと難しい質問」**をされると、途端に5歳児になってしま
あるシステムを、1人のユーザから1100万人以上にスケーリングするにはどのようにすれば良いのでしょうか。Amazonのウェブサービスソリューションアーキテクトである Joel Williams が AWS re: Invent 2015 Scaling Up to Your First 10 Million Users でスケーリング方法について素晴らしいプレゼンをしています。 AWS上級者のユーザには適さないプレゼンですが、AWS初心者やクラウド初心者、Amazonが次々と送り出す新機能の流れについていけていない人が始めるには素晴らしい内容だと思います。 おおよその見当は付いていると思いますが、このプレゼンはAmazonによって提供されているため、どの問題についても解決策として提案されているものは全てAmazonのサービスになります。amazonのプラットフォームの役割は、印象深く、分か
key-valueストアの基礎知識
首藤 一幸 Last-updated: January 5, 2010 注: このページの文章は Software Design 誌 2010年 2月号に掲載された以下の記事の元原稿です。 Software Design 誌編集部の了承の元に、本ウェブページに掲載しております。 首藤一幸: "key-valueストアの基礎知識", Software Design 2010年 2月号, p.14-21, (株)技術評論社, 2010年 1月 18日 クラウド、特にPaaS向けのソフトウェア開発が現実のものとなり、 そこではリレーショナルデータベースとは違ったデータベースが 勢いを増しています。 その代表であるkey-valueストアを解説します。 もくじ key-valueストアとは なぜkey-valueストアか key-valueストアの使いどころ key-valueストアとNoSQLの
NetflixのgithubリポジトリはWeb技術の百貨店だった - DiaryException
検索しているとなにかとNetflixのgithubリポジトリがヒットするので、全部（2015/07/18現在分）調査してみた。 github APIで https://github.com/Netflix のリストを全部取得して、名前・概要・URL・最終更新日時 (なんの更新だ?) を抽出。 AWS用のプロダクトが多かったのでまずそれらと、その他という分類にした。その他はほとんどがJavaライブラリ・システムだが、一部WebアプリケーションやPythonライブラリがある。 日本語での説明はReadmeやWikiを見て書いているが、理解が正しくないかもしれない。 AWS用 aws-autoscaling Tools and Documentation about using Auto Scaling URL: https://github.com/Netflix/aws-autoscalin
もう1つの、DBのかたち、分散Key-Valueストアとは：分散Key-Valueストアの本命「Bigtable」（1）（1/3 ページ） RDBとは別の、クラウド時代のデータベースとして注目を浴びている「分散Key-Valueストア」。その本命ともいえる、Googleの数々のサービスの基盤技術「Bigtable」について徹底解説 クラウド時代のデータベース「分散Key-Valueストア」 グーグルがインターネットの世界をここまで席けんできた最大の理由は何でしょうか。実は、それは同社の優れた検索技術ではありません。グーグルが成し遂げた最も大きなブレークスルーの1つは、同社が生み出した巨大な分散データストア、「Bigtable」にあります。 Bigtableは、Google検索をはじめ、YouTubeやGoogle Map、Google Earth、Google Analytics、Goog
【Webエンジニアど素人から３年生ぐらいになるまでに読むと良い本】を段階的にまとめた - Qiita
これってなんなの？ 【ど素人状態＝社会人になって初めてプログラミングを勉強したぜ！（特に新卒）】〜【Webエンジニアの３年生ぐらい】になるまでに読むと良い本まとめです。「どんな目的で学ぶか？」*「いつぐらいまでに読むといいか？」を段階的にまとめました。「これだけ読めばいい！」と、そんな簡単な話ではありませんが、「今いるレベルより少し上の人がどんなジャンルのことを学んでんだろ？」という方の参考になれば嬉しいです。過去の自分に向けてでもあります、自戒。これからWebエンジニアになる人、なって間もない人の参考になれば幸いですm(__)m ※続編 【Webエンジニアど素人】が【3〜4年生】くらいになったら読むといい本を目的別にまとめた ”Webエンジニアど素人から３年生ぐらいになるまでに読むと良い本”の段階的まとめ（一部外部記事あり） ど素人の方々が手を動かしながら１〜６ヶ月以内に学ぼう！ ◆どの
