【1月23日追記】12月23日、24日に発生しました障害に関するご報告
いつもSkebをご利用いただき、誠にありがとうございます。 12月23日12時よりskeb.jpにアクセスできない大規模な障害が発生しておりましたが、12月24日07時に復旧いたしました。 12月23日、および12月24日が納品期限のリクエストは納品期限を12月25日23時59分までに延長させていただきます。 みなさまには多大なご迷惑をお掛けしましたことをお詫び申し上げます。 本障害につきまして詳細をご報告させていただきます。 概要日時: 12月23日12時22分〜12月24日7時00分 (JST) ダウンタイム: 18時間38分 内容: skeb.jpにアクセスできない不具合 原因: SkebはすべてのサーバとシステムをHerokuに設置していたが、障害発生時刻より同サービスのアカウントが理由の通知なく利用できなくなった。 解決: Herokuの一切の利用を中止し、すべてのサーバとシステ
テープが擦り切れるまで聞いた Rebuild.fm 厳選オススメ回 4選
私はソフトウェアエンジニア、宮川達彦さんが運営するポッドキャスト Rebuild.fmの大ファンです。当時の同僚に勧められて初めて聞いた2014年から今まで聞いていない回はおそらくなく、何度も繰り返し聞いた回がいくつもあります。 自身で書いたブログなどでもRebuild.fmを参照させてもらったことも多く、2021年に翔泳社さん運営のWebメディア BizZineにプロダクトマネジメントに関する記事を投稿した際にも、記事内でRebuild.fmの回に触れ、放送回のタイトルを記事タイトルに引用させていただきました。 ビジネス寄りの媒体であるBizZineにRebuild.fmへのリンクが貼られているのは私の記事だけではないかと自負しています。
踏み台EC2を廃止してSession Manager接続に置き換えました
こんにちは、エウレカ SRE チームの原田です。 今年 (2021年) エウレカでは、公開鍵認証で接続するEC2の踏み台サーバを廃止し、代わりに各サーバへの接続をIAMで認証できるSSM Session Managerへのリプレースを行いました。本記事ではそのモチベーションや、実装のポイントを紹介していきたいと思います。 旧来の踏み台サーバ 旧来の踏み台サーバエウレカで長く運用されていた踏み台サーバ (Gateway) は以下のようなものでした。 各開発者は、自分の秘密鍵を使って踏み台サーバへSSHを行う ( 踏み台サーバ上には各開発者の個別ユーザーおよび公開鍵が登録されている )踏み台上では、接続が許可されているSSH対象のサーバの秘密鍵がユーザー毎に配置されており、その鍵で各サーバにSSHするMySQL / Elasticsearch / Redis など、Private Subnet
Skebを運営する株式会社スケブ、株式会社実業之日本社による買収のお知らせ
創業124年の老舗出版社とネットクリエイター向けプラットフォームの緊密な協力体制によって、新たなクリエイター支援事業を推進します。株式会社スケブ(本社: 東京都千代田区、代表取締役: 喜田 一成)は、株式会社実業之日本社(本社: 東京都港区、代表取締役: 岩野 裕一)が2021年2月12日付で過半数の株式を取得したことから、同日より株式会社実業之日本社の子会社となりました。 重要なポイント今後の運営方針につきまして、創業者はSkebの開発業務からは引退しますが、引き続き創業者が運営会社の代表取締役を務め、運営方針の決定、機能の追加、仕様の変更、手数料の変更、およびキャンペーンの開催は創業者に一任されています。 株式会社実業之日本社の協力の元、4月より新規にエンジニアの増員が決まり、新規機能を開発できる体制の整備を進めています。 手数料の急増はなく、クリエイターファーストの方針に一切の変更は
Raspberry Pi 4 で構築する録画マシン | 空気録学電子版【公式】
🍓 Raspberry Pi 4 が買えるようになりました2019年11月、待望の Raspberry Pi 4 技適取得版が発売されました。H.264 ハードウェアエンコーダを搭載した、リッチなシングルボードコンピュータです。2020年5月28日には 8GB メモリ搭載の上位モデルも登場しています。 はたしてこれは何をするためのデバイスなのでしょうか？ そうです、録画ですね。もうテレビの録画をするために高価なパソコンを購入する必要はありません。5000円台から入手できるマシンを利用して、安価に録画サーバーを構築することができるようになったのです。 この記事では Raspbery Pi 4 を利用した Mirakurun + EPGStation での録画サーバー構築方法と、ハードウェアエンコーダを利用した録画ファイルのエンコードについて解説を行います。 筆者の⾃宅で運⽤している録画サー
「口の形アニメ」とは何か
