新しく企画したサービスやリリースしたアプリケーションのユーザーを獲得するには、ウェブサイトの存在はいまだに欠かすことができません。顧客からサブスクリプションなどの決済を受け付けるためには、「特定商取引法に基づく表示」や「プライバシーポリシー」などの情報を掲載する場所が必要であることも、ウェブサイトを作る重要な理由の1つです。 ですが、立ち上がってまもないスタートアップや個人開発の場合、ウェブサイトの構築や運用保守にまでリソースを割くことができるケースは多くありません。そのため、STUDIOやWixといった「ウェブサイトを構築するサービス」や、Notionなどの「公開可能なドキュメントを作れるサービス」を活用することが重要です。 この記事では、STUDIOのテンプレートとStripeのノーコード機能を利用して、コードを書かず・簡単にサブスクリプションサービスの申し込み・契約管理フローを作る方
世はまさに大サブスクリプション時代。この潮流の中で弊社スマートバンクもまた、去る2023年7月12日にB/43プラスというサブスクリプションサービスをリリースしました。 サブスクリプションといえばユーザーに提供されるコンテンツや機能といった直接的な価値に焦点が当たりがちですが、その土台にはサブスクリプションビジネスを成立させるための課金システムがあります。本記事では筆者が行った課金関連の開発を振り返ってみて重要だったポイントや工夫点を伝えてみたいと思います。 すでに世に多くのサブスクリプションサービスがある中で、課金システムの実装はコモディティ化した単純な作業に思えるかもしれません。しかしながら自社サービスにてゼロから実現するとなると、想像よりも多くの思考と意思決定が必要とされる、エンジニアリング観点ではとても奥深い題材といえます。いち開発プロジェクトのケーススタディ、あるいはいちプログラ
実サービスで GraphQL API をインターネットに公開する際は、悪意あるクエリに対する防衛が欠かせません。この記事における「悪意あるクエリ」とはサービスに意図的に負荷をかけるクエリのことです。GraphQL では 、木構造や再帰的な構造を利用して、一回のクエリで容易に数百万・数千万件のデータを取得することができます。そのようなクエリを実行してしまうと、アプリケーションサーバーや、その後ろにいる別のサービスに甚大な負荷がかかります。これは攻撃者からしてみれば恰好の的で、なんらか対策を講じる必要があります。 幸いこうした問題はよく知られており、クエリを静的に解析するライブラリがいくつか存在します。しかし、そうしたライブラリをどう使うかといったことはあまり議論されておらず、効果的な対策を行うのは依然として難しい状況だと感じます。この記事では、典型的な負荷の高いクエリとその具体的な対策を紹介
Google は、20 年以上前に日本で Google 検索の提供を開始しました。それ以来、常により良い体験となるよう機能をアップデートしてきました。AI と機械学習の進歩により、Google の検索システムはこれまで以上に人間の言語を理解することができるようになりました。そして本日より、国内で Google 検索の新機能として生成 AI による検索体験 (SGE -Search Generative Experience) の日本語版の試験運用を開始します。 Search Labs に Google アカウントを登録することで、デスクトップの Chrome ブラウザと スマートフォンの Google アプリ( Android および iOS )でご利用いただけます。 生成 AI による検索の進化生成 AI の新たな技術進歩により、検索エンジンの更なる可能性を再考することができ、新しいタイ
どうも、さっそ (@satorusasozaki) です。 ぼくは「シリコンバレーで世界を変えるプロダクト作る!」という目標を掲げ、3年前に渡米しました。最初の2年間はエンジニアとして活動し、3年目に現地で出会った4人の仲間とスタートアップを始めました。1年少し続けたのですが解散することになったので、今日は以下の3点を中心に、振り返りを書いてみたいと思います。 ・シリコンバレーで現地の人とスタートアップを創業するまで ・スタートアップな生活 ・スタートアップが解散する理由 シリコンバレーで現地の人とスタートアップをするのはどんな感じなのか、できるだけ具体的に想像していただけるように、私生活など、仕事以外のことも織り交ぜながら書いていきたいと思います。これからサンフランシスコ・シリコンバレーに来て何かやってみたいという人のお役に立てれば嬉しいです。 ・・・ スタートアップを始めるまで最初に、
プロジェクトでの進捗確認ミーティングもありますが、進捗を聞くだけに終始してしまいます。「働くこと」にもう少し視野を広げて、いろいろ聞いてみることがあります。1on1です。進捗確認MTGとは別の事柄を聞けます。以前は、1on1で質問される側でしたが、最近は1on1で質問をする側になったので、気づきをメモしておきます。 1on1の目的 1on1の目的は、(私の場合は)「心理的サポートをすること」です。別の言い方をすると、「働くことを通じて自己実現ができそうか/できているかを念頭に置き、会話を通して、精神面や志向についてプラスを大きく、マイナスを小さくするように働きかけること」です。 その上で、①働き方仕事内容の確認、②不安心配事の検知・助言、③成長・改善の意識付けという3つの観点から、プラス面、マイナス面を把握し、プラスを大きくマイナスを小さく働きかけます。 また、1on1をするときの基本的な
