Rails の問題は Rails のベストプラクティスがフロントエンドのベストプラクティスの邪魔になるどころか全く逆方向で相反してる点です。DHHの思想がフロントエンドと根本的に逆行してる。そういう人が作るフレームワークなのでwebpackerの抽象化を根本的に間違ったりする。 — prev.js (@mizchi) December 1, 2020 昨日もリプライで少し書いたけど、DHH自体が直近のHeyの開発でも明確にJavaScriptというものを触れないようにすることを是としているような主張をしているので、DHH wayが色濃く反映される以上この状態はもう避けられない気がしている — potato4d / Takuma HANATANI (@potato4d) December 1, 2020 Railsがフロントエンドの最先端をゆく人々1から良く思われないのは事実として。 Vie

Cloud Run CPU 0.08 ~ 8 Core (2nd gen は最小 0.5~) Memory 128 MiB ~ 32 GiB (2nd gen は最小 512MiB~) Deploy App Engine は Deploy (gcloud app deploy) を実行すると Cloud Build が暗黙的に動いて Deploy が行われるが、これがなかなか時間がかかる。 開発環境だと CI でとりあえず main branch に merge されたら、Deploy したりするけど、Deploy を Skip してもよいような時でも CI 回してると Deploy を待つことになって、ちょっとめんどうに感じる。 更にこの仕組みは成果物は Deploy しないと生まれないので、CI と CDを分離しづらい。 Cloud Run は Container Registry a

タニタの「個人事業主への移行」は強制的にやらさせるわけではなく、本人の意思で移行します。また年齢制限もありません。

電通は一部の正社員を業務委託契約に切り替え、「個人事業主」として働いてもらう制度を始める。まずは2021年1月から全体の3%に相当する約230人を切り替える。電通では副業を禁止しているが、新制度の適用を受けると兼業や起業が可能になる。他社での仕事を通じて得られたアイデアなどを新規事業の創出に生かしてもらう考えだ。新制度の適用者は、営業や制作、間接部門など全職種の40代以上の社員約2800人を対

Go 言語はシングルバイナリをウリにしたプログラミング言語です。バイナリファイルを1つポンと scp で転送すれば動くのでとても便利です。シングルバイナリとなると当然、画像や HTML といったアセットをバイナリに埋め込みたくなります。 Go 言語ではこれまで go-assets や go-bindata、statik というツールを使う事でファイルのコンテンツをバイナリ化し、変数からアクセスする様にしてきました。 しかしそれらには色々な流儀や OS 間でのまばらな動作など、ユーザにとって納得のいかない物がありました。昨日、Go 言語ではオフィシャルとしてこのファイル埋め込みをサポートする様になりました。Go 1.16 から使える様になります。 cmd/go: add //go:embed support · golang/go@25d28ec · GitHub +3 −3 src/cmd

Next.js blurs the lines between client and server. It supports pre-rendering pages at build time (SSG) or request time (SSR). Prisma is the perfect companion if you need to work with a database in a Next.js app. You can decide whether to access your database with Prisma at build time (getStaticProps), at request time (getServersideProps), using API routes, or by entirely separating the backend out

注意 まだ書くべきことはたくさんある go-swaggerは駄目だ、と見切りをつけて数年が経つので、情報が古い可能性がある OpenAPI 3.x を否定するものではない（むしろそちらには若干の希望を感じている） 解決策は書いてない 結論 Swagger generates go-server codeを採用するには、相当な覚悟が必要 どうせやるならOpenAPI 3.xに賭けたほうがいい 背景 この記事を書こうと思った動機 とつぶやいたものの、そのデメリットについて明確な言語化したことがなく、 単なる言いがかりじゃない というところをきちんとしておくため。 Swaggerはつらいよ 実際にプロジェクトで採用してみた結果、一体何が辛かったのかについて、3つの点から解説する。 問題点1: Swaggerの表現力と戦わねばならない そもそも$refがキツイ 説明まで含めて完全に同一な定義なんて

