なぜSQLiteはバイトコードを使うのか
以前にデータベースを自作しようとして、SQLiteのアーキテクチャを見てみたらVMだったことに疑問を感じ、それをツイートしたところ作者からリプをもらいました。 作者いわく、次のような背景があったとのことでした。 SQLiteを作った当初はデータベースエンジンのことをよく知らないがコンパイラのことをよく知っていた SQLデータベース・エンジンを書くという問題をコンパイラ構築の問題として扱うのは自然なことだった データベースエンジンのコアの部分をVMにするという発想がまったくなかったので、どんなメリットがあるのか？と気になっていました。 それを作者に聞いたら、詳細な説明ページを作ってくれました。 個人的にVMにしたことで、評価&実行のパフォーマンスは多少良くなると思うが、データベースエンジンのパフォーマンスにそれほど寄与していないんじゃないかな？って思ったりしました。 本記事はそのページについ
Internet Engineering Task Force (IETF) K. Davis Request for Comments: 9562 Cisco Systems Obsoletes: 4122 B. Peabody Category: Standards Track Uncloud ISSN: 2070-1721 P. Leach University of Washington May 2024 Universally Unique IDentifiers (UUIDs) Abstract This specification defines UUIDs (Universally Unique IDentifiers) -- also known as GUIDs (Globally Unique IDentifiers) -- and a Uniform Resou
こんにちは。virapture株式会社でCEOしながらラグナロク株式会社でもCKOとして働いている@mogmetです。 最近ラグナロクがエフ・コード社傘下になったことにより、動き方も色々変わったり、やることも増えてきて多忙感を感じております。 それにより絶賛エンジニアやデザイナーを募集中なのでご興味ある方は是非気軽にお話しましょう😇 話は戻り、本日はGoogle I/O 2024で発表されたFirebaseの新機能について紹介致します！ ※ベースの記事としては What's new in Firebase at I/O 2024を参照としております。 今回のアップデートとしてはAI、リリース周りのアップデートが主に発表されました。 Firebaseロゴが刷新 Firebaseのアイコンが丸みを帯びた優しい感じのアイコンに刷新されました。 進化を反映したロゴになりました。 AI関連のアップ
Google I/O 2024 is here, and just like in previous years, we have many new products and features to tell you about. But first, a look back. For years, millions of you developers have been using Firebase to accelerate your app development and run your apps with confidence. From Realtime Database to Remote Config, we’ve been obsessed with helping you speed up and simplify your work so that you can m
Integrate Amazon Aurora MySQL and Amazon Bedrock using SQL | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Integrate Amazon Aurora MySQL and Amazon Bedrock using SQL 本記事は、Integrate Amazon Aurora MySQL and Amazon Bedrock using SQLを翻訳したものです。翻訳はSr. Database Solutions Architectの杉山が担当しました。 組織は大量のデータをリレーショナルデータベースに保存しているため、エンドユーザーエクスペリエンスを向上させるために生成AIの基盤モデルを使ってこれらのデータセットを補強する明確な動機があります。この記事では、Amazon Aurora Machine Learningを使用して、Amazon Aurora MySQL互換エディションを生成AIモデルと統合する方法を探ります。Amazon Be
週刊Railsウォッチ: Ruby/Railsのアップグレード情報をscrapboxに集約ほか（20240514後編）｜TechRacho by BPS株式会社
