読んで理解する全文検索 (IndexWriter, DWPT, IndexingChain 導入編) - 好奇心に殺される。
Lucene / Java 読んで理解する全文検索 (IndexWriter, DWPT, IndexingChain 導入編) Lucene IndexWriter の内部を冒険します。 Overview こんにちは pon です。 全文検索エンジンは男の夢です。故に全文検索ライブラリであるLuceneの内部を理解するためにIndexWriterの実装をコードで追います。IndexWriterを追うことで内部のインデックスのデータ構造などを学べるはずです。まずは第一弾として 「DWPT, IndexingChain 導入編」 を書きました。 Luceneに触れるのが初めての人は私の過去ブログがおすすめです。 Elasticsearchを理解するためにLuceneを使った検索エンジン構築に入門してみた IndexWriter IndexWriterは前回のブログで説明したように下記のアーキ
SQL Serverのスナップショット分離レベル導入によるデータ基盤連携の課題解決 - ZOZO TECH BLOG
こんにちは。アーキテクト部の廣瀬です。 弊社ではサービスの一部にSQL Serverを使用しており、BigQuery上のデータ基盤へテーブルを連携しています。連携の仕組みは非常によくできているものの、データ不整合や遅延が発生し得るという課題を抱えていました。しかし、SQL Serverのスナップショット分離レベルを導入することでそれらを解決できました。本記事では、抱えていた課題および解決までの流れと、スナップショット分離レベルを導入する際に気を付ける点を紹介します。 データ基盤連携の方法と課題 データ基盤との連携方法は、日次連携とリアルタイム連携の2種類です。それぞれの連携方法と抱えていた課題について説明します。 日次連携 1日1回、SQL Server専用の一括コピーツールである「bcp」を使用してテーブル全体のデータを取得する連携方法です。データ取得時のSQLのイメージは以下の通りです
はじめまして、ZOZO研究所福岡の家富です。画像検索システムのインフラ、機械学習まわりを担当しています。 今回は画像検索システムでお世話になっているAnnoyについてじっくり紹介したいと思います。 目次 目次 Annoyについて 近傍探索について Annoyのソースコードを読むときのポイント AnnoyIndexというクラスのインスタンスを作る インストール過程について PythonのC/C++拡張 Annoyの実装 1. add_item 2. build 3. get_nns_by_vector 4. build再考 他に問題となる点について CPU依存部分 ディスクかメモリか まとめ さいごに Annoyについて Annoyは、SpotifyによるPython近傍探索ライブラリです。 github.com 弊社のテックブログでも以前に取り上げています。 techblog.zozo.c
I recently realized stdout is much faster than stderr for Rust. Here are my findings after diving deep into this rabbit hole. I have been using the terminal (i.e. command-line) for most of my day-to-day things for a while now. I was always fascinated by the fact that how quick and convenient the command-line might be and that's why I'm a proponent of using CLI (command-line) or TUI (terminal user
LighthouseをFirebase Functionsから毎日叩いて本番環境のパフォーマンスを計測してみた - SMARTCAMP Engineer Blog
スマートキャンプの笹原です。 みなさんはWebサイトの、特にフロントのパフォーマンス改善を日頃から行っていますか？ 常に意識しているという方もいれば、気が向いたときにたまに見てみるなんてこともあるんじゃないかと思います。 今回はそんなパフォーマンスに常に意識を配れるように、毎日Lighthouseを叩いてみたのでその構成を紹介したいと思います。 Lighthouseとは 要件 処理の流れと制約 実際の構成 1. 定期的にCloud Tasksに各ページごとのTaskをEnqueueする TaskをEnqueueされるCloud Tasksのキュー作成 TaskをEnqueueするFunctionの作成 2. 各ページにLighthouseを実行しBiqQueryに結果を格納する 終わりに Lighthouseとは まずはLighthouseについて簡単な説明です。 Lighthouseとは
この前散歩してる時に思いついたんだけど 英語の綴りで「q」の次って絶対「u」が来るよね queryとかquestとかqueueとかsequenceとかさ
Webpack 4 was released in February 2018. Since then we shipped a lot of features without breaking changes. We know that people dislike major changes with breaking changes. Especially with webpack, which people usually only touch twice a year, and the remaining time it "just works". But shipping features without breaking changes also has a cost: We can't do major API or architectural improvements.