プログラミング上達したいんだったら、四の五の言わずに、 ・クリーンアーキテクチャ ・レガシーコード改善ガイド ・アジャイル・サムライ ・リファクタリング 系のどれか を、全部最低5回読み返して欲しい。それでプログラマとしては圧倒的に成長できるんだから、マジで読んで — Next.js + Hasura 最速プロトタイピング本 @技術書典9 出す予定 (@erukiti) July 27, 2020 先日、こういうツイートをしたらバズってしまいまして。これらの本を理解できるまで読みこめばプログラマとして成長できますよーというもので、 ・ クリーンアーキテクチャ ・ レガシーコード改善ガイド ・ アジャイルサムライ ・ リファクタリング 系のどれか（例えばリファクタリング第二版） の4冊を挙げました。いろいろな人の感想を読んで、補足が必要そうだなと思ったので記事として書きなおしています。 追記

技術開発部の相原です。 以前にブログで書きましたが、LIFULLでは主要サービスのほぼ全てがKubernetesで稼働しています。 www.lifull.blog Kubernetesをアプリケーション実行基盤として本番運用するためにはデプロイやモニタリング・ログ、セキュリティなど考えることが多くどこから手を付ければよいか困ることがあるでしょう。 そこで今回は既に数年の運用実績のあるLIFULLのアプリケーション実行基盤で利用しているKubernetesエコシステムについて紹介します。 全て書くと数が膨大になるので今回はクラスタ周りを中心に、必要とするソフトウェアの数が多いモニタリング・ログまでとします。(それでも大作になりそうですが...) kubernetes/kops projectcalico/calico coredns/coredns node-local-dns kubern

Time 型のフィールドを含む構造体を JSON にエンコード、JSON からデコードすると特定条件下で Time 型オブジェクトの time.Location の情報が失われることがあります。 以下のプログラムを見てください。 package main import ( "fmt" "time" "encoding/json" ) type Hoge struct { Name string CreatedAt time.Time } func main() { time.Local = time.UTC // Hoge構造体を生成する h1 := Hoge{ Name: "aaa", CreatedAt: time.Unix(1593077427, 0), } // Jsonsに変換 j, _ := json.Marshal(h1) // Jsonから復元する h2 := Hoge{}

マイクロソフトの採用試験は現在電子化されて広く応募要項はインターネットで 公開されており、20数人の新入社員合格者に対して応募倍率は2千数百分の1だ と聞いたことがあります。 いつも社内で話をしているのは、最終学歴が高卒の 私（Sam)ではきっと一次試験で落ちてしまって、今のマイクロソフトには採用して貰え ないだろうな、と思う私なのですが...過去、マイクロソフトの社員の採用にあた り、私自身で2000人以上の方と個人面接をしたのではないかと思います。 マイ クロソフトの採用試験や面接では、何かシンプルな問題でありながら論理的に証明するのはとてもが難しい問題を与えてその人の賢さを探るという手法を使うの です。私が面接を場合によく使った方法は「貴方が一番好きな本」、「定期購読 している雑誌」、「最近観た映画もしくはテレビ番組」、「貴方の趣味の世 界」、「最近訪問した場所でお勧めは」、「好きな

ポエム。 つまり？予算やチームのリテラシーに合わせて最速で作れて、チーム内で「俺ら高凝集低結合だなー」と思えるなら、アーキテクチャはなんでもいいと思えてきました。 前提・まだ割と収益が安定してないプロジェクトでの話です。お金があるなら好きにやりましょう。Go Bold。 ・DDDやクリーンアーキテクチャがダメとは言ってないです。むしろ自分は直近そこまで厳格ではないクリーンアーキテクチャでAPI書いてます。 ・以前こういうポスト書くくらいにはアーキテクチャのこと試行錯誤してました。 アーキテクチャ導入議論への疲労以前僕は、DDDやクリーンアーキテクチャを導入するという話が出ると積極的に顔を出すようにしていました。でも、最近は「導入しましょう」「既に適用してあるのでキャッチアップしてください」などの議論をするのに少し疲れてしまい、足が重くなったように感じます。もうおじいちゃんなので体力がないん

Prometheus で収集した GKE アプリケーションのメトリクスを GCP の Cloud Monitoring(旧Stackdriver Monitoring) にエクスポートして Cloud Monitoring のダッシュボードを作成する方法を紹介します。Prometheus といえば Grafana を使ってダッシュボードを作成することが多いですが GCP 環境では Cloud Monitoring に一元化して監視できたほうが何かと便利です。あえて Grafana を使わず Cloud Monitoring でメトリクスを可視化します。 以下の記事で GKE 上に構築した Redis のメトリクスを Prometheus を使って収集しました。この環境を利用して Prometheus から Cloud Monitoring にメトリクスをエクスポートする方法を紹介します。