こんにちは、hachi8833です。今夜沖縄に到着します。 RubyKaigi 2024で話題になりそうな技術的トピックの予習メモをまとめた https://t.co/IjadL2Y7XE — osyoyu (@osyoyu) May 11, 2024 週刊Railsウォッチについて 各記事冒頭には🔗でパーマリンクを置いてあります: 社内やTwitterでの議論などにどうぞ 「つっつきボイス」はRailsウォッチ公開前ドラフトを（鍋のように）社内有志でつっついたときの会話の再構成です👄 お気づきの点がありましたら@hachi8833までメンションをいただければ確認・対応いたします🙏 TechRachoではRubyやRailsなどの最新情報記事を平日に公開しています。TechRacho記事をいち早くお読みになりたい方はTwitterにて@techrachoのフォローをお願いします。また
Building a Twitter clone with Ruby on Rails｜CoderDojo名護
This is a session conducted by Jeremie Gillet held at CoderDojo at OIST on Sunday, April 28, 2024 ◾️Installing Rails on windowsInstall Ruby on Rails following these instruction but you can skip the “Configuring Git”, “Setting Up PostgreSQL” and “Final Steps” sections. This can sometimes be complicated, especially on Windows. Install and open VSCode Open a terminal (Menu > Terminal > New Terminal)
Python アプリのモニタリングを Amazon CloudWatch Application Signals (プレビュー) で実施 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Python アプリのモニタリングを Amazon CloudWatch Application Signals (プレビュー) で実施 AWS は re:Invent 2023 で Amazon CloudWatch Application Signals を発表しました。これは Java アプリケーションの健全性をモニタリングして理解するための新機能です。本日、Application Signals が Python アプリケーション のサポートを開始したことをお知らせします。 Application Signals を有効化することで、コード変更なしで Python アプリケーションに AWS Distro for OpenTelemetry (ADOT) を導入できるようになります。これにより、Python を使って開発されたライブラ
The API database architecture - Stop writing HTTP-GET endpoints
The API database architecture - Stop writing HTTP-GET endpoints Table of contents Introduction Data retrieval via PostgREST, data modification in the existing backend Compatibility with REST, CQRS and GraphQL Strategies for adapting existing architectures Adapting a monolithic system with a single backend Adapting (domain-driven) microservices with one or more databases Benefits of the API databas
CloudWatch Logsのロググループ名とログストリーム名の命名規則を一部のAWSサービスに限りまとめてみた | DevelopersIO
はじめに マルチアカウント構成において、アカウント発行後にCloudFormationを使ってアカウントのベースライン(セキュリティ、ネットワーク、ログ等)を構築することがよくあります。 その際、AWSサービスごとに1つのロググループをベースラインで作成するか、メンバーアカウント側で必要に応じてロググループを作成するかを検討する必要があります。 1つのロググループに複数のリソースのログを集約する方法と、リソースごとにロググループを作成する方法には、それぞれメリットとデメリットがあります。 1つのロググループを集約する メリット 管理するリソースが減る 手動で作成する手間が減る ログをクエリする際、関連するログが1つのロググループにまとめられていると効率的になることがある デメリット １秒間のログイベント書き込みには制限があるため、エラーになる可能性がある 各リソースごとに識別できるログスト
pytest でテストケース毎に DB を自動的に初期化して、テスト開発体験を向上させる - SalesNow Tech Blog