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
なお上記の「大量配信」とは、「1～3月分の四季版を4月15日から配信開始し、1週間で全家族に配信完了する」などのように、「新しい期間の1秒動画をはじめて配信してから、その時点で条件を満たす全家族への配信が完了するまで」の期間を指します。1秒動画の生成・配信の大部分はこの大量配信期間に行っていることから、これを「大量配信」と呼んでいます。 生成・配信の流れ 1秒動画の生成・配信は、図1のとおり(1)対象家族抽出、(2)素材選択、(3)動画エンコード、(4)配信、の4段階で実現しています。以下ではその詳細を説明します。 図1 1秒動画の生成・配信の流れ (1)対象家族抽出 1秒動画の生成・配信処理は、基本的にはバッチ処理として毎日実行しています。そのはじめに行うのは、「その日、どの家族に、どのバージョン・どの期間の1秒動画を生成・配信するか」を取り出す対象家族抽出です。この処理は四季版
Pythonでリストを多用しがちな新人に贈りたい、array/tuple/set/queueの魅力と使い分けフローチャート - Qiita
Pythonでリストを多用しがちな新人に贈りたい、array/tuple/set/queueの魅力と使い分けフローチャートPythonarray初心者tupleset はじめに みずほリサーチ＆テクノロジーズの @fujine です。 Pythonのリストってとても便利ですよね。可変長で任意のオブジェクトを保存できるため、シーケンシャルなデータなら何でもリストで実装したくなる気持ち、分かります。 でもちょっと待ってください！リスト以外にも便利なコレクション型があること、ご存知でしょうか？コレクション型を適切に使い分けることで、 プログラムの意図を（ドキュメントに頼らなくても）読み手に的確に伝えられる パフォーマンスが向上する などの効果が期待できます。 そこで本記事では、Pythonの組み込み型や標準ライブラリを対象に、リストと似たコレクション型をどのように使い分けるか？の案をフローチャー
This all started with a blog post back in 2020, from a tech curiosity: what's the fastest way to scale containers on AWS? Is ECS faster than EKS? What about Fargate? Is there a difference between ECS on Fargate and EKS on Fargate? I had to know this to build better architectures for my clients. In 2021, containers got even better, and I was lucky enough to get a preview and present just how fast t
こんにちは。株式会社Flatt Securityセキュリティエンジニアの志賀(@Ga_ryo_) です。 本記事では、最近公開されたCVE-2021-20181の技術的な解説をしていきたいと思います。本脆弱性は、自分が発見し、Zero Day Initiative を経由してベンダーに報告しました。本記事は、脆弱性の危険性を通知する目的ではなく、あくまで技術的観点での学びを共有する事を目的としています。 読む前に 概要 前提条件 影響 Virtioとは VirtFSとは QEMU Coroutine 各種スレッド メッセージハンドラの呼ばれ方 Coroutineの利用 VirtFSにおけるファイル共有 V9fsFidState構造体 reclaim unreclaim clunk 脆弱性解説 PoC概要 修正 まとめ おわりに 参考 読む前に 事前に言っておくと、権限昇格のExploitは
Structured Field Values による Header Field の構造化 | blog.jxck.io
Token が文字列とは別に定義されているため、実装する言語によっては設計に悩む(JS 実装では Symbol を使っている)。 Parameter Parameter は Item に付与できるメタデータだ。 例えば以下は String の "abc" に対してパラメータを 2 つ付与している。 // "abc";a=1;b=2 { "value": "abc", "params": { "a": 1, "b": 2 } } データ表現には基本的に Key/Value/Metadata の 3 つがあることが望ましい。 例えば XML/HTML のようなフォーマットは Attribute がメタデータを担うが、これを再現可能になる。 <p id="foo" class="bar">hello</p> // p="hello world";id="foo";class="bar" { "p
はじめに こんにちは、サーバーサイドエンジニアの@hokitaです。 この記事は Enigmo Advent Calendar 2020 の 16 日目の記事です。 弊社が運営するBUYMAは現状モノレポで管理されており、１０年以上も運営しているサービスなのでソースも肥大化していて、メンテナンスが難しくなってきました。 そこで現在、本体から少しずつマイクロサービスに切り離していこうとしています。 その取組の中で配送処理の一部をマイクロサービス化する作業に携わることができました。今回はBUYMA本体と配送サービスとの通信にイベント駆動アーキテクチャを導入した話をしていきます。 イベント駆動アーキテクチャ マイクロサービスでサービスを切り分ける場合、それぞれ責務が分かれるように分割するかと思います。 しかしサービス間の通信手段によっては各サービスが密になる恐れがあります。 そこでイベント駆動ア
