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SECIモデル知識を暗黙知と形式知に分けそれらが学習サイクルに表れる過程をモデル化したもの 以下の4つのフェーズを繰り返す 共同化(Socialization) 暗黙知から暗黙知。組織として共通の経験を積み重ねる 表出化(Externalization) 暗黙知から形式知。経験的知識の共通点や抽象的な構造をモデル化する 連結化(Combination) 形式知から形式知。複数の形式知から知識体系を作る 内面化(Internalization) 形式知から暗黙知。形式知を実践的に理解できた状態
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抽象化によるブランチ#Martin Fowler #Continuous Integration BranchByAbstraction
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MVPMinimum Viable Product 必要最小限の機能を持ったプロダクトのこと
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EffExtensible Effect #Programming 作って学ぶ Extensible Effects Freer monads, more extensible effects. Extensible Effects in Scala Scala + CleanArchitectureにEffを組み込んでみた アルプのEff独自エフェクト集 / Alp-original ’Eff’ pearls Eff(atnos-eff)による実践的なコーディング集
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Datadog/RUMReal User Monitoring #Observability Datadog上でRUMを提供する機能 APMと紐づける(以下、詳細)ことでフロントエンドで収集したデータをバックエンドのトレースと相関づけて追跡できる Connect RUM and Traces RUM Explorerでは、ユーザーセッションを1レコードとした探索が可能 https://docs.datadoghq.com/ja/real_user_monitoring/
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Datadog/Feature Flag Tracking#Observability #Datadog RUMの機能の一つとして提供されるフィーチャーフラグ可視化ツール フーチャーフラグ単位のグルーピングを行うことで機能リリースを安全に、迅速なトラブルシューティングが可能になる Flagsmithのようないくつかのツールで統合が容易になっている https://docs.datadoghq.com/real_user_monitoring/feature_flag_tracking/
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ent#Programming Go言語のORMライブラリ Facebook社で開発されたのち、Linux Foundationに参画し現在はAriga社で開発が継続されている https://github.com/ent/ent
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Known knowns意識をしており確認していること
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チェーホフの銃の誤謬有用なコンテキストが埋もれないように不要な要素は削除すること 「第一幕で壁に銃銃掛けるのであれば、次の幕でそれを撃たなければならない。もしそうでないのなら、最初からそこに掛けるべきではない」 と劇作家のアントン・チェーホフによって述べられている
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Daniel Avila
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Claude Code Templates#LLM Daniel Avilaが公開するClaude CodeのPlugins群 https://www.aitmpl.com/plugins
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Manuel Pais
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SerenityJS#JavaScript #TypeScript #Testing BDDフレンドリーなビジネスに重点を置いたテスト自動化を実現するテストフレークワークライブラリ PlaywrightのようなE2Eテストライブラリを抽象化し統合できる https://serenity-js.org/
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Helmfile#Infrastructure as Code #DevOps #GitOps Helmfileは、Helmチャートをデプロイするための宣言的な仕様を提供するツールです。複数のHelmリリースを効率的に管理することができます。 概要 Helmfileを使用することで、Kubernetes環境における複数のHelmチャートのデプロイメントを、YAMLファイルで宣言的に管理できます。これにより、環境ごとの設定の違いを明確にし、再現性の高いデプロイメントを実現します。 主な機能 複数のHelmリリースを一つのファイルで管理 環境ごとの値のオーバーライド リリース間の依存関係の定義 デプロイの差分確認(diff機能) https://helmfile.readthedocs.io/en/latest/
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ETLExtract transform load #Data Processing ETL とは? - 抽出、変換、ロードの説明 - AWS
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サンクコストの誤謬プロジェクトや意思決定において、すでに投入しているリソースが高いと、成功数可能性が低い証拠があっても引き続きリソースを投入し続ける認知バイアス
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トレイト制約trait bound ある型があるトレイトの振る舞いを満たすかの制約をコンパイル時に定義する
