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  • アメリカでソフトウェアエンジニアの職を探した - pco2699’s blog

    はじめに 前提 アメリカで働くためのビザ 業務経験 2023年のアメリカのテック業界の状況 具体的な就活のステップ ソフトウェアエンジニアのインタビューで求められることの抽象的な理解 レジュメ Job Descriptionから逆算してレジュメを作る 一枚におさめる 数字を用いてスケールとビジネスインパクトを示す なるべく隙間を埋める フォーマット添削ツールにかける レビューを受ける ネットワーキング・リファラル 応募する アメリカの就活はNumber Game 採用のトレンドを追う 時期を見計らう Linkedinで最新の求人を見つける方法 Promotedをすべて非表示にする "Most Recent"順にする 検索クエリを工夫する 設定をブックマークする 時間を決めて巡回する コーディングインタビュー対策 アルゴリズムの地図を脳内に作る 大学やCouseraでアルゴリズムの授業を取る

      アメリカでソフトウェアエンジニアの職を探した - pco2699’s blog
    • GitHub Copilotの全社導入とその効果 - ZOZO TECH BLOG

      はじめに こんにちは、CTO/DevRelブロックの堀江(@Horie1024)です。ZOZOではGitHub Copilotを全社へ導入しました。本投稿では、GitHub Copilotの導入に際して検討した課題とその課題の解決策としてどのようなアプローチを取ったのかを紹介します。 目次 はじめに 目次 GitHub Copilotとは何か? GitHub Copilot導入の背景と目的 導入する上での課題 セキュリティ上の懸念 ライセンス侵害のリスク GitHub Copilot for Businessの利用 導入による費用対効果 試験導入による費用対効果の見積もり 試験導入の実施 対象者の選出 アンケートの設計 試験導入の実施 アンケート結果の集計 アンケート結果の考察 費用対効果の見積もり 全社導入の判断 導入決定後のGitHub Copilot利用環境の整備 社内LT会 おまけ

        GitHub Copilotの全社導入とその効果 - ZOZO TECH BLOG
      • 徐々に高度になるリングバッファの話 - Software Transactional Memo

        リングバッファのイメージ図 1. リングバッファとは何か 機能的にはFirst In First Out (FIFO)とも呼ばれるキューの一種であるが、リング状にバッファを置いてそれの中でReadとWriteのインデックスがグルグルと回る構造をとる事によって容量に上限ができることと引き換えに高速な読み書き速度を得たものである。キューを単に実装するだけなら山ほど方法があって線形リストを使ってもいいしスタックを2つ使っても原理的には可能だ。その中でもリングバッファを用いた方法の利点はひとえに性能の高さでありメモリ確保などを行わないお陰でシステム系の様々な場所で使われている。 これの実装自体は情報系の大学生の演習レベルの難度であるが少し奥が深い。まずリングバッファのスタンダードなインタフェースと実装は以下のようなものである。 class RingBuffer { public: explicit

          徐々に高度になるリングバッファの話 - Software Transactional Memo
        • 注目のITサービスを支えるアーキテクチャ特集 技術選定のポイントと今後の展望 - Findy Tools

          公開日 2024/05/27更新日 2024/05/27注目のITサービスを支えるアーキテクチャ特集 技術選定のポイントと今後の展望 現代のITサービスは、ユーザーに高品質で安定した体験を提供するために、より効率的で柔軟な技術選定が不可欠です。 本特集では、注目企業のシステムアーキテクチャ設計に携わるエンジニアの方々より、それぞれの技術選定における工夫と、未来を見据えた展望についてご寄稿いただいています。 各企業がどのように課題を乗り越え、開発生産性や品質を向上させるためにどのようなアプローチを採用しているのか ー この記事を通じて、実際の現場で活用される最先端の技術や戦略を学び、皆さんのプロジェクトに役立つ洞察を得ていただければ幸いです。 ※ご紹介はサービス名のアルファベット順となっております airCloset - 株式会社エアークローゼット エアークローゼットは日本初・国内最大級、女

            注目のITサービスを支えるアーキテクチャ特集 技術選定のポイントと今後の展望 - Findy Tools
          • AWS Lambda×Fargate×PlanetScaleを組み合わせれば、超絶スケールするWebアプリを作れる 約2ドルから作れる“ニッチで俺得な”環境の布教