こちらの記事で Prometheus の static_config を設定して Redis のメトリクスを取得する方法について紹介しました。 glassonion.hatenablog.com Prometheus で監視対象のサーバの設定をする方法は static_config の他に Service Discovery があります。static_config はわかりやすく簡単に設定できるので入門にはとても良いのですが、実運用を考えると static_config よりも Service Discovery を使ってメトリクスを取得するのがおすすめです。この記事では Service Discovery を使って監視対象を設定する方法を紹介します。 前回のおさらい 前回の記事では Kubernetes 上に構築したマスター/スレーブ構成の Redis を Prometheus の st

PrometheusからRedisの状態を取得する 私は普段 Redis を GKE 上に構築して使用していますが、GCP コンソール画面から得られる情報が Pod の CPU 使用率、メモリ使用率、ディスク使用率くらいしかなくもう少し細かい情報を得たいと考えていました。そこで Prometheus を使って Redis の状態を監視してしてみたところとても良い感じだったのでその方法を紹介してみたいと思います。 Prometheus を使うと Redis の INFO コマンドで得られる情報を時系列に見ることができます。Prometheus は機能が豊富でいろいろできるのですが、この記事では必要最低限の設定でサクッとPrometheusを使った監視環境を構築をしてみたいと思います。 Prometheusって何？ Prometheus は SoundCloud が中心になって開発しているプル

はじめに 資産運用で 99 点をとる方法とその考え方について説明します。この記事の対象はいわゆる「普通の人」です。 資産運用は趣味ではない。 資産運用を始めてみたいが何をしてよいのかわからない。 資産運用をすでに行っているが毎年ころころと方針を変えてしまっている。 資産運用に無駄に時間ばかり費やしている。 今のところ資産はすべて銀行の普通口座や定期預金にいれている。このまますべて現金でおいておくのも何か損しているみたいでモヤモヤする。だけど難しいことは勉強したくないし時間も使いたくない。 といった人たちです。 記事では最初に結論、すなわち「やるべきこと」を述べます。資産運用で 99 点の投資効率を達成するためにはこの結論部分だけを実行するだけでよいです。 次に、それだけでどうして 99 点といえるのか、その裏付けとなる考え方や理論を中心に説明します。 99 点をとるにあたってこれらの知識を

運用方針 マインドシェアを持って行かれないようにする 「値動きが気になって仕事ができない」はダメ インデックス最強 「コカコーラ、ボーイング、テスラ、アップル、Alphabetはじめ世界の名だたる企業の株主です！」 個別株はファンクラブに入会する気持ちで買う 余裕資金で運用する 短期間に目減りしても狼狽しないようにする 配分の目安 年100万円は「長期的に増やす」積立 それ以上は「比較的流動性を確

こんにちは、小野マトペです。タイトル全部です。 昨日、現在時刻によって条件分岐するロジックを含むGoプログラムを書いていて、どうテストするか困ったのですが、うまい（と思う）やり方を思いついたのでここに書いておきます。 書いていたのはまあだいたいこういうソースコードです。 // main.go package main import ( "fmt" "time" ) func main() { fmt.Println(Greet("マトペ")) } func Greet(n string) string { t := time.Now() if 6 <= t.Hour() && t.Hour() <= 18 { return fmt.Sprintf("こんにちは%sさん。今は%d時ですよ！", n, t.Hour()) } else { return fmt.Sprintf("こんばんは%s

ピアノはもともと、王族や貴族の楽器として親しまれてきたものですが、1800年代からは多くの人々に愛されるようになり、現代では活気の王様ともよばれるほど有名な楽器となりました。 非常にシンプルな楽器で、右手と左手で異なる動きをして演奏するため、難しそうと思ってしまう人もいるかもしれませんが、実は簡単に音を出すことができる楽器です。 トランペットやトロンボーンなどの管楽器であれば、指などの調整をしながら、そしてうまく息を吹き込まなければ音を出すことはできません。 しかしピアノであれば、鍵盤を押す力も関係なく、鍵盤の上を押すことで音が鳴るので、誰にでも簡単に音を出すことができるといえるでしょう。 演奏しながら足でペダルを踏んでいるので難しいと思う人もいるかもしれませんが、ペダルがなくても演奏することはできます。 ペダルは音の表現を変えたい箇所だけで使用するため、足を使わなくても演奏することはでき