Raspberry PiとGo言語でミニトマトの栽培環境を監視してLINE Botで通知する - 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。ビジネスソリューション開発グループ チャネルソリューションチームの長谷川と申します。 家庭菜園としてミニトマトの栽培を始めました。 せっかくの機会なので、温度、湿度と土の水分量をRaspberry Piで監視し、LINE Botを通じてLINEのタイムラインに通知する仕組みを作りました。 使ったもの Raspberry Pi2 Model B GW-USNANO2A Soil Moisture Sensor MCP3008 BME280 Raspberry Pi2 Model B Amazonで￥4,000前後です。 GW-USNANO2A プラネックス製の無線LAN子機。Raspbery Pi2は無線LANが搭載されていないため、USBタイプの子機が必要となります。Amazonで￥990くらいです。 Soil Moisture Sensor アナログの土壌の湿度センサーです。
2020年のフロントエンドエンジニアの技術スタックの一例
年の瀬なので、私自身が今年利用した技術をベースに技術スタックをまとめてみようと思います。 とはいえ Web Standard といった広い対象から、フレームワークやライブラリまで、粒度の違うものを全て言及するのは無理があるというもの。特に強く言及できるものは個別で説明しつつ、最後に利用する機会がなかったものも最後に記載する形で。 以下常体。 追記: マイナー企業のようなので一応書いておきますが、筆者は本業ではLINE株式会社という組織でいわゆるエンジニアリングマネージャーと言われるような業務とその採用に関わる仕事をしています。 利用した技術一覧 HTML/CSS/JS みたいなことを書いてるとキリがないので、独断と偏見で区分けして適宜漉いています。特に利用する機会が多かったものは太字でピックアップ。 Frontend Language/Platform TypeScript JavaScr
NoSQLミドルウェアの特徴をもう少し細かく挙げてみます。分量の都合もあり個別には触れませんが、それぞれのNoSQLミドルウェアで差別化部分に関してはかなり詳細に説明がされていますので、ぜひそちらを参照してみてください。 高速に動作する リレーションモデルではないデータモデル スケールアウト型アーキテクチャ コモディティサーバによって構築される スキーマフリー SPOF（単一故障点）を持たない 自動的に複数台へレプリケーションする イベンチュアルコンシステンシまたは一貫性の選択が可能 SQLのような強力なクエリ言語を持たず、シンプルな問い合わせしかできない Cassandraとは何か NoSQLミドルウェアの筆頭といえばGoogle BigTableやAmazon Dynamoですが、オープンソースの世界でもいろいろなものが出てきています。その中でも最近特に注目を集めているのが、Apach
ガチのAWSド素人が年末に調べまくった、AWS関連のリンク集です。 まだまだ調査中なので随時追加する予定ですが、広深くてキリがないのと、年始一発目の目覚ましエントリということでいってしまいます！ はじめた目的 多数のスタートアップにおいて、インフラ専門のエンジニアが付かなくても、小～中規模程度まではそのチームでインフラ面を完結できるようにしたい。 …ということで、今の時代に合わせて簡単・安価・拡張性・耐障害性…を満たす環境を考えるべく、ひたすら知識をかき集めることにしました。考えた構成などについては別途書きたいと思います。 また、遡って調べるほどに出来と進化速度に感心するとともに、情報消費期限がせいぜい２年だと感じ、ほぼ２年以内の情報をもってこのような臭ぇタイトルにしています。 目次 ドキュメント アーキテクチャ クラウド全般比較 クラウド性能比較 費用／スペック ネットワーク 基本インス
