こんにちは、 @snuffkin です。 こちらはElastic stack Advent Calendarの5日目の記事となります。 qiita.com 当社では、Elastic StackとX-Packの導入支援サービスを行っていますが、様々な事例に触れるにつれ、「この設定を知っていれば。。。」と思うことがあります。 Elastic Stackの設定が一覧化された資料は存在しないため、詳しく知るには公式ドキュメントをちゃんと読む必要があります。 自分の周囲に話を聞いてもあまり知られていなかったり、ネットで調べてもあまり載っていない設定もあったります。 そこで、重要な設定だけれど意外と知られていないものを中心に、5つほどご紹介します。 Elastic Stackのバージョンは5.6をベースに記述していますが、最近のバージョンであればあまり変わらないと思います。 1. シャード設計 インデ
Vue.jsでグラフ を実装するサンプルコードを探すとD3.jsを用いている例が結構見つかります。 しかし本当にD3.jsが必要なのでしょうか？ この記事ではD3.jsやその他グラフライブラリを用いずにVue.jsのみで実装したグラフについて解説します。 TL;DR SVGでおｋ グラフコンポーネントにSVGのテンプレートを書く テンプレートに必要な値を computed でじゃんじゃん作る デモとリポジトリ デモ： https://haribote.github.io/vue-graph-demo/ リポジトリ: https://github.com/haribote/vue-graph-demo 折れ線グラフ、棒グラフ、円グラフ、の3つのグラフを実装してみました。 データの内容はプロ野球における直近5シーズンの年間入場者数です。 NPBが公開している統計データからJSONを用意しました
エンジニア組織のマネージメントってみんなどうしてるの？ ～VP of Engineering meetup by CA #1～ こんにちは、アドテクスタジオ 業務推進室の伊藤 淳貴(@wildtiger0713)です。 VP of Engineeringという言葉をご存知でしょうか？ 海外の企業ではそういった肩書きで働くエンジニアが増えており近年よく耳にするようになりましたが、日本は一部を除き、まだそれほど多くの企業では導入されておらず浸透しきってはいないようです。 VP of Engineeringとは VP(Vice President) of Engineeringとは一言で言うとエンジニアリング組織の全体を成功に導く最高責任者です。CTOが組織やサービスに最適な技術戦略、技術方針を描くのに特化しているのに対して、VP of Engineeringには採用、育成、評価などを含みエンジ
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? INSANELY FAST Qiitaを読んでる人なら https://dev.to をほとんどの人が見たはず。見てない人は見てきてください、速すぎて驚くはず。またmizchiさんがdev.toに書いた なぜ dev.to がこんなにも速く、こんなにも自分にとって感動的なのか - dev.to を見た人も多いと思う。個人的にHeroku, Railsを採用してここまで爆速なサイトを構築出来ていることは今までの常識を覆す衝撃な出来事だった。こんな新しい発見をもたらしてくれたdev.toには本当に感謝してる。自分もこんなサイト作ってみたいな
誰にとっても通信速度は遅いより速い方がいいけど、情報の速さで利益を出している高頻度アルゴリズム取引業者にとっては、通信速度は死活問題だ。そういった業者のために、証券取引所間のレイテンシをマイクロ秒単位で減らすネットワークが、数百億～数千億円というお金を使って構築されている。ここではそういうネットワークについて書いてみよう。 いつの時代でも、証券取引の参加者にとって、他の証券取引所の状況をいち早く知ることは重要だった。他の人が知らない取引状況を知っていれば、それはある意味ちょっとだけ未来を知っているのと同じようなもので、わずかな時間とはいえ有利な売買ができるからだ。そのために昔から市場参加者は伝書鳩や電話などあらゆる方法で早く情報を得ようとしていた。とはいえ、人間がすべての注文を出していた時代は通信速度を極端に最適化してもあまり意味がなかったが、コンピュータを使ったアルゴリズム取引が一般化す
この記事は Gunosy Advent Calendar 2017の5日目の記事です。前回の記事はGunosyのパーソナライズを支える技術 -ワークフロー編-でした。 GoでAPIを書くときの問題僕の在籍するGunosyはGoを昔（？）から本番採用しておりまして、ノウハウも潤沢に溜まっている企業だと言えます。 しかし、contextの扱いやベストなパッケージ構成、テスト、net/httpでAPIを書くノウハウなどなど、迷うことは多々あります。 これは弊社特有の事情ではなく、Goのサーバーサイドエンジニア全員にとっての問題です。中でも、パッケージ構成をどうすればいいのか（相互参照せずに快適に開発を進められるパッケージ構成とは）を見つけるのは結構難しく、各々のチームにお任せ、という状況です。 今回は上記の問題のうち、パッケージ構成に踏みこんで見たいとおもいます。会社でもよくパッケージ構成をどう