概要 Web バックエンドのテストコードを書く場合、その多くは DB に依存していることが多いです。 DB 関連のテストは、テストデータの準備やテストケース毎の DB 処理化を適切に行うことが重要ですが、手間がかかる場合あるため、Mock で擬似的にテストしてしまうことも多いかと思います。 ただ、Mock を使ったテストは本質的な問題を検知できない意味のないテストになってしまう可能性があり、可能な限り DB の Mock を行わずに、実際の DB を使用してテストすることが望ましいと考えています。 本記事では、pytest、sqlalchemy、PostgreSQL を使った場合に、テストケース毎に DB を簡単に初期化しつつ、テストケース毎の前提データ登録も簡単うことでテスト開発体験を向上させる方法を紹介します。 前提環境 本記事では、以下の環境を前提として説明いたします。 python
SNSを通じた「ギブ&テイク型情報収集術」と、後悔しない技術選定を叶える方法【DBエンジニア｜こば】 レバテックラボ（レバテックLAB）
SNSを通じた「ギブ&テイク型情報収集術」と、後悔しない技術選定を叶える方法【DBエンジニア｜こば】 2024年5月8日 データベースエンジニア／DBソムリエ こば -Koba as a DB engineer-（@tzkb／小林隆浩） 基盤担当のエンジニアとして様々なプロジェクトで経験を積み、中でもデータベースに関する設計、運用、トラブルシューティング等を専門とする。得意とするDBMSはOracle DatabaseおよびPostgreSQL。オライリー社刊行・書籍「詳説 データベース」監訳者。itmediaにてクラウドネイティブなDBやNewSQLに関する連載を持つ。 X Zenn Qiita connpass SpeakerDeck 技術や業界など仕事についての情報収集の基盤として多くのエンジニアを支えていたTwitter（現X）が、以前とは異なる姿となってゆく今、必要な情報を過不足
切り替える理由 自社の主力製品で利用している技術(WebRTC / WebTransport)がブラウザベースのため TypeScript を利用する Go を採用したのは sqlc が使いたかったという理由 sqlc-gen-typescript が出てきたのでもう Go を使う理由がなくなった 自社サービスチーム全員が Go にまったく興味が無い sqlc 自体は便利 そもそも自社に Go への興味がある人がいない 自社サービスの規模ではボトルネックになるのはデータベースであって言語ではない もしアプリでスケールが必要なときは Rust や Erlang/OTP に切り替えれば良い コネクションプールは PgBouncer を利用すればいい TypeScript からは 1 コネクション 1 接続で問題無い どうせフロントエンドでは TypeScript を書く 自社では React
Difyで生成AIアプリケーション入門 後編：自作プログラムで機能追加して生成AIの指向性と精度を高める | フューチャー技術ブログ
概要前回に引き続き Dify と Anthropic Claude （OpenAI でも OpenRouter 経由の何かでもOK）を使って簡単に生成AIアプリケーションを構築する方法をご紹介します。 チュートリアル3：セルフレビュー機能付きのSQL生成AIチャットbot前編のチュートリアル1で作ったSQL生成チャットbotをベースに、セルフレビュー機能を追加し、間違ったSQL文や存在しないテーブルやカラムを使用しようとした時に自動でやり直すように改修します。 DB用意SQLの実行環境が必要になりますが、ちょうど Dify が使用している DB（Postgresql） サービスがあるので、これにホストOSからアクセスできるようにします。別でDBを用意できる場合はそちらでもOKです。 docker-compose.yml で以下の行をアンコメントしてください。 docker-compoese
ブラウザベースのデザインツール「Figma」のデータベース(DB)は2020年以来100倍に拡大しました。当初は単一のPostgreSQLで構築されていたDBをどのようにして分散システムへと移行したのかについて、公式ブログで詳しく説明されています。 How Figma's Databases Team Lived to Tell the Scale | Figma Blog https://www.figma.com/ja-jp/blog/how-figmas-databases-team-lived-to-tell-the-scale/ Figmaではまず、「Figmaファイル」や「組織」などテーブルごとにDBを分割する「垂直分割」を行いました。2022年までに10個のパーティションに分割し、それぞれのパーティションを監視することでスケーリングの優先順位を付けたとのこと。 Figmaの利
The Bloat Busters: pg_repack vs pg_squeeze | boringSQL
As the database size increases and the number of transactions per second rise, you'll inevitably face the challenge of the table bloat. Although PostgreSQL assists as much as possible with its auto-vacuum feature, there will come a time when you will compel whether to run VACUUM FULL. Unless you have option of longish downtime windows, this is not an easy decision. Thankfully, the rich ecosystem o
