プログラミング言語人気TOP10の簡易解説
0-1. 前書き この世にはたくさんのプログラミング言語が存在します。Wikiepdiaのプログラミング言語一覧を見ると、実に200個以上というわけの分からない数の言語が並んでいたりします。 【参考URL】プログラミング言語一覧 - Wikipedia http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%97%E3%83%AD%E3%82%B0%... 200の中にはほとんど使われてない言語も混じってるので、実際に仕事でざくざく使われている言語は20とか30とかそういうオーダーなのですが、それでも1人の人間が把握するにはちょっと多過ぎる数です。 本記事では、そうした有り余るプログラミング言語の海の中で「どれを勉強したらいいの？」とか「どれを採用するのが適切？」という悩みをお持ちの方が「よし、この言語に決めた！」と自信を持って決断できるように背中を押すことを目的として書か
Evernote Blog � Blog Archive � New updates to Web and Windows
에버노트에 뭐가 새로워요?에버노트에서 무슨 일이 일어나고 있는지 궁금하신가요? 아래의 기사들을 확인하여 우리가 작업 중인 흥미로운 것들을 모두 볼 수 있습니다. 새로운 소식레거시 버전 Evernote 앱 사용 중지2024년 3월 26일, 저희는 레거시 버전 Evernote 앱에 작별을 고합니다. v10 이전의 Evernote 경험을 단일화하면 보안 수준을 크게 높이고 더 빠른 개발을 위해 더 많은 자원을 투입할 수 있습니다. 더 읽기 14가지 주요 기능이 이제 모든 사용자에게 제공됩니다이 중요한 Evernote 기능들은 검색, 첨부 관리, 노트 액세스 등 핵심적인 제품 성능을 높여줍니다. 이제 누구나 그 기능을 사용해 Evernote의 잠재성을 최대한 활용할 수 있습니다.
LINE DEVELOPER DAY 2016 開催のお知らせ « LINE Engineers' Blog
LINE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 saegusa2017-04-16Yoshihiro was a network engineer at LINE, responsible for all levels of LINE's infrastructure. Since being named Infra Platform Department manager, he is finding ways to apply LINE's technology and business goals to the platform. こんにちは。LINEでネットワークやデータセンターを担当している三枝です。2017年1月にJANOG39で登壇する機会を頂きましたので、今回
トップレベルのコンピュータエンジニアなら普段からチェックして当然の技術系メディアN選 - kuenishi's blog
〜〜が知っておくべきサイト20選とか、エンジニアなら今すぐフォローすべき有名人とか、いつも釣られてみにいくと全く興味なかったり拍子抜けしたりするわけだが、こういうのが並んでいたらあまりの格の違いに絶望してしまうだろうというものを適当に並べてみた。私が見ているわけではなくて、こうありたいと思っている私の願望である。どちらかというとインフラ系とか基盤系のものに偏っているが、あくまで私が興味ある一連の例だと思ってください。「これが入ってない！」というクレームは受け付けますので、是非教えてください。一緒に成層圏まで意識を高めましょう。 情報サイト、有名ブログ Software Engineering Radio : IEEEが主催しているソフトウェアエンジニア向けのPodCast。データベースからフロントエンド、暗号、ハードウェア、マイクロサービス、などなどとにかく多様なジャンルの最新のトピックの
リレーショナルデータベースの仕組み (1/3) | POSTD
