並び順

ブックマーク数

期間指定

  • から
  • まで

1 - 40 件 / 427件

新着順 人気順

jdbcの検索結果1 - 40 件 / 427件

  • クリーンアーキテクチャ完全に理解した

    clean_architecture.md 2020/5/31追記: 自分用のメモに書いていたつもりだったのですが、たくさんのスターを頂けてとても嬉しいです。 と同時に、書きかけで中途半端な状態のドキュメントをご覧いただくことになっており、大変心苦しく思っています。 このドキュメントを完成させるために、今後以下のような更新を予定しています。 TODO部分を埋める 書籍を基にした理論・原則パートと、実装例パートを分割 現在は4層のレイヤそれぞれごとに原則の確認→実装時の課題リスト→実装例という構成ですが、同じリポジトリへの言及箇所がバラバラになってしまう問題がありました。更新後は、実装時の課題リストを全て洗い出した後にまとめて実装を確認する構成とする予定です。 2021/1/22追記: パートの分割と、クリーンアーキテクチャという概念の定義について追記を行いました。大部分の実装例パートを中心

      クリーンアーキテクチャ完全に理解した
    • [いわゆる退職エントリ] Microsoft を辞めることにしました(あるいはサポートエンジニア → Product Marketing Manager になるまでなど) - Qiita

      [いわゆる退職エントリ] Microsoft を辞めることにしました(あるいはサポートエンジニア → Product Marketing Manager になるまでなど)退職エントリ 皆さんごきげんよう。ういこうと申します。 これまで日本マイクロソフト株式会社で Azure のフロントエンド領域を中心としたサービスの Product Marketing Manager をしておりましたが、6/30 日をもって退職することとなりました。 きっと Microsoft 界隈以外では、あなたどなた?という感じだと思いますので、少し自己紹介と、退職エントリ(のようなもの)を書くことにした理由を紹介させてください。ちょっと、いや...かな~り長いので、おやつでも食べながら読むものがないなーというときや、今エンジニアなんだけど、マーケティングなど、テクニカル ロール外の職種に転換しようと思ってる、あるい

        [いわゆる退職エントリ] Microsoft を辞めることにしました(あるいはサポートエンジニア → Product Marketing Manager になるまでなど) - Qiita
      • 100万件ぐらいのレコードを扱ったらOOMEが出た話。 - 谷本 心 in せろ部屋

        要約 技術的な話だけ教えて、という方のために先に結論だけ書いておきますと、PostgreSQLはクエリを実行した時点で全レコードの情報を一気に読んできてヒープを埋めてしまう場合がある、ということ話です。 たとえば、ResultSet#nextメソッドを使いながら処理を回すようなコードを書いて、少ないヒープでも処理できるようにするのは常套手段だと思いますが、そういうコードを書いていても一気にヒープを消費してしまうことがあるのです。詳しくはこのドキュメントを見てください。 https://jdbc.postgresql.org/documentation/head/query.html#query-with-cursor ことの発端 ちょっと仕事でJava + jOOQ + PostgreSQLで、DBのデータを集計するようなバッチ処理を書いてまして、もちろん俺様の書いたコードにバグなんてある

          100万件ぐらいのレコードを扱ったらOOMEが出た話。 - 谷本 心 in せろ部屋
        • 「コメントは書くな」 - Qiita

          同僚だったロシア人のMはとにかくすごいエンジニアで、給料について社長ともめていたかと思えば、スーパーデプロイシステムを一人で作り上げていたり、Python推しの会社の中で、各所を説き伏せてTypeScript on node.jsの導入を進めたりしていた。 皮肉屋で、だれかれかまわず議論をふっかけていたが、とにかく仕事が速くて品質がよいので絶大に信頼されていた。 私は開発者としてMから様々な教えを授けられた。当時私はPHPerあがりのひよっこで、日々ダメコードを生産していた。 ある日Mにコードレビューを依頼すると、こんなことを言われた。 「堀さん!ソースコードにコメントを書いてはいけない!」 // connect to the database named "mysql" on the localhost val driver = "com.mysql.jdbc.Driver" val u

            「コメントは書くな」 - Qiita
          • 運用中のPostgreSQLのスキーマを無停止で安全に変更する | 株式会社ヌーラボ(Nulab inc.)

            初めに こんにちは。ビジネスチャットサービスTypetalkを開発・運用している吉田です。Typetalkではデータの永続化ストレージとしてPostgreSQLを利用しています。扱うデータ量は多く、チャットというサービスの性質上書込み頻度はとても高いです。PostgreSQLを使い日々開発を進めていると、追加する機能によってはスキーマを変更する必要があります。メンテナンスを計画・告知してサービスを止めてしまえば、時間はかかるかもしれませんがスキーマの変更はそう難しくありません。しかしTypetalkはユーザーが日々の業務を進めるために利用しており、サービスが止まるとコミュニケーションが取れなくなります。業務を円滑に進めるためのビジネスチャットツールですので、極力サービスは止めたくありません(最後の計画メンテナンスは2019年6月30日で1年以上前となっています。)。本記事では以下の3つのケ