CADを使わずに図面を比較。果たしてPDFはどこまでチェックできる? 文書の変更機能を改良するため、2016年にAcrobat Pro DCのファイル比較機能の刷新と名称変更が行われました。新しくなった「ファイルの比較」機能を使用すると、ワンステップで二つのPDFを比較し、全ての変更点(本文、フォント、画像、表など)の詳細レポートを作成することができます。 そこで、寸法・文字・線などが細かく描かれている図面をPDF上でどこまで詳細に比較できるのか検証してみました。 「ファイルを比較」操作方法Acrobat Pro DCを起動後、ツールから「ファイルを比較」を選択します。 左側の「ファイルを選択」をクリックし、比較対象の古いファイルのバージョンを選択します。右側の「ファイルを選択」をクリックし、比較対象の新しいファイルのバージョンを選択します。 間違えてファイルを選択してしまった場合は「ファ
Introduction 画像の類似度を測るimgsimの記事を投稿したところ、画面の差分を確認できないかとリクエストいただきました。 https://qiita.com/kagami_t/items/a1cae07c9565ce501ced imgsimは特徴ベクトルから画像間の距離を測るもので、差分検出とは異なります。 画像の差分はOpenCVによる検出が分かりやすいため、imgsimの記事と同様に手早く差分を取得して比較するスクリプトを紹介します。1 本記事では基本編で、簡単な画像差分を検出して比較します。 勿論アプリや web 画面にも応用可能です。 そして応用編で、難しいと話題になっているサンリオの間違い探しを差分検出で高速クリアしてみます。 (間違い探しクリアって誰得? と思ったのですが、非エンジニアの知人にこの話をしたところ CNN よりずっと食いつきが良かったです...)
[ファイル操作]コマンドの[ファイル比較]で2つのJWWファイルを比較し違いを表示する [ファイル比較]は作図中のJWWファイルとすでに保存してあるJWWファイルを比較し、作図画面に図の違いを表示するコマンドです。 一度作図して保存してあるファイルを再編集し、別名のファイルとして保存した場合、どこが変更されているのか見比べるのに便利な機能です。 コマンドを実行する前に比較元の図面ファイル(ここでは図面Aとする)を読み込みます。 例として用いる図面Aのファイルには四角の中に○が書かれています。比較する図面Bは四角の中に×が書かれています。 ファイルの読み込みが終わったら[ファイル]メニューの[ファイル操作]から[ファイル比較]を左クリックします。 コマンドが実行されると、作図画面上部のコントロールバーに[図面比較]ボタンが現れるので左クリックします。 [ファイル選択]ダイアログが現れるので、
サーバは東京の複数データセンターに配置しています。 複数のデータセンターにリソースを配置しているため、単一のデータセンターが使用不能になっても別データセンターにトラフィックを転送することで、サービスの実行は継続されます。 apis.bankcode-jp.comへのリクエストは100%の可用性と低レイテンシの グローバルDNS でIPアドレスに変換されます。 APIへのアクセスは世界中に分散された高パフォーマンスでスケーラブルな ロードバランサ によってアクセス元に最も近いデータセンターにルーティングされます。BankcodeJP APIはシステムアーキテクチャの可用性と信頼性、APIのパフォーマンスを改善し続けています。
増田は大学教員で生物系 科学者として生きてます 最近「科学的に無害と明らか」みたいな言葉をよく聞くけど、そういう言葉って科学をよくわかってない人ほど言いがちで、言う人ほど科学を無邪気に妄信し過ぎている気がしている 「科学的に正しい=何があっても覆らない絶対正義であり真理」みたいに思っているのだろうけど、世の中でそのようなものはほぼないし、あってもごくわずか 例えば、1000人に飲ませれば999人に効く薬があったとしても1人には効かないこともあるわけだ 研究結果でも作用機序が明らかで、統計的にも薬に効果があることが間違いないなら「その薬が効くのは科学的に明らか」なんだけど、例外的にレアな遺伝子型や体質や、諸条件が揃わない患者には効かない、ということもあり得るのが普通 とすると「科学的に明らかなことだけど、例外も頻発する」みたいなことも起きるわけで、それは別に珍しいことではない いかに科学で正
Amazon Web Services ブログ Operating Lambda: イベント駆動型アーキテクチャにおけるアンチパターン – Part 3 Operating Lambda シリーズでは、AWS Lambda ベースのアプリケーションを管理している開発者、アーキテクト、システム管理者向けの重要なトピックについて説明します。3 部構成のこのセクションでは、イベント駆動型アーキテクチャと、それが Lambdaベースのアプリケーションとどのように関連しているかについてディスカッションします。 Part 1 では、イベント駆動型パラダイムの利点と、スループット、スケーリング、拡張性をどのように改善できるかについてカバーしています。Part 2 では、開発者が Lambda ベースのアプリケーションを構築するメリットを享受するのに役立つ設計原則とベストプラクティスについて説明しています
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