Node.js Performance 改善ガイド Memory の場合 メモリリークかどうかを特定する メモリリークではない場合 CPU の場合 どこの処理に時間がかかっているのかを確認する v8 simple profiler flame graph を取得する File の場合 大きなサイズのファイルをどうしても扱う時 Network の場合 keepalive を on にする その他: 全体的にパフォーマンスを改善するためにやること JIT が効いているかを確認する clusterが使えないか検討する C++ addons vs JavaScript libraries まとめ 参考資料 Node.js Performance 改善ガイド この記事は Node.js 2 Advent Calender の 5日目の記事です。 qiita.com Node.js のパフォーマンスに
« Golang の archive/zip でタイムゾーンの問題とファイル名の問題が解決した。 | Main | Vim の :terminal の中から外の Vim を操る方法 » この記事は Go Advent Calendar 2017 の記事... ではありません 追記あり 実はあったりします。 Golang で URL から charset を取得するのを書いたのですが、他にもっとよい方法があるとおもうのです... - Qiita 他によい方法がある気がするのですが...わからないので、書いてみました。 https://qiita.com/mochizukikotaro/items/ddc0c6b1b98cd33f451e golang.org/x/net/html/charset を使うと良いです。 package main import ( "bufio" "fmt" "l
SaaSシステムを開発しているみなさま、お元気でしょうか。 SaaSシステムというといわゆるWebサービスよりももう少しBtoBの雰囲気が漂ってまいります。 SaaSシステムでは契約者（ここではテナントと呼ぶ）が複数いて、テナント毎に複数のログインユーザーやロールが存在するのが一般的です。そして当然ながらテナント毎のデータは漏洩・混濁が許されない高いセキュリティが求められます。 SaaSシステムの構築はスケーラビリティにおいても100テナント程度から始まりゆくゆくは数千、数万テナントまで少なくとも線形にスケールするアーキテクチャを開発当初から求められ、さらに突発的な大規模テナントも問題なく吸収したいという要求があります。 その要求を満たす設計・開発・保守・運用をやっていくのは当然ながら簡単ではありません。 というわけで今日はマルチテナントアーキテクチャのお話です。 世に出る情報がとっても少
開発で使える魔改造便利ツール 普段隣で作業している人が使ってる便利なツールを以外と知らないと思い、 2年間ほぼ毎日使っている設定まとめます。 注意：魔改造が散見されますのでご注意ください。 iTerm Lv.★☆☆☆☆ 画面分割できて便利で有名 背面透過とベゼルレスで使っています。 設定はこの記事の一番下に貼ったのでそれ見てぽちぽち設定書き換えてください。 ウィンドウを２つ用意してサービス毎に立て割と横割りして使うのがブームです。 縦分割：サービスA 横分割：サービスB BetterTouchTool Lv.★★★★☆ これがないと生きていけないくらいの所存であります。 起動中のアプリごとにショートカットの設定が可能です。 開発中のアプリ切り替え iTerm起動： Command + . Atom起動：Command + / ミスショートカット補完 Atom上でブラウザ更新しようとして C
自分が先輩社員となり、チームを持ち、すぐに直面する問題といえば「エンジニアの育成」問題です。 私は7年間システムエンジニアとして働いてきた中で早い段階で多くのメンバーを育てる機会に恵まれました。メンバーの中には文系出身の新人や技術に尖った新人、数年間くすぶっていた中堅若手と様々な境遇の人がいました。 性質がそれぞれ違うなかでどのように"プロ"として育て上げたかを紹介したいと思います。 育成のきほん まずは下記の図を見てください。これは「1分間リーダーシップ」(Paul Hersey, Kenneth H Blanchard/1985年) で取り上げられているSL理論 (Situational Leadership)というメンバーの能力とモチベーションに応じて発揮すべきリーダーシップを表した図です。 S1の状態から順に2,3,4とリーダーシップを変更させていくことが望ましいとされています。
ゲームなどのコンテンツにおいて、「当たり判定」から逃れることはできません。オブジェクトとオブジェクトが衝突したかどうかという判定は、インタラクティブコンテンツにおいて最も重要な部分になるからです。 当たり判定の実装自体は難しくありません。ですが、素朴な実装ですと、対象となるオブジェクトが大量である場合に、十分なパフォーマンスが出ません。これはオブジェクトの多い、現代的なゲームでしたり、弾幕シューティングなどを作るときに大きな障害となります。 この記事では、大量のオブジェクトの当たり判定を処理する、効率的な方法について紹介します。 まずは素朴に実装してみる 当たり判定の処理を語るには、ある程度ゲームの骨組みのようなものが必要になってきます。もちろんクラスなどを使わないベタ書きでもよいのですが、大変読みにくくなってしまいます。ですので、今回は、まず簡易的なゲームエンジンのようなものを作って、そ