              運用中のPostgreSQLのスキーマを無停止で安全に変更する | 株式会社ヌーラボ(Nulab inc.)
            • Docker でロードバランサ・アプリケーションサーバ・DBサーバの環境構築 - A Memorandum

              はじめに Nginx でロードバランサを構成する Webサーバ1号機の作成 Webサーバ2号機の作成 ロードバランサの作成 ロードバランサとWebサーバの起動 Web アプリケーションの準備 Docker でアプリケーションをビルドする DBサーバの準備 ロードバランサとアプリケーションサーバの起動 まとめ はじめに 前回は Docker のインストールからイメージビルド・コンテナ起動・Compose までの流れをみてきました。 blog1.mammb.com 今回は以下のような、一般的な Web アプリケーションの開発環境を構築していきます。 前回の記事とあわせて、Docker の活用方法を理解いただければと思います。 Nginx でロードバランサを構成する 最初に、単純な Web サーバを Nginx でロードバランシングする環境を作成して動作を見てみます。 このような構成となります。

                Docker でロードバランサ・アプリケーションサーバ・DBサーバの環境構築 - A Memorandum
              • 何故Javaは敬遠されるのか? - Qiita

                何故かJavaは敬遠される!? 筆者はIT業界に努めて17年ほどです。 SESとして働きに出ることが多かったのですが、近年はWebエンジニアとして PHP(Laravel)を使った開発が多くなってきています。 そんな開発現場ですが、プログラミング言語の話題に上がると 「Javaはわからない」 「Javaって難しいんでしょ?」 「環境構築がなぁ・・・」 なんて話をよく聞きます。 私はJavaの方が経験した期間が長かったので、特にそういった苦手意識は無いのですが Laravelの現場でもそういった話を聞くので、 「フレームワークの特性や、コードの書き方は結構似ているところが多いのに、何でみんな苦手なんだろう?」 と思ってしまうのです。 今回はそのギモンについて、私が思っていることを書いていきます。 (注:Java嫌いな人を論破したいわけではありませんw) 原因その1:インフラ構造上、難しいと思

                  何故Javaは敬遠されるのか? - Qiita
                • MySQLのutf8mb4と戦った話 - Uzabase for Engineers

                  皆様こんにちは、NewsPicksエンジニアの米澤です。 先日 2023/03/30は、こちらでアナウンスしていた通り、サービスの停止を伴うシステムメンテナンスを実施させて頂きました。 NewsPicksをご利用頂いている皆様には、ご迷惑おかけいたしました。 今回はこのメンテナンスの中で行われたDBテーブルのmigrationについてお話ししたいと思います。 ことの始まり やったこと 方針決め utf8mb4に対応していないテーブルを調べる migrationを作成する 影響範囲を調べる 開発環境でリハーサルを行う メンテナンスの日 最後に ことの始まり NewsPicksではバグの検知にBugSnagを利用しています。 ある時、BugSnagにこんなエラーが通知されてきました。 org.springframework.orm.hibernate4.HibernateJdbcExcepti

                    MySQLのutf8mb4と戦った話 - Uzabase for Engineers
                  • 達人出版会

                    探検! Python Flask Robert Picard, 濱野 司(訳) BareMetalで遊ぶ Raspberry Pi 西永俊文 なるほどUnixプロセス ― Rubyで学ぶUnixの基礎 Jesse Storimer, 島田浩二(翻訳), 角谷信太郎(翻訳) 知る、読む、使う! オープンソースライセンス 可知豊 きつねさんでもわかるLLVM 柏木餅子, 風薬 R/RStudioでやさしく学ぶプログラミングとデータ分析 掌田津耶乃 データサイエンティストのための特徴量エンジニアリング Soledad Galli(著), 松田晃一(訳) 実践力をアップする Pythonによるアルゴリズムの教科書 クジラ飛行机 スッキリわかるサーブレット&JSP入門 第4版 国本 大悟(著), 株式会社フレアリンク(監修) 徹底攻略 基本情報技術者教科書 令和6年度 株式会社わくわくスタディワール

                      達人出版会
                    • なぜその API は使われないのか? API の活用を拒む3つの壁とその対策 - CData Software Blog

                      こんにちは! CData Software Japan リードエンジニアの杉本です。 大変ありがたいことに、最近あるSaaSを提供する会社さんから「リリース前のAPIを触ってみてフィードバックをくれませんか?」と依頼を受けました。 私は以前こんな記事 を公開するほど、APIどっぷりな人間なのですが、数多くの SaaS APIを触ってきてよく考えることがあります。 それは SaaS APIというサービス・プロダクトそのものを成長させる上で、もっとも重要なことは「顧客・デベロッパーが、そのAPIをどれだけスムーズにキャッチアップできるか?」という点に尽きるのではないか? というものです。 以下のグラフはAPI管理ツールを提供するSmartBearのAPI調査において、APIドキュメントで最も重要な要素とは何か? というアンケート結果のランキングですが、ExamplesやAuthenticati