            自分がニッチだと思っているテーマについて発表する「Qiita Engineer Festa 2023〜私しか得しないニッチな技術でLT〜」。ここで株式会社SonicGardenの遠藤氏が登壇。LambdaとFargateを組み合わせた実行環境について話します。 遠藤氏の自己紹介 遠藤大介氏:今日は「AWSのLambdaとPlanetScaleを組み合わせると、超絶スケールするWebアプリを作れちゃうぜ」という話をしていこうと思っています。 最初に自己紹介です。遠藤と申します。SonicGardenという会社で、プログラマーと執行役員をやっています。インフラと機械学習などが好きで、趣味もプログラムで仕事もプログラムな感じの人間なんですが、最近は機械学習周りが盛り上がっているので、そっちもいろいろやっています。 あと、ロードバイクに趣味で乗っているのですが、最近ちょっと乗れていません。それから

              AWS Lambda×Fargate×PlanetScaleを組み合わせれば、超絶スケールするWebアプリを作れる 約2ドルから作れる“ニッチで俺得な”環境の布教
            • SQSを用いたクレジットカード決済の非同期化 - ZOZO TECH BLOG

              こんにちは、カート決済部カート決済サービスブロックの林です。普段はZOZOTOWN内のカートや決済の機能開発、保守運用、リプレイスを担当しています。 弊社ではカートや決済機能のリプレイスを進めており、これまでにカート投入のキャパシティコントロールや在庫データのクラウドリフトを実現しています。 techblog.zozo.com techblog.zozo.com 本記事では新たにクレジットカード決済処理を非同期化したリプレイス事例を紹介します。 はじめに 背景・課題 非同期化のシステム構成 パターン1 - 完全非同期化パターン パターン2 - 非同期・同期切り替えパターン パターン3 - ポーリングパターン システム構成の決定 メッセージングサービスの選定 効果 今後の展望 まとめ さいごに はじめに 本章では、非同期化前のZOZOTOWNのクレジットカード決済を用いた注文処理の流れを説明

                SQSを用いたクレジットカード決済の非同期化 - ZOZO TECH BLOG
              • シングルスレッドやマルチプロセスなどの並行処理の話について、 すぐに忘れてしまいます。 どうしたらもっと知識が定着すると思いますか? 色んなライブラリーでAPIサーバーを立ててパフォーマンスの差などを見てみたりするのですが、結局よくわかりませんでした。 | mond

                シングルスレッドやマルチプロセスなどの並行処理の話について、 すぐに忘れてしまいます。 どうしたらもっと知識が定着すると思いますか? 色んなライブラリーでAPIサーバーを立ててパフォーマンスの差などを見てみたりするのですが、結局よくわかりませんでした。 フレームワークに頼って実装していると、そのフレームワークが内部でどの様な仕組みで並列または並行処理しているのかが理解できず、ただ使っているだけの状態になり得ます。 フレームワークの設計者からすると、プログラマがそれらを気にしなくても利用できるというのがプロジェクトのゴールでもあるので、それはそれで正しいのですが「並列処理」や「並行処理」を理解したいというモチベーションでは逆にそれが邪魔をしてしまうかもしれません。 並行処理や並列処理を学ぶのであれば、API サーバ等といった物ではなく、コード片で学び始めるのが良いと思います。 例えば Rub

                  シングルスレッドやマルチプロセスなどの並行処理の話について、 すぐに忘れてしまいます。 どうしたらもっと知識が定着すると思いますか? 色んなライブラリーでAPIサーバーを立ててパフォーマンスの差などを見てみたりするのですが、結局よくわかりませんでした。 | mond
                • なんで今さら帳票エンジンを新規開発しているのか

                  yagisan-reports開発チームリーダーのterurouです。 デンキヤギでは yagisan-reports という「Webで使うことを前提とした」商用の帳票エンジンを開発しています(厳密にはyagisan-reportsはエンジン単体の製品ではなくクラウドサービスとして開発していますが、この記事では帳票エンジンとして記載しています)。 yagisan-reportsとは 「Webブラウザ単体で動作すること」にこだわっている帳票エンジン です。 2023年11月現在、アーリーアクセス版を提供しています。既に3社5システムで本番稼働しており、一番長いものでは3年ほど本番稼働を続けています。開発中のシステムも含めると、さらに数社あります。 元々はアーリーアクセス版の公開から早めにパブリックベータに移行する計画だったのですが、ありがたいことに早期から大口の導入相談が複数あり、こちらを優

                    なんで今さら帳票エンジンを新規開発しているのか
                  • 「キャッシュは麻薬」という標語からの脱却 - id:onk のはてなブログ