結論 「アジリティ」「コスト最適化」「スモールな構成」「開発スピード」という観点でWebアプリケーションのアーキテクチャを考えてみました。 ServerlessFrameworkを使い倒す フロントエンドはS3 hosting + CloudFrontで。SSRもLambda@Edgeでできます データベースはRDSは使わずにDynamoDBで APIは基本的にGraphQL。必要に応じてRESTも簡単に追加できるよ。 補足(2022/04/12) 最近個人開発しているこちらのWebサービスはこのアーキテクチャに沿って作られています。 このアーキテクチャでどんなものができるのよ、という視点で見ていただくと面白いかもしれません。 ↓ 背景 アーキテクチャに絶対の正解はない アーキテクチャには絶対の正解はありません。 なぜなら、プロダクトやフェーズによって求められる要件が異なり、それに適したア
分散システムの一貫性に関する動向について
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 システム統括本部アーキテクト室 今野です。 昨年は、Twitter,Facebookを始めとするクラウド各社で新規の分散システム開発のプロジェクトが相次いで発表された年でした。これらの新しい分散システムを開発する理由や、その背景にあるものは何なのでしょうか？ 今回は、昨年末に開催された高信頼性分散システム系の国際学会であるSRDS 2014[1]の発表内容に関連する論文の話題も踏まえて、昨今のクラウド各社の分散システムの動向について整理してみます。 分散システムにおけるクラウド各社の動向 近年の分散データベースの世界では、AmazonのDynamo[2]やFacebookのCassandra[3]などを代表とする結果整合性（Eve
1. 第3次AIブームの到来 米Google DeepMindが開発した人工知能（AI）の囲碁プログラム「AlphaGo」が世界トップレベルの実力を持つ韓国のプロ棋士、李世ドル（イ・セドル）九段に4勝1敗と大きく勝ち越したことが着火剤となり、2015年より第3次AIブームへと突入した。(ちなみにAIが誕生したのは1950～1960年代で第1次AIブームの到来) 1.1 余談になるがAlphaGo(4億円の知能)はなぜすごいのか？ AlphaGoがそれ以前のチェスや将棋のAIと異なるのは、 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） を応用している点だ。このCNNはさらに強化学習を行い、自分自身と対局を数千万回も繰り返した。 間違っていたらすみません、、、、 1.2 ChatGPTによる生成AIのブーム ChatGPTに代表されるLLMは以前から開発競争が繰り広げられていた。 GPT1は201
※Read / Write のレスポンスタイムは大まかに計測した値のため適切な設定ができていない場合もあることをご了承ください MySQL 信頼と実績のあるRDBMS。新規タイトルの場合AWSではAurora、GCPではCloud SQLを利用することで運用の手間をある程度減らすことができる。分散システムではないため1クラスタでの書込性能には限界があり、ソーシャルゲームのように大規模なwrite処理がある用途では水平/垂直分割が必要になり、そのための設計とコーディングが煩雑になりがちである。またインスタンスのスケールアップ・ダウンで対応しきれない場合のクラスタの分割・統合のオペレーションは複雑なものになる。 スケールアップ・ダウンやnodeのメンテナンスなどでMaster nodeを切替える際には不通時間が発生してしまうため、安全のためゲーム自体をメンテナンス状態にする必要が発生する。 ※
AWS Lambda（Python） の開発環境・テスト・デプロイ・CI 考察 | DevelopersIO
作るもの ヒーローを管理する Lambda Function を書きます。ヒーロー情報は DynamoDB の ヒーローテーブルに格納するものとします。リポジトリは以下。 * Python Lambda SAM + SAM Local Project コーディング作業 すべてはコードを書くところから始めます。いきなりプロジェクトルートにファイルを置いて書き始めるのも良いですが、後々テストやデプロイも行うことになるので少し整理してみます。以下のようにしました。 . ├── buildspec.yml ├── deploy.sh ├── docker-compose.yml ├── environments │ ├── common.sh │ └── sam-local.json ├── integration_test.sh ├── requirements.txt ├── src