IAM アクセスアナライザー と IAM アクセスアドバイザー をもう二度と混同しないために絵をかいて理解してみた | DevelopersIO
コンバンハ、千葉（幸）です。 突然ですが問題です。 あなたは企業の AWS 管理者です。IAM アクセスアナライザー もしくは IAM アクセスアドバイザー の機能を活用して、適切なアイデンティティ管理に役立てようとしています。 次に示す選択肢のうち、上記の機能を適切に活用している（誤った記述がない）取り組みを表すものを、すべて 挙げてください。（10点） 開発ベンダーが利用する資材格納用の S3 がある。当該 S3 バケットが意図せぬ外部エンティティからアクセス可能となっていないか、 IAM アクセスアナライザーを用いて確認した。 90日以上いずれの AWS サービスへもアクセスを行なっていない IAM ユーザーは一時的に無効化したい。IAM アクセスアドバイザーの通知機能を有効化し、該当ユーザーが検知されたら SNS 経由で E メールを受信できるように設定した。 IAM アクセスアナ
Table of Contents · Game Programming Patterns
Table of Contents Game Programming Patterns Acknowledgements Introduction Architecture, Performance, and Games Design Patterns Revisited Command Flyweight Observer Prototype Singleton State Sequencing Patterns Double Buffer Game Loop Update Method Behavioral Patterns Bytecode Subclass Sandbox Type Object Decoupling Patterns Component Event Queue Service Locator Optimization Patterns Data Locality
AWS モダンアプリケーション開発
AWS モダンアプリケーション開発 AWS におけるクラウドネイティブ モダンアプリケーション開発と設計パターン 2019 年 10 月 注意 お客様は、この文書に記載されている情報を独自に評価する責任を負うものとします。 本書は、(a) 情報提供のみを目的としており、(b) AWS の現行製品とプラクティスを 表しますが、予告なしに変更されることがあり、(c) AWS およびその関連会社、サプ ライヤーまたはライセンサーからの契約義務や確約を意味するものではありません。 AWS の製品やサービスは、明示または暗示を問わず、いかなる保証、表明、条件を 伴うことなく「現状のまま」提供されます。お客様に対する AWS の責任は、AWS 契約により規定されます。本書は、AWS とお客様の間で行われるいかなる契約の一部 でもなく、そのような契約の内容を変更するものでもありません。 © 2019 A
プロトコルはMQTTかHTTP、各社デバイスパートナを持っており、そのデバイス上で使えるSDKを提供している感じ。エッジでは機械学習 各サービスの資料 軽くググったら出てきた資料たち AWS が提供する IoT ソリューションと ITS における活用 「AWS IoTのベストプラクティス」それホント！？ オートモーティブIoT GCP Azure SORACOM SORACOMはこの分野でかなり頑張ってる感じ。GAFAのIoTプラットフォームの劣化版を作らず、彼らに乗っかって早くPoCを回してやりたいことをやってしまおうというアイデア。以下の資料は、技術だけじゃなくて、IoTプロジェクトの進め方、ベストプラクティスに言及していて面白い。GCP, Azure, AWSともにアーキテクチャの図が横通しで見られる。 「作りこまない IoT 」を実現するためのクラウドネイティブな IoT システム
概要 動機 goroutineを使ってパフォーマンスを改善する際に、どれくらの数で並行処理すればいいのか分かりませんでした。そこで、そもそもどのような仕組みなのか調べ、どのような性質の仕事が改善されるのか計測して、適切な数を決めるための観点を整理しました。 要約 goroutineはカーネルスレッドとM:Nの関係になっています。そしてカーネルスレッドごとにgoroutineのキューがあり、Goのスケジューラが順次実行していきます。 IO-Boundな処理は、netpollerが別のカーネルスレッドで非同期でシステムコールを実行するので他のgoroutineをブロックしないようになっています。 goroutineの使用時には以下の観点を留意する必要が計測から分かりました。 goroutineを使う場合はコンテキストスイッチのコストとトレードオフになる CPU-Boundなgoroutineは
Amazon Web Services ブログ マルチテナントソリューションでAmazon SQSを使う AWS SaaS Factoryチームのシニアパートナーソリューションアーキテクト Raju Patel によって書かれた記事です。 モダンアプリケーションは、サービス統合、バッチ処理、またはワークフローオーケストレーションの一部として、キューイングに依存することがよくあります。キューは、システムの環境に拡張性と耐障害性を追加するうえ重要です。 これは、キューイング戦略をマルチテナントソリューションのワークロードにどのように適用するかを考える必要がある、Software-as-a-Service（SaaS）環境では特に当てはまります。SaaS アプリケーションのキューイングモデルを設計する際には、データの分離、パフォーマンス、および運用を考慮する必要があります。 多くの組織がアマゾンウ
LogLog Games