                    これは はてなエンジニア Advent Calendar 2023 の 18 日目の記事です。昨日は id:gurrium による private-isuで70万点取るためにやったこと - ぜのぜ でした。私は 50 万点ぐらいで満足してしまっていたので、しっかり詰めていて凄いなと思う。 developer.hatenastaff.com Web アプリケーション開発において、「キャッシュは麻薬」という言葉がインターネット上をよく飛び交っています。YAPC::Kansai OSAKA 2017 の id:moznion のトークでよく知られるようになったワードじゃないかな。 初出はちゃんとは分からないんですが、少なくとも 2011 年には言われていますね。 「キャッシュは麻薬」とはよく言ったものだ。— TOYAMA Nao (@nanto_vi) November 5, 2011 キャッシ

                      「キャッシュは麻薬」という標語からの脱却 - id:onk のはてなブログ
                    • S3へのファイル転送を高速化する手順 - skymatix Developers Blog

                      システムエンジニアの椎葉です。 ファイル数が多くなるとファイルの転送に時間がかかってしまいます。 ファイル転送の改善で処理時間やEC2のコストを削減することができます。 今回の例でも30%ほど転送時間&コストを削減することができているので是非参考にしてみてください。 設定項目 今回改善するために変更する設定は下記の2つです。 項目名 説明 max_concurrent_requests 同時に実行できるリクエストの最大数を制御。この設定により、バケットへの同時アクセスを制御することができる。デフォルト:10 max_queue_size タスクキュー内の最大タスク数を制御。タスクが多くなると速度も速くなるが、比例して多くのメモリが必要になる。デフォルト:1000 設定変更のコマンド 設定を変更する際は下記のコマンドを実行します。 aws configure set default.s3.m

                        S3へのファイル転送を高速化する手順 - skymatix Developers Blog
                      • jQuery 4.0.0 BETA! | Official jQuery Blog

                        jQuery 4.0.0 has been in the works for a long time, but it is now ready for a beta release! There’s a lot to cover, and the team is excited to see it released. We’ve got bug fixes, performance improvements, and some breaking changes. We removed support for IE<11 after all! Still, we expect disruption to be minimal. Many of the breaking changes are ones the team has wanted to make for years, but co

                        • Secrets from the Algorithm: Google Search’s Internal Engineering Documentation Has Leaked

                          Google, if you’re reading this, it’s too late. Ok. Cracks knuckles. Let’s get right to it. Internal documentation for Google Search’s Content Warehouse API has leaked. Google’s internal microservices appear to mirror what Google Cloud Platform offers and the internal version of documentation for the deprecated Document AI Warehouse was accidentally published publicly to a code repository for the c

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                          • GitHub の merge queue で 「マージ待ち」を解消した話 - Akatsuki Hackers Lab | 株式会社アカツキ(Akatsuki Inc.)

                            こんにちは。 株式会社アカツキゲームスで ATLAS というチームに所属してゲーム内通貨管理基盤の開発及び運用を行っています、なかひこくん (@takanakahiko) です。 最近バイクを買いました。 私の担当するゲーム内通貨管理基盤の開発現場では、「マージ待ち」なるものが存在しました。 今回は、その課題を GitHub の新機能である merge queue で解決した方法を紹介します。 この記事は 2023-07-20 時点での merge queue 及び GitHub Actions の仕様に則ったものです。 今後のアップデートによりこの記事の内容が正しくないものとなる可能性があります。 「マージ待ち」とは 私の担当するゲーム内通貨管理基盤の GitHub リポジトリでは PR のマージ後に走る、同時に実施できない 15 分程度の E2E test が存在しました。 すなわち

                              GitHub の merge queue で 「マージ待ち」を解消した話 - Akatsuki Hackers Lab | 株式会社アカツキ(Akatsuki Inc.)
                            • 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

                                なぜSQLiteはバイトコードを使うのか
                              • Spring Boot 3の新機能を使ってみよう! 2からアップグレードする手順、Observability機能、ネイティブイメージ化|ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI(アンビ)

                                ハイクラス求人TOPIT記事一覧Spring Boot 3の新機能を使ってみよう! 2からアップグレードする手順、Observability機能、ネイティブイメージ化 Spring Boot 3の新機能を使ってみよう! 2からアップグレードする手順、Observability機能、ネイティブイメージ化 Javaの開発フレームワークであるSpringの最新バージョンとして、Spring Boot 3が2022年11月にリリースされました。この記事ではSpring Boot 2で書かれたサンプルコードをSpring Boot 3にアップグレードしながら、考慮点や新機能を体感していただきます。ヴイエムウェア株式会社の星野真知さんによる解説です。 Javaのエコシステム、その中でも世界で一番の人気を誇るのが(JetBrains社の調査によると)Spring FrameworkおよびSpring B

                                  Spring Boot 3の新機能を使ってみよう! 2からアップグレードする手順、Observability機能、ネイティブイメージ化|ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI(アンビ)
                                • Infrastructure from Code (IfC) ツールまとめ - maybe daily dev notes