リレーショナルデータベースが話題に挙がるとき、私は何かが足りないと思わずにはいられません。データベースはあらゆるところで使われており、その種類も、小規模で便利なSQLiteからパワフルなTeradataまで様々です。しかし、それがどういう仕組みで機能しているかを説明したものとなると、その数はごくわずかではないでしょうか。例えば「リレーショナルデータベース 仕組み」などで検索してみてください。ヒット数の少なさを実感できると思います。さらにそれらの記事は短いものがほとんどです。逆に、近年流行している技術（ビッグデータ、NoSQL、JavaScriptなど）を検索した場合、それらの機能を詳しく説明した記事はたくさん見つかると思います。 リレーショナルデータベースは、もはや大学の授業や研究論文、専門書などでしか扱われないような古くて退屈な技術なのでしょうか？ 私は開発者として、理解していないものを
業界トップ のエンタープライズ Hadoop 企業 Cloudera に入社しました http://www.cloudera.co.jp/ 今年の6月に、「平成２１年度 産学連携ソフトウェア工学実践事業報告書」というドキュメント群が経産省から公表されました。 そのうちの一つに、NTTデータに委託されたHadoopに関する実証実験の報告書がありましたので、今更ながら読んでみることにしました。 Hadoop界隈の人はもうみんなとっくに読んでるのかもしれませんけど。 http://www.meti.go.jp/policy/mono_info_service/joho/downloadfiles/2010software_research/clou_dist_software.pdf 「高信頼クラウド実現用ソフトウェア開発（分散制御処理技術等に係るデータセンター高信頼化に向けた実証事業）」という
iPhoneの一般修理店は予約なしでも来店できる？ 基本的には飛び込みで修理に行ってもOK iPhoneを置いていたソファにうっかりと腰かけてしまい、パネルを割ってしまった、こんな時はスマホの一般修理店へ行きましょう。画面割れは、スマホやタブレットの故障原因として非常に多いものです。予約なしで突然お店に行っても平気かしらと、不安に思う方々もいらっしゃるかもしれません。結論としては特に問題はなく、予約なしで訪問しても画面割れの修理はお願いできます。 ただし他のサービス業のお店同様、予約なしの場合、お店が混雑していると順番待ちをしなければいけないです。特に繁盛しているスマホ修理のお店だと、行列が店内で出来ており、予約なしだと、自分の順番が巡ってくるまで長時間待たされる可能性があります。平日の朝、昼なら利用客が少ない場合が多く、飛び込みでも比較スムーズに修理が頼めます。 予約は入れた方が時短に、
本当は恐ろしい分散システムの話
分散システムのFault Injectionの話 NTTデータテクノロジーカンファレンス2017で発表する際に用いたプレゼン資料 https://oss.nttdata.com/hadoop/event/201710/index.html Read less
私も「テクニカルエバンジェリスト」などという大層な肩書を会社からいただいており、講演や連載記事などの執筆を行っていますが、私のプレゼン技術は数年前にMSの西脇さんのプレゼンセミナーに参加させていただいて学んだものがほとんどで、正直言うとこのような記事を書いて講釈を垂れるような立場ではありません。 しかし、直近で西脇さんのセミナーがないということと、会社も大きくなり同僚が増えていく中で、速やかに自分のプレゼン技術を共有しなければならないという状況になったため、恥ずかしながら自分なりの方法を説明するためにこの記事を執筆することにしました。 プレゼンとは銘打っていますが、実際にはプレゼンだけでなく、ブログの記事執筆などさまざまな表現の場で活用することができます。"present"とは「伝える」「表現する」という意味であることからもわかるかと思います。 著者の経験 公開イベントでのプレゼンは、小さ
MongoDBの様なNoSQLに勢いがあるのは何故ですか？SQLと比べてどんな利点や欠点がありますか？ - Quora
回答 (3件中の1件目) ハイプサイクルという概念をGartnerグループが提唱してまして、様々な流行りスタリのサイクルを分析する標準的な方法となっています。 ハイプとは過度な期待や熱狂を意味する言葉です。一発屋芸人の人気のカーブみたいなもので、テツandトモみたいに安定する場合と、消えていくものがあります。芸人ではありませんがDA PUMPは一茶の人間性もありまして、次は厳しいけど定着すると思っています。 なんだかのトリガーで評価が上がり始め、ピークを迎える。その後評価が下がっていき、底を打つと少し上がって定着するという経過をたどるとしています。これと同じモデルで、流行りのハイテク...
