Kush's Wiki

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• Amazon/

  Athena
  #Data Engineering AWSのサーバーレスのインタラクティブな分析サービス、S3を中心に様々なデータソースを元にSQLでデータを抽出可能にする Amazon Athena とは - Amazon Athena
• Amazon/

  EKS
  Elastic Kubernetes Service #Cloud Native AWSクラウド上でKubernetesを実行するマネージドサービス、Kubernetes準拠であるため既存のKubernetesアプリケーションと互換性がある Kubernetes Serviceでのロードバランシングに加え、Elastic Load Balancingの使用をサポートしている What is Amazon EKS? - Amazon EKS
• Announcing the 2025 DORA Report
  State of AI-assisted Software Development DORAによる2025年のレポート。AI支援ソフトウェア開発に焦点を当てている AI採用率が90%に到達（前年比14%増） 80%以上が生産性向上を実感、一方で30%がAI生成コードへの信頼度が低い 90%の組織がプラットフォームを導入済み、高品質な内部プラットフォームがAI活用の鍵 新たにDORA AI Capabilities Modelと7つのチームアーキタイプを導入 https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/announcing-the-2025-dora-report/ ブログ DevOps
• Argo CD/

  Resource Hooks
  Argo CD同期操作の各段階でカスタムスクリプトを実行できる機能 各段階の種別は以下 PreSync Sync PostSync SyncFail PostDelete JobやArgo Workflowsを組み合わせることが多い。 ユースケース例として、アプリケーションリリース前にDBマイグレーションが挙げられる https://argo-cd.readthedocs.io/en/release-2.14/user-guide/resource_hooks/
• 入門 監視
  
• Statement from Dario Amodei on our discussions with the Department of War
  Anthropic CEO Dario Amodeiによる、Claudeの米国国防省への展開に関する声明 2つの譲れないセーフガードを提示した 大規模な国内監視にAIを提供しない 完全自律型兵器にAIを提供しない 国防省はこれらの条件撤回を要求し、拒否すれば「サプライチェーンリスク」に指定すると圧力をかけたが、Anthropicは倫理的境界線を維持する方針を表明 https://www.anthropic.com/news/statement-department-of-war
• Platform Engineering Maturity Model
  PEMM Platform Engineering #Cloud Native #Team Organization CNCFが提供するPlatform Engineeringの成熟度を評価するフレームワーク 5つの評価軸で組織のプラットフォーム進捗を測定する Investment（投資） Adoption（採用） Interfaces（インターフェース） Operations（運用） Measurement（測定） 2026年までに大規模ソフトウェア組織の80%がプラットフォームチームを持つとGartnerが予測しており、AI統合、測定実践、開発者体験の向上が重要な要素となる https://tag-app-delivery.cncf.io/whitepapers/platform-eng-maturity-model/
• Introduction to safe programming with numeric library
  数値ライブラリで始める安全なプログラミング #Programming #Security Scala Matsuri 2024での発表 ScalaのSpireライブラリを用いて安全な数値計算を行うテクニックを紹介している
• 良いコードとは何か
  #Software Design 特に結合度と凝集度について参考になる研修資料 キーワード 技術的負債 クリーンアーキテクチャ
• テストコードにはテストの意図を込めよう
  #Testing 風間 裕也による、ユニットテストのテストケース名は、入力値を列挙するのではなく論理的な組み合わせとしての意図・目的を込めるようにすべき、という話
• golangci-lint
  Go言語のlintを扱うCLIツール、100以上のlinterを選択可能 https://golangci-lint.run/ https://github.com/golangci/golangci-lint
• Issue fields
  GitHubの organization レベルで定義する Issue のメタデータフィールド（2026 public preview）。org 内の全リポジトリの Issue に自動適用される フィールド型は single select / text / number / date の4種で、issue type ごとに表示を pin できる 値は Issue 自体に保存され、organization 全体で一貫したメタデータを与える REST / GraphQL / webhook で検索・フィルタ・自動化できる 設定は organization Settings → Planning → Issue fields。リポジトリ単位の定義は不可 https://docs.github.com/en/issues/tracking-your-work-with-issues/using-issues/managing-issue-fields-in-your-organization
• 6 security settings every GitHub maintainer should enable this week
  #Security #Continuous Integration GitHub リポジトリのメンテナーが今すぐ有効化すべき 6 つの無料セキュリティ設定をまとめた GitHub Blog 記事。 SECURITY.md: 脆弱性報告の窓口をリポジトリに明示し、公開 Issue でのゼロデイ漏洩を防ぐ プライベート脆弱性レポート: セキュリティ研究者が非公開で Advisory を提出できる。開示タイミングをメンテナーが制御 Secret scanning + push protection: API キー・トークンの push 前ブロック Dependabot + dependency review: 依存の既知脆弱性をアラートし、PR レビュー画面でセキュリティ情報を表示 Code scanning: PR ごとに SAST を自動実行、SQL インジェクション・コマンドインジェクション等を検出。結果は SARIF 形式で Security タブに集約 Branch protection: デフォルトブランチへの直接 push を禁止し PR 承認を必須化。require status checks と組み合わせ safe-settings で組織全体に適用可 https://github.blog/security/6-security-settings-every-github-maintainer-should-enable-this-week/ ブログ
• 自動テスト実行結果の目的を整理する
  Organizing objectives of automated test results #Testing 和田 卓人による講演資料
• BigQuery/