                                  昨今Infrastructure from Code (IfC)という概念をよく耳にします。先日もAWSのGregor Hohpeが関連する記事を書いていました。 architectelevator.com この記事では、Infrastructure from Codeとはなにか簡単に紹介し、具体的にどのようなツールがあるか網羅的にまとめます。 Infrastructure from Codeとはなにか Infrastructure from Code (IfC) とは、その名の通り、Infrastructure as Code (IaC) に関連する概念です。IaCとの根本的な違いは、IaCは開発者がインフラを明示的に意識して構成を記述するのに対し、IfCでは開発者がインフラをできるだけ意識しないよう抽象化を試みていることです。これにより、差別化に繋がらない重労働ができる限り排除された高

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                                  • 非同期ジョブをユーザーアクションに組み込まない

                                    (勤務先に投稿した社内ブログの焼き直しです) ある日同僚から ActiveJob の perform_later で Barbeque にキューした非同期ジョブの起動が遅いと言われた。が、非同期ジョブの使い所について個人的な考えを書いてみることにする。 相談は「非同期ジョブの結果をユーザーに返しているため、高速になって欲しい。現状、最大で数分の時間を要す旨のメッセージを表示している」という内容でした。具体的には {内部 API} が重く、一部の処理を非同期ジョブにしていてユーザー体験の悪化につながっているとのこと。 盲目的に非同期にしても嬉しいことはない 結論としては、非同期にするのであれば丁寧にやれば良いけど、そもそも同期的でよくない? と考えて欲しいと返した。 まず、個人的にはユーザーアクション起因かつユーザーへフィードバックする必要のある処理を非同期ジョブにするのは本当に長時間かかる

                                    • ちょっと泣きそう…【高橋幸宏2枚組ベスト】選曲が鈴木慶一でリマスタリングは砂原良徳

                                      高橋幸宏がどんなふうに時代と向き合い、あるいは時代の先を行ったか 2023年は、本来なら「YMO結成45周年& “散開” 40周年」のメモリアルイヤーになるはずだった。まさか「高橋幸宏と坂本龍一が共に逝った年」になってしまうとは……。その2023年も終わりに向かう11月15日、幸宏のソロ作品を集めたベスト盤がリリースされた。『THE BEST OF YUKIHIRO TAKAHASHI[EMI YEARS 1988-2013]』(ユニバーサル・ミュージック)。タイトルどおり、EMI在籍時の1988年から2013年までの26年間に、幸宏がどんなふうに時代と向き合い、あるいは時代の先を行ったかがよくわかるベスト盤だ。 ただ幸宏の場合、存命中に創りあげた音楽は本当に幅が広く、ベスト盤の選曲が困難なアーティストだ。誰がどう選ぼうが「なんであの曲が入ってないんだ?」と横ヤリが入ることは確実だからだ。

                                        ちょっと泣きそう…【高橋幸宏2枚組ベスト】選曲が鈴木慶一でリマスタリングは砂原良徳
                                      • 【Streamlitよりいいかも?】機械学習系のデモアプリ作成に最適!Gradio解説 - 学習する天然ニューラルネット

                                        はじめに Streamlit vs Gradio Gradioの設計思想 Interface 入出力に応じたUI Interface String Shortcut 入力データのサンプルのセット ドキュメンテーション テーマの変更 タイムアウトへの対処 中級者への第一歩、デモを作る際に知っておきたい処理 Gradioが担当する前処理について プログレスバー もろもろの出力結果を保存するには? 認証認可(というか認可) その他、解説しないが需要の有りそうなもの まとめ 追記 : 動画になりました。 はじめに 機械学習系のデモアプリを作成することがしばしばありStreamlitを使用していたが、パラメーターなどをいじるたびに処理が最初から走るなどといった挙動に悩まされていた。 同僚がGradioというのを使っていたのでサーベイがてらメモしていたらブログが出来上がってしまった。 本ブログでは、G

                                          【Streamlitよりいいかも?】機械学習系のデモアプリ作成に最適!Gradio解説 - 学習する天然ニューラルネット
                                        • OpenAIのBatch APIを使ってお得にプロンプトを一括処理してみる - Taste of Tech Topics

                                          はじめに こんにちは。データサイエンスチームYAMALEXのSsk1029Takashiです。 最近はOpenAIに日本支社が出来て、日本語対応が加速するというニュースにわくわくしています。 今回はそんなOpenAIから発表されたBatch APIという機能が便利、かつお得な機能だったのでどのように使えるのか試してみます。 Introducing the Batch API: save costs and get higher rate limits on async tasks (such as summarization, translation, and image classification). Just upload a file of bulk requests, receive results within 24 hours, and get 50% off API pri

