2022年度リクルート エンジニアコース新人研修の講義資料です

アクション RPG『ELDEN RING』のオンラインサービスを AWS のマネージドサービスで構築 ワールドワイドで最大 150 万同時接続のスケールに対応 ゲーム機向けアクションゲームの企画・開発を手がける株式会社フロム・ソフトウェア。同社は 2012 年からゲームソフトのインフラ基盤としてアマゾン ウェブ サービス（AWS）を利用しています。2022 年 2 月にリリースした『ELDEN RING（エルデンリング）』では、バックエンドにマネージドサービスの Amazon Elastic Kubernetes Service（Amazon EKS）や Amazon Kinesis Data Firehose を採用。スピーディな構築を実現し、ゲーム発売直後の最大 150 万同時接続に対しても迅速なスケールアウトで乗り切りました。リリース後はわずか 4 名の自社要員で安定した運用を継続し

ソフトスキルはピープルスキル（対人スキル）とも呼ばれるもので、働き手が他の人たちと効果的に協調しながら働くためのスキルだ。IT職に必要なソフトスキルには、チームワーク能力、適応力、コミュニケーション能力などがある。 この記事では、ITの分野で成功するために必要なソフトスキルを紹介し、それらのスキルがどのような仕事で重要になるかを説明する。 なぜITの仕事で対人スキルが重要になるのか ソフトスキルは、どのようなITの仕事でも非常に重要な役割を果たす。 ITの職場では、お互いの能力を最大限に引き出すリーダーシップや、コミュニケーション能力、感情知性などのソフトスキルを備えたチームメンバーから、高品質なデータや質の高い仕事が生まれる。 例えば適応力や自発性、批判的思考といった、その他のもっと抽象的なソフトスキルも、IT技術者が人間特有の死角を見逃さないようにし、手元のツールを効果的に活用するのに

Check out my other repositories: Backend best practices - Best practices, tools and guidelines for backend development. System Design Patterns - list of topics and resources related to distributed systems, system design, microservices, scalability and performance, etc. Full Stack starter template - template for full stack applications based on TypeScript, React, Vite, ChakraUI, tRPC, Fastify, Pris

This framework allows software engineering managers to have meaningful conversations with their direct reports around the expectations of each position and how to plan for the next level in their career ladder. Although the framework uses roles and levels that are somewhat standard in the US tech industry, every company is different. Please use the information provided as a baseline and feel free

こんにちは。GMSのバックエンドエンジニアの@yuyasan-goです。 Node.js のWeb Frameworkとしては古株ではあるものの、利用されている方もまだまだ多いExpress関連についてです。 軽量フレームワークであり新規導入のしやすさがメリットですが、サービスも成長して徐々にコードベースも大きくなるにつれて、エラー処理や同様処理が増えてくるケースも目にすることも多くなってくるのではないでしょうか。 今日はそういった状態になってきた際の「DRY原則に効く！Node.js+ExpressによるAPIのMiddleware化した」話について紹介します。 全体構成 全体構成の概要図はこのような形となっています。 バックエンドの主な技術スタックは、Node.js + Express + MySQL(Amazon Aurora) + DynamoDBを採用しています。 構成の主な機能

Source: Fight icons created by smalllikeart – Flaticon Container-Images, Docker und Kubernetes sind für Dich keine Fremdwörter und Du hast vielleicht schon vielerorts die Meldung vernommen, dass Docker tot sei? Du kannst Dir nicht genau erklären, woher diese Aussage kommt, oder hast Du das Thema vielleicht noch nicht ganz durchblickt? Dann wird Dir dieser Blogbeitrag dabei helfen. Wie es zu der Au

Google が公開している、より良いデータ分析のためのガイドブック「Good Data Analysis」で、データ分析の要所が簡潔にまとめられていて感動した 2022-03-08 Google の非公式ブログで、The Unofficial Google Data Science Blog というデータサイエンスをテーマにしたブログがある。 その中で、 Practical advice for analysis of large, complex data sets の記事を元にして作られた Google Developers Guides: Machine Learning Guides > Good Data Analysis を昨日見かけて読んでいたら素晴らしいドキュメントだったので、ここでその感動を共有したかったので筆をとったしだい。 Good Data Analysis の概

The shortcomings of building based on the default node image are as follows: Docker image builds are inconsistent. Just like we’re using lockfiles to get a deterministic npm install behavior every time we install npm packages, we’d also like to get deterministic docker image builds. If we build the image from node—which effectively means the node:latest tag—then every build will pull a newly built