                        なぜその API は使われないのか? API の活用を拒む3つの壁とその対策 - CData Software Blog
                      • EmbulkでPostgreSQLをMySQLに移行した話 - LIVESENSE ENGINEER BLOG

                        こんにちは。マッハバイトを運営するアルバイト事業部エンジニアの mnmandahalf です。 先日、マッハバイトの販売管理システムで使っているデータベースをオンプレPostgreSQLからAmazon Aurora MySQLに移行しました。 本記事では移行に至った背景、吸収する必要があった差分や苦労した点についてお話しします。 環境 移行前のバージョン: PostgreSQL 9.4 ※ドキュメントはバージョン14のものを添付しています 移行後のバージョン: Aurora MySQL 3.02.0 (compatible with MySQL 8.0.23) 環境 MySQL移行の背景 データ移行方法の検討 Embulkの実行で考慮したポイント Embulkの設定 scram-sha-256認証への対応 タイムスタンプが9時間巻き戻る FK制約を無効化できない PostgreSQLとM

                          EmbulkでPostgreSQLをMySQLに移行した話 - LIVESENSE ENGINEER BLOG
                        • Javaを使うなら知っておきたい技術、フレームワーク、ライブラリ、ツールまとめ

                          Javaの開発と言っても、各種ミドルウェアやフレームワーク、ライブラリ、ツールなどが豊富にあり選択に悩むことは少なくないと思います。 そこで関連技術のインデックスになればと作成しました。 あくまで知っている範囲で記述しているので、コメントしてもらえれば随時追加します! すべてを書くと膨大な量になるため、現状採用が減ってきているものや、そもそもあまり採用されていないもの、後継があったり、類似のものと比較した場合に明らかに劣っているものは省いています。 ちなみにライブラリには高機能なものも多いので、分類は参考程度にご覧下さい。 サーバ系 Apache HTTP Server 世界中でもっとも多く使われているWebサーバ。 nginx フリーかつオープンソースのWebサーバで、処理性能・高い並行性・メモリ使用量の小ささに焦点を当てて開発されている。 Tomcat Java ServletやJSP

                            Javaを使うなら知っておきたい技術、フレームワーク、ライブラリ、ツールまとめ
                          • LINEの新しいセルフサービス型バッチデータ収集システム「Frey」の導入

                            こんにちは、Data Platform室Data Engineering 1チームの徐です。 Data Platform室では、大規模なHadoopクラスタを運用し、データ収集、分析、活用するためのプラットフォームを提供しています。Data Engineering 1チームのミッションの一つは、様々なストレージからのdata ingestionシステムを構築、運用することです。 本記事では、バッチ処理でデータ収集を行うシステムの概要を説明した後に、LINEのセルフサービスツールであるFreyをご紹介します。 課題: このシステムでもデータ収集のバッチ処理を実行・管理するという目的は果たせましたし、ユーザーとタスクの規模が小〜中程度であれば問題はありませんでした。しかし、LINEの全てのプロダクトまでスコープを広げるにつれ、次のような問題に躓くことが増えていきました。 コード記述(ステップ1

                              LINEの新しいセルフサービス型バッチデータ収集システム「Frey」の導入
                            • RDS Proxyが無意味になる恐怖の現象「ピン留め」を回避するための基本的な設定値について | DevelopersIO

                              CX事業本部@大阪の岩田です。 RDS Proxyを利用するとRDS ProxyにプールされたDB接続を複数のDBクライアントで使い回すことができ、限られたDB接続を効率的に利用することが可能になります。しかし複数のDBクライアントが安全にDB接続を共有できない場合、RDSProxyはコネクションプール内のDB接続を特定のDBクライアントに対して固定してしまいます。これが「ピン留め」と呼ばれる現象で、このピン留めが発生するとRDS Proxyを利用するメリットが失われてしまいます。 このブログでは「ピン留め」を回避するための基本的なパラメータ調整についてご紹介します。 環境 今回利用した環境です こちらのブログとほぼ同様の設定にしてクライアントからの同時接続数が実質1に制限されるようにしています。 RDS for PostgreSQL 11.8-R1 インスタンスクラス db.t3.mic

                                RDS Proxyが無意味になる恐怖の現象「ピン留め」を回避するための基本的な設定値について | DevelopersIO
                              • 達人出版会

                                探検! Python Flask Robert Picard, 濱野 司(訳) BareMetalで遊ぶ Raspberry Pi 西永俊文 なるほどUnixプロセス ― Rubyで学ぶUnixの基礎 Jesse Storimer, 島田浩二(翻訳), 角谷信太郎(翻訳) 知る、読む、使う! オープンソースライセンス 可知豊 きつねさんでもわかるLLVM 柏木餅子, 風薬 デザインディレクション・ブック 橋本 陽夫 現場のプロがやさしく書いたWebサイトの分析・改善の教科書【改訂3版 GA4対応】 小川 卓 解釈可能なAI Ajay Thampi(著), 松田晃一(翻訳) PowerPoint 目指せ達人 基本&活用術 Office 2021 & Microsoft 365対応 PowerPoint基本&活用術編集部 ランサムウェア対策 実践ガイド 田中啓介, 山重徹 TODによるサステナ