The article is also available in Chinese. Disclaimer: This post is a very long collection of thoughts and problems I've had over the years, and also addresses some of the arguments I've been repeatedly told. This post expresses my opinion the has been formed over using Rust for gamedev for many thousands of hours over many years, and multiple finished games. This isn't meant to brag or indicate su
Published on 2021-04-14. Modified on 2023-02-16. The name SQLite is a nice name, but the "lite" part is misleading, it sounds like it is only useful for tiny things - which is very wrong. SQLite should be named AwesomeSQL, because that is what it is. SQLite is probably the only database you will ever need in most cases. SQLite is a relational database management system contained in a C library. It
当エントリは弊社コンサルティング部による『AWS再入門ブログリレー 2019』の12日目のエントリです。 AWS Batchとは何ぞや？からユースケースまでを幅広くさらっていきます。 暑さにも湿気にも弱いので、日本での生活の1/4くらいはパフォーマンスが落ちている気がします。 強く進化したいなと考える今日この頃です。 ▲ 大学生協にあった蒲焼きのタレごはんが恋しいです こんにちは、AWS事業本部のShirotaです。 今日は秘伝のウナギのタレのように読み継ぎたい、AWS再入門ブログを書かせて頂きたいと思います。 当エントリの趣旨 当エントリは弊社コンサルティング部による『 AWS再入門ブログリレー 2019 』の12日目のエントリです。 昨日はしばたによる『 AWS Backup 』でした。 このブログリレーの企画は、普段AWSサービスについて最新のネタ・深い/細かいテーマを主に書き連ねて
AWS Simple Monthly Calculator がついに勇退するようです！ | DevelopersIO
2020/05/26 時点で、サポート終了日に関して変更がありましたので、更新いたします。 とはいえ 2020/6/30 以降の明確な日程は記載されていないため、引き続き AWS Pricing Calculator への移行を進めることをお薦めします。 園部です。 出オチ・タイトルオチ 失礼します！ AWS Simple Monthly Calculator（SMC） は、AWS をご利用の皆さんであれば、一度は利用または見たことがあるのではないでしょうか？ そんな SMC ですが AWS Pricing Calculator が登場したことで、いつの日か訪れるであろうと思われていた引退の日が、ついにやってくるようです。。今までありがとう！！ 現在 SMC にアクセスする以下のメッセージが表示されます。そのまま利用する場合は 簡易見積もりツールを続行 を選択することで利用可能です。 （2
[レポート]S3、ここまでできる！Amazon S3新規機能紹介 #AWSSummitOnlineKorea #S3 | DevelopersIO
コスト面ではGlacierの方が高いが、検索時間面ではGlacier Deep Archiveよりも速いです。 保存すべきデータ期間が180日以上で、12時間以上の復旧時間RTO(Recovery Time Objective)を許可できれば、Glacier Deep Archiveを使用する方がより安くなります。 S3 Intelligent-Tieringとは? (re:Invent 2018) このストレージクラスは寿命が長く、アクセスパターンがわからなかったり、予測できないデータに理想的で、性能の影響または運用オーバーヘッドなしに最も費用効果的なアクセス階層にデータを自動で移動して費用を最適化するために設計されました。 S3 Intelligent-Tieringの特徴 主にわからなかったり、変化するアクセスの場合使用する。 2つのアクセス階層に保存して作動し、アクセスパターンの変
![[レポート]S3、ここまでできる！Amazon S3新規機能紹介 #AWSSummitOnlineKorea #S3 | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/9a8bb89acbedf928e329ccafe00d8604fd92168f/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2020%2F05%2F2020-aws-summit-online-korea-1.png)
Effective Python 第2版
def coprime_alternate(a, b): is_coprime = True for i in range(2, min(a, b) + 1): if a % i == 0 and b % i == 0: is_coprime = False break return is_coprime assert coprime_alternate(4, 9) assert not coprime_alternate(3, 6) 推薦の言葉 第2版日本語版へ寄せて まえがき 1章 Pythonic思考 項目1 使用するPythonのバージョンを知っておく 項目2 PEP 8スタイルガイドに従う 項目3 bytesとstrの違いを知っておく 項目4 Cスタイルフォーマット文字列とstr.formatは使わずf 文字列で埋め込む 項目5 複雑な式の代わりにヘルパー関数を書く 項目6 イン