レッドハット、「Red Hat Enterprise Linux 9.4」を一般提供--「RHEL 7.9」に4年間の追加サポートも
レッドハット、「Red Hat Enterprise Linux 9.4」を一般提供--「RHEL 7.9」に4年間の追加サポートも Steven J. Vaughan-Nichols （Special to ZDNET.com） 翻訳校正： 編集部 2024-05-02 10:03 Red Hatは米国時間5月1日、同社OSの最新版「Red Hat Enterprise Linux（RHEL）9.4」をリリースした。また、「RHEL 7.9」のサポートを4年延長することも発表した。 他のバージョンのRHELではこのような延長サポートは期待できないだろう。CanonicalがUbuntuの長期サポート（LTS）版に12年間のサポートを提供しているのとは異なり、Red Hatは「RHEL 7 Extended Life Cycle Support（ELS）」に1回限りの4年間の追加サポートを
BlueskyはTwitter(現X)の代替SNSとして人気を博し、公開からの2年間で550万ユーザーを獲得するなど多くの人に利用されています。そんなBlueskyは14～15人のエンジニアによって構築されているのですが、「これまでどのように構築されてきたのか」という内容についてエンジニア向けのニュースレターである「The Pragmatic Engineer」が掲載しました。 Building Bluesky: a Distributed Social Network (Real-World Engineering Challenges) https://newsletter.pragmaticengineer.com/p/bluesky Twitterの代替SNSとしてMastodonやThreadsなど多数のSNSが登場しましたが、その中でもBlueskyは誰もが独自のサーバーを実行
はじめに JCEXで実践しているAPIテストについて 単体テスト 負荷テスト なぜAPIの単体テストを行っているのか API単体テストで使用するパッケージ 実例によるAPI単体テストの環境構築 前提 ステップ１: テストしたいAPIの定義 ステップ２: テストの作成 ステップ３: APIの実装 ステップ４: DBを使ったテスト ステップ５: ヘルパー関数化 ステップ６: テーブル駆動テストに変える ステップ７: フィクスチャを使ったテスト まとめ おわりに はじめに こんにちは、enechainのGXデスクでエンジニアをしている@ejiです。 GXデスクは、『日本気候取引所 - Japan Climate Exchange』 (以下 JCEX) のサービス開発を担当しており、 私は主にBFFとバックエンドのAPIをGoで開発しています。バックエンドのAPIは gRPC を使用しています。
Mackerel で行った障害対応演習を紹介します - Hatena Developer Blog
こんにちは、Mackerel チーム SRE の id:heleeen です。 この記事は、はてなの SRE が毎月交代で書いている SRE 連載の4月号で、先月分は id:taxintt さんのサービスの一般公開前からSLI/SLOと向き合うです。 今回は、先日 Mackerel チームで行った障害対応演習で実施した内容と、どのような学びを得たかについて紹介します。 本番障害はできればなくしたいものですが、すべての障害を完全になくし可用性を100%にするのはとても困難です。そのため、障害が発生したときの影響範囲を小さくする仕組みを導入したり、ロールバックを素早く行えるようにしておくなど、影響を抑えるための取り組みが必要になります。 Mackerel では、その一環として、障害対応時のオペレーションの確認やバックアップからの復旧が行えるかの検証などの起きてしまった障害を素早く収束させたり、
関連キーワード 人工知能 テキストや画像を自動生成する「生成AI」（ジェネレーティブAI）を、ビジネスの効率化や顧客体験（CX：カスタマーエクスペリエンス）向上に役立てる企業の動きが進む。代表的な生成AIサービスとして、AIベンダーOpenAIの「ChatGPT」とGoogleの「Gemini」がある。それぞれどのような使い方に向いているのか。 本稿は、大規模言語モデル（LLM）「GPT-3.5」をベースにしたChatGTPと、LLM「Gemini Pro」をベースにしたGeminiに4種類のプロンプトを投げ、出力された回答を比較した。プロンプトはアイデア出し、コンテンツ作成、計画策定、開発支援の4つのテーマで作成した。 「ChatGPT」と「Gemini」の回答を4つのプロンプトで比較 併せて読みたいお薦め記事 連載：OpenAIとGoogleの生成AIを比較 第1回：生成AI“2大ツー