                                            OpenAIのBatch APIを使ってお得にプロンプトを一括処理してみる - Taste of Tech Topics
                                          • PEP 703 - 兼雑記

                                            https://peps.python.org/pep-0703/ Python の GIL 外す話。これすごく楽しい読みものでした。参照カウントのところが一番人気だと思うのですが、他のところも色々良い。こういう、「んーこういうことするとこういう問題が起きない?」と思ったら次の章くらいでそれが説明される、みたいな読みものは大変好きです 参照カウント: オブジェクトっていうのは作ったスレッドが解放するというのがほとんどなんだから、その場合はロックをいらなくする、他に渡ったら普通の参照カウントぽくする、という話。 Swift に 2018 年に導入された 話らしい。他のスレッドに渡された後で DECREF すると他スレッド用の参照カウントが負になりうるのだけど、その時に queue に入れるということをして、ややこしいので、なんかこれ無しですむ方法はないのかなぁ……と Immortalize

                                              PEP 703 - 兼雑記
                                            • プロと読み解くRuby 3.3 NEWS - STORES Product Blog

                                              テクノロジー部門CTO室の笹田(ko1)と遠藤(mame)です。今年の 9 月から STORES 株式会社で Ruby (MRI: Matz Ruby Implementation、いわゆる ruby コマンド) の開発をしています(Rubyのこれからを STORES で作る。Rubyコミッター笹田さん、遠藤さんにCTOがきく「Fun」|STORES People )。お金をもらって Ruby を開発しているのでプロの Ruby コミッタです。 本日 12/25 に、恒例のクリスマスリリースとして、Ruby 3.3.0 がリリースされました(Ruby 3.3.0 リリース)。クックパッド開発者ブログで連載していたように、今年も STORES Product Blog にて Ruby 3.3 の NEWS.md ファイルの解説をします(ちなみに、STORES Advent Calendar

                                                プロと読み解くRuby 3.3 NEWS - STORES Product Blog
                                              • GitHubのMerge Queueとは何か?それと、認識しておきたいこと - Mitsuyuki.Shiiba

                                                同僚に「GitHubのMerge Queueってあんまり知らないんだけど、どう思う?」って聞かれて「あー。僕もあれよく分かってないんだよね」って返事をして、ちょうどいい機会なので見てみた 見てみた感想としては、いくつか気をつけておきたい点があるけど、チームの開発の進め方にうまくはまれば便利な機能だな、という感じ(なんでもそうか・・・) Merge Queueって? 2023年の7月にGAになったGitHubの機能 プルリクエストをマージするときに「マージ先のブランチ(ベースブランチ)の最新の変更を取り込んでからChecks(つまりCI)を実行して、それが成功したらマージしといて!」ってお願いできる便利機能。名前のとおりQueueになっているので複数のプルリクエストからenqueueできて前から順番に処理してくれる そうは言われても最初に説明を見た僕は「???」状態だった。「なんでこんな機能

                                                  GitHubのMerge Queueとは何か?それと、認識しておきたいこと - Mitsuyuki.Shiiba
                                                • プログラミング言語 Ruby30 周年記念イベント レポート

                                                  プログラミング言語 Ruby30 周年記念イベント 2023 年 2 月 25 日、Ruby 誕生 30 年を記念したイベントが開催されました。 2020 年から流行した新型コロナウィルス感染症の影響で、一時期のイベントはすべてオンラインでの開催が主流となっていました。 本イベントも当初はオンライン形式で予定されていましたが、当日は松江オープンソースラボをメイン会場としてオフラインとオンラインのハイブリッドで開催されました。 開催日 2023-02-25 (土) 13:40 - 17:30 開催場所 松江オープンソースラボ / YouTube 配信 主催 一般財団法人 Ruby アソシエーション / 一般社団法人 日本 Ruby の会 公式ページ プログラミング言語 Ruby30 周年記念イベント 進行 :前田修吾 公式ハッシュタグ #ruby30th 動画 アーカイブ動画 オープニング

                                                  • 画像生成AI「Stable Diffusion」使い倒すならコレ! 「ComfyUI」基本の使い方 (1/3)

                                                    前回はStable Diffusionをブラウザーで利用するためのUIとして「Stable Diffusion web UI(AUTOMATIC1111版)」、「Fooocus」と共に多く使われている「ComfyUI」のインストール方法を紹介した。とりあえず画像の生成はできたので、あらためてインターフェースを詳しく見ていこう。 まずは前回の手順に従いインストールした「ComfyUI」を起動。この画面が出ていなければ「Load Default」をクリックしよう。 いくつかの四角いパーツが、カラフルなケーブルのようなもので接続されているのが見える。 ComfyUIでは配置されたそれぞれのパーツを「ノード」と呼ぶ。それぞれのノードは「モデルをロードする」「プロンプトを書く」といった機能を持っている。これらをブロックのように組み合わせて利用したい機能を構築していくのが「ノードベース」と呼ばれるCo