Introduction - Learning Rust With Entirely Too Many Linked Lists
Learn Rust With Entirely Too Many Linked Lists Got any issues or want to check out all the final code at once? Everything's on Github! NOTE: The current edition of this book is written against Rust 2018, which was first released with rustc 1.31 (Dec 8, 2018). If your rust toolchain is new enough, the Cargo.toml file that cargo new creates should contain the line edition = "2018" (or if you're read
[アップデート] Lambda イベントソースに FIFO キューが指定できるようになりました | DevelopersIO
関数の内容については、大栗の記事同様に以下のとおり設定しました。 from __future__ import print_function def lambda_handler(event, context): for record in event['Records']: print ("test") payload=record["body"] print(str(payload)) 次にイベントトリガーを設定します。「トリガーを追加」をクリックします。 トリガーに「SQS」を選択し、事前に作成しておいた FIFO キューを指定します。（記憶がうろ覚えですが、以前はここの選択対象に FIFO キューは表示されなかったと思います）。バッチサイズは 5 で検証してみました。 これで FIFO キューをトリガーとした Lambda 関数がセットできました。次にキューにメッセージを投入して、
![[アップデート] Lambda イベントソースに FIFO キューが指定できるようになりました | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/25fe5c76b0259f67cfbb0286bc1fd48c715f810f/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F05%2Faws-lambda.png)
今回は、今話題の ChatGPT を使って、簡単な IoT システムを作れるか試してみました。 想定 今回は「IoT、電子工作、プログラミングが初めてな人が ChatGPT でどこまで作れるか？」という想定のもとで検証してみたいと思います。 作るもの 「Raspberry Pi で 温湿度センサーから温度と湿度を取得してクラウドに送信するシステム」を ChatGPT を使いながら作ります。 それではやっていきましょう。 用意するものを聞いてみる 今回は Raspberry Pi は既存のものを使いますが、「準備するものは何か？」という質問から始めました。 詳細な製品名までは回答にありませんでしたが、必要となる機材を全てリストアップしてくれました。さらに温湿度センサーとして「DHT11」や「DHT22」といった定番のものを教えてくれました。 尚、今回は Raspberry Pi 本体や周辺機
ロボットエンジニアのためのMQTT (Message Queue Telemetry Transport) 入門 - MyEnigma
MQTT Essentials - A Lightweight IoT Protocol 目次 目次 はじめに MQTTとは? MQTTの特徴 Pub/Sub型の通信により1 対多の非同期通信が可能 通信データ量が小さい 消費電力や計算スペックが小さい データの順序と欠落がないことが保証される。 Durable SubscriptionとRetain メッセージの伝送保証（QoS） クライアント障害時などに、Will(遺言)を送信することが可能 MQTTを使う時に注意すべきこと 一度に送れる最大データサイズとトピック名の最大サイズ データフォーマットを規定しない(No Interoperability) トピックを検索する機構がない 常にTCPのコネクションをkeepし続ける必要がある セキュリティに関しては別途検討が必要 MQTTを使った実用例 MQTT通信のサンプルコード コマンドライ
イギリス人「非英語圏の外国人に使うと誤解を招いてしまうネイティブ表現」海外の反応 : 暇は無味無臭の劇薬
※「イギリス人に質問板」のスレッドを翻訳しています。そのため「英語と他言語」という比較だけでなく、「イギリス英語とアメリカ英語」という比較もされています。 ※英語の表現の違いがテーマなので、無理に翻訳するとかえって分かりにくくなってしまうため、その場合は単語の意味を表記するだけにしています。 Comment by LeftAl 380 ポイント イタリア人と話している時に良い意味で「no nonsense」って言って、僕はこれを害意のない言葉だと考えてたんだけど彼らは仰天してしまった。 そして「人に『no sense』と言うなんて失礼だよ」と言われて、僕は良い意味で使ったと説明したんだけど「人に『no sense』と言うことが良い意味であるはずがない」と言われて理解されなかった。 で、辞書の定義を彼らに示したらもう何も言われなかった 😂 １：形容詞。誰かのことを「no-nonsense