こんにちは、MA部MA開発ブロックの@gachi-muchi-engineerです。 4/9-4/11に開催されたGoogle Cloud Next '24へ参加してきました。去年に続きオフライン開催で、今年はアメリカ・ラスベガスで開催されました。弊社からはMA部の@gachi-muchi-engineer・@da-sugi・佐久間の3名が参加しました。去年参加した際の様子は以下のテックブログで紹介しています。 techblog.zozo.com 今年はどのようにAIを利用しているのか、利用していくのかを紹介したセッションが多かったように感じられました。本記事では、現地での様子と特に興味深かったセッションをピックアップして紹介します。 また、今回のテックブログで紹介できなかった内容などを含めてRecapのオンラインイベントを2024/5/13に開催予定です。このイベントでは、Google
The recent discussion about AIX support in PostgreSQL (as of now removed in PostgreSQL 17) led me to look through the project’s history, to learn what platforms we have supported when. In this context, “platform” really means operating system. One useful proxy is looking at the files in src/template/, because every supported platform needs to be listed there. There are other dimensions, such as wh
Why SQLite Uses Bytecode
1. Introduction Every SQL database engine works in roughly the same way: It first translates the input SQL text into a "prepared statement". Then it "executes" the prepared statement to generate a result. A prepared statement is an object that represents the steps needed to accomplish the input SQL. Or, to think of it in another way, the prepared statement is the SQL statement translated into a fo
生成AI (Cohere)＋LangChain＋Vector Database (PostgreSQL)でRAGを試してみた - Qiita
生成AI (Cohere)＋LangChain＋Vector Database (PostgreSQL)でRAGを試してみたPostgreSQLlangchainLLMVectorStorepgvector 生成AIを企業が使う場合、社内データを使った回答を得るにはファインチューニング、もしくは Retrieval-Augmented Generation (RAG、検索拡張生成) を行う必要があります。 企業では毎日データが更新される中で、ファインチューニングを頻繁に行うのはコスト高で現実的ではありません。 そこでRAGを使った方法が注目されています。 ということで、今回は以下の組み合わせでRAGを試してみました。 生成AI: Cohere Command Vector Database: PostgreSQL (pgvector) 生成AIとVector Databaseの連携: La
GitHub - HexaCluster/pgdsat: PostgreSQL Database Security Assessment Tool
PGDSAT is a security assessment tool that checks around 70 PostgreSQL security controls of your PostgreSQL clusters including all recommendations from the CIS compliance benchmark but not only. This tool is a single command that must be run on the PostgreSQL server to collect all necessaries system and PostgreSQL information to compute a security assessment report. A report consist in a summary of
作成したWEBアプリリンク ユーザ作成が面倒な人は、「ユーザ：test,パス:test」でログインできます *無料プランのため、初期サイト表示に時間がかかります。 (Ver2追記) それすら面倒な人は、ゲストログインできます Ver2の記事 目次 はじめに 概要 ツール・技術・環境 詳細 開発の進め方 やってみての感想 さいご 参考 1. はじめに 一個くらいWEBアプリを作っておきたいよなという思いと、勉強になるかなという考えで実行に至った。 意識したこととしては、別記事に書いたが 参考：作成前に書いた記事 「形にする、突き詰める、あきらめない」 2. アプリ概要 大喜利投稿サイトを作成 //当初、投稿サイト(某X)みたいなのを考えたが、ありきたりと思い変えた できることは以下 ユーザ管理（登録、ログイン） お題の一覧表示、登録 回答の一覧表示、登録、投票 回答の集計 3. ツール・技術