scale outの技術 首藤 一幸 Last-updated: January 5, 2010 注: このページの文章は以下の記事の元原稿です。 首藤一幸, "スケールアウトの技術", クラウドの技術, pp.88-101, (株)アスキー・メディアワークス, ISBN978-4-04-868064-6, 2009年 11月 6日 アスキー・メディアワークス社の 書籍紹介ページ Amazon.co.jp の ページ 首藤一幸, "スケールアウトの技術", UNIX magazine 2009年 4月号, pp.78-91, (株)アスキー・メディアワークス, 2009年 3月 18日 データベースに求められる性能を試算したところ、 十台、百台…数万台のサーバが必要になった。 クラウドを構築する側はこういう問題に直面し、解決しようとしてきた。 台数に比例した性能を引き出すこと、つまりsca
序 章 ビッグデータの時代 第1章 NOSQLとは何か? 第2章 NOSQLのデータモデル 第3章 アーキテクチャの基本概念と技術 第4章 HadoopはNOSQL? 第5章 主なNOSQLデータベース製品 第6章 NOSQLデータベースの選択基準 第7章 NOSQLを使うビジネス 本連載は書籍『NOSQLの基礎知識』（リックテレコム刊、ISBN：978-4897978871）で解説されている内容から一部を抜粋し、本連載向けに一部再編集して掲載したものです。 書籍では、一般にNoSQLと呼ばれている各種データベース技術について、基本概念から主要なプロダクトの特性、ベンチマーク結果までを紹介しています。データモデルやアーキテクチャの違いといった基本概念から、各プロダクトの特徴を理解できる内容になっています。 本連載では、この書籍の内容から、主要プロダクトを紹介している第5章を抜粋し、そのエッ
2年前の障害報告書から学んだAmazon S3の凄さ
「Amazon EC2」は、誤解されている。筆者は最近、そう強く思っている。あなたがもし「Amazon EC2は単なる仮想マシンサービス」と思っているなら、考え直してほしい。Amazon EC2の本当の価値とは、実はストレージサービスの「Amazon S3」にある。 最近日本でも、Amazon EC2対抗をうたう仮想マシンサービスが増えている。Webサイトからの申し込みだけで利用でき、課金は1時間単位。Webベースの管理ツールから簡単に仮想マシンを起動できて、ロードバランサーなども手軽に設定できる。日本のサービスも、仮想マシンに関する機能面ではAmazon EC2に追いつき始めている。 しかし、全く敵わないのが、ストレージサービスであるAmazon S3だ。 Amazon EC2の最大の特徴は、利用者が様々な種類の仮想マシンを、管理ツール上でのクリック操作一つで、素早く展開できることだ。「
「キー・バリュー型データストア」開発者が大集合した夜
「発表者が自分よりも若い人ばかりだ」。外見が20代にしか見えない東京工業大学の首藤一幸准教授（1973年生）の驚くさまが、少し面白かった。2009年2月20日の夜、多くのWeb企業が注目する「キー・バリュー型データストア」を開発する若手技術者が、東京・六本木のグリー本社に一堂に会した。 キー・バリュー型データストア（またはキー・バリュー型データベース）は、大量のユーザーとデータを抱え、データベースのパフォーマンス問題とコスト高に頭を悩ませるWeb企業が注目する技術である。記者は同日に開催された「Key-Value Store 勉強会」に参加させてもらった。午後7時から11時まで、キー・バリュー型データストアを開発・研究する若手技術者が立て続けに登場し、1人15分の持ち時間で成果を発表し、議論を重ねるという集まりだ。 呼びかけ人であるプリファードインフラストラクチャー（PFI）最高技術責任者
無料で使えるAWSの初期トレーニングまとめ | NHN テコラス Tech Blog | AWS、機械学習、IoTなどの技術ブログ
こんにちは。sunnyと申します。運用企画チームというところで、サーバ監視運用部隊の運用をやっています。趣味はジョギングでマラソン大会にも出場しますが、一向にスリムになる気配がありません。知ってる方はつまらないけど、知らない方にとって「へー」となりそうな緩めの記事を書きます。よろしくお願いします。 AWSを学ぶ 今日は、AWS初学者にオススメの学習ノウハウのお話です。 何かをきちんと学ぶには本やドキュメントなどを読むという方法が一般的かと思いますが、私はどうも文字が苦手なので（もちろん必要な時は読みますが）、実際に手を動かしたり動画で学べるものが無いかと探しました。それで効果的だと思ったものをまとめましたので、書いていきたいと思います。ちなみに幸いなことに「AWSを勉強したい」と会社に言ったら、AWSのアカウントが貰えました。ありがとうございますありがとうございます。 注意 : AWSは日