僕は最近「かわいい女の子がかわいいことをするアニメ」が好きで、よく見るのですが、「かわいいから良い」というのはちょっと抽象的すぎて、もう少し具体的に何が良いかはっきりさせたい、という気持ちがあった。 アニメの一部を切り取った画像を見て、「あっかわいい〜😍」ってなるもの、どんな特徴があるだろうって少し考えてみると、頻出するパターンがあることに気づいてきます。 たとえば「＞＜」でよく表現される「かざり目」だったり、ひだまりスケッチなどに見られる「へちょ絵」といったデフォルメ・マンガ的表現。こういうのが出てくると「あっなんか良い（かわいい）」と感じることが多い。 そして2018年2月、アニメ「六畳間の侵略者！？」のエンディング映像を見てふと思った。「かわいい〜」って思えるシーンは女の子の口の形が特徴的だなって。 ゆりかちゃんふぁいおー！かわいいこのときはそれで終了したが、その後2018年4月、
M5Stackで家とオフィスの二酸化炭素濃度を計測した
はじめに自分は以前から肩こりに悩まされてきました。あと、きちんと休息と睡眠をとってるにも関わらず、いつも決まった時間に集中が落ちてくるので、それも改善したいと考えてました。 もしかしたら環境に原因があるのではと思って文献などを調べてみると、部屋の二酸化炭素濃度が高まると肩こりや頭痛が起こりやすくなり、さらに一定量を超えると脳の働きが悪くなって眠気も出てくるということが分かりました。 二酸化炭素濃度が見えるデバイスを作って、家とオフィスの二酸化炭素濃度を可視化したら、それらの問題をまとめて解決できるかもと考えたので、試しに作ってみました。 用意するもの二酸化炭素濃度が見えるデバイスを作るため、二酸化炭素センサ MH-Z19Bとマイコンボード M5Stack を使いました。 M5Stack Basic: スイッチサイエンスで購入。¥4,490MH-Z19B: 0–10000ppm / AliE
10年後の転職市場で起きること
定量的な根拠はないけれど、私が身近で感じ始めている転職市場の変化は将来の市場の大きな流れになる気がする。なぜだかわからないけれど、ほぼ確信としてそう思っている自分がいる。 でも多分これはみんなもなんとなく思っていることなんじゃないかなと思う。YOUTRUSTを作ることで、それを加速できるならすごく嬉しいし、もしかしたらもう３年後にはそんな世界になっているかもしれない。 「転職活動」という概念はなくなる10年後の転職市場では、一旦フリーランスになって数社手伝って一番エキサイティングだと感じたところに入社したり（わざわざ正社員として入社する必要もないのかもしれない）、副業してみて面白かったのでそっちを本業にする、というのが普通になっていると思う。 なぜ今までこれをみんなやらなかったのか不思議なくらい、理にかなったキャリアの見極め方だと思う。自分の周りにもポツポツこういう方法で次の仕事を見つける
Make:Vol.61 「サイボーグとSINO:BIT」セクシーサイボーグ様寄稿
セクシーサイボーグとして知られる深センのメイカーNaomi Wuが語る、彼女の旅、インスピレーション、そして中国初の認定オープンソースハードウェアプロジェクト オリジナル Make:Vol61 プロジェクト杉田玄白参加作品 翻訳：高須正和 (Authorized by MakerMedia and Naomi Wu) 私はNaomi Wu（@realsexycyborg on Twitter） 23歳の中国人、メイカー、ハードウェアオタク。「ハードウェアのシリコンバレー」と呼ばれる深センに住んでいる広東人です。 あなたの持っている電話機やコンピュータは、おそらくここで作られている。私はそこで育った女の子だ。ここ深圳はまさにサイバーパンクな場所で、技術の最先端にある場所で、私はまさにその中で育った。 深圳は広東省、古くは広州と綴る、香港の国境を超えてすぐの場所にある。まだ40年も立っていない
オライリーから「仕事ではじめる機械学習」が出版されます
どういう本なの？まえがきのスクリーンショットを貼りましたが、この本は多くの機械学習の本とは異なり、機械学習の実務で使えるようになるために知りたい、機械学習を含めたシステムのアーキテクチャや機械学習プロジェクトの進め方、効果検証をどうするのかということをまとめました。 めざすところのイメージ既に多く刊行されているTensorFlowやChainerでディープラーニングをしてみようというものでもなければ、機械学習の理論をわかりやすく解説するといった類のものでもありません。ゼロから作るDeep LearningやCourseraのMachine Learningで学んだけど、実際の仕事に活かすにはどうしたら良いだろう？という疑問に答えているつもりです。また、大学の講義などで機械学習は学んだけど、実際仕事で機械学習のプロジェクトを進めるときはどうすればいいんだろう？という人にも得るものがあると思い
OSSベースの機械学習が強い理由
英語版はこちら。 TensorFlowの登場以降、OSSベースの機械学習の盛り上がりは加速しています。Kerasの作者のFrançois Cholletさんの言葉が、この状況を非常に端的に表しています。これだけでも十分だとは思いますが、この記事では、なぜオープンソースの機械学習が強いのか、最近のどういった流れがあるのかを整理したいと思います。 tl;dr機械学習やDeep Learningのフレームワークが充実してきた論文が査読前に公開され、他社も簡単にアルゴリズムの検証ができるようになった多くのプレーヤーの参戦により、アカデミアでの機械学習の研究がレッドオーシャン化した他社にないアルゴリズムで一発勝負、実装は秘密、というアプローチが厳しい牧歌的な時代5年前10年前の世界では、先端の機械学習に取り組んでいるのは大学などの研究室、大企業の研究所や一部の先進的な企業がほとんどでした。特に、ラベ