次世代 Web カンファレンスで監視について話すことになったので、ネタとしてWEB系各社で使っている監視ツールを調査中。 うちはこれ使ってるよ！！！ってのがあったら@mikedaにメンションください！ Cookpad Zabbix 昔はNagios+muninだけど台数増えて性能的に破綻した ビューはそのままじゃ辛いのでmunin風に表示するのを自作 StatusCake DataDog。サービス系、サーバに紐付かない系の監視に。DashBoard便利 waker。通知用。PagerDuty高い、と言ってryot_a_raiが秒で作ったらしい Kibana imon。独自のリアルタイムなサービス稼働状況表示ツール NewRelic 試し中なもの Real-User Monitoring : JSでbeacon飛ばしてfluentd -> BigQuery。Google SpreadShee
データベースを遅くするための８つの方法
はじめに Twitterのタイムラインを見ていたらバッチ系のプログラムで逐次コミットをやめて一括コミットにしたら爆速になったというのを見ました。当たり前でしょ、と思ったけど確かに知らなければ分からないよね、と思って主に初心者向けにRDBを扱うときの注意点をまとめてみました。 プログラミングテクニック的なところからテーブル設計くらいの範疇でDBチューニングとかは入ってないです。 自分の経験的にOracleをベースに書いていますが、他のRDBでも特に変わらないレベルの粒度だと思います。 大量の逐次コミットをする バッチアプリケーションでDBにデータをインサートすると言うのはかなり一般的な処理です。しかしデータ量が少ない時はともかく大量のインサートを逐次コミットで処理するとめちゃくちゃ遅くなります。数倍から十数倍遅くなることもあるので、10分程度のバッチが１時間越えに化けることもザラにあるので原
nokunoの日記
nokuno Software Engineer at a Web Company. Interested in Natural Language Processing, Machine Learning, and Data Mining. Skillful in C/C++, Python, and Hadoop.
bitbucketの使い方
With best-in-class Jira integration, and built-in CI/CD, Bitbucket Cloud is the native Git tool in Atlassian’s Open DevOps solution. Join millions of developers who choose to build on Bitbucket.
Mats×Dan×Daiji「エンジニア進化論」｜「てくらぼ」オープニングイベント スペシャル対談開催｜パソナテック（PASONA TECH）
株式会社パソナが提供するオウンドメディアサイトです。
Webデータ分析＆データサイエンスで役立つ統計学・機械学習系の分析手法10選 - 銀座で働くデータサイエンティストのブログ
追記 2016年3月に以下の記事によってこの内容はupdateされています。今後はそちらをお読み下さい。 主に自分向けのまとめという意味合いが強いんですが（笑）、僕が実際に2013年6月現在webデータ分析＆データサイエンスの実務でツール・ライブラリ・パッケージを利用しているものに限って、統計学・機械学習系の分析手法を10個挙げて紹介してみようと思います。 追記 回帰分析（特に線形重回帰分析） 独立性の検定（カイ二乗検定・フィッシャーの正確確率検定） 主成分分析(PCA) / 因子分析 クラスタリング 決定木 / 回帰木 サポートベクターマシン(SVM) ロジスティック回帰 ランダムフォレスト アソシエーション分析（バスケット分析・相関ルール抽出） 計量時系列分析 おわりに おまけ1：「素性ベクトル＋分類ラベル」なるデータ前処理 おまけ2：グラフ理論*10 {igraph}パッケージでグラ
Google+日本一は、早稲田の女子大生 Googleが今年6月にオープンしたSNS「Google+」で日本一人気があるユーザーは、普通の女子大生だ。 早稲田大学社会科学部3年生の坂口綾優（さかぐちあや）さん。坂口さんの投稿をチェックしている人（被サークル数）は2万9000人以上（11年11月21日時点）おり、9月下旬からずっと、国内1位をキープしている。 人気の理由は、彼女がアップする美しい写真だ。iPhone 4で撮られた空の写真だ。紫からオレンジにグラデーションする朝焼け。真っ赤な夕焼け……。 写真1枚に、多い時で300程度の「+1」（いいね！）が付き、100人近くが共有し、100程度のコメントが付く。「きれいな朝焼け！」「very nice photos !」「Increible, excelente diseno!!!」「火燒 很像末日」??日本語、英語、スペイン語、中国語……。
データベース技術の羅針盤
[C33] 24時間365日「本当に」止まらないデータベースシステムの導入 ～AlwaysOn＋Qシステムで完全無停止運用～ by Nobuyuki Sa...Insight Technology, Inc.