こちらの記事は6 things I’ve learned in my first 6 months using serverlessの和訳になります。 サーバーレスの世界は適切なツールさえ見つければミドルレイヤーを省けるのでとても良いものです。 10月に行われたServerlessconfの後、自分の会社を全てサーバーレスにすることに決めました。最初の２ヶ月は Python Flask appにLambdaを導入するのに必死でしたが、そのおかげでより良い方法を思いつきました。 そして６ヶ月後、私たちにとって４番目に大きいプロジェクトをサーバーレスでデプロイすることになったのです。以下の内容がデプロイするまでに私たちが学んだ教訓、意見です。 レッスン１ Pythonの使用は避けましょう Flaskは昔ながらのリクエスト、レスポンスのスタイルで、サーバーによって管理されるセッションがあるWeb
サーバーレスがアプリケーションにもたらす本当のメリットとは？「サーバーレスのポテンシャルとシステム表現」#devsumi ｜ Developers.IO
サーバーレスがアプリケーションにもたらす本当のメリットとは？「サーバーレスのポテンシャルとシステム表現」 #devsumi 「そのサーバーレス、本当に意味あるの？」 AWS re:Invent 2014で、AWS Lambdaが発表されてから丸3年が経過。サーバーレスという単語もすっかりこの界隈では定着した感はあります。 ですが、実際の開発・運用ノウハウについては、まだまだ試行錯誤が続いているのが現状じゃないでしょうか。ぶっちゃけ、既存アプリケーションのEC2をLambdaに置き換えるだけではほとんどメリット無いでしょ、という感触は、ある程度サーバーレスアプリケーションをゴリゴリ作っている人であれば、よく感じていることだと思います。 そんななか今回受講したこのデブサミのセッションでは、新しい観点でサーバーレスがもたらす恩恵やメリットを捉えることができてごっつ新鮮だったので、その模様をお届け
ConsistentHashing - コンシステント・ハッシュ法 目次 この文書について コンシステント・ハッシュ法 実例 実装 用途 コンシステント・ハッシュ法 この文書について "Tom White's Blog: Consistent Hashing" の日本語訳です. http://weblogs.java.net/blog/tomwhite/archive/2007/11/consistent_hash.html 推敲歓迎: 誤訳, タイポ, 訳語の不統一, そのほか... 原文のライセンス: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.0/ 私は今までに何度かコンシステント・ハッシュ法にとりくんだことがある。 このアイデアをあらわした論文 ( David Karger らによる Consistent Hashing and R
こんにちわ、7月に入社したばかりの@emorinsです。 題名の通りですが分散データベース『Apache Cassandra』を紹介したいと思います。 少し前はHadoop(とHBase)と比較されることの多かったCassandraですが、最近はHadoopの人気に押されつつあるようにも感じます。 しかし、CassandraとHadoopは特徴が異なり、よく言われるのがCassandraはリアルタイム処理に向き、一貫性のかわりに可用性を重視し、またHadoopとは違って単一障害点もありません。 今日はそんなHadoopとは違った魅力のある分散データベース『Apache Cassandra』をはじめてみましょう。 目次 Cassandraとは アーキテクチャ Cassandraの特徴 コンシステンシレベル データモデル MemtableとSSTable セットアップ storage-conf
What is Apache Cassandra? Apache Cassandra is an open source NoSQL distributed database trusted by thousands of companies for scalability and high availability without compromising performance. Linear scalability and proven fault-tolerance on commodity hardware or cloud infrastructure make it the perfect platform for mission-critical data.
