鶏肉 200gじゃがいも 2〜3個塩 適量油 適量水 400mlカレーペースト しょうが（ガランガルの代用） 1片にんにく 2片唐辛子（お好みで調節） 5本赤玉ねぎ（シャロットの代用） 1/2個キャンドルナッツ 2個こぶみかんの葉 2枚レモングラス 1本コリアンダーパウダー 小さじ1/2ターメリック 小さじ1/2カピ（トラシの代用） 小さじ1/2砂糖 小さじ1/2白こしょう 小さじ1/2ココナッツミルクパウダー 大さじ1 ＊キャンドルナッツは、カシューナッツでも代用できそう。入れなくても良い。 作り方 【1】ペーストを作る ペーストの材料を全て混ぜ合わせます。 すり鉢を使って、砕いていってもいいし、すり鉢が無ければ、材料を適当なサイズに切ってミキサーにかけてもOKです。 ニンニクとレモングラスは、包丁の裏で潰してから砕くと、簡単に柔らかくなります。 【2】ペーストを作る うちのすり鉢は小さ
『メシ通』にて以前、東京で焼きそば専門店の先駆的存在として、高島平の「あぺたいと」を取り上げた。 www.hotpepper.jp あぺたいと社長は、九州の大分県日田（ひた）市という土地で60年以上、焼きそば専門店として不動の地位を築いている「想夫恋（そうふれん）」で修行をした人物。ご主人のインタビューでは、いかにして焼きそばを専門店として成立させるための技術を身につけ、独自性を確立させてきたかをうかがった。 そのとき思ったのが、お店のルーツである「想夫恋」に直接お話を聞けたら、ということだ。日田という山間の町で「焼きそば＝屋台メシ」のイメージから脱却し、品質向上してきた秘訣（ひけつ）をうかがえれば、これから焼きそば専門店が目指す未来が見えてくるのではないだろうか。 いざ日田の「想夫恋」へ 思い立ったが吉日、社長にアポイントを取り、一路福岡へと飛んだ。 鹿児島本線から久留米で久大線に乗り換
GoのAPIを書くとき、参考になるユニットテストの話は非常によく見ます。Table Driven Testをしましょうとか、サブテストの実行とか、そのあたりの話はたくさん書かれています。 また、テストキャッシュなども出てきましたので、ユニットテスト周りの機能・ノウハウは充実していると感じてます。 一方で、httptestを使ってテストサーバーを立て、リクエスト/レスポンスの内容を検証する場合、単一のリクエストを検証する程度のサンプルにとどまっていたり、あまり共通でこういう処理を書いてるよ、みたいなノウハウがなく、自前で一から書くとなると非常に腰が重くなります。 事実自分はそういう経験をしました。そういった共通処理は普段internalパッケージの中の、testutilsとしてまとめる、などしています。 今回はGoで上記のようなテストを書く場合、どういう共通処理が必要となったかをテーマとして
ネットサーフィンしていたところ、このtweetで35年ほど前の悪行がバラされてしまっていたので、当時の記憶を辿りつつ、ざっと書いてみようと思う。 画面中心を(0,0)とするxy座標系において、適当な微小角度θで回転をおこないたい。θの値は、まあ何でも良くて、とにかく見た目が「回って」いる雰囲気を出したい。ただ、対象とするCPUがZ80なので、乗算は自分で実装するしかなく、そのあたりの「手抜き」を考える。 微小角度θにおいてcosθは1に近い値なので、ここの実装を簡単にすべく、とりあえずcosθ＝1－2-kとしてみる。そうすると、sin2θ＝2(1-k)－2-2kとなるので、小さい方の項を捨てれば、だいたいsinθ≒2(1-k)/2。つまり、kが奇数なら実装が簡単となり、たとえばk＝7なら、cosθ＝127/128, sinθ≒1/8となる。 HLレジスタのHレジスタに符号付整数、Lレジスタ
LambdaConfがツイートにて関数型プログラミングのレベル分けを発表していました。今後LambdaConfから発信される発表にはこのレベルが表記され, 自分のレベルにあったコンテンツが探しやすくなるようです。このレベル分けはプログラマの優劣を付けるようなものではなく, 広く深い関数型プログラミングの世界で自分が今どのレベルにいるのかを適切に理解し次にどこに向かうべきなのかを知るのにたいへん役に立つものだと思います。 表を眺めてみると関数型プログラミングというよりかはHaskellのレベル分けのような印象も受けますが、広く知られるべきだと思ったので翻訳してみました。僕が未熟でトンチンカンな訳をしている箇所もあると思うので、何か見つけた場合は遠慮なくコメントや編集リクエストをお願いします LambdaConf Ladder of Functional Programming (LOFP)
2013年から2017年のあいだ、スタートアップを含む2000以上の組織に対して、いかに組織のパフォーマンスを加速するかという聞き取り調査を行い、その調査結果をまとめたものです。 その調査結果のひとつにこのグラフがあります。 これは組織のエンジニアの人数とそのパフォーマンスを、組織の違いによって示したものです。 横軸がエンジニアの人数、縦軸はエンジニアあたりの1日のデプロイ数を指標としたパフォーマンスです。 これによると、パフォーマンスの低い組織はエンジニアが増えるとデプロイ数も減少しています。普通のパフォーマンスの組織はエンジニアが増えてもデプロイ数に変化はありません。 一方でパフォーマンスの高い組織はエンジニアが増えるほど指数関数的にデプロイ数が増えていきます。メルカリが目指しているのはここです。 これは単純にアーキテクチャをモノリシックからマイクロサービスへ移行するだけでは実現できま