【S3からS3へ】Node.js の Streaming API を使って Lambda Function のみで CSVファイルを JSON Lines ファイルへ変換する | DevelopersIO
CSV to JSON Lines fast-json のドキュメントを見ながら実装します。transform をうまく使えば実装できそうです。 converter.js const { EOL } = require（'os'）; const { parse } = require（'fast-csv'）; const stream = require（'stream'） // 入力CSVをまずはテキストで用意します const CSV_STRING = [ '回答ID,a1,a2,a3,a4,a5,a6,a7,a8,回答日時', 'classmethod_answer_0,2,9,1,7,5,5,4,Kesase dunwu it nisfen iwo vogal ako po giser hosjobik.,2020-05-15T14:01:12.299+09:00', 'class
CloudflareのDeveloper Week 2023の気になった発表のまとめ - console.lealog();
今年も祭りの季節がやってきましたね。 Developer Week 2023 | Cloudflare というわけで、今年も個人的に気になったものを。 （発表されるのがだいたいJST深夜かつ最後が金曜日なので、どうやっても公開するの週明けになるんよな・・） Introducing Constellation, bringing AI to the Cloudflare stack https://blog.cloudflare.com/introducing-constellation/ Workersで機械学習のモデルが動かせるようになったとのこと プライベートβ サポートされているランタイムで動作するモデルであれば、自作のものでも、用意されてるものでもOK 現状はONNX形式のみ対応 https://github.com/onnx/models https://github.com/d
iOSに搭載されている「HotspotHelper API」を利用することで、どんなアプリでもユーザーの許可無くリアルタイムに位置を追跡できるという問題をMicrosoftの元エンジニアであるwinguseさんがブログで公開しています。 Apple allows applications to track user locations without authorization | Yingyu’s Blog https://wingu.se/2023/11/30/only-apple-can-do-allow-apps-tracking-users-location-without-consensus.html 2015年にリリースされたiOS 9以降、iOSには「HotspotHelper」というAPIが搭載されています。winguseさんによると、HotspotHelperを利用する
Hello everyone, Asahi Lina here!✨ marcan asked me to write an article about the M1 GPU, so here we are~! It’s been a long road over the past few months and there’s a lot to cover, so I hope you enjoy it! What’s a GPU?You probably know what a GPU is, but do you know how they work under the hood? Let’s take a look! Almost all modern GPUs have the same main components: A bunch of shader cores, which
サーバーレスにおけるべき等性の実装 (メッセージ編) ~サーバーレスが気になる開発者に捧ぐ「べき等性」ことはじめ 第 2 回~ - builders.flash☆ - 変化を求めるデベロッパーを応援するウェブマガジン | AWS
このシリーズの第一回では、べき等性とは何かについて紹介しました。べき等性とは「ある操作を 1 回行っても複数回行っても結果が同じである」という概念で、例えば実数の乗算では 0 と 1 がべき等になります (ある数字に 0 または 1 を何回掛けても同じ結果になる)。前回の記事では注文処理の例、障害復旧時のフロー処理の例でべき等性の考え方を紹介し、べき等性を保証する実装の典型的な基本パターンとして、①入力時チェック方式、②出力時チェック方式、③トランザクション型への処理への対応について説明しました。本シリーズでは AWS のサーバーレスサービスの利用を前提に、べき等性を実現する具体的な実装について紹介します。べき等性の実現には考慮すべき点が多いため、個別のユースケースを取り上げながら、どのようにべき等性を実装するかについて、これから数回に分けて解説していきます。 第一回の記事 では、クライア
[レポート] 1000万ユーザーのためのAWSクラウドアーキテクチャの進化#AWSSummitOnlineKorea | DevelopersIO