最近は弊社のブログにもNode.js関連の記事が増えてきました。私も勉強中なのですが、社内ブログを参考にさせてもらうことがよくあります。 毎回探すのもちょっと面倒なのでClassmethid.dev()内のNode.js関連の記事をジャンルごとにまとめてみました。 1年以上前の記事もあり、情報が古い可能性があるので注意して下さい。今後も新しい記事が追加されたら更新していこうと思います。 メール送信 node.jsのいろいろなモジュール3 - Nodemailer node.js上から簡単にメールの送信ができるモジュールの記事です。 ファイル関連 node.jsのいろいろなモジュール1 - node-gzip node.js上で簡単にgzip圧縮ができるモジュールの記事です。 node.jsのいろいろなモジュール4 - Node Basic FFmpeg ffmpegという動画と音声を変換す
blog.katsuma.tv
greeさんで開催されたKey Value Store勉強会に行ってきました。 時間にして4時間超え、内容も国内のKey-Value Storeなソフトウェアの最前線の話ばかりで相当なボリューム。以下、メモってたのを残しておきたいと思います。（誤字、脱字、内容に誤りを含むものなどありましたらお伝えください）また、発表者の方やプロダクトについて、ざっくり調べてURL見つけられたものについてはリンク張っています。 森さん / 末永さん groonga Sennaの後継エンジン 融通が効かないのがSennaのデメリット スコア算出式のカスタマイズなど Sennaの転置索引 索引の構成部品を自由に組み合わせて使える APIもいろいろ QL DB Low Level memcached互換のkey-value store バイナリのみ対応 計測 クライアント memstorm-0.6.8 mem
PySpa統合思念体です。 某チャットで、「今時のOSSのプロジェクト管理とかのベストプラクティスが書いてある本ないかな、陳腐化早そうだしないか」みたいな話題が投入されました。その中で、エキスパートPythonプログラミングとか、Pythonプロフェッショナルプログラミングとかは思い出して紹介したけど、他の人からはShip It、Manage It、Release It三部作とか、達人プログラマーとかも出てきました。 このあたりの源流を辿ると、そういえば今流行ってる開発の源流としてはエクストリームプログラミングの開発系のプラクティスの遺伝子を受け継いでいるのが多いよな、そういえば当時から見て今ってどう変わっているのかな、という話題に。せっかくなので20年前を思い出しつつ、当時と今でどういう風に変わってきたのか適当にまとめてみます。 20年前の状況 XP白本こと、eXtreme Progra
Amazon DynamoDB の特性 フルマネージド型の NoSQL データベースサービス 3つの Availability Zone に保存されるので信頼性が高い 性能要件に応じて、テーブルごとにスループットキャパシティを定義するキャパシティの Auto Scaling、オンデマンドキャパシティといった設定も可能 ストレージの容量制限がない DynamoDB のテーブル DynamoDB におけるテーブルはRDBMSにおけるテーブルと概念が異なります。 テーブルを作成する際に、Primary Key を指定する必要があります。 Primary Key はテーブルの各項目を一意に識別するために使います。Primary Key は、Partition Key および Sort Key で構成されます。(Sort KeyがなくPartition Keyのみの場合もあります) Item は R
分散データシステム入門の決定版『データ指向アプリケーションデザイン』をたった30分で学んでみた #DataEngineeringStudy | DevelopersIO
基調講演「30分でわかるデータ指向アプリケーションデザイン」 ・ スピーカー 斉藤 太郎氏 Twitter：@taroleo / Github：@xerial Principal Software Engineer , Treasure Data 東京大学理学部情報科学科卒。情報理工学 Ph.D。データベース、大規模ゲノムデータ処理の研究に従事。その後、スタートアップであるTreasure Dataに加わり、アメリカ、シリコンバレーを拠点に活動中。日本データベース学会上林奨励賞受賞。OSSを中心にプログラミングやデータ処理を簡単にするためのプロダクトを作成している。 「30分でわかるデータ指向アプリケーションデザイン」最新の論文にも触れながら、分散データシステムの世界の魅力を伝えていきます。後半、@tagomoris https://t.co/TQ2TnsFIOT… — Taro L.