Rails で構築しているアプリケーションで自然言語処理を行いたかったので、Ruby で自然言語処理を行えるライブラリの ruby-spacy の検証を行うために docker で環境構築を行うことにしました。 後述しますが、単なる gem ではなくある程度準備が必要なもので、はまった個所もいくつかあったので、備忘録として残します。 ruby-spacy とは ruby-spacy とは Yoichiro Hasebe さんによって開発されたライブラリで、Python 用の自然言語処理ライブラリである spaCy を Ruby で利用できるようにしたライブラリです。 spaCy とは、Python/Cython で構築された自然言語処理を行うためのライブラリで、訓練済みの統計モデルを使用することができます。 参考: https://spacy.io/ 参考: https://ja.wiki
リクルートが『スタディサプリ』で Amazon Aurora Serverless v2 を採用。コストを最適化しつつ Aurora の管理工数を大幅削減 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ リクルートが『スタディサプリ』で Amazon Aurora Serverless v2 を採用。コストを最適化しつつ Aurora の管理工数を大幅削減 株式会社リクルートは、日本国内のHR・販促事業及びグローバル斡旋・販促事業をおこなう事業会社です。リクルートでは、『スタディサプリ』というスマートフォンアプリ、パソコンで利用可能なオンライン学習サービスのデータベースとして Amazon Aurora PostgreSQL を採用しています。 2023 年 5 月にこの Aurora PostgreSQL を Aurora Serverless v2 に変更しました。採用検討から 1.5 ヶ月と短期間で導入を決定しましたが、入念な検証の結果 Aurora の運用負荷を大幅に削減し、サービスの安定運用も実現しています。本ブログは、『スタディサ
Heroku PostgresとAWS BedrockとHugging FaceでRAGを作ってみた - Qiita
2023年11月にHeroku Postgresql 15 がpgvectorに対応しました。これによりHeroku Postgresがベクトルデータベースとして利用できるようになりました。 本記事では、最近話題のClaude2.1やText Embeddingと組み合わせ、Heroku Postgres内データを元に生成AIが回答してくれる、 Retrieval Augment Generation (RAG) を試作し、実際どんな回答を返してくれるか？検証してみました。 今回使用したもの 個人的に興味のあるものや、使いやすいものを選びましたので、特にこの組み合わせでないといけないわけではないです。 ■ ベクトルデータベース & ナレッジベース Heroku Heroku Postgres (PostgreSQL) pgvector ※今回の主役！ ■ 大規模言語モデル AWS Bedr
[2024年4月24日号]個人的に気になったModern Data Stack情報まとめ | DevelopersIO
さがらです。 Modern Data Stack関連のコンサルタントをしている私ですが、Modern Data Stack界隈は日々多くの情報が発信されております。 そんな多くの情報が発信されている中、この2週間ほどの間で私が気になったModern Data Stack関連の情報を本記事でまとめてみます。 ※注意事項：記述している製品のすべての最新情報を網羅しているわけではありません。私の独断と偏見で気になった情報のみ記載しております。 Modern Data Stack全般 Google Cloud Next '24が開催されました 現地時間の2024年4月9日～11日に、Google Cloud Next '24が開催されました。 発表された機能は以下の公式ブログにまとまっております。 特にModern Data Stackに関連する所だとBigQueryが挙げられると思いますが、Bi
![[2024年4月24日号]個人的に気になったModern Data Stack情報まとめ | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e696404619eb3f6e7bf57f8e876300be7b794def/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F05%2Feyecatch_moderndatastack_1200_630.jpg)
本来、フロントエンド領域において、ドメイン駆動設計（以下、DDD）を採用することはほとんどないと思っています。なぜなら、当該のシステムにおいて、フロントエンドはサーバサイドから受け取ったデータを人間が視認しやすく表現するための領域であり、ドメインに沿った処理を責務とするのは、サーバサイド領域であるのがメジャーとされているためです。 この背景の真意は、個人的にはどちらでもいいのですが、現在開発中のシステムでは、フロントエンド領域で、DDDっぽいことをする必要にかられたので、そのまとめを記載しています。 システム概要 / 要素技術 以下が使用技術の抜粋です。 Next.js v14.1 / App Router GraphQL / PostGraphile / Apollo Client 本システムのバックエンドは、複数サービスでのデータ集積までを責務としています。 フロントエンドでは、これら