                                  達人出版会
                                • 全社共通データ基盤を廃止して新しいデータ基盤に引越した話 - ZOZO TECH BLOG

                                  こんにちは、データ基盤の開発、運用をしていた谷口(case-k)です。最近は配信基盤の開発と運用をしています。 ZOZOではオンプレやクラウドにあるデータをBigQueryへ連携し、分析やシステムで活用しています。BigQueryに連携されたテーブルは共通データ基盤として全社的に利用されています。 共通データ基盤は随分前に作られたこともあり、様々な負債を抱えていました。負債を解消しようにも利用者が約300人以上おり、影響範囲が大きく改善したくても改善できずにいました。 本記事では旧データ基盤の課題や新データ基盤の紹介に加え、どのようにリプレイスを進めたかご紹介します。同じような課題を抱えている方や新しくデータ基盤を作ろうとしている方の参考になると嬉しいです。 データ基盤の紹介 旧データ基盤の紹介 旧データ基盤の課題 変更があっても更新されないデータ 性質の異なるテーブルを同じ命名規則で管理

                                    全社共通データ基盤を廃止して新しいデータ基盤に引越した話 - ZOZO TECH BLOG
                                  • リリース自動化の嬉しみとその手法 - Kengo's blog

                                    DevOpsやCIOps、GitOpsなどを通じて生産性向上を突き詰めていくと、コンパイルやテストだけではなくリリースまで自動したくなってきます。リリースには必要な作業が多く、また頻度も高くないため毎回思い出したり間違えたりが発生するためです。 特に変更内容をまとめて文書化する作業は、利用者に対する影響度もその煩雑さも高いため、自動化できれば文書の品質向上やリリース頻度の向上に大きく貢献できます。本記事では、筆者がNode/Java界隈でよく見るリリース自動化手法について紹介することで、リリース自動化の敷居を下げたいと思います。 なお本記事で言う「リリース」は、jarファイルやコンテナイメージなどビルドの成果物をリポジトリやGitHub Releasesにアップロードして他プロジェクトやデプロイ環境で利用できるようにすることを指しています。環境に対する「デプロイ」や、エンドユーザへの公開を

                                      リリース自動化の嬉しみとその手法 - Kengo's blog
                                    • GWに技術書イッキ読み!Kindleセールで5/10まで半額の本を分野別に総まとめ - 仮想サーファーの日常

                                      Amazonで、Kindle本が最大50%OFFになるゴールデンウィーク限定キャンペーンが開催されています。 期間は、2020年5月10日(日)まで。 50%OFFは、自分の観測範囲では前回の開催が2019年12月末だったので、4ヶ月ぶりの50%OFFセール。 これだけ多くの種類の技術書が50%OFFになる機会は多くないので、この機会にほしい本がないかチェックしておきたいですね。 【Kindle技術書50%OFFセール(5/10まで)】を見てみる この記事では、ゴールデンウィークに一気に技術書を読んで技術力を伸ばしたい方向けに、学びたい分野別にKIndleセール本をまとめました。 プログラミング言語を学ぶ HTML/CSSに入門したい HTML5/CSS3モダンコーディング フロントエンドエンジニアが教える3つの本格レイアウト スタンダード・グリッド・シングルページレイアウトの作り方 吉田

                                        GWに技術書イッキ読み!Kindleセールで5/10まで半額の本を分野別に総まとめ - 仮想サーファーの日常
                                      • Terraformなにもわからないけどディレクトリ構成の実例を晒して人類に貢献したい - エムスリーテックブログ

                                        こんにちは、エムスリーエンジニアリンググループの福林 (@fukubaya) です。 さいたまスーパーアリーナは、埼玉県さいたま市中央区にある多目的アリーナ。本文には特に関係ありません。 最近、Terraformを書くことが多く、知見が貯まりつつあった時にちょうどディレクトリ構成に関する記事を読んでタイミングがよかったので、 今回はTerraformのディレクトリ構造の実例を晒したいと思います。 結構固まってきたからうちのチームの構成も晒してみようかな。 | Terraformのディレクトリ構成の模索 - Adwaysエンジニアブログ https://t.co/31FMkcCJOo— Yuichiro Fukubayashi (@fukubaya) July 3, 2020 クラウド化推進 なぜ定番が決まらないのか 前提となる条件 本番環境と検証環境はほぼ同じ構成 レポジトリとtfstat

                                          Terraformなにもわからないけどディレクトリ構成の実例を晒して人類に貢献したい - エムスリーテックブログ
                                        • 達人出版会