Webスケールのデータを扱うためにさまざまなデータベースが登場してきている、ということを昨日のエントリ「データベースは目的別に使い分けるべし」で紹介しました。 特にリレーショナルモデルをベースとしない、非SQL系（NoSQL）と呼ばれるさまざまな種類のデータベースが登場してきています。非SQL系のデータベースは以前からオブジェクトデータベースやドキュメントデータベース、階層型データベースなどが存在していましたが、最近注目されているのがキーバリュー型データストアと呼ばれるデータベース。 ブログ「High Scalability」にポストされたエントリ「A Yes for a NoSQL Taxonomy」では、これら非SQL系のデータベースを詳細に9分類し、それぞれの分類に属するデータベースをリストアップしています（基になったのは「NoSQL is a Horseless Carriage」
Serverless Meetup Tokyo #11 での発表で使用したスライドです。 外部リンク: Serverless Meetup Tokyo #11 https://serverless.connpass.com/event/119559/ HiCustomer https://hicustomer.jp ServerlessなサービスのBlue/Greenデプロイメントの現実 | HiCustomer Tech Blog https://tech.hicustomer.jp/posts/blue-green-deployment-in-serverless/ サーバーレス失敗談 - テーブル設計編 | HiCustomer Tech Blog https://tech.hicustomer.jp/posts/serverless-fails/
2007/11/26 マーク・アンドリーセン氏が2007年9月16日のブログエントリで、非常に興味深いことを書いている。Web上に登場した3種類の“プラットフォームについてだ。 アンドリーセン氏のことを忘れてしまった読者、あるいはよく知らない若い読者のために氏の来歴を少し書いておくと、アンドリーセン氏は世界で初めて広く普及したWebブラウザ「Mosaic」（モザイク）を作ったことで知られている。1993年にネットスケープコミュニケーションズを共同で設立。1995年の同社IPO以後、ドットコムバブルまでの間は米TIME誌のカバーを飾ることもあった時代の寵児だった。 アンドリーセン氏は、その後もいくつかのスタートアップで成功を重ね、2005年には参加者が自由にSNSサイトを構築できる一風変わったソーシャルネットワークサービスのプラットフォーム「Ning」を提供する同名のベンチャー企業を創業して
サーバーサイド開発担当のエンジニアが「設計と実装を進めようとしている」という背景で話を進めます。 PlantUMLは強い 「認識合わせ」という名目でホワイトボードに図を書いて会話することがよくあります。共通言語で会話してあいまいなところを少なくしたら、マネージャーも安心感がありますし、プログラマも自分がやるべきことに集中できますね。 …3日経ちました。あのとき描かれていたホワイトボードの図のとおりに、実装することになりました。認識の齟齬をなくしてくれた貴重な図です。写真に撮りました。どこに保存してたっけ。やっぱり変更したくなったらどうしましょう。またホワイトボードに書き起こす？DRYじゃないですねえ。 そこで、UML図 が登場します。表現したい図を電子データで作成、保存できて、あとで見るときも役に立ちますね。が、しかし、UML図はそれはそれでやや手間がかかるところもあります。作図を助けてく
AWS 認定 ソリューションアーキテクト – プロフェッショナル(AWS Certified Solutions Architect – Professional)の学習方法 - NRIネットコムBlog
小西秀和です。 この記事は「AWS認定全冠を維持し続ける理由と全取得までの学習方法・資格の難易度まとめ」で説明した学習方法を「AWS 認定 ソリューションアーキテクト – プロフェッショナル(AWS Certified Solutions Architect – Professional)」に特化した形で紹介するものです。 重複する内容については省略していますので、併せて元記事も御覧ください。 また、現在投稿済の各AWS認定に特化した記事へのリンクを以下に掲載しましたので興味のあるAWS認定があれば読んでみてください。 ALL Networking Security Database Analytics ML SAP on AWS Alexa DevOps Developer SysOps SA Pro SA Associate Cloud Practitioner 「AWS 認定 ソリュ
