先日、私のはたらくRabeeではプレスリリースを出しました！自分が入社してからは初のプレスリリースです。今回は、その詳細と展望について話します。 リリース予定の「Rabee UI」とは？はじめに、今回Rabeeが出したプレスリリースは以下です。 お急ぎの方に向けて、リリース内容のサマリーもざっくりご紹介します。 Rabeeは、UIコンポーネント集「Rabee UI」をリリース予定です Rabee UIとは、Svelte × Tailwind CSSのUIコンポーネント集です UIコンポーネント集であって、UIライブラリではありません🙅 カスタマイズの自由度が高くコンポーネント単位でプロダクトに取り入れられる、コンポーネントの「種」といえるものです Rabee UIの導入によって、デザインシステム構築ひいてはプロダクト開発が爆速になります LP・Figma・Discordを先行公開中です上

npm install # added 1287 packages in 21s # # $ npm run sources # # > my-evidence-project@0.0.1 sources # > evidence sources # # ✔ Loading plugins & sources # ----- # [Processing] needful_things # needful_things ⚠ No results returned. # orders ✔ Finished, wrote 10000 rows. # ----- # [INFO]: Evaluated sources, saving manifest # [INFO]: ✅ Done! npm run source # > my-evidence-project@0.0.1 sources # >

いわさです。 先日 Service Screener の使用感を確認する機会があり、少し触ってみたのでこのツールについて紹介したいと思います。 Service Screener は、AWS 環境で自動チェックを実行し、推奨事項を提供するオープンソースツールです。 aws-samples 内のリポジトリとして管理されています。 Service Screener は現在は v2 であり、v1 が存在していました。 v1 と v2 の違いですが、大きくはチェック対象の AWS サービスや、サポートするコンプライアンス/フレームワークが異なっています。 v1 では EC2, RDS, S3, Lambda, EKS, OpenSearch, IAM のみがサポートされていましたが、v2 になって CloudFront, CloudTrail, DynamoDB, EFS, Elasticache,

2025/02/28(金) JSConf.jp おかわり Node学園46時限目

はじめに 最近GitHubでプルリクのレビューアーにCopilotくんをアサインすると、AIがレビューしてくれるようになりました。 アサインしてしばらく待つとレビューを付けてくれます。 今回はCopilotくんの指摘はなかったようです。 さて、この機能は非常に便利なのですが、毎回アサインするの面倒くさいですしプルリクを出す人によってはアサインしなかったり忘れたりするのはイマイチなので、勝手にアサインして毎回レビューしてもらう設定にしちゃいましょう。という記事です。 GitHub Copilotは定額なのでなるべく使いまくったほうが得ですよね！ 結論を簡単に書くと ルールセットで [Request pull request review from Copilot]を有効化 すればOK これで完全に理解した方は以降は読まなくてもよいかと思います。 Copilotくんにレビューしてもらおう！ ま

“選定してすぐにダメになった”を防ぐには？特定の言語にフルベットしない、一休の技術戦略 2025年3月4日 株式会社一休　執行役員CTO 伊藤直也 新卒でニフティ株式会社に入社。ブログサービス「ココログ」を立ち上げる。2004年、株式会社はてなに入社し、CTOに就任。「はてなブックマーク」などの開発を主導。2010年から、グリー株式会社でソーシャルメディア統括部長を務める。その後フリーランスとなり、技術顧問を務めていた株式会社一休に2016年4月入社。執行役員CTOに就任し、現職。 エンジニアの仕事の中でも、「技術選定」は特に難易度が高く、責任が重いものです。ひとたび特定技術の採用を決めると、容易にリプレイスできず、長期間にわたって開発や運用に影響を及ぼします。さらに、使用する技術によって採用活動や組織戦略にも大きな影響が出ます。読者の中にも、「技術選定で失敗したくない」「将来にわたって持

はじめに paiza1 の新作プログラミングゲーム「電脳少女プログラミング2088 ─壊レタ君を再構築─」を題材に、Rust と SQL の基本的な用語や使い方を解説します。 このゲーム2は、「プログラミング問題」と「データベース問題」を解きながらストーリーを進めていく形式で、プログラミング初心者でも楽しく学ぶことができます。 新しく言語を学ぶときに最初のハードル になるのが『環境構築』ですが、paiza では環境構築が不要で、ブラウザ上で実行できるため、手軽にプログラミング言語やデータベース言語を学ぶことができます。 対象読者 他のプログラミング言語の経験がある方を対象としています。 SQL は経験がなくても問題ありません。 本記事の構成 本記事は、大きく以下の 2 つのセクションで構成されています。 プログラミング問題 データベース問題 各セクションの冒頭で「前提知識」を解説し、その後