                                          探検! Python Flask Robert Picard, 濱野 司(訳) BareMetalで遊ぶ Raspberry Pi 西永俊文 なるほどUnixプロセス ― Rubyで学ぶUnixの基礎 Jesse Storimer, 島田浩二(翻訳), 角谷信太郎(翻訳) 知る、読む、使う! オープンソースライセンス 可知豊 きつねさんでもわかるLLVM 柏木餅子, 風薬 R/RStudioでやさしく学ぶプログラミングとデータ分析 掌田津耶乃 データサイエンティストのための特徴量エンジニアリング Soledad Galli(著), 松田晃一(訳) 実践力をアップする Pythonによるアルゴリズムの教科書 クジラ飛行机 スッキリわかるサーブレット&JSP入門 第4版 国本 大悟(著), 株式会社フレアリンク(監修) 徹底攻略 基本情報技術者教科書 令和6年度 株式会社わくわくスタディワール

                                            達人出版会
                                          • データプラットフォーム統合プロジェクトの紹介 - KADOKAWA Connected Engineering Blog

                                            KADOKAWA Connected / ドワンゴの @saka1 です。 少し前までは株式会社ドワンゴのWebバックエンドエンジニア的な仕事をしていたのですが、最近は出向1してKADOKAWAグループのDXを推進する戦略子会社である株式会社KADOKAWA Connected(以下KDX)でデータ分析周りのお仕事をしています。この世界はジョブチェンジが激しいですね。 しばらく開発に関与していたドワンゴ・KADOKAWA向け新データプラットフォームの初期リリースに成功したので、この記事ではその話を書きます。KDXのデータエンジニアリングに関する取り組みのほんの一端ではあるのですが、なんとなく雰囲気が伝わればいいなと思っています。 この記事は全体概要編のようなものです。 移行プロジェクトとしての事例紹介を中心にして書きました。プロジェクトの置かれたコンテキストや、出てくる課題にどう判断をつけ

                                              データプラットフォーム統合プロジェクトの紹介 - KADOKAWA Connected Engineering Blog
                                            • フィーチャーフラグを管理するためのOpenFeature | フューチャー技術ブログ

                                              はじめにTIG DXユニット真野です。 CNCF連載の2本目はクラウドネイティブなフィーチャーフラグの標準とAPI、SDKを提供するOpenFeatureについてです。 フィーチャーフラグとはフィーチャーフラグとはコードを変更せずに、フラグを使って機能を有効/無効化する開発/デプロイ手法のことです。一般的なユースケースとしては、特定のユーザーに対して再起動とか再デプロイをせずに、新機能を有効化したいといった場合に役立ちます。信頼度が高くなったらより段階的に広範囲に対象を広げていくと安心ですね。この使い方だけであれば、カナリアリリースを想像しますが、他にも次のようなユースケースが考えられます。 初期から契約している特別な顧客(あるいはプレミアムプランに契約している顧客)に向けて開発した機能を提供する バグが見つかったので、該当機能を無効化してアプリの振る舞いをロールバックする 繁忙期にシステ

                                                フィーチャーフラグを管理するためのOpenFeature | フューチャー技術ブログ
                                              • Java いまふたたびのJDBC

                                                この記事は Java Advent Calendar 2018 の 9 日目のエントリーです。 流行をとらえた話題が多いなか、10~15年前感のあるコンテンツです。化石です。 しかし化石とはいえ、よく使う技術ではあります。 ということで、何気なく使ってたけど改めて勉強し直しました。 検証バージョンjava 1.8.0_181JDBCドライバ postgresql 42.2.5PostgreSQL 10.5 自前ビルド検証環境Java動作環境 Windows 10 Pro ver.1803CPU 4コア(Hyper-Vと共用)RAM 16GB(うち、Hyper-Vへ8GB割り当て)Intel Core i5-4690 CPU 3.50GHzSSDPostgreSQL動作環境 Hyper-V 仮想インスタンスCentOS Linux release 7.1.1503 (Core)CPU 4コア

                                                  Java いまふたたびのJDBC
                                                • 【2024年】AWS全サービスまとめ | DevelopersIO

                                                  こんにちは。サービス開発室の武田です。このエントリは、2018年から毎年公開しているAWS全サービスまとめの2024年版です。 こんにちは。サービス開発室の武田です。 このエントリは、2018年から毎年公開している AWS全サービスまとめの2024年版 です。昨年までのものは次のリンクからたどってください。 AWSにはたくさんのサービスがありますが、「結局このサービスってなんなの?」という疑問を自分なりに理解するためにまとめました。 今回もマネジメントコンソールを開き、「サービス」の一覧をもとに一覧化しました。そのため、プレビュー版など一覧に載っていないサービスは含まれていません。また2023年にまとめたもののアップデート版ということで、新しくカテゴリに追加されたサービスには[New]、文章を更新したものには[Update]を付けました。ちなみにサービス数は 247個 です。 まとめるにあ

                                                    【2024年】AWS全サービスまとめ | DevelopersIO
                                                  • 二極化が進む企業の自動化推進 - Qiita