先週の水曜日に、IBMのビジネスパートナーの方々が中心となって設立された団体「Open Source協議会 System i」のセミナーで「IT大変革。今、何にどう取り組むべきか！ ～知っておきたい技術動向とキャリアの描き方～」というセッションのスピーカーを、アイティメディアの藤村厚夫取締役と一緒に務めてきました。 藤村さんからはセッションのテーマとして「お互いに、今後5年のあいだにインパクトがあると思われる動向を5つ挙げて説明しよう」という提案をいただいていたので、僕としては少し考えて次のような5項目を挙げることにしました。 セミナーでこの5つについて話したことを、せっかくなのでこのブログでも紹介したいと思います。 業務の定型化の波 1つ目の動向は「非コア業務、�バックオフィス業務の定型化の波」です。これによってこれまで以上に業務のパッケージソフトやサービスへの置き換えが進むと考えていま
分散システムについて語らせてくれ
NTT Tech Conference #2 にて話した資料 時間が足りなかったので全部は話せなかった。Read less
大規模データが公開されているサイトについて以下のQuoraでid:makimotoさんが質問していました。Data: Where can I get large datasets open to the public? - Quora以下、紹介されているサイトの一覧です。一部有料のものもあるようです。UCI Machine Learning RepositoryPublic Data Sets : Amazon Web ServicesCRAWDADno titleCity of Chicago | Data PortalGovLoop | Social Data Network for Governmentdata.gov.uk | Opening up governmentData.Medicare.GovData.Seattle.Gov | Seattle’s Data SiteOp
2021年12月10日、Javaベースのログ出力ライブラリ「Apache Log4j」の2.x系バージョン（以降はLog4j2と記載）で確認された深刻な脆弱性を修正したバージョンが公開されました。セキュリティ関係組織では過去話題になったHeartbleedやShellshockと同レベルの脆弱性とも評価しています。ここでは関連する情報をまとめます。 １．何が起きたの？ Javaベースのログ出力ライブラリLog4j2で深刻な脆弱性（CVE-2021-44228）を修正したバージョンが公開された。その後も修正が不完全であったことなどを理由に2件の脆弱性が修正された。 広く利用されているライブラリであるため影響を受ける対象が多く存在するとみられ、攻撃が容易であることから2014年のHeartbleed、Shellshock以来の危険性があるとみる向きもあり、The Apache Software
Amazon EC2/S3を使ってみた - まとめ (Amazon Web Services関連エントリ目次) - RX-7乗りの適当な日々
Amazon EC2/S3および、その他Amazon Web Servicesについて、具体的な使い方を中心に、これまでこのブログ内で色々とエントリを書いてきたので、このエントリに目次代わりとしてまとめておきます。 今後も関連エントリを書いた際に、以下に追記していきますが、場合によっては記載されている情報が古い場合もありますので、その点はご了承ください。(できるだけ気づいた時点で修正しています。) # 尚、ここで紹介しているエントリは、全て私(id:rx7)自身が書き記したものです。 基本の流れを知る Amazon EC2/S3を使ってみた - 1.AWSへの登録〜S3を使う Amazon EC2/S3を使ってみた - 2.EC2が起こすイノベーション Amazon EC2/S3を使ってみた - 3.EC2起動後〜AMI作成 Amazon EC2/S3を使ってみた - 4.EC2で固定IP
Hadoopの時代は終わった、という言説をたまに見かけるようになりました。 もちろん終わってなどいません。しかし、Hadoopとその取り巻く環境が変化したのは事実です。 本記事では、この変化が何なのかを明らかにし、その上で、なぜHadoopの時代は終わったという主張が実態を正しく表していないのかを説明していきます。 DISCLAIMER 私はHadoopを中心としたデータ基盤を取り扱うベンダー、Clouderaの社員です。 中立的に書くよう努めますが、所属組織によって発生するバイアスの完全な排除を保証することはできません。 以上をご了承の上、読み進めてください。 要約 データ基盤は、Hadoopの登場により非常に安価となり、今まででは不可能だった大量のデータを取り扱えるようになりました。 Hadoopは、NoSQLブームの中、処理エンジンであるMapReduceとストレージであるHDFSが