AWS IoT@Loft #18

Amazon ECS でのコンテナデプロイの高速化 この記事は同僚の Nathan Peck (@nathanpeck)が書いた記事 “Speeding up Amazon ECS container deployments” を翻訳し、加筆・修正したものです. 元記事を ECS ユーザに紹介する機会が何回かあったので、せっかくなので翻訳することにしました. コンテナのオーケストレーションは非常に複雑な問題の一つです. アプリケーションコンテナのデプロイのために、相互にやり取りを行う複数の異なるコンポーネントが存在します. あなたのアプリケーションを実行したオーケストレータは、その実行されたアプリケーションが Web トラフィックを受け取る用意ができているかどうかについて判断する必要があります. その後そのアプリケーションはスケールダウンされたり、あるいは新しいバージョンのアプリケーション

技術部 データ基盤チームに所属している@tosh2230です。2/25にペパボテックカンファレンス#14が開催されましたが、実は私も登壇しておりました。発表内容をご紹介するとともに、この場を借りて振り返りをしていきたいと思います。 発表内容 「データ駆動の実現を担う事業部横断組織」というビジョンのもと、2021年1月にデータ基盤チームが設立されました。 データ駆動は、日本CTO協会が監修・編纂しているDX Criteriaにおいて掲げられているテーマのひとつです。 社内外のデータを活用しやすい状態にして、経営やビジネスにおける意思決定に活用するための支援を行っています。 データ活用基盤であるBigfootを軸として、これまでの取り組みや登壇時点までにやったこと、これからやっていきたいことをまとめて発表しました。 振り返り では、発表を通じて得た気づきについて、早速振り返っていきます。 伝わ

こんにちは、 @mugi_uno です。 Misocaがサービスローンチされたのは 2011年です。実は2021年は10年目ということで何気に節目の年だったりします。 10年もあれば世の中的にもさまざまな技術変遷があり、Misocaもその波に乗っていけるよう、日々改善を繰り返してきました。 というわけで今回は、私自身がフロントエンド側の作業を多くやってきたこともあり「この10年間でMisocaのアーキテクチャがどのように変わってきたのか？」をフロントエンド側に焦点を絞って振り返ってみたいと思います。 ※ 意思決定に関する資料が無いものも存在するため、一部は情報に基づく推察になる点をご承知おきください。 年表 いきなりですが、ざっくり年表を書いてみました。 上部の黄色いラインは、フロントエンドに大きい影響を与えたMisocaの機能です。 これをもとに、サービスローンチから順を追って見てみます

概要 AWSのベスプラ記事に倣って マルチアカウントベースの最小構成Starting FrameworkをTerraformで作成してみることにした （VPC単位ではなくAWSアカウントベースで環境構築することでスケーラブルなシステムが出来上がるらしい ...が、初っ端のOU(Organization Unit)、AWSアカウント作成あたりでだいぶ躓いたのでメモを書いておく Terraformで作ったもの 事前準備 terraform操作する用のIAMメンバー作成 RootのAWSアカウントにAdministratorAccessポリシー付与したグループ作成 そのグループにIAMメンバーを作成する IAMメンバーに用いるメールアドレスはgmailのエイリアスを使ってxxx+admin@gmail.comとか適当な名前使う IAMメンバーのアクセスキーの取得 コンソールから作成したIAMメン

訳者注 本記事は、Dan Schmidt 氏のブログ記事「A Visual Vocabulary for Product Building」をご本人の許可のもと日本語訳したものです。 ninjinkunさん、Koshiro Kumikoさんにレビューにご協力いただきました。的確かつ、建設的で思いやりのあるアドバイスとフィードバックに感謝します。 同一著者の関連記事としてこちらもぜひ合わせてご覧ください：【翻訳】プロダクトマネジメントトライアングル 以下、翻訳本文です。 プロダクトビルダー（訳注：プロダクトをつくる人たち）が自分のプロダクトに当てはめられるような、成功するプロダクトをつくる方程式はありません。これは、プロダクトが置かれている常に変化するコンテキストに、プロダクトづくりの詳細が大きく左右されるからです。あるプロダクトで成功した戦略が別のプロダクトではまったくあわないこともありま

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- はじめに - Pythonのパッケージ管理ツールは、長らく乱世にあると言える。 特にpip、pipenv、poetryというツールの登場シーン前後では、多くの変革がもたらされた。 本記事は、Pythonパッケージ管理ツールであるpip、pipenv、poetryの3つに着目し、それぞれのツールに対してフラットな背景、技術的な説明を示しながら、所属企業内にてpoetry移行大臣として1年活動した上での経験、移行の意図について綴り、今後のPythonパッケージ管理の展望について妄想するものである。 注意：本記事はPythonパッケージ管理のベストプラクティスを主張する記事ではありません。背景を理解し自らの開発環境や状態に応じて適切に技術選定できるソフトウェアエンジニアこそ良いソフトウェアエンジニアであると筆者は考えています。 重要なポイントのみ把握したい場合は、各章の最後のまとめを読んで頂

コンテナでログをどう取得すればいいの？そもそもどういうログがあるのか？ ログの取得パターンから活用方法まで、 @prog893 が選定のためのヒントとサンプルアーキテクチャで紹介します。