こんにちは、Enterprise Cloud部 ソリューションアーキテクト1課 宮形 です。今年に入ってガバメントクラウドのブログを書くようになりまして、どの記事も前向きでポジティブな内容を心がけておりましたが、今回は一転して後ろ向きなタイトルになります。 本BLOGではガバメントクラウドにおいてAWSに各システムをリフト＆シフトした後に、AWSから抜け出す方法 について検討した内容を記載させていただきます。 このBLOGを書こうと思い立った理由 AWSから抜け出す方法を各サービス毎に検討する 仮想サーバー EC2 データベースのマネージドサービス RDS、Aurora コンテナの実行環境 ECS、Fargate ファイルサーバーのマネージドサービス FSx for Windows File Server オブジェクトストレージ S3 サーバーレス実行環境 Lambda ファンクション デ
MySQLのSQLクエリチューニングの要所を掴む勉強会を開催しました！ - ANDPAD Tech Blog
こんにちは！DBREの福間（fkm_y）です。先月、弊社でデータベースの技術顧問をして頂いてる三谷（mita2）さんに開発本部向けの「MySQL SQLチューニング」勉強会を実施していただきました。 今回はMySQLの得意不得意なことの説明やSQLチューニングの流れ、具体的な事例を元にした対応例、また最近話題のHTAPな製品も紹介していただきとても参考になったのでポイントをおさえてレポートをお伝えします！ 開催背景 本編 MySQL の得意なこと、苦手なこと データベースのチューニング手段と特徴 SQLチューニングの流れ インデックス SQLチューニング例 インデックスフルスキャンとカバーリングインデックス ソート まとめ 当日の資料 さいごに 過去開催されたデータベース勉強会レポート 開催背景 弊社では三谷さんによるデータベース勉強会を定期的に開催しています。数年前にも同じテーマで勉強会
2024/2/29 に Amazon Linux 2023 が EKS で正式サポートされました。全てのリージョンの Karpenter Node、マネージドノードグループ、セルフマネージドノードグループで利用可能です。現在 EKS でサポート対象の 1.25 以降に加えて、延長サポートに入っている EKS 1.23 / 1.24 でも利用できます。Amazon Linux 2023 のサポートに関しては Amazon EKS-Optimized Amazon Linux 2023 AMIs Now Available のブログに詳細がまとまっています。 セキュリティ機能の強化 Amazon Linux 2023 では、Security Enhanced Linux (SELinux) や OpenSSL v3、Instance Metadata Service Version 2 (IM
![[EKS] Amazon Linux 2023 への移行](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/5bbc48fb0940f501a43a0ec29c402e020e4f5eb9/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--j0IsPPKo--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3A%25255BEKS%25255D%252520Amazon%252520Linux%2525202023%252520%2525E3%252581%2525B8%2525E3%252581%2525AE%2525E7%2525A7%2525BB%2525E8%2525A1%25258C%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_37%3AtoVersus%252Cx_203%252Cy_121%2Fg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlLmdvb2dsZWFwaXMuY29tL3plbm4tdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyL2Q5NjQ3ZDFhMDguanBlZw%3D%3D%252Cr_max%252Cw_90%252Cx_87%252Cy_95%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png)
Ten years of improvements in PostgreSQL's optimizer · Ryan Marcus