連載: IBM Watson Workspace #鬼わか アプリケーション開発: 第 7 回: IBM Watson Workspace で AI を利用したアプリ連携の実現 #鬼わか 解説（前編）
IBM Related Japanese technical documents - Code Patterns, Learning Path, Tutorials, etc. Please open new issue/pull requests in either English or Japanese if you would have any feedback or you would like to contribute this repo. We provide mainly "Japanese contents" by markdown text. IBM Developerの最新情報は https://developer.ibm.com/ にアクセスし、英語のコンテンツを参照してください。 このリポジトリは、IBM Developer Japan Webサイトで公開していた
このエントリは、2018年、2019年に公開したAWS全サービスまとめの2020年版です。これまではいくつかに分割して公開していましたが、1エントリにまとめてほしいという要望をもらっていたため、今年は1エントリに集約してみました。 こんにちは。サービスグループの武田です。 このエントリは、2018年、2019年に公開した AWS全サービスまとめの2020年版 です。これまではいくつかに分割して公開していましたが、1エントリにまとめてほしいという要望をもらっていたため、今年は1エントリに集約してみました。どちらがいいのか正直わからないので、フィードバックなどあれば参考にさせていただきます。 2020-01-08 リクエストがあったためAmazon Mechanical Turkを追加。 2018年まとめ 【2018年】AWS全サービスまとめ その1（コンピューティング、ストレージ、データベー
ビッグデータ時代の救世主「Hadoop」とは 「Apache Hadoop」は今、最も注目を集めている技術の1つです。Hadoopとは、大量のデータを手軽に複数のマシンに分散して処理できるオープンソースのプラットフォームです。 Hadoopを活用している企業は年々増え続けていて、不可欠な技術になりつつあるといえるでしょう。 本連載では、Hadoopとは何か、Hadoopがどう活用できるのかということを、「テキストマイニング」に焦点を当てて解説していきたいと思います。 重い処理を複数のマシンに分散させる 複数のマシンに処理を分散させるには、プロセス同士の通信、監視、障害時の対応などを考えなければならず、プログラマにとってハードルが高いものです。しかし、Hadoopはそういった面倒くさい処理を一手に引き受けてくれ、プログラマは、やりたい処理だけに集中できます。 例えば、Hadoopを使うと、1
一年で身に付ける！Rと統計学・機械学習の4ステップ - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
久しぶりの投稿です。この一年間、Rの勉強会などに参加したり主催したりしてきて、後輩や勉強会の方々の話をいろいろ聞くとこができました。そんな中、一年間でRと統計学・機械学習を身に付けれるようなフローを作れるかも？と思ったので、ここで記録しておきます。統計学や機械学習は理論を勉強するだけでなく、Rで実際に解析してみることで、より理解が深まります。 ステップ1. 分布・検定 理論 統計学入門 (基礎統計学?) 作者: 東京大学教養学部統計学教室出版社/メーカー: 東京大学出版会発売日: 1991/07/09メディア: 単行本購入: 158人 クリック: 3,604回この商品を含むブログ (79件) を見る R本 Rによるやさしい統計学 作者: 山田剛史,杉澤武俊,村井潤一郎出版社/メーカー: オーム社発売日: 2008/01/25メディア: 単行本購入: 64人 クリック: 782回この商品を含
Not sure where to start? Get going with our crush course for beginners and create your first project.