                                                      画像生成AI「Stable Diffusion」使い倒すならコレ! 「ComfyUI」基本の使い方 (1/3)
                                                    • 【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
                                                      • ブラウザ上のJavaScriptでの非同期処理を、今までどのように実現してきたか 「コールバック地獄」なども乗り越えてきた歴史

                                                        Go、Python、Kotlin、Rust、TypeScript の5つの言語について「並列処理、並行処理の手法」というテーマに絞り解説する「並列処理をGo/Rust/Kotlin/Python/JSで解説!思想の違いを体感しよう」。JavaScript編では橘氏が登壇。JavaScriptが疑似的な非同期処理をどう実現しているのかと、JavaScriptの非同期処理の歴史について紹介します。 橘氏の自己紹介 橘ゆう氏(以下、橘):よろしくお願いします。風邪でめちゃくちゃ顔が死んでいるので、カメラオフでいきます。橘です。今日は「JSの非同期処理パターン Promise、async/awaitを理解する」というテーマについて話していきたいと思います。 簡単な自己紹介ですが、もともとDeNAにいて事業統合でそのままGOに移り、今は森下さん(森下篤氏)と同じチームで、主にサーバーサイドやMLOp

                                                          ブラウザ上のJavaScriptでの非同期処理を、今までどのように実現してきたか 「コールバック地獄」なども乗り越えてきた歴史
                                                        • Copilot ChatのAgents機能がすごそう - laiso

                                                          GitHub Copilot ChatのアップデートでAgentsという機能が追加されて@workspaceをつけて質問することでエディタのコンテキスト外のファイルも対象に回答してくれるようになった。 code.visualstudio.com 「プログラマー失業不可避」が噂されるCopilot Workspace*1とは別の機能なので注意。 以下Microsoft Copilotに翻訳してもらった要点: LLMは、ある時点での公開リポジトリのデータで訓練されています。つまり、現在のコードについては何も知りません。コードについては一般的なことは知っていますが、ワークスペースの内容に関する必要な文脈を持っていないので、それに関する質問に正確に答えたり、ワークスペースの形式や機能に従った新しいコードを提案したりすることができません。 これを回避するために、GitHub Copilot Chat

                                                            Copilot ChatのAgents機能がすごそう - laiso
                                                          • 年末だしRedashのクエリ棚卸しでもしましょう (調査用サンプルクエリ付き) - エムスリーテックブログ

                                                            これはエムスリー Advent Calendar 2023の9日目の記事です。 前日の記事はSREチーム後藤の「共有会をより効果的にするために考えたあれやこれ」でした。 エムスリーエンジニアリンググループ データ基盤チームの木田です。 師走です。12月といえば年末に向けて大掃除の季節です。 古来日本では12月に宮中で「煤払い」という行事を行う風習があったことが、今日年末の時期に大掃除をする由来とされているそうです。 私の自宅はまだ何も手をつけられていませんが、せめてBIツールの中だけでもということでRedashのクエリ棚卸しをした話*1をご紹介します。 エムスリーにおけるRedashの活用状況 長年の運用の結果起きた性能問題 問題の特定と発生原因 Workerの増設 クエリの棚卸しと改善 使われていない定期実行クエリの停止 サンプル1 直近参照なしかつ定期実行クエリ クエリの実行時間改善

                                                              年末だしRedashのクエリ棚卸しでもしましょう (調査用サンプルクエリ付き) - エムスリーテックブログ
                                                            • TerraformとGitHub Actionsで複数のCloud RunをまとめてDevOpsした結果, 開発者体験がいい感じになった話. - Lean Baseball

                                                              ざっくり言うと「TerraformとGitHub ActionsでGoogle Cloudなマイクロサービスを丸っとDeployする」という話です. Infrastructure as Code(IaC)は個人開発(趣味開発)でもやっておけ 開発〜テスト〜デプロイまで一貫性を持たせるCI/CDを設計しよう 個人開発(もしくは小規模システム)でどこまでIaCとCI/CDを作り込むかはあなた次第 なお, それなりに長いブログです&専門用語やクラウドサービスの解説は必要最小限なのでそこはご了承ください. あらすじ 突然ですが, 皆さんはどのリポジトリパターンが好きですか? 「ポリレポ(Polyrepo)」パターン - マイクロサービスを構成するアプリケーションやインフラ資材を意味がある単位*1で分割してリポジトリ化する. 「モノレポ(Monorepo)」パターン - アプリケーションもインフラも