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Device Cookies#Security #Authentication ブルートフォース攻撃を軽減するための認証ロック機構。ユーザーが正常に認証された後、そのブラウザに発行される特別なCookie 従来のアカウントロックアウトと比較して以下の利点がある DoS攻撃に対して耐性がある IPアドレスではなくブラウザCookieを基準とするため予測可能で実装しやすい ボットネットや代理経由の攻撃に対応しやすい 認証リクエスト時に有効なDevice Cookieの有無を確認し、未信頼クライアント(Device Cookieなし)からの認証試行回数を記録してロックアウトを実施する 実装にはJWT、Redis/Memcachedによるロックリスト管理、HMAC署名による改ざん防止などが用いられる https://owasp.org/www-community/Slow_Down_Online_Guessing_Attacks_with_Device_Cookies
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SCIMSystem for Cross-domain Identity Management #Security #Authentication ユーザーアイデンティティ情報を異なるシステム間で自動的にプロビジョニング・管理するための標準プロトコル 主な機能は以下の通り ユーザープロビジョニング(新規アカウント作成) デプロビジョニング(アカウント削除) 属性同期(ユーザー情報の更新) グループ管理 RESTful APIベースで、IdPとSP(Service Provider)間のユーザー情報同期を効率化する https://scimcloud.com/ https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc7644
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Dynamoスタイル#Data Store DynamoDBによって流行したリーダーレスレプリケーションを実装したデータストアに用いられるスタイル名
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UMLUnified Modeling Language #Documentation システムの設計を視覚的に表現するための統一的な記法
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Continuous Testing in DevOps
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NINES don’t matter if USERS aren’t HAPPY#SRE Charity Majorsによる主張。ナインとは可用性のこと ユーザーが満足していなければ、ナインは重要ではない
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HHHアラインメント#LLM ファインチューニングをする際、以下の3つの特性を満たすようにすること helpful(有用) honest(正直) harmless(無害)
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マルチリーダーレプリケーション#Data Store レプリケーションの種別の一つ 複数のデータセンターにリーダーが存在する。リアルタイムの同時編集がイメージに近い。書き込みの衝突があった際に最終的に同じ値に収束させるような方法が取られる
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Testcontainers
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列挙型#Programming 排他な値の集合を列挙し、文字列や数値のエイリアスを指定できる
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Kustomize#Infrastructure as Code Kubernetesの設定ファイルをYAMLで記述する際、 kustomization.yaml によってリソース定義の集約等を行うことができるツール 環境ごとに共通化できる設定(base)、環境ごとの差分設定(overlays)を扱い、設定ファイルの記述を最低限にする 利用パターン Deployment等に指定するイメージを最新のバージョンで置きかえるようなケース > kustomize edit set image $BEFORE_IMAGE_NAME=$AFTER_IMAGE_NAME Kustomize - Kubernetes native configuration management
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Known unknowns意識はしているが確信を持てないこと
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3wayハンドシェイク#Network TCPプロトコルにおけるコネクションの確立手法、名前の通り3ステップでコネクションを確立する 送信元でTCPヘッダー内のSYN(コネクションの確立要求)フラグを有効化しセグメントを送信 送信先で1に対するACKとSYNフラグの有効化をしたセグメントを返信 送信元で2のSYNに対するACKのセグメントを送信
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Elastic Load Balancing#Cloud Native #API Architecture AWSが提供するロードバランシングコンポーネント リソースごとに以下のような種別がある Application Load Balancer Network Load Balancer Gateway Load Balancer What is Elastic Load Balancing? - Elastic Load Balancing
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Atlas
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サークルオブライフ
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URNUniform Resourde name URIのサブセットであり、 urn:スキームから開始する
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ADTAlgebraic Data Type 代数データ型 #Programming 列挙(和)された値の組み合わせ(積)を定義し、無効な組み合わせを表現できないように型化する方法
