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2019年9月1日のブックマーク (17件)
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clavier 2019/09/01
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気軽な Node.js バックエンド開発には TypeORM がちょうどいい #kng7 / introduce-typeorm
2019.08.02 に関西Node学園 7時限目で発表したスライドです。
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Operating a Large, Distributed System in a Reliable Way: Practices I Learned
For the past few years, I've been building and operating a large distributed system: the payments system at Uber. I've learned a lot about distributed architecture concepts during this time and seen first-hand how high-load and high-availability systems are challenging not just to build, but to operate as well. Building the system itself is a fun job. Planning how the system will handle 10x/100x t
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Postgres tips for the average and power user
Personally I'm a big fan of email, just like blogging. To me a good email thread can be like a good novel where you're following along always curious for what comes next. And no, I don't mean the ones where there is an email to all-employees@company.com and someone replies all, to only receive reply-all's to not reply-all. I mean ones like started last week internally among the Azure Postgres team
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Go ランタイムのデバッグをサポートする環境変数 - Qiita
はじめに Go はシンプルな構文ながら複雑な処理を行えるプログラミング言語です。エラーも自らがハンドリングするスタイルなので割とバグが入り込みにくいのが特徴です。しかし時には Go 本体のソースを見ないと動きが確認できない事もあります。とは言えオープンソースだからといって全ての挙動が簡単に探れるものではありません。 コンパイラの動きであったり、ランタイムの動きであったりで良く分からない物があった場合に、ソースを変更して print デバッグする事が良い方法とは言えません。 幸運にも Go ではランタイム、標準パッケージにデバッグのヒントを出せる仕組みが用意されています。GODEBUG や GOGC、GOTRACEBACK という環境変数が用意されており、設定を行う事で挙動を変更できたり色々なデバッグ情報を出力できたりします。 本記事ではこれらの環境変数に設定可能な値を、筆者の知見を交えて紹
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【参加記録】データとML周辺エンジニアリングを考える会 #2 - 茶番と世間体
【参加記録】データとML周辺エンジニアリングを考える会 #2 【参加記録】データとML周辺エンジニアリングを考える会 #2 簡単に 各発表 GCPでStreamなデータパイプライン運用しはじめた リアルタイムデータ処理基盤の構築 Google Cloud ML Engineに浸かってみる PoC案件が多すぎてつらいので、パイプラインを使い回すツールを入れた。 Cloud Composer & Cloud Dataflow によるバッチETLの再構築 DigdagでETL処理をする Comet.mlでAutoMLライブラリ開発 データ活用の際にハマってしまったログ・データスキーマ設計 まとめ 簡単に データとML周辺エンジニアリングを考える会 #2に参加してきたので簡単なまとめと若干のコメント 実サービスでのログ管理、どうやってDWHにデータ突っ込んでるのか、という話題が中心でした 普段は機
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はじめてのB2B SaaSデータモデリング in Builderscon 2019
"I'm Feeling Lucky" - Building Great Search Experiences for Today's Users (#IAC19)
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Pythonのバリデーションライブラリ「Cerberus」のよく使うバリデーションルールをまとめてみた | DevelopersIO
概要 CX事業本部の佐藤です。現在携わっている案件では、PythonのバリデーションライブラリのCerberusを導入しています。今回は、実際の開発でよく使うであろうバリデーションをまとめてみました。 Cerberusとは Pythonのオープンソースのバリデーションライブラリです。pythonの dict や list の各属性に対してのバリデーションを簡単に行うことができます。 リポジトリは以下です。 https://github.com/pyeve/cerberus ドキュメントは以下です。 https://docs.python-cerberus.org/en/stable/index.html 基本的な使い方 以下は、型のバリデーションのサンプルです。 v = Validator({'name': {'type': 'string'}}) v.validate({'name':
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PWAゲームを開発しネイティブアプリ化までした中での課題と対策
builderscon tokyo 2019 の発表資料です
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過去の失敗例から再考するモデル駆動設計
過去に僕が失敗した代表例から今ならどう設計するか、という観点でお話します。中心になるトピックは以下です - 軽量DDDの功罪 - ドメインモデル貧血症対策 - 集約の境界定義の善し悪し
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ドメイン駆動設計という設計スタイル
10. 設計スタイルの違い 2019/8/31 10 関心 モジュール構造 ２０：８０ 入出力 ドメインロジック ビジネスルールに基づく計算と判断のロジック画面、テーブル、Web API トランザクションスクリプト 画面やデータに注目して、入出力手続きを構造化 値の種類に注目して、独自の型を定義 ドメインオブジェクトモデル 11. 設計スタイルの違い 2019/8/31 11 関心 モジュール構造 ２０：８０ 入出力 ドメインロジック ビジネスルールに基づく計算と判断のロジック画面、テーブル、Web API トランザクションスクリプト ドメインロジックの設計と実装が アプリケーション全体の構造を左右する 画面やデータに注目して、入出力手続きを構造化 値の種類に注目して、独自の型でロジックを構造化 入出力の設計と実装が アプリケーション全体の構造を左右する ドメインオブジェクトモデル
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- 2019年9月2日
- 2019年9月1日
- 2019年8月31日
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