2007/11/26 2007年11月24日、「楽天テクノロジーカンファレンス2007」において、Ruby言語の開発者で楽天技術研究所フェローのまつもとゆきひろ氏は、開発中の大規模分散処理基盤「Roma」（ローマ）と「Fairy」（フェアリー）のコンセプトを語った。研究段階ではあるものの、米グーグルなど世界トップクラスのネット企業だけが持つ大規模分散処理技術に真っ向から挑戦する試みだ。 米グーグル、米ヤフー、米アマゾンなど世界トップクラスの大手ネット企業は、巨大なトラフィックに対処するため、大規模データセンターの信頼性、可用性、性能などを確保する大規模分散処理基盤の研究開発を進めている。最近では、こうした大規模分散処理基盤は“ウェブOS”と呼ばれることもあり、注目を集めている。つまり世界トップクラスのネット企業は“ウェブOS”を自社開発しているわけだが、楽天でも国産の“ウェブOS”が生まれ
これってなんなの？ 【ど素人状態＝社会人になって初めてプログラミングを勉強したぜ！（特に新卒）】〜【Webエンジニアの３年生ぐらい】になるまでに読むと良い本まとめです。「どんな目的で学ぶか？」*「いつぐらいまでに読むといいか？」を段階的にまとめました。「これだけ読めばいい！」と、そんな簡単な話ではありませんが、「今いるレベルより少し上の人がどんなジャンルのことを学んでんだろ？」という方の参考になれば嬉しいです。過去の自分に向けてでもあります、自戒。これからWebエンジニアになる人、なって間もない人の参考になれば幸いですm(__)m ※続編 【Webエンジニアど素人】が【3〜4年生】くらいになったら読むといい本を目的別にまとめた ”Webエンジニアど素人から３年生ぐらいになるまでに読むと良い本”の段階的まとめ（一部外部記事あり） ど素人の方々が手を動かしながら１〜６ヶ月以内に学ぼう！ ◆どの
Cassandra vs MongoDB vs CouchDB vs Redis vs Riak vs HBase comparison :: Software architect Kristof Kovacs
Hello, I’m Kristof, a human being like you, and an easy to work with, friendly guy. I've been a programmer, a consultant, CIO in startups, head of software development in government, and built two software companies. Some days I’m coding Golang in the guts of a system and other days I'm wearing a suit to help clients with their DevOps practices. While SQL databases are insanely useful tools, their
自転車をこぐときのタイヤの回転を利用してローラーを回して発電する「ダイナモ」は、電源なしでライトを点灯できますが、摩擦によりこぐのが大変になってしまうのが難点です。そんなダイナモをタイヤの回転による「渦電流」の磁力を利用して、摩擦ゼロで発電できるのが「Magnic Light」です。 Magnic Light iC - Intelligent Contactless Bicycle Dynamo by Dirk Strothmann — Kickstarter https://www.kickstarter.com/projects/dynamodirk/magnic-light-ic-intelligent-contactless-bicycle-dy 「Magnic Light iC」がどのように発電してライトを点灯させているのかは以下のムービーから見ることができます。 「タイヤとの接
RDBの限界とNoSQLの登場
事実世界のインターネット人口が増えたのは1990年代からだ。 [引用] http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h10/html/98wp2-3-1f.html [引用] http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h29/html/nc144210.html __NoSQL__の登場 1990年に入るとインターネットの利用人口が急激に増加することになる。 この頃からトランザクションに最適化されて設計されたDBでは性能劣化が始まり、システムはデータベースに対しスケール性能を必要とし始める。 多くの開発者は、単一の強力なサーバーでリレーショナル・データベースを実行するのではなく、リレーショナル・データベース管理システム (RDBMS) のパーティショニング (シャー
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英語面接で5歳児みたいなことしか言えないからカッとなってWebサービス作った【個人開発】 - Qiita
Amazon AWSでユーザ数1100万以上にスケーリングするためのビギナーズ・ガイド | POSTD
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scale out の技術 (in UNIX magazine, April 2009)
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接触なし＆摩擦ゼロで自転車のライトを点灯するダイナモ「Magnic Light iC」