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Beyond the Twelve-Factor App#Software Design #Cloud Native The Twelve-Factor Appを現代のクラウドネイティブ環境向けに拡張した方法論。Kevin Hoffmanによって著され、オリジナルの12要因を15要因に拡張している。 追加された3つの新要因 2. API First - サービス設計において、実装前にAPIインターフェースを定義し契約駆動開発を促進 API Architecture 14. Telemetry - メトリクス、ログ、トレースの収集を通じた包括的な監視機能 Observability 15. Authentication and Authorization - 認証・認可をアプリケーション設計の第一級の関心事として組み込む Authentication Authorization 既存要因の改訂 Kubernetes ConfigMap/Secretsなどコンテナ時代の設定管理や、Infrastructure as Code(IaC)による環境構築など、現代的なベストプラクティスを反映した注釈が追加されている。 https://www.vmware.com/docs/ebook-beyond-the-12-factor-app
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オブザーバビリティ・エンジニアリング
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Multitenancy分離されたユーザのグループ(テナント)を複数持つことをサポートするプラットフォームの機能
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要件定義#Documentation 「何を作ればよいのか」を明確にするために行う
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KEDA
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Getting in the room#Blog #Will Larson スタッフエンジニアの文脈で、ミーティングへの参加方法・心得等について話されているブログ https://lethain.com/getting-in-the-room/
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Finite State Machine有限ステートマシーン #Programming 状態管理を有限にし、あり得ない状態を作らないという考え
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Introducing Example Mapping#Blog #Matt Wynne #風間 裕也 実例マッピングのアイディアが生まれたブログ、以下翻訳記事 https://nihonbuson.hatenadiary.jp/entry/ExampleMapping
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Knative ServingKnativeにおいて、KubernetesのCRDによって4種類のリソースを定義しアプリケーションの提供を行う Serviceの別APIのようなサービスディスカバリパターン 4種類のリソースは以下 Services Routes Configurations Revisions https://github.com/knative/specs/blob/main/specs/serving/overview.md
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anyhow#Programming Rustにおけるエラー型の扱いを楽にするライブラリ パブリックなAPIでは利用を避けて標準のエラー型を用いるのが良い anyhow - Rust
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スリーアミーゴス異なる視点を持つ3者が協調すること、開発者、テスター、プロダクトオーナーのような例が多い https://www.infoq.com/interviews/george-dinwiddie-three-amigos/
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オニオンアーキテクチャ
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分散コンピューティングの8つの誤謬#Network 分散システムを扱い際、しばしば陥りがちなネットワークへの仮定を8つリストアップしたもの ネットワークは信頼性がある レイテンシはゼロ 帯域幅は無限 ネットワークは安全 トポロジは変わらない 管理者は1人だけ 転送コストはゼロ ネットワークは均質 https://nighthacks.com/jag/res/Fallacies.html
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レポーティングデータベース#Martin Fowler #Data Store #Data Processing アプリケーションのドメインモデルに対応するテーブルとは別にレポート目的の中間テーブルを用意することで、レポートの関心を分離してテーブルに変更を加えることができる。 https://bliki-ja.github.io/ReportingDatabase
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Cloud Native Maturity ModelCNMM Cloud Nativeの成熟度に関して、各成熟度レベルをビジネスとテクノロジの双方で主要領域を定義するモデル モデルの取り組みは単なる技術的取り組みではなく以下の5つの主要領域の影響を受ける Business outcomes People Process Policy Technology FinOpsとも接続が強く、成熟初期はコストが増加するが成熟につれてコストを節約できる特徴について触れている。また、Platform Maturity Modelと連携しており、トップダウンとボトムアップの両方をカバーする 成熟度レベルは五段階で以下のようになっている Level 1 - Build Level 2 - Operate Level 3 - Scale Level 4 - Improve Level 5 - Adapt https://maturitymodel.cncf.io/