あなたはすでに Rust プロジェクトの開発を完了し、現在はコンパイルに取り組んでいます。では、コンパイルされたファイルをできるだけ小さくするには？最速で動作させるには？あるいは、小さくて速い両方を実現するには？ 以下のような考え方があるでしょう： ファイルを最小化する：組み込み開発向け。プロジェクトは大きくなく、複雑でもなく、元々の動作速度は十分速い。ただし、ファイルサイズを極限まで小さくしたい。 ファイルの実行速度を最大化する：ネットワークサービス向け。プロジェクトのサイズは気にせず、とにかく最大限の並列処理性能を求める。 バランスを取る：どのようなプロジェクトにも適した最適な中間点を目指す。 以下の設定を Cargo.toml ファイルに追加し、cargo b --release を実行するだけで、目的に合った最適なバイナリを生成できます。 設定例 最小の実行ファイルを生成 [pro

PayPayの6年の歴史の中で、私たちは急速な成長を遂げてきました。現在、6700万人以上のユーザーにサービスを提供し、日々数百万件の決済を処理しています。しかし、これを成功させるためには、トラフィックと信頼性の要求を満たすための技術的な挑戦が伴います。 PayPayは設立当初からJavaとNodeJSを採用しており、これらの技術は非常にうまく機能してきました。しかし、成長に伴いサービスをスケールアップする必要が生じ、これによりKubernetesクラスターでのCPUとメモリの使用量が増加しました。これにはサーバーコストの増加が伴います。 2023年末、私たちはコアサービスでのトラフィックをより効率的に処理する方法を模索し始め、GraalVMやGo、Rustなどさまざまな技術を調査しました。Rustは、その優れたパフォーマンスとメモリの安全性が保証されていることから、PayPayの多くのユ

一部CTO達や技術系著者、関係する協会などは、 「開発者体験」「開発の不確実性」「事業へのコミットメント」といった、 今となっては私には不適切に思える言葉を多用する なぜ不適切に思うか。後述するけど、要するに、過剰なあめ玉を開発者コミュニティに供給し続けたことになっていたと私はみているから よかれと思ってやってきたのかもしれないけど、日本の開発者とビジネス側の分断、また開発者間の分断、そしてなにより効率低下を促進してしまったように思う よく誤用される意味での「心理的安全性」をむやみに与えたように見える。不要なぬるま湯 「開発者体験」なんて言葉、経営者が「経営者体験」なんて言ったら意味が分からない 「開発の不確実性」も、開発には確かに不確実性はあるけど、あらゆる計画には不確実性があり、ことさら開発において強調するのは、開発が特に不確実性があるものという印象を与える 失敗してもそれは通常の開発

はじめに curl とは対話シェルやシェルスクリプトから HTTP 通信を行うのによく使われるコマンドです。あらゆる環境（100 種類の OS）で動作し、macOS や Windows には標準でインストールされています。商用サポートもあり、互換性は非常に重視され、何年経っても同じ書き方で動きます。非常に長く使われており（1998 年生まれの 27 歳1）、そして古い情報もたくさんあります。この記事ではそういった古い情報を、より簡単で新しい curl コマンドの使い方にアップデートします。最初に結論を書いておくと、 もう -X POST -H "Content-Type: applicatoin/json" なんて書かなくていいですよ。 （記事を読まない人のためのリンク） この記事を書くにあたって以下の記事を参考にしています。この記事が書かれたのは 2015 年、現在はそれから 10 年後

構成としては認証をCognito UserPoolで行い、AppSyncからLambdaを呼び出してJSONを返す構成とする。 UserPool UserPoolを用意する。this.node.tryGetContextでコンテキストが渡せるのでここに環境名、例えばprodなどを与えてSuffixとするようにした。 import * as path from "path"; import * as cdk from "@aws-cdk/core"; import * as cognito from "@aws-cdk/aws-cognito"; export class MyStack extends cdk.Stack { constructor(scope: cdk.Construct, id: string, props?: cdk.StackProps) { super(scope

いぐぞー ✈️ 旅するプログラマー @igz0 正直な話、さくらインターネットは国産クラウドだし、優秀な方が多数在籍しているし、応援もしたいけど「じゃあITエンジニアとして業務で積極的に使いたいか？」というと話が違ってくるのよ。 現状だと正直AWSやGoogle Cloud 、Cloudflareを使いたいわな。 2025-02-11 19:27:50