本記事は個人の意見であり、所属する組織の見解とは関係ありません。 こちらは AWS Fargate Advent Calendar 2017 の 12/4 分の記事です。 AWS Fargate を利用することで、従来のサーバーレス環境では工夫が必要であった長時間処理（業務処理的なバッチ）を、容易にサーバーレス環境で実現することが可能となりました。今回は、参考例として DB に対して長時間クエリが可能な仕組みを作成してみたいと思います。 構成概要 AWS Fargate 上で長時間タスクを実行する仕組みとして、下記の構成を作成してみます。 今回は SQL を実行する仕組みですが、メイン処理次第ではさらに複雑な処理の実行も可能と思っています。 Amazon S3 タスクのメイン処理の Python スクリプト、検索結果ファイルを格納します。 Amazon Aurora クエリ先のデータベース
Qiita, Qiita:Teamをご利用いただきありがとうございます。 このたびプログラマのための技術情報記録ツール「Kobito for Mac」（2012年4月リリース）及び「Kobito for Windows」（2015年5月リリース）の提供及びユーザーサポートを終了することとしました。（Electron製のKobito OSSは引き続き公開を継続いたします。） 今後の予定2017/12/8：Kobito for MacのMac App Storeでの新規ダウンロードの終了2017/12/27：Kobito for Mac, Windows提供サイトの閉鎖2017/12/27：ユーザーサポートの終了定期購読で Kobito のプレミアムプランをご利用中の方は、現在の定期購読の期間内はプレミアム機能をお使いいただけます。2017年12月8日で定期購読の自動更新は解除されるため、解約
気がつくと、IT技術を解説する文章を10年以上書き続けています。 ブログを書くときには、基本的に自分の興味があることを書くことが多いので、そのときどきによってテーマが変わることも多いです。 私は、技術理解の流れとして以下のようなものがあると感じています。 興味を持つ 少し調べて何となくわかった気になる もうちょっと調べてわかってない部分を発見する もっと調べて理解を深める 2と3と4を永遠に繰り返す 「わかってない」であったり、「知らない」という事実に気がついてからが、新しいループのスタートなのです。 何かを「理解している」と思い込みたい傲慢な自分に気がつけるタイミングが発生しないと、新しい何かを調べ始めることが難しい気もしていると同時に、油断すると傲慢になっていく怖さがあります。 このように、自分の無知に気がつく喜びと苦悩の繰り返しで、何かを学んでいくというのがパターンとして多いのではな
この記事は Gunosy Advent Calendar 2017 4日目の記事です qiita.com はじめに こんにちは、データ分析部のy-abeです。 パーソナライズシリーズの続きになります。 tech.gunosy.io tech.gunosy.io 今回はワークフロー編です。 パーソナライズにおいてユーザーや記事の素性抽出や、モデル作成をするコンポーネントや記事リストを生成するAPIが必要です。 それらのコンポーネント間でうまくデータを取り回すためにはワークフローが重要です。 ワークフローは、いわばシステム上における兵站といってもいいでしょう。 「戦争のプロは兵站を語り、戦争の素人は戦略を語る」という名言もあるくらいです。 さて、パーソナライズ記事配信のタスクの流れをざっくりいうと、 ユーザーと記事の素性を集めて整形（ベクトル化） -> 機械学習でモデルを作成 -> 素性とモデ
Example results on several image restoration problems. We use deep neural networks, but we never train/pretrain them using datasets. We use them as a structured image prior. Deep convolutional networks have become a popular tool for image generation and restoration. Generally, their excellent performance is imputed to their ability to learn realistic image priors from a large number of example ima
これは Vue.js #3 Advent Calendar 2017 – Qiita 4日目の記事です。 こんにちは。SVGで色々なコンポーネントを作っているものです。最近の作品は下記のような感じです。 Webでグリグリ動くUIを作りたい！！という一心でやっています。 これらはほとんどSVGとVueの組み合わせのみで作っています。依存が少ないというのは大事で、ライブラリ間の相性でハマったり、いろんなドキュメント間を往復することがなくなります。 Webでグリグリ動くUIを作るのは基本的にめんどくさいです。jQuery pluginを駆使して作るのも闇が多いですし、divやcanvasをゴリゴリするのも結構手間がかかります。 ですが、最近はSVGで高度なUI実装されることが増えてきた気がします。特に自分が衝撃を受けたのは、CacooがFlashからSVGにスイッチしたことです。 nulab-i
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