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Kubernetes/Liveness Probe#Kubernetes Probeに失敗するとコンテナを再起動する livenessProbeをいつ使うべきか? HTTPリクエストによるLiveness Probeを定義する
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Kubernetes/HorizontalPodAutoscalar
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Kubernetes/Readiness Probe#Kubernetes Probeに失敗するとトラフィックを受け取らないようにし、アプリケーションが自分自身で復帰するのを期待する readnessProbeをいつ使うべきか? Readiness Probeを定義する
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Kubernetes/Ingress
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Kubernetes/ReplicaSet
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Kubernetes/ControllerKubernetesクラスタ内でDeploymentによってシングルトンに起動され、リソースへ観察、分析、アクションを行うような役割 コントローラの監視対象となるのは以下 Label Annotation ConfigMap Controllers | Kubernetes
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Kubernetes/ユーザKubernetesにおけるサブジェクト(主体)の一つ
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Kubernetes/Volume
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Continuous Testing#Testing
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Backstage#Platform Engineering Spotify社が開発するInternal Developer Portal CNCF incubating project 以下の3つのタスクにフォーカスし開発者を支援する Create Manage Explore https://backstage.io/ https://github.com/backstage/backstage
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Platform as a Product#Platform Engineering Team Topologiesのプラットフォームチームがストリームアラインドチームに向けてプラットフォームを提供する際、X-as-a-Serviceによって実現する考え
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Argo
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レプリケーション#Data Store 書き込みまたは読み取りをリーダー、読み取りをフォロワーで行われ、リーダーへの書き込みがフォロワーに伝播される仕組みをレプリケーションと呼ぶ。 レプリケーションの方法として ステートメントベース write-aheadログ 等がある。 ステートメントベースはSQLをそのまま転送する形になるため副作用を持つ関数が返す結果にズレが生じる方法で、MySQL5.1以前に採用されていた。 write-aheadログはPostgreSQL,Oracleで使用されているが、ログが低レベルに記述されているため詳細実装と密になってしまう。 レプリケーションのトポロジーとしていくつかのパターンがある
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MapReduce#Data Processing Unixのプロセスと同様の特徴を持つ分散ファイルシステム上のバッチ処理フレームワーク。 MapReduceジョブは以下の2つに分かれる Mapper 分散ファイルシステムの各レコードからキーと値のコレクションを抽出する Reducer mapperによって生成されたキーと値のコレクションからコレクションに対するイテレータとともに関数を適用し出力レコードを適用する HadoopのMapReduce実装ではHDFS(Hadoop Destributed File System)と呼ばれる分散ファイルシステムが用いられる
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トレイトtrait #Programming 振る舞い(メソッド)の集合をカプセル化する 一般に振る舞いは抽象として定義されるのが望ましい
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経験主義実際の経験と獲得している知識に基づいて意思決定をする考え
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DevOpsトポロジー#DevOps #Agile #Team Organization 2013年にMatthew Skeltonによって書かれたブログ、Team Topologiesの根底にある考えがまとまったような内容になっている 訳: 吉羽 龍太郎 https://www.ryuzee.com/contents/blog/14567
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BDD/発見Discovery #Testing #BDD 具体例の使用による構造化された協調作業
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BDD/ルール#Testing #BDD BDDにおいて以下を抽象化したようなもの 要件 ビジネスルール 受け入れ基準
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BDD/自動化Automation #Testing #BDD 定式化されたシナリオの検証を自動化する
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Ron Jeffries#Person Home
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プログラマーの誓い#Robert C. Martin Clean Coder Blog
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Datadog/APMApplication Performance Monitoring #Observability Datadog上で分散トレースによってアプリケーションを詳細に可視化し、パフォーマンスボトルネックを特定するのに役立てる 設定方法は以下 アプリケーションインスツルメンテーション APM
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Ken Schwaber