はじめに 皆様こんにちは、 クラウド事業本部コンサルティング部のあかいけです。 突然ですが、弊社では業務用PCとしてMac or Windows が支給されます。 私は前職でMacを使っていたので、なんとなくMacを選びましたが、 過去設定した際の手順を残しておらず、今回も検索しながら丸々設定する羽目になりました...。(自業自得) というわけで今後新しいMacをGetした方の手間を軽減するために、 個人的におすすめの設定をまとめておきます。 ※筆者の環境は以下の通りです 機種 - MacBook Pro OS -macOS Sequoia 15.3 基本設定 画面の表示やキーボード、マウスの挙動などMacを使うにあたり、 ちょっとだけ便利になる設定達です。 なおmacOSのバージョンによって設定画面が若干変わることがあるので、 今回はできる限りコマンドで設定してみます。 ソフトウェア ア

並行処理で実装するのが難しいならStep FunctionsのMapステートを使えばいいじゃない – Amazon SESを使った大量メール送信の実装パターン比較 – 並行処理は難しい AWS SESなどを使用して大量のメールを送信する場合、1通ずつ送信していると時間がかかってしまいます。そういった時に、例えば以下のような並行処理で実装することが考えられます。 import boto3 from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor def send_email(email_data): ses_client = boto3.client('ses') try: response = ses_client.send_email( Source=email_data['from'], Destination={ 'ToAddresses':

こんにちは！某製造業で新米DXエンジニアをしているものです。 先月から Rust の学習を始めました。 学習している理由としては 今までインタプリタ言語を使ってきたので、コンパイル言語に挑戦したい 爆速で動くコードを書きたい ネイティブアプリの開発をしてみたい WebAssembly を使えるようになって、Web アプリ開発の幅を広げたい といったところです。 そんな中、Rust でデスクトップアプリを開発するために Tauri を使ってみました。 正月の暇をつぶすために軽い気持ちで始めましたが、色々苦しんだので備忘録を残しておきます。 今回は長くなりそうなので、目次をご活用ください m(._.)m アプリの概要 今回作ったアプリは、ざっくり言うと 主要形式の画像を次世代拡張子である AVIF,WEBP に圧縮、変換するデスクトップアプリです。⚡️ 制作期間は5～7日くらいです。 GitH

はじめに こんにちは。カナリーでソフトウェアエンジニアをしている @yoshi-jr です。 私たちは 【もっといい「当たり前」をつくる】 をミッションに掲げている不動産テックカンパニーです。弊社では、現在下記のプロダクトを運用しています。 「Canary」: BtoC の部屋探しポータル（アプリ/Web） 「Canary Cloud」: BtoB SaaS（不動産の仲介会社様向けの顧客管理システム） この記事では、 CANARY のウェブ版（以降 CANARY Web）で利用している技術スタックをまとめています。 この記事を読んでわかること CANARY Web について技術スタックの全体像・概要が理解できる 話すこと CANARY Web のアーキテクチャ CANARY Web で利用しているモジュールとその歴史 話さないこと CANARY Web 視点以外でのアーキテクチャ 各モジュ

はじめに サーバーレス開発部＠大阪の岩田です。 AWS IoTに対して負荷テストを行う機会があったのですが、負荷テストツールのLocustとECSを組み合わせることで、スケール可能な負荷テスト環境が構築できたので手順をご紹介します。 Locustとは まず、Locustについて簡単にご紹介します。 LocustはPythonで記述された分散型の負荷テストツールです。 公式サイトはこちら Pythonのコードでテストシナリオが記述できる master - slave構成を取ることができ、slaveを増やすことで簡単にスケールアウトすることが可能 WebのUIが提供されている といった特徴があります。 WebのUIはこんなイメージです。 Locustを選定した理由 負荷テストのツールを選定する際に、Locustの対抗馬としてJMeterとGatlingが候補に上がっていたのですが、両ツールとも

公開日 2025/01/10更新日 2025/01/09AWS Amplify Gen 2入門- AWS社員が解説する詳細ハンズオン みなさんこんにちは。AWS Solutions Architectの吉村です。 私たちは、お客様から日々開発に関するさまざまな相談をいただきます。例えば、バックエンドエンジニアの方であれば、「バックエンド環境構築のためのコマンドリストやドキュメントの作成、整備はとても負担」。フロントエンドエンジニアの方であれば、「UIやロジック開発についてよくわかるが、AWSサービスを利用したバックエンド構築は複雑でよくわからない」「チーム開発をしており、検証用のバックエンド環境をAWS上に用意したいが、開発者同士でAWSリソースの競合が発生したり、環境を壊してしまったりしないか不安」などです。本記事では、これらの問題を解決する一つのアプローチとして、AWS Amplify