業務系SEの末路的なお話でして
Statistics Favorites 4 Downloads 0 Comments 0 Embed Views 0 Views on SlideShare 0 Total Views 0 業務系SEの末路的なお話でして — Presentation Transcript 業務系SEの今後について 消費税増税と年金問題が与える影響 2012// 株式会社ノーチラス・テクノロジーズ http://www.nautilus-technologies.com/ mailto:contact@nautilus-technologies.com Tel: 03-6712-0636 Fax: 03-6712-0664 Copyright © 2011-2012 Nautilus Technologies, Inc. All rights reserved.NAUTILUS Proprietary &
PHPの生みの親、ラスマス・ラードフ氏インタビュー 2015年12月に無事公開されたPHP7。その公開に先立ってPHPの生みの親であるラスマス・ラードフ氏に話を伺う機会がありました。英語で行われた一時間のインタビューは長大ですがラスマス氏の思想がよく分かる話題が多く、可能な限りそのままの形でお伝えすべく、その模様すべてをお届けします。 なお、インタビューは10月に開催されたPHPカンファレンス2015の講演終了後に行われ、リリースに関する話題などはその時点でのものです。 現在の仕事と生い立ち ―――― まずは、PHPを作ってくださってありがとうございます。今日の基調講演もすばらしかったです。 ラスマス：ありがとうございます。 ―――― いきなりですが、個人的な質問から始めてもいいでしょうか。 ラスマス：どうぞ。 ―――― Etsyではどのようなお仕事をなさっているんですか？ ラスマ
エンジニアの次のステップへの勉強法 - Qiita
言われたものはだいたい作れるし、どんなプログラミング言語が来ても大抵書けそうかなってなったエンジニアがそこで成長が止まってしまう人を見かけることがあります。 技術が好きで、作ることが好きで、なのに環境に求められず成長が止まってしまっているんだろうと思います。 ここで成長が止まってしまう環境とは、 新しい技術の情報を仕入れて語り合うエンジニアが居ない 業務用件に高い技術が求められない 改善サイクルが遅い 開発プロセスなどをまとめる人がいない などです。 簡単に言うと、今はうまく仕事があるけれど、停滞している仕事場ですね。 下手にビジネス的に成り立ってしまっているので、それ以上成長をする必要がないのです。 まあ、そういう生き方もありかな？って思うので、それでいいやって思う人は続きは読まなくてもいいかなって思います。 ここから先はエンジニアとして技術を伸ばすことが楽しい、ものを作ることが楽しい、
パフォーマンス比較 Cassandra、Mongodb、SQLite、H2、MySQL、Postgres - cypher256's blog
下記のようなシステムでパフォーマンスが良さげな SQLite を使用予定ですが、もっと速いものが無いか確認のため他のデータベースのパフォーマンスを計測してみました。SQL 利用前提ですが、NoSQL が圧倒的な性能を出す場合は検討する必要があるので KVS も確認しました。 データ件数は 1 億件程度、JDBC SQL 利用可能 INSERT、UPDATE はバッチ SELECT は主キーアクセス性能を重視 将来スケールアウトのための分散はありえるが、スタンドアロンで遅いのはだめ データベースのパフォーマンス比較 計測したデータベース データベース名 タイプ 形態 評判 計測についての備考 SQLite RDB 組み込み ※2 おもちゃ、Android標準 JDBC操作 ※1 H2 RDB 組み込み ※2 組み込み最速 JDBC操作 ※1 Derby RDB 組み込み ※2 Java標準で
大学時代に日本屈指の技術系スタートアップCTOを経験。25歳で日本から飛び出して、シリコンバレーで起業した ――まず太田さんがシリコンバレーで起業するまでの経緯を聞かせてください。 高校生の時に初めて携帯電話を買ってもらいました。その携帯がiアプリといって、Javaのプログラムが動作する端末でした。そこで近くの書店でプログラミングの本を買って、簡単なシューティングゲームを作りました。 すると、それが40万件以上ダウンロードされたんです。塾の帰りなど、隣にいる人が自分の作ったゲームをプレイしているのを見て驚きました。それが最初のコンピュータ、インターネットの原体験で、そこからプログラミングにのめり込んでいきました。 太田 一樹（Treasure Data 共同創業者 取締役） 1985年生まれ。東京大学大学院情報理工学研究科修士課程修了。学部課程在学中の2006年、自然言語処理と検索エンジン