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カスケード障害#Reliability 1つのワークロードが引き起こす障害がシステム全体に影響を及ぼすこと
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ファインチューニング#LLM 事前トレーニング済みのGPTが特定のタスクを行う際に行う微調整
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組織文化の類型論#Ron Westrum #Team Organization 組織文化の指向を3つに分類している 不健全 権力と地位が目的となっている協調性の低い文化 官僚的 ルールが重視される文化。変革が難しい 創造的 ミッション指向、高信頼、情報が自由に流れる協調性の高い文化 https://qualitysafety.bmj.com/content/13/suppl_2/ii22.short
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Playwright#Testing #Programming Microsoftが開発したE2Eテストツール flaky testsを減らせるブラウザ向け機能が揃っている TypeScript, Javaといったいくつかの言語でAPIが用意されている https://playwright.dev/
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Container Storage InterfaceCSI コンテナオーケストラレーション(主にKubernetes)でのコンテナ化されたワークロードから任意のストレージシステムを使用可能にするための仕様とその実体であるProtocol Buffers(gRPC通信前提)定義を提供する container-storage-interface/spec
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Lisa Crispin
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コラボレーション#Team Organization Team Topologiesにて紹介される3つのチーム間インタラクションの内の1つ チーム間で短期的に密なコミュニケーションを行う、境界は曖昧な状態だがイノベーションの原動力になる
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草間 一人
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デイリースクラム#スクラム #Agile 最新のスクラムガイドより抜粋 デイリースクラムの⽬的は、計画された今後の作業を調整しながら、スプリントゴールに対する進捗を検査し、必要に応じてスプリントバックログを適応させることである。デイリースクラムは、スクラムチームの開発者のための 15 分のイベントである。複雑さを低減するために、スプリント期間中は毎⽇、同じ時間・場所で開催する。プロダクトオーナーまたはスクラムマスターがスプリントバックログのアイテムに積極的に取り組んでいる場合は、開発者として参加する。 全員で以下のフォーマットを共有する 昨日やったこと 今日やること 障害となっているもの
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Matt Wynne
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Gaspar Nagy
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単一責任の原則#Software Design SOLID原則の1つであり、オブジェクト指向プログラミングにおける一般的なプラクティス コードの部品は1つだけのことを行い、他のことは行ってはならないということ
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ReAct#プロンプトエンジニアリング #会話型エージェント LLMの推論において Search Lookup Finish の3つの異なるツールの概念を導入し、思考・アクション・観察を反復的に考えてもらうアプローチ。外部ツールを参照する考えも導入している 3000の例を超えた後大幅に精度が向上した
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Alistair Cockburn
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Chris Matts#Person person_image https://papachrismatts.uk/
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Linux Capabilitiesrootユーザーが持つ特権を細分化したもの Non-root Userへ必要最小限のケイパビリティを割り当てる方法は、Dockerのセキュリティベストプラクティスとして紹介されている Linux Capabilities Docker のセキュリティ — Docker-docs-ja 1.12.RC2 ドキュメント
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Greg Young
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Matthew Skelton
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完成の定義#Agile スプリントの成果物が「完成している」と認識するためにチームで定める条件
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Dapr
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石垣 雅人#Person Masato Ishigaki – Medium
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ファイブフィンガー#Team Organization チームに所属する個人個人の状況を把握するための手法、仕事の今の状態を「本当はどう思っているか」という視点で五段階で表明するっj;w
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GPTGenerative Pre-Trained Transformer 生成的事前トレーニング済みトランスフォーマー #LLM トランスフォーマーのデコーダー部のみを採用したもの 事前トレーニングを行い精度を高める GPT-2では、インターネット上の文書において次の単語を予測するというトレーニング方法を用いて精度が大きく向上した
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C4 model#Documentation 以下の4つのダイアグラム図を表すアプローチ Context Diagram Container Diagram Component Diagram Code Diagram 順に抽象度が下がっていく流れになっている https://c4model.com/
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認知バイアス
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Jeff Sutherland