  Storage Read API
  #Data Engineering BigQueryのテーブルデータをgRPCベースのプロトコルで高スループットに直読みする API。SQL クエリの実行を介さず、ストレージからストリームとして読み出す スナップショット分離モデル: 全コンシューマが特定時点（デフォルトはセッション作成時点）のデータを読むため、読み取り中の書き込みに影響されない ReadSession 作成時にサーバーがデータを複数ストリームへ分割し、並列に読み取れる。セッションは作成から最低 6 時間有効 列の射影と行フィルタをサーバー側で適用でき、転送フォーマットは Apache Arrow または Avro RPC フロー制御によりクライアントの消費速度に応じて送信が調整され、行オフセット指定で読み取りを再開できる https://docs.cloud.google.com/bigquery/docs/reference/storage
• Pekko HTTP
  #Programming #Network PekkoのストリーミングファーストHTTPサーバー・クライアントモジュール。Java/ScalaでHTTPベースのサービス構築・消費のための汎用ツールキット https://pekko.apache.org/docs/pekko-http/current/
• デジタルアイデンティティのすべて
  
• Pact
  
• Being a Platform Engineer in 2026
  Platform Engineering Platform Engineering が黎明期から産業標準へ成熟したことを前提に、2026年の Platform Engineer 像を問い直す Mallory Haigh の記事 役割が6つの専門職に分化（Head / Platform Product Manager / Infrastructure / DevEx / Security / Reliability） AI リテラシーが「生存レベル」の必須スキルに DORA・SPACE などの測定リテラシーと プロダクト思考が前提 プラットフォームは技術的負債ではなく開発者に使われないこと（アダプション）で失敗する https://platformengineering.org/blog/being-a-platform-engineer-in-2026
• ダイナミックリチーミング
  
• Cursor
  #Programming LLMに特化したIDE。VS CodeのフォークでありGitHub Copilotに代わってCursor独自のAIアシスタントが搭載されている https://www.cursor.com/ja
• Datadog/

  Error Tracking
  #Observability Datadog上でエラーを追跡・管理するモニタリング機能 すべてのイシューにはステータスが設定され、トリアージと優先順位付けに利用される 各ステータスの説明は以下 FOR REVIEW: 新規または再発したイシューで、注意が必要なもの REVIEWED: トリアージ済みで修正が必要なイシュー EXCLUDED: トラッキングから除外されたイシュー（収集・課金対象外） IGNORED: 無視としてマークされたイシュー RESOLVED: 解決済みのイシュー https://docs.datadoghq.com/error_tracking/ https://docs.datadoghq.com/error_tracking/issue_states/
• Datadog/

  datadog-api-claude-plugin
  #Observability DatadogのAPIをClaude Codeから直接操作するためのPlugins。pup CLIをバックエンドとして利用する 46の専門エージェントがLogs、APM、モニター、ダッシュボード等の操作をガイド 読み取り/書き込み操作のパーミッション管理に対応 APIキーやユーザーデータは送信せずプライバシーに配慮 https://github.com/DataDog/datadog-api-claude-plugin
• Datadog/