                                                                TerraformとGitHub Actionsで複数のCloud RunをまとめてDevOpsした結果, 開発者体験がいい感じになった話. - Lean Baseball
                                                              • 生成AIグラビアをグラビアカメラマンが作るとどうなる?第17回:新技術をすぐ試せるComfyUIのインストール・使いかた (西川和久) | テクノエッジ TechnoEdge

                                                                ComfyUIが流行ってる?Stable Diffusionで生成AI画像を作る時、もっとも一般的なインターフェースはAUTOMATIC1111だろう。デファクトスタンダードと言ってもいいほどで、検索すると、インストール方法や使い方など、それこそ山盛り出てくる。 ところが最近、ComfyUIがちょっとした人気だ。以前軽くご紹介したが、カスタムNodeを組み合わせ自由にWorkflowを構築できる結構マニアックなアプリなのに何故? ComfyUI。カスタムNodeを接続してWorkflowを作る…と結構マニアックなアプリ。これは筆者が日頃使っているWorkflowの1つこれには理由があり、12月頃から以降、Stable Video Diffusion、Kohya's HiresFix、SDXL Turbo、LCM、FaceID、PhotoMaker、InstantID、様々なControlN

                                                                  生成AIグラビアをグラビアカメラマンが作るとどうなる?第17回:新技術をすぐ試せるComfyUIのインストール・使いかた (西川和久) | テクノエッジ TechnoEdge
                                                                • Why choose async/await over threads?

                                                                  A common refrain is that threads can do everything that async/await can, but simpler. So why would anyone choose async/await? This is a common question that I’ve seen a lot in the Rust community. Frankly, I completely understand where it’s coming from. Rust is a low-level language that doesn’t hide the complexity of coroutines from you. This is in opposition to languages like Go, where async happe

                                                                    Why choose async/await over threads?
                                                                  • Upgrading GitHub.com to MySQL 8.0

                                                                    EngineeringUpgrading GitHub.com to MySQL 8.0GitHub uses MySQL to store vast amounts of relational data. This is the story of how we seamlessly upgraded our production fleet to MySQL 8.0. Over 15 years ago, GitHub started as a Ruby on Rails application with a single MySQL database. Since then, GitHub has evolved its MySQL architecture to meet the scaling and resiliency needs of the platform—includi

                                                                      Upgrading GitHub.com to MySQL 8.0
                                                                    • Gitブランチ戦略 Stacking手法のケーススタディ | メルカリエンジニアリング

                                                                      こんにちは。メルカリのBackendエンジニアの@osari.kです。 この記事は、Mercari Advent Calendar 2023 の9日目の記事です。 一般に大きなプルリクエストはレビューが大変で、マージまでに時間がかかります。一方で複数の小さいプルリクエストに分割するとコードレビュー待ちの間、関連する開発がブロックされることがあります。今回は機能の開発時間を短くするために、チームで試したGitのブランチ戦略の1つであるStacking手法をケーススタディを交えて紹介します。 大きなプルリクエストがもたらす問題点 大きなプルリクエストがもたらす問題とは何でしょうか? コードレビューで読むサイズが増える コードレビュー中の修正回数が増える(可能性が増える) コードレビューで必要な知識の範囲が広がる(可能性が増える) 変更箇所が多いのでリリースのリスクが増加する プルリクエストが大

                                                                        Gitブランチ戦略 Stacking手法のケーススタディ | メルカリエンジニアリング
                                                                      • ActiveRecord::Base.transaction(joinable: false)を使ってはいけない - SmartHR Tech Blog

                                                                        注意喚起の記事になります。タイトルが結論です。 既にこの問題に言及している記事はいくつかあるのですが*1、私は気付かずに踏んでしまったので、タイトルで「おっと、うちは大丈夫かな」と思ってもらえるようにこの記事を書いています。 joinableとは何か 問題として挙げているjoinableオプションですが、これはネストしたトランザクションの挙動に影響を与えます。少しややこしいので、サンプルコードを見せながら説明します。 # frozen_string_literal: true require "bundler/inline" gemfile(true) do source "https://rubygems.org" git_source(:github) { |repo| "https://github.com/#{repo}.git" } gem "activerecord", "7.