日本を離れる日、成田空港の国際線ターミナルでCPU実験の記事を投稿してからあっという間に7ヶ月が経ちました。 日本人の知り合いが一人もいない状態でジュネーブに単身移住しアゼルバイジャン人とシェアハウスしながらヨーロッパ人しかいないCERNのソフトウェアチームでブルガリア人の上司を持ちC++標準化委員のリーダーと働くとはどういう感じなのかが伝われば幸いです。 ちょっと前ですが類さんに関連する話を収録していただきました。 15. CERNでのソフトウェアエンジニアリング (高橋祐花) 仕事編 なんの仕事してるの？ 仕事は"どう？" 生活編 生活が落ち着くまでに苦労したこと 平均的な平日 週末は何してるの？ ジュネーヴぐらし！ 学びと友人 追記 仕事編 ウェブが生まれたところがそこら辺にある。 なんの仕事してるの？答えるのがめんどくさい時の返答 物理解析に使うROOTというソフトウェアを開発して
こんにちは、Web エンジニアの @kechol です。 Quipper では現在、ブログを再開したり StudySapuri Meetup（Product 回、Data 回）を開催したりと、採用活動に力を入れています。今日はそんな採用活動について、僕も関わっている Web エンジニアの採用プロセスの裏側を少しご紹介したいと思います。 TL;DR Quipper における Web エンジニア採用プロセスにおいては、コードテストを実施しており、そのプロセスは非常に重要なものだと考えている これまでアプリケーションを書いてもらうようなテストを実施していたが、候補者・採用メンバー双方の負担が大きく、改善の余地があった それを受けて、より小さく、実務に近いコードでテストできるようにコードテストを改善した Quipper における Web エンジニアの採用プロセス Quipper における Web
A future for fork(2)
Hi hackers. Today I want to write about a new functionality that I've been developing for MoarVM that has very little to do with the JIT compiler. But it is still about VM internals so I guess it will fit. Many months ago, jnthn wrote a blog post on the relation between perl 5 and perl 6. And as a longtime and enthusiastic perl 5 user - most of the JIT's compile time support software is written in
In this article we will look at a from-scratch implementation of a compiler from a simple LISP-like calculator language to JavaScript. The complete source code can be found here. We will: Define our language and write a simple program in itImplement a simple parser combinator libraryImplement a parser for our languageImplement a prettyprinter for our languageDefine a subset of JavaScript for our u
There is a lot of discussion lately about how SRE fits into or competes with or whatever-s with DevOps. I’m scheduled to speak on a “SRE vs DevOps Smackdown” panel today here at Innotech Austin, and at the exact same time I see Bridget tweeting Liz Fong-Jones’ slides from Velocity on using SRE to implement DevOps. And the more I think about it, and see what people are doing, the more I’m getting
DevOps Days London was great this year! The talks were interesting and the culture was inclusive and friendly. I’ve always thought that we should build the ‘correct size service’ rather than ‘microservices’ just for the sake of having them. It is equivalent to using Kubernetes with one docker container - you would have more etcd nodes… In this blog post I would like to share one of the outcomes of