As a query optimization researcher, I’ve spent the last 10 years of my life playing with, learning from, and building on top of the most sophisticated open source query optimizer out there, PostgreSQL. I recently wondered how much PostgreSQL had improved over the decade since I started working on databases. While changelogs and opinion pieces were plentiful, I couldn’t find any strong empirical co
オープンソースによるFirebase代替を名乗るBaaS（Backend as a Service）「Supabase」が正式サービス化を発表しました。 Supabaseはこれまで約4年間ベータ版としてサービスを提供してきました。現在は100万以上のデータベースをホストし、新規データベースも1日あたり2500以上増加しており、モバイルアプリケーションからエンタープライズ用途まで十分な機能と安定性、スケーラビリティが実証されたとしています。 Supabaseの主な機能はデータベースや認証、ファイルストレージなど SupabaseはBaaSとして主に以下のマネージドサービス群から構成されています。 PostgreSQLによるデータベースサービス 認証サービス ファイルストレージ エッジロケーションにおけるNode.jsDenoベースのサーバレス基盤 マルチプレイヤーゲームなどに対応するリアルタ
AWSが長い間、最高のオープンソースプロジェクトを取り込み、常にそれらのコミュニティに還元することなく再利用し、再ブランド化することで非難されてきたことも周知の事実だ。 AWS gives open source the middle fingerOSSというのは、不思議なソフトウェアだ。世界中で何百万人もの人が一円にもならないのに開発に協力し、コミッタと呼ばれるエンジニアキャリアをOSSに賭ける人々が現れ、多くのユーザがユーザ会を組織し、時には大規模なイベントを開く。MicrosoftやGoogleといった大企業もOSS支援を表明している。GoogleにいたってはandroidとKubernetesという重要なOSSを世に送り出した企業でもあり、その貢献は計り知れない。 そんな中、OSSに対して敵対的、とまでは言わないにしても非常に冷淡な態度を取る企業がある。それがAWSである。本稿では
この記事で書きたいことは、以下のような内容です。 ・昔SEの先輩に、「技術の詳細に通じていなくても、「そういう技術、そういう解決法がある」ということを把握しているだけで十分役立つ」と教わりました ・エンジニアの能力を測る尺度の一つとして、「課題」「問題」に対するアプローチをどれだけ思いつけるか、というものがあると思います ・「こういうやり方があった筈だ」「こういうアプローチが出来る筈だ」ということがなんとなくでも分かっていれば、それをとっかかりに調べることが出来ます ・その「そういう解決法があるということはなんとなく分かる」という状態を広げる為に、基盤技術に関する知識が重要です ・これは、生成AIに色々聞けるようになった今でも変わらないというか、むしろ昔以上に「とっかかり」の重要性が増しているような気がします ・「引き出しを増やす」という視点での勉強と、それを活かす為の基礎の重要性を、新人
GitHub - supabase/index_advisor: PostgreSQL Index Advisor
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RFC 9562: Universally Unique IDentifiers (UUIDs)
Google I/O 2024 のFirebase速報まとめ - Qiita
What's new in Firebase at I/O 2024
自社サービスのバックエンドを Go から TypeScript へ切り替えるための整理
Figmaは多大なアクセスをさばくためにどのようにデータベースのスケーリングを行ったのか？
公開から2年で550万ユーザー規模へと成長したBlueskyはどのようにして構築されてきたのか？
GoでgRPCのAPIテスト環境を構築する - enechain Tech Blog
「ChatGPT」「Gemini」の“得意分野の違い”をプロンプト4種で比較してみた
Google Cloud Next '24 参加レポート - ZOZO TECH BLOG
PostgreSQL supported platforms over time
🔰一か月でWebアプリを作成した - Qiita
Rails × ruby-spacy 環境を Docker で構築して自然言語処理に入門する
App Router でDDDっぽくやってみた（権限制御編）
AWSから抜け出す方法も考えておく【ガバメントクラウド】 - サーバーワークスエンジニアブログ
[EKS] Amazon Linux 2023 への移行
オープンソースによるFirebase代替を名乗るBaaS「Supabase」が正式サービスとして提供開始
ソフトウェアと愛 - あるいはOSSとAWSの確執｜ミック
解決法の「とっかかり」をなんとなく把握しておくことが大事だという話