約10分で正しく理解する「8/1に何が起こるのか」 - 西欧の車窓から - Medium
ビットコインの仕組みまずは最初におさらいです。 ビットコインは非中央集権型のコインです。「ノード」と呼ばれる端末が接続しあって、蜘蛛の巣のようにネットワークを構成しています。 このノードには誰でもなることができます。これがビットコインが民主的であると言われる所以ですね。 （ノードにはいくつかの種類が存在し、それぞれ役割が微妙に異なりますがここでは省略します） 送金さて、AさんがBさんにビットコインを送金したとしましょう。 この時の送金はAさんのノードからBさんのノードへコインが移動した……というわけではありません。 AさんはBさんに1BTC送金したいとき、Aさんのアドレスの署名を添えて「AからB 1BTC送金 手数料0.0001」と書いてどこかのノードに向けて送信します。この時の送信内容を「トランザクション」と呼びます。 ノードはあちこちから送られてきた大量のトランザクションをある程度まと
いいアイデアなんか思いつくはずがない
インタビューや観察の結果を整理する方法として「親和図法（affinity diagram）」がよく用いられます。また、そこからチームでアイデアを出す方法として「ブレインストーミング（brainstorming）」が用いられます（そこから再び親和図法に戻ることもありますね）。いずれも有名な手法なので詳細は省きますが、付箋紙をホワイトボードにペタペタ貼りながら、みんなでワイワイやるようなイメージです。 https://www.flickr.com/photos/jakecaptive/49915119よく用いられるからには、きっとそれなりの理由があるのでしょう。ですが、私はいずれに対しても（めちゃくちゃ）懐疑的です。使っていないわけではないのですが、使ってもいまいち感が残るというか、まるでうまくできる感じがしないのです。こんなのでいいアイデアなんか思いつくはずがない。それこそ「机上の空論」みた
タテマエメソッド
POV madlib by d.schoolPOVはpoint of viewで「視点」という意味、madlibは「穴埋め問題」のことを指します。つまり、穴埋め問題を記入することによって、視点をうまく切り替えながら、課題を解決していきましょう、というものです。 オリジナルのテンプレートは以下のとおりです： [USER] needs to [USER’S NEED] because [SURPRISING INSIGHT] | ［ユーザー］は［ニーズ］をする必要がある。 | なぜなら［驚くべきインサイト］があるからだ。 「東京工業大学エンジニアリングデザインプロジェクト」でも当初はこのテンプレートを使っていましたが、どうもありきたりというか、当たり前の視点しか出てきませんでした。よくあるのは「友達に伝えたいからだ」のような社会的な欲求、「役に立つからだ」のような機能的な欲求、「楽しいからだ」
やっぱブロックチェーンダメっぽい
デジタル台帳「ブロックチェーン」が支える仮想通貨ビットコインを何百万人にも紹介したステファン・トーマス氏は、心変わりした。 この記事、最初見たとき釣りかと思ったけど、釣りではなく「まあそうだよね」と言う意見だった。 ここで言われてるのは 金融機関の政治問題合意形成コストの２つが課題でブロックチェーンが実戦に不向き的なこと。 １個目は人の問題なので置いとくとして、２個目が散々。 計算にマシンパワーが必要なのと、その結果を全ノードに等しく伝えるのに何日もかかる & その過程で生じた履歴がもし採用されなかったら破棄される可能性もある。 これらの点から「速くて、堅牢な、低コストの取引台帳」なんてものはないの明らかなので、登壇テーマとして用いた身なのを棚に上げながら言うと、すぐさまこの界隈は沈静化してほしい。 ハッシュ値を最も早く生成し、その結果その解答者以外の履歴はあっていようが間違っていようが場
「パナマ文書」解析の技術的側面
世界中で話題になっているパナマ文書。各国で政権を揺るがすような事態にもなっていますが、純粋にデータとしてみた場合、これは計算機やデータ解析に関わる人々にも面白いものだと思います。データの中身や背景などについてはさんざん報道されていますのでここでは触れません。一方、現場でどのような作業が行われているのかはあまり報道されていません。現実的な問題として、人力ではどうしようもない量のリークデータを手に入れた場合、調査報道機関はどんなことを行っているのでしょうか？私も以前から疑問に思っていたのですが、先日あるデータベース企業と、データ分析アプリケーションを作成する会社のブログにて、その実際の一端を窺うことができる投稿がありました: Panama Papers: How Linkurious enables ICIJ to investigate the massive Mossack Fonseca
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