                                                    はじめに 「働き方改革」という言葉が世間の注目の的となり、仮想労働者・デジタルレイバーという言葉が定義され、RPA元年とも言われた2016年から早くも7年の月日が経ちました。 この業界にずっと身を置いてきた立場として、様々なクライアントからご相談も頂く中で最近特によく感じるのは「企業によって自動化推進の二極化が進んできたな」という事です。 これは、単純に予算や人が足りないという問題であればまだ良いのですが、問題はそこではなく、進もうとしている方向性にあります。 つまり二極化が進んでいる理由は、端的に言ってしまうと、自動化推進において「その組織がどの山を登ろうとしているのか?」という点にあります。 そもそも登るべき山を間違えている場合、人とリソースをどれだけ投下しても、本来目指すべき目的地に辿り着く事はなく、むしろ悪い方向にどんどん向かう一方になります。 この業界における力学上の問題もあり、

                                                      二極化が進む企業の自動化推進 - Qiita
                                                    • Java, MySQLをKotlin, PostgreSQLに移行した - k0kubun's blog

                                                      7年前にGitHub Rankingというサービスを作り、APIを叩きすぎてGitHubからの風当たりが強くなって*1からはデータの更新を止めていたが、KubernetesやGraphQLの時みたいに技術を試す砂場用に惰性で動かし続けていた。 Issueの機能要望対応が段々面倒になってきて、サーバー代節約のために潰すかと考えていたのだけど、毎日1000PVくらいあるので試しにGoogle Adsenseを設置してみたところ1日平均 $1 くらいは入ってて黒字になりそうだったので、ちょっとメンテしやすくしてデータの更新再開するかー、ということで今回いろいろ綺麗にした。 DB: MySQL → PostgreSQL なぜPostgreSQLにしたのか 個人的には多くの用途ではMySQLとPostgreSQLどっちでもいいと思っているんだけど、今所属してるチームがメンテしてるサービスのDBの多く

                                                        Java, MySQLをKotlin, PostgreSQLに移行した - k0kubun's blog
                                                      • メルペイDataPlatformのCDC DataPipeline | メルカリエンジニアリング

                                                        こんにちは、メルペイ DataPlatformチーム(@rerorero, @darklore, @laughingman7743)です。 この記事は、Merpay Tech Openness Month 2022 の14日目の記事です。 今日はメルペイ DataPlatformで取り組んでいるCDCパイプラインについて紹介します。 CDCパイプラインとは何か CDCとは Change Data Capture の略称で、データベース内のデータの変更(新規作成、削除、変更など)を追跡するシステムです。データソースで発生した変更は、ニアリアルタイムでデータシンクに反映させることができます。 CDCの実現方法にはいくつかあるのですが、メルペイ DataPlatformでは以下の2つの方法を使ったパイプラインを構築しています。 Striim社のブログ がよくまとまっていたので、こちらから引用させ

                                                          メルペイDataPlatformのCDC DataPipeline | メルカリエンジニアリング
                                                        • 達人出版会

                                                          探検! Python Flask Robert Picard, 濱野 司(訳) BareMetalで遊ぶ Raspberry Pi 西永俊文 なるほどUnixプロセス ― Rubyで学ぶUnixの基礎 Jesse Storimer, 島田浩二(翻訳), 角谷信太郎(翻訳) 知る、読む、使う! オープンソースライセンス 可知豊 きつねさんでもわかるLLVM 柏木餅子, 風薬 R/RStudioでやさしく学ぶプログラミングとデータ分析 掌田津耶乃 データサイエンティストのための特徴量エンジニアリング Soledad Galli(著), 松田晃一(訳) 実践力をアップする Pythonによるアルゴリズムの教科書 クジラ飛行机 スッキリわかるサーブレット&JSP入門 第4版 国本 大悟(著), 株式会社フレアリンク(監修) 徹底攻略 基本情報技術者教科書 令和6年度 株式会社わくわくスタディワール

                                                            達人出版会
                                                          • dodaの技術負債を解消するコンテナ環境で動くAPIサーバー - techtekt

                                                            こんにちは。dodaサイト開発グループの齋藤です。 doda トップページリビルドプロジェクトにて、コンテナ環境で動くAPIサーバー(hydrogenと社内では読んでいます)を作成しました。 そのAPIサーバーの開発が活発化してきたため、社外向けへの知見の共有と、社内のチーム向けのドキュメントとして、プロジェクトにおいて工夫した点などをこの記事にて公開することにします。 なぜAPIサーバー(hydrogen)を作成したのか これまでdodaではJava側でHTMLまで返すMPA(Multiple Page Application)で作られていました。 しかし今回のdodaトップページリビルドプロジェクトではSPA(Single Page Application)で作っており、APIが必要になりました。 参考:フロントエンドに関する記事はこちらです。 APIの作成は既存のシステムでも可能です

                                                              dodaの技術負債を解消するコンテナ環境で動くAPIサーバー - techtekt
                                                            • 段階的に理解する O/R マッピング - Qiita

                                                              はじめに O/R マッピングとは O/R マッピングとは、一言で言えば、オブジェクト指向プログラミング言語においてリレーショナルデータベースのレコードを通常のオブジェクトとして操作する方法である。より詳細な定義を述べるより、実際のコードを見たほうがわかりやすいだろう。以下に、低レベルの JDBC API の利用例と、高レベルの O/R マッピングフレームワークの代表格である JPA の利用例を挙げる。 public List<Issue> findByProjectId(long projectId) { String query = "select id, title, description from issue where project_id = ?"; try (PreparedStatement ps = connection.prepareStatement(query))