Microservices Meetup vol.6 Sponsor LT
こんにちは、かたいなかです。 Kubernetesを仕事で触っていて、CodePipeline/CodeBuildとKustomizeを組み合わせての継続的デプロイを検証する機会があったので備忘録として記事にまとめてみます。 Kustomizeとは KustomizeはkubernetesのYAMLファイルをパッケージングするツールです。ベースの構成をもとにSTG/PRDなどの環境ごとに変えたい設定などを上書きすることができます。Kustomizeで生成されたYAMLを、kubectl applyする形で使用します。将来的にkubectlへの統合が前提に開発されているそうです。 今回はこのKustomizeをCodePipeline/CodeBuildと組み合わせて使用し、継続的デプロイできるようにしていきます。 パイプラインの構築 今回は以下の図のようなパイプラインを組んでいきます。 前
Do you really need Docker or Kubernetes in your system? Abstract From several years ago, Docker has given us the very strong ecosystem that makes your code work on pretty much everywhere with the essential components in one minimized unit just like a physical "container". As for Kubernetes, it gave a very congregative platform not just for the operating environment integrated with the containerize
監視可能性は、マイクロサービスの初期段階から重要な原則でした。これは分散システム一般に当てはまるものですが、今日では(特にKubernetesにおいては)その大部分がプラットフォームレベルで最初から用意されています(プロセスのヘルスチェック、CPUおよびメモリ消費など)。アプリケーションに必要な最低限の要件は、JSON形式でコンソールにログを出力することです。それをもとにプラットフォームが、リソース消費量の把握、要求の追跡、あらゆる種類のメトリクスやエラー率の収集などを、サービスレベルでの開発をさほど必要とせずに実現してくれます。 クラウドネイティブなプラットフォームでは、監視可能性だけでは不十分です。それよりも基本的な前提条件が、ヘルスチェックの実装、シグナルへの対応、リソース使用量の定義などによって、マイクロサービスを自動化可能(automatable)にすることです。そうすることで、
This domain may be for sale!
RAII is better than the bracket pattern Published October 8, 2018 I recently wrote an FP Complete blog post entitled ResourceT: A necessary evil. I had a line in that post I wanted to expand upon: I believe this is an area where the RAII (Resource Acquisition Is Initialization) approach in both C++ and Rust leads to a nicer solution than even our bracket pattern in Haskell, by (mostly) avoiding th
Recent posts: 28 Apr 2023 » eBPF Observability Tools Are Not Security Tools 01 Mar 2023 » USENIX SREcon APAC 2022: Computing Performance: What's on the Horizon 17 Feb 2023 » USENIX SREcon APAC 2023: CFP 02 May 2022 » Brendan@Intel.com 15 Apr 2022 » Netflix End of Series 1 09 Apr 2022 » TensorFlow Library Performance 19 Mar 2022 » Why Don't You Use ... 26 Sep 2021 » The Speed of Time 06 Sep 2021 »
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