  Database Monitoring
  #Observability #Data Engineering Datadog上でデータベースの詳細な可視性を提供する Explain Plansでは実行計画を容易に把握することができる 導入にはAPMの有効化が必須でありでクエリを呼んでいるサービスの内訳を可視化できる データベース モニタリング
• 群れるアジャイル
  #Agile #Team Organization 石垣 雅人による発表。Swarming自体の説明とリモートワーク下での暗黙知の共有について 自己組織化
• IDOR
  Insecure Direct Object Reference #Security/Authorization アクセス制御の不備により、URLやパラメータのID等を変更するだけで他のユーザーのデータにアクセスできてしまう脆弱性 OWASP Top Tenにおける代表的な脆弱性の一つで、Broken Access Controlの典型例 主な攻撃パターン URL操作: /user/123を/user/124に変更して他ユーザーの情報にアクセス リクエストボディ操作: POSTやPUTリクエストのID部分を改ざん ファイルアクセス: 静的ファイルのパス操作による機密情報の取得 対策として認可チェックの実装とUUIDのような推測困難なIDの利用が重要 https://cheatsheetseries.owasp.org/cheatsheets/Insecure_Direct_Object_Reference_Prevention_Cheat_Sheet.html
• VRT
  Visual Regression Testing #Testing UI の見た目の変化を自動検出するテスト 基準となるスクリーンショットと現在のレンダリング結果を比較して、意図しない視覚的な差分を検出する ロジックでは捉えにくい CSS やレイアウト崩れの検知に有効で、コンポーネント単位・ページ単位の双方で実施できる
• The new rules of context engineering for Claude 5 generation models
  #LLM Anthropic社が2026年7月24日に公開した、Claude 5世代モデル向けにコンテキストエンジニアリングの前提を見直す記事 Claude Opus 5やClaude Fable 5ではClaude Codeのシステムプロンプトを80%以上削減してもコーディング評価で計測可能な性能低下はなかったと報告 6つの転換を提示: ルールの列挙→モデルの判断への委任、例示→インターフェース設計、事前の全量投入→progressive disclosure、指示の繰り返し→簡潔なツール説明、CLAUDE.mdでの手動メモリ→auto-memory、簡素なスペック→リッチな参照資料 コンテキストの構成指針: システムプロンプトはプロダクト固有の文脈、CLAUDE.mdは軽量なリポジトリ概要と注意点、Skillsはチーム固有の知見、参照資料はスペックやモックアップなどの詳細 コンテキストの簡素化と適正化を自動支援する claude doctor コマンドも紹介 https://claude.com/blog/the-new-rules-of-context-engineering-for-claude-5-generation-models
• stretchr/

  testify
  #Programming #Testing Go言語のテストライブラリ、アサーション・モック・テストスイート機能を提供 アサーション: assert.Equal(t, expected, actual)で値の比較 モック: mock.Mockによるモック実装とコールバック検証 テストスイート: suite.Suiteによる setup/teardown 処理 https://github.com/stretchr/testify
• Backstage/

  Software Catalog
  Software Catalog Backstageの中核 plugin。エコシステム内の全ソフトウェアの所有権とメタデータを一元管理し、横断的に discoverable にする エンティティはコードと同居する descriptor file（catalog-info.yaml）で定義され、収集・可視化される。主な種別: Component: ソフトの単位（サービス、ウェブサイト、バックエンド、データパイプライン等） API: component 間の境界 Resource: component が実行時に必要とするインフラ（DB, S3, CDN 等） System: resource と component の集合で、1つ以上の public API を公開する Domain: 用語・ドメインモデル・ビジネス目的を共有する system の集合 User / Group: 組織エンティティ（個人 / チーム） https://backstage.io/docs/features/software-catalog/
• Platform Engineering ことはじめ
  Platform Engineering Gartner Identifies the Top 10 Strategic Technology Trends for 2024 認知負荷 Team Topologies/プラットフォームチーム Golden Path Platform as a Product Internal Developer Portal/Internal Developer Platform 組織的センシング Backstage Crossplane KubeVela Kubernetesで実践する Platform Engineering
• クラウドネイティブで実現する マイクロサービス開発・運用 実践ガイド
  
• Kubernetes Icons Set
  #Documentation Kubernetesの各リソース等のアイコンを公開しているリポジトリ 様々なダイアグラムサービスのデータセットに利用されている https://github.com/kubernetes/community/tree/master/icons
• Nix/