                                                                段階的に理解する O/R マッピング - Qiita
                                                              • Deep Dive: NewSQL Databases

                                                                Overview One of my colleagues, @margo_hdb, recently posted a great article Database Architectures & Use Cases - Explained here on dev.to. In response a user asked for a deeper dive on NewSQL databases, so I thought I would put one together. The term NewSQL was coined in 2011 by 451 Group analyst Matthew Aslett. Wikipedia defines the term below: “ NewSQL is a class of relational database management

                                                                  Deep Dive: NewSQL Databases
                                                                • AWS re:Invent 2021で発表された新サービス/アップデートまとめ - Qiita

                                                                  AWS re:Invent 2021の会期中に発表された新サービス/アップデートのまとめです。 今年も、後から出来るだけ素早く簡単に振り返ることができるようにまとめました! 凡例 (無印) 新サービス (Update) 既存サービスのアップデート (APN) パートナー制度に関連したリリース/アップデート 日時は日本時間で表記します。 11/29(月) 今年の開幕は「Amazon IoT RoboRunner」でした。 Midnight Madness (15:30-) Amazon IoT RoboRunner ロボットと作業管理システムを接続し、単一のシステムビューを介した業務作業全体のオーケストレーションが可能 詳細はYouTubeでも公開 https://youtu.be/q8POXvJ4nMI AWS Management Consoleで1つの施設(サイト名と場所など)を作成す

                                                                    AWS re:Invent 2021で発表された新サービス/アップデートまとめ - Qiita
                                                                  • S3データレイクをAWSの分析サービスを使って有効活用する #AWS-06 #AWSSummit | DevelopersIO

                                                                    本記事は、AWS Summit Japan 2021のセッション動画、「AWS-06: 貯めるだけじゃもったいない!AWS 分析サービスを使ったデータレイクの有効活用」のレポート記事です。 「データはとりあえずS3に溜めておけ!」とデータレイクっぽいものは作れたけど上手く使いこなせていない方、それなりにいらっしゃるのではないでしょうか?本セッションでぜひAWSの分析サービスの活用術をおさらいしてみてください。 概要 データの持つ力を活かす方法としてデータレイクがありますが、データレイク上にデータは貯まってきたものの、どう有効活用すればいいか悩んだ経験はないでしょうか?データレイクに存在するデータと分析ツールと組合せ、活用する方法として、“レイクハウスアプローチ”があります。本セッションでは"レイクハウスアプローチ"の考え方を紹介すると共に、どのようなAWSサービスを用いて"レイクハウスアプ

                                                                      S3データレイクをAWSの分析サービスを使って有効活用する #AWS-06 #AWSSummit | DevelopersIO
                                                                    • Githubの新しいセキュリティ機能 CodeQLを使ってみる - Security Index

                                                                      CodeQLは、Semmleが提供しているコードセマンティック解析に使用するツールで、脆弱性やコードの品質の可視化を行うことができます。 2019年9月18日にGithubがCodeQLを開発しているSemmleを買収し、現在「GitHub Code Scanning」(リミテッドベータ)として利用することができるようになりました。 Welcoming Semmle to GitHub - The GitHub Blog GitHub、コードの脆弱性を発見してくれる「GitHub Code Scanning」発表、修正方法のアドバイスも。GitHub Satellite 2020 - Publickey 現在でもSemmleのLGTMからCodeQLを利用することができます。 CodeQLを少し使ってみたので紹介したいと思います。 CodeQLを使ってみる Github連携 Alert :

                                                                        Githubの新しいセキュリティ機能 CodeQLを使ってみる - Security Index
                                                                      • マイクロサービスのデータぜんぶ抜く……gRPCで! - Retty Tech Blog

                                                                        どうも、エンジニアの神 id:pikatenor です。書きかけの記事を下書きに突っ込んで放置していたらマネージャーの常松に目をつけられ、#Rettyマイクロサービス強化月間 第1週目の記事に祭り上げられることになりましたが無事に遅刻しました。記事の公開をお待ちいただいていた皆様には深くお詫び申し上げます。 engineer.retty.me そういうわけで今回は自作OSSの宣伝とそいつをサービスに組み込むに至った背景のお話です。 マイクロサービスのDB分割と集約 Logstash + gRPC という選択 大雑把な説明 gRPC Server 側の実装 良かったこと おまけ: プラグインの実装についてあれこれ マイクロサービスのDB分割と集約 さて、Retty がマイクロサービスアーキテクチャへの移行に取り組んでいるという話は従前の通りですが、最近では共有DBの呪いから解き放たれるべくD

                                                                          マイクロサービスのデータぜんぶ抜く……gRPCで! - Retty Tech Blog
                                                                        • CISSP 勉強ノート