                                                                          ActiveRecord::Base.transaction(joinable: false)を使ってはいけない - SmartHR Tech Blog
                                                                        • 続・何でも屋になっている SRE 的なチームから責務を分離するまでの道のり 〜新設チームでオンコール体制を構築するまで〜 - Repro Tech Blog

                                                                          こんにちは、Platform Team というチームでマネージャーをしている荒引 (@a_bicky) です。 Platform Team は、データエンジニア・アーキテクト的な役割を担う Repro Core Unit と、インフラエンジニア・SRE 的な役割を担う Sys-Infra Unit から成るチームです。 先月 SRE Lounge #15 で「何でも屋になっている SRE 的なチームから責務を分離するまでの道のり 〜新設チームでオンコール体制を構築するまで〜」と題して次の発表をしたんですが、時間の都合上話せなかった内容があるので、それらについて触れたいと思います。 なお、当日の発表内容は動画でも視聴可能です。 アジェンダ 本エントリーのアジェンダは次のとおりです。 SRE Lounge #15 での発表内容の要約 Repro Core と Sys-Infra の棲み分け R

                                                                            続・何でも屋になっている SRE 的なチームから責務を分離するまでの道のり 〜新設チームでオンコール体制を構築するまで〜 - Repro Tech Blog
                                                                          • 経営層に開発生産性向上へのコミットについて理解してもらうためには

                                                                            @stormcat24 です。先日社内で各部署からパネラーを招き開発生産性に関する勉強会を開催したところ、参加者から「技術的負債のことを経営陣に理解してもらうコツはありますか?」という質問がありました。 また、本日開催の開発生産性Conferenceにおいての基調講演で、「LeanとDevOpsの科学」の著者であるNicole Forsgren氏が登壇しましたが、こちらのセッションでもQ&Aでも同様の質問が出ていました。 『LeanとDevOpsの科学』著者登壇!開発生産性Conference (2023/07/13 09:30〜)# 開発生産性Conference 2023 エンジニア不足が叫ばれるなか、開発生産性が今注目を集めています。 インターネット・テック企業はもちろんのこと、大手企業における内製化の取り組みも生産性を上げる1つの手段として向き合う企業が増えてきています。 一方で、

                                                                              経営層に開発生産性向上へのコミットについて理解してもらうためには
                                                                            • Remix + Cloudflare Workers + D1 + KV + Queue + R2 + DOで簡単なアプリを作る

                                                                              Remix + Cloudflare Pages/WorkersをベースにD1とKVと組み合わせた構成で作るアプリの解説は巷に結構あるが、それらに加えてQueueやR2なども合わせた参照実装みたいなものが見当たらなかったので作った。 このアプリの機能は下記。 Googleアカウントを用いたOAuthログイン セッション管理にKV,ユーザー管理にD1を使う はてブのようなブックマーク機能(基本的なCRUD) URLとコメントを入力してD1へデータ登録できる URLの先のページからOGPを取得して登録 QueueのProducerとConsumerを使って非同期にタイトルと画像を取得 取得した画像はR2にアップロードする URLごとにブックマーク数を管理する Durable Object(DO)を使う。 Cron Trigger ついでに追加。アプリ的には不要だがせっかくなので設定だけしておく

                                                                                Remix + Cloudflare Workers + D1 + KV + Queue + R2 + DOで簡単なアプリを作る
                                                                              • Next.js 13 vs Remix: An In-depth case study

                                                                                Next.js 13 vs Remix: An In-depth case studyLast updated on 29 Sep 2023 by Prateek Surana   •   - min read When it comes to building web applications, React has been at the forefront for a while now, and its adoption continues to grow. Among the most common approaches to building web applications with React, Next.js stands out as one of the most preferred options. Next.js has also been in the limel

                                                                                  Next.js 13 vs Remix: An In-depth case study
                                                                                • M:Nスレッドによる軽量な並行処理への挑戦 | gihyo.jp

                                                                                  STORES株式会社でRubyインタプリタ開発をしている笹田です。お正月に新年早々おでんを腐らせてしまったので、今年は作ったらさっさと食べることを目標にしたいと思います。 この記事では、主に私が開発している、Ruby 3.3で導入されたM:Nスレッドについて紹介します。 M:Nスレッドはスレッドの性能向上のために導入されました。M個(大きな数)のRubyスレッドをN個(十分小さい数)のネイティブスレッドだけで実行するというモデルで、スレッド管理のオーバヘッドを抑えられる方法として知られており、ほかにもGo言語などで利用されています。今後、大量のネットワーク接続を処理するといったことをRubyで記述することを検討したい場面が出てくるしれません。そのようなときにRubyでスイスイとプログラムが書ければいいなと思っており、その一貫です。最終的には、Ractorを用いた軽量な並列・並行アプリケーシ

                                                                                    M:Nスレッドによる軽量な並行処理への挑戦 | gihyo.jp