  Flakes
  Nix のコードを共有するための entrypoint flake.nix を中心とした仕組み。inputs（依存の宣言）と outputs（提供する成果物）から成る nix コマンド実行時に flake.lock が生成され、inputs を exact version に pin する（依存側の inputs も再帰的に lock）。同一バージョンでの再現を容易にし、サプライチェーン攻撃 の pinning 軸に効く default で pure mode（host 環境から隔離）で評価され再現性を促す。ただし pure mode でも再現性が保証されるわけではない 実験的機能（Nix 2.4 以降）。experimental-features = [ "nix-command" "flakes" ] 等で有効化する https://nix.dev/concepts/flakes
• Buf CLI
  #Continuous Integration Bufが提供するProtocol Buffersツール群のうちのCLIツール protoc に代わる高速なコンパイルやスタブ生成が可能。その他CIに組み込むようなlinterや破壊的変更検出の機能を有している https://buf.build/docs/cli/
• ダウングレード攻撃
  #Security HTTPS利用サーバーに対してHTTPリクエストを行う、または暗号アルゴリズムを脆弱なもので指定することで攻撃を行う
• DevGuard
  #Security OWASP Incubating Project の開発者向け統合セキュリティプラットフォーム。AGPL-3.0、Go + PostgreSQL 実装 シークレットスキャン / SAST / SCA / IaC / コンテナスキャン / ライセンスチェックを単一 CLI に統合し、サプライチェーン攻撃 対策まで含めて開発ワークフローに組み込む 主な機能 標準準拠スキャナ（Trivy / Grype / Semgrep）の出力を取り込み CVSS + EPSS + component depth に基づくリスク優先順位付け SBOM / VEX のライブ管理、依存パッケージの Dependency Firewall（npm / Go / Python） OPA/Rego によるポリシー強制、GitHub / GitLab / Jira との双方向同期 オープン標準（SBOM / VEX / SARIF / SLSA / in-toto）を中核に据える https://devguard.org/ https://github.com/l3montree-dev/devguard
• LLMのプロンプトエンジニアリング
  
• pgx
  #Programming #Data Engineering Go用のPostgreSQLドライバー・ツールキット database/sql互換インターフェースとネイティブインターフェースの両方を提供 約60種類のPostgreSQL型をサポート（uuid, hstore, json, bytea, numericなど） LISTEN/NOTIFYやCOPYなどPostgreSQL固有の機能にも対応 https://github.com/jackc/pgx
• Platform EngineeringはこれまでのSREやインフラチームと何が違うのか？
  Platform Engineering SRE SLI/SLO/SLA https://codezine.jp/article/detail/18856
• MSW
  Mock Service Worker #Testing #Programming JavaScriptにおいてAPIのモックデータを効率的に作成・管理するためのツール。 https://mswjs.io/
• Effective Rust
  
• ngram
  #Data Engineering MySQLに搭載されている全文検索向けの全文パーサー、日本語対応している。 FULLTEXT と合わせて指定しインデックスを生成する MySQL :: MySQL 8.0 リファレンスマニュアル :: 12.10.8 ngram 全文パーサー
• steinfletcher/

  apitest
  #Testing #API Architecture Go言語のREST APIテスティングライブラリ、HTTPリクエストを容易に構築する https://github.com/steinfletcher/apitest
• プレモーテム
  スクラムチームのプラクティスとして実践されるリスク発見手法 Blog
• GPT-5.6
  #LLM OpenAI が2026年7月9日に一般公開した GPT 系のモデルファミリー（限定プレビューは6月26日、前身は GPT-5.5）。ChatGPT・Codex・API で提供。 3バリアント（能力 低→高、価格は100万トークンあたり input/output）: Luna（最速・最安 $1/$6）、Terra（中間・前身の半額 $2.50/$15）、Sol（フラッグシップ "workhorse"・"best coding model yet" $5/$30） OpenAI 曰く "strongest cybersecurity model yet"。脅威モデリング・コードレビュー・パッチ等の防御活動を支援 同時リリースのエンタープライズ向け ChatGPT Work のオペレーティングエージェント https://openai.com/index/gpt-5-6/
• 認可/

  ポリシー
  #Security/Authorization 主体とスコープとの紐付けをルールとして扱う
• kpt
  #Cloud Native #Continuous Delivery CNCF sandboxプロジェクトのKubernetesインフラ自動化ツールチェーン KRM (Kubernetes Resource Model) ファイル（YAMLマニフェスト）をパッケージとして管理するInfrastructure as Codeツール Configuration as Data: 設定をコードではなく純粋なデータとして扱い、バージョン管理・diff・レビューを分離 WYSIWYG原則: パッケージの内容がそのままクラスタにデプロイされる（テンプレート展開等の out-of-band 変換なし） validator・mutator によるパイプラインで設定の変換・検証を自動化 Helm / Kustomize / Argo CD など既存ツールチェーンとの統合をサポート GitOps ワークフロー・マルチクラスタ・シークレット管理等を対象にv1 API安定化を目指す https://www.cncf.io/blog/2026/07/02/reintroducing-kpt-your-toolchain-for-infrastructure-automation/
• 知っておきたいプラットフォームエンジニアリングのホットなトピック
  Platform Engineering 認知負荷 Team Topologies DevOpsトポロジー https://www.infoq.com/jp/articles/platform-engineering-primer/ DevOps
• OPTIMIZE TABLE
  #Data Engineering MySQLにおいてテーブルインデックスを再編成し最適化する命令 MySQL :: MySQL 8.0 リファレンスマニュアル :: 13.7.3.4 OPTIMIZE TABLE ステートメント