                                                                          目次の表示 1. 情報セキュリティ環境 1-1. 職業倫理の理解、遵守、推進 職業倫理 (ISC)2 倫理規約 組織の倫理規約 エンロン事件とSOX法の策定 SOC (System and Organization Controls) レポート 1-2. セキュリティ概念の理解と適用 機密性、完全性、可用性 真正性、否認防止、プライバシー、安全性 デューケアとデューデリジェンス 1-3. セキュリティガバナンス原則の評価と適用 セキュリティ機能のビジネス戦略、目標、使命、目的との連携 組織のガバナンスプロセス 組織の役割と責任 1-4. 法的環境 法的環境 契約上の要件、法的要素、業界標準および規制要件 プライバシー保護 プライバシーシールド 忘れられる権利 データポータビリティ データのローカリゼーション 国と地域の例 米国の法律 [追加] サイバー犯罪とデータ侵害 知的財産保護 輸入と

                                                                            CISSP 勉強ノート
                                                                          • Java Persistenceを使ったアーキテクチュア:パターンと戦略

                                                                            図1:データベースとJavaプログラミング言語のミスマッチ このギャップを埋め、Javaアプリケーションとデータベースのシームレスな接続を実現するために、私たちはさまざまなデザインパターンとアーキテクチャアプローチに依存している。これらのパターンはトランスレータとして機能し、インピーダンスのミスマッチの影響を軽減し、2つの世界を調和して動作させるのに役立つ。 これらのデザインパターンは、車輪の再発明ではない。これらは、アプリケーションとデータベースのパラダイム間のインピーダンスのミスマッチを緩和するのに有効であることが証明されている、確立されたソリューションである。Driverパターン、Mapperパターン、Active Recordパターン、Repositoryパターンなどがある。 Java Persistenceにおけるデータパターンのナビゲート このセクションでは、アプリケーション開

                                                                              Java Persistenceを使ったアーキテクチュア:パターンと戦略
                                                                            • AWS Advanced JDBC WrapperによるAurora Postgresの高速フェイルオーバー - エムスリーテックブログ

                                                                              【 デジスマチーム ブログリレー1日目】 こんにちは。 デジスマチームの山本です。 クリニック向けDXサービスであるデジスマ診療のWeb フロントエンド・バックエンド・インフラを担当しています。 今回は先日AWSから発表されたaws-advanced-jdbc-wrapperについて紹介します。 はじめに AWS Advanced JDBC Wrapper 提供Plugin フェイルオーバーとは これまでのフェイルオーバー対策 AWS Advanced JDBC Wrapperを利用した場合のフェイルオーバー対策 Failover Connection Plugin Host Monitoring Connection Plugin 導入方法 Gradle(Kotlin)での依存先の追加 Spring Boot + HikariCPでの設定例 実際に動かしてみた 何も設定しない場合 設定後

                                                                                AWS Advanced JDBC WrapperによるAurora Postgresの高速フェイルオーバー - エムスリーテックブログ
                                                                              • ニアリアルタイムで同期される検索基盤を構築 ~AWS Glueによるデータ同期編~ - コネヒト開発者ブログ

                                                                                皆さん,こんにちは!MLエンジニアの柏木(@asteriam)です. ここ最近は検索エンジン内製化プロジェクトに携わっていて,検索エンジニアとして,検索基盤の主にデータ連携・同期の実装を1から構築したりしていました.7月中旬にABテストまで持っていくことが出来たので,ひとまず安心しているところです.ここからはユーザーの検索体験向上のために検索品質の改善に力を入れていく予定です! はじめに 今回新しく検索基盤をAWSのマネージドサービスを活用して構築しました!本エントリーでは,タイトルにもあるように,検索基盤の肝であるDBから検索エンジンへのデータ同期をAWS Glueを用いてニアリアルタイムで実施したお話になります.我々は以下の構成で今回の検索基盤を構築しています. 検索エンジン:Amazon OpenSearch Service データベース:Amazon Aurora データ同期(ET

                                                                                  ニアリアルタイムで同期される検索基盤を構築 ~AWS Glueによるデータ同期編~ - コネヒト開発者ブログ
                                                                                • 評判の良くない「社長のイエスマン」が実は会社を動かす原動力だったことを後から知った話

                                                                                  この記事で書きたいことは、大筋下記のようなことです。 ・「社長(ではないけど社長的な人)のイエスマン」としてあまり評判がよくない人がいました ・一緒に会議に出るようになって、その人が社長のアイディアに対する追従ととれる発言を頻繁に口にする人だということは分かりました ・ただ、その人は「曖昧なアイディアの長所を的確に言語化する能力をもった人」でもあり、結果的には経営の原動力になっていました ・どういう立場、どういう視点に立つかによって、人に対する評価が変わってくるのは当然のことです ・ただし、「分かりやすい一言」で人をラベリングすること、それによってその人の評価を固定することには慎重であるべきです ・どんな人の評価であれ、なるべく自分で見て、自分で触れた上で判断したいものだと思います 以上です。よろしくお願いします。 さて、書きたいことは最初に全部書いてしまったので、後はざっくばらんにいきま

                                                                                    評判の良くない「社長のイエスマン」が実は会社を動かす原動力だったことを後から知った話