こんにちは！新卒エンジニアのハウンです? AWS Summit Online Koreaが開催されたことで、韓国語のセッションレポートを投稿しました！日本の方々ともセッションの内容を共有できたらなと思い、日本語のレポートも残しておきます。 今回の記事は模範事例の「1000万ユーザーのためのAWSクラウドアーキテクチャの進化」セッションについてまとめます。 ※ 本記事で使用されているアーキテクチャ図は登壇資料をもとに修正されたものです。 登壇者紹介 Jongmin Moon Solutions Architect AWS Korea AWSグローバルインフラストラクチャーとサービス AWSは全世界22箇所のリージョンを運営 各リージョンごとに2つ以上のアベイラビリティゾーンを持っているので、他のサービスより可用性が高い リージョンと216のPoP(205のエッジローケーション, 11のリージ
![[レポート] 1000万ユーザーのためのAWSクラウドアーキテクチャの進化#AWSSummitOnlineKorea | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e518b1f93dfdc31309838137b90da275a4352e91/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2020%2F05%2Faws-summit-online-korea.png)
@grafbase lets you go from idea to serverless GraphQL backend in seconds. • Local dev with zero config • Instant deploys • Persistence built in • Globally fast without cold starts As a developer, you are faced with many decisions before your backend is ready for use. What API framework do you use? What database? Where do you deploy your API? Where do you deploy your database? Authorization? What a
2024 年 5 月現在だと Next.js のドキュメントには明示的な記載がないが、「同時に実行可能な Server Action は常に１つだけ」という件について。 実は自分もこれをちゃんと認識しておらず、先日会社の先輩に教わって初めて知ったので、試したことなどを書き残しておく。 Next.js の場合、App Router (Router Reducer) によって、Server Action の実行が直列化 (キューイング) されるようになっている。 このキューイングの挙動を考慮すると、以下のような呼び出し方は危ういコードとなる。 "use client"; import { useState } from "react"; import { increment } from "./actions"; export default function Page() { const [
歴史・年表でみるAWSサービス(AWS Key Management Service編) －機能一覧・概要・アップデートのまとめ・AWS KMS入門－ - NRIネットコムBlog
小西秀和です。 「歴史・年表でみるAWS全サービス一覧 －アナウンス日、General Availability(GA)、AWSサービス概要のまとめ－」から始まったAWSサービスを歴史・年表から機能を洗い出してまとめるシリーズの第6弾です(過去、Amazon S3、AWS Systems Manager、Amazon Route 53、Amazon EventBridgeについて書きました)。 今回はAWS全体で高度な暗号化機能を提供するAWS Key Management Service(AWS KMS)について歴史年表を作成してみました。 今回もAWS KMSの誕生から機能追加やアップデートを追いながら主要機能を現在のAWS KMSの機能一覧と概要としてまとめています。 これらが、各AWSサービスの機能概要に加えてコンセプトや変わらないもの、変わってきたものを知る手がかりとなればと考え
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近傍探索ライブラリ「Annoy」のコード詳解 - ZOZO TECH BLOG
Why stdout is faster than stderr? - Orhun's Blog
この前散歩してる時に思いついたんだけど 英語の綴りで「q」の次って絶対「..
Webpack 5 release (2020-10-10) | webpack
1秒動画のつくり方 ― 「家族アルバム みてね」における動画エンコードパイプラインとその最適化事例 | gihyo.jp
Scaling containers on AWS in 2022
CVE-2021-20181 の技術的解説 - Flatt Security Blog
Rails + マイクロサービスでイベント駆動アーキテクチャを導入した話 - エニグモ開発者ブログ
AWS・GCP・AzureのIoTプラットフォームを調べている - Qiita
原理原則から適切なgoroutineの数を考える
マルチテナントソリューションでAmazon SQSを使う | Amazon Web Services
SQLite the only database you will ever need in most cases
AWS再入門ブログリレー AWS Batch編 | DevelopersIO
【試したらできた】ChatGPT ではじめる IoT と電子工作 | DevelopersIO
iOSのAPIを利用するとどんなアプリでもユーザーに気付かれることなく位置を追跡できてしまう
Tales of the M1 GPU - Asahi Linux
Grafbase: Instant serverless GraphQL backends
Server Actions の同時実行制御と画面の状態更新