Fluentd というソフトウェアがある。日本国内ではそこそこ話題になってきたが、何ができるのか、何に使うと嬉しいのか、何に使えるのか、という点について詳細をよく知らないという人もおそらくまだ多いことでしょう。 なので、簡単にまとめる。 http://fluentd.org/ なお以下の個別項目ごとに書いていくが、その手前にまとめを置いておくので忙しい人はそれだけ読むとよい。インストールや設定については導入部分については日本語の記事はもう多くあるので、触れない。 概要 できること ログの収集 センサデータ等の収集 汎用データ処理プロセッサとして 頻出ユースケース ログの収集 データの集約 簡単なリアルタイム集計 ソフトウェアとしての特徴 コア プラグイン 安定性 性能 開発体制 コミュニティ ぶっちゃけどうなの？ まとめ 現時点で、複数の場所に分散したデータや常に増え続けるデータの安全な転
JavaScriptのMVCフレームワークと仲間たち JavaScriptでイイ感じに開発をしたいという欲求が高まってきたため、自分でフレームワークを作らずに世界の賢者たちから学びたいと思います。今回は、JavaScriptでMVCフレームワーク等を実現しているフレームワークや周辺のライブラリ、さらにはツールやユーティリティまで幅広くご紹介します。 (2012/1/17 updated) Backbone.js Spine.js JavaScriptMVC AngularJS SproutCore Ember.js YUI App Framework Broke.js Fidel.js Sammy.js KnockoutJS eyeballs.js The M Project Knockback Batman.js Shipyard.js Agility.js ベース jQuery Doj
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
16年間うごいているWebアプリケーションが抱えていた技術的負い目を考察する | GMOメディア エンジニアブログ
技術推進室の浅井です。 技術的負い目とは、世に言う技術的負債のことです。 社内で技術的負債の定義、ことばの表現を考える中で、「『負債』は優れた比喩表現であるものの、第三者への返済義務がない点で会計上の負債とは異なり、言葉としての問題も多く、不必要な議論を生み出しやすい」などの指摘があり、代わりの表現として社内の一部で使われている言い回しです。 最近社内のたいへん古いシステム（16年の歴史があります）の技術推進を行う機会があり、たくさんの技術的負い目と向き合いました。 そのような古いシステムの技術的負い目と向き合ったとき、エンジニアはストレスを感じ、ネガティブな感情を抱いてしまいがちです。負い目に苦しめられることで過去のコードや技術的判断に対して不満を言いたくなる気持ちはとてもよくわかりますし、実際に私もたくさん苦しんでたくさん不満を言いました。 ですが技術的負債の文脈でよく言われるとおり、
まず超個人的な見解です。あとWeb系の人は関係ないので、そういう人は読んでも無駄です。ここでいう業務系エンジニアというのは、主にSI屋で特定企業向けのシステムを構築しているエンジニアの人たちをさします。 まず、非常に難しい時代になったと思います。 端的に、ちゃんとしたSIをやることが難しくなりました。まず、技術的には面倒なことが増えた、というかできるオプションが制御できないくらいに増えているので、うまく制限をしないとコードや仕組みが劣化する一方になりました。エンジニアリングに自由を！というのは聞こえはいいのですが、チームプレーをするのに、いちいち約束事決めないと回らないようになっているような気がします。それも毎回。始めるたびに。 別段、いきなりチームメンバーの能力があがったり、さがったりするわけではないのですが、なぜか外すと酷いことになる振れ幅が増大したような気がします。ルール決めをいちい
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NTTデータのHadoop報告書がすごかった - 科学と非科学の迷宮
OBB vs AABB - Radium Software Development
誰でもできる、プレゼンが劇的にうまくなる基本テクニック - 科学と非科学の迷宮
WEB系各社で使われている監視ツールまとめ - mikedaの日記
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