はじめに こんにちは。東京スタジオでクライアントエンジニアをしている菅原です。 みなさん業務やプライベートでSlackbotを作ってリマインド通知を飛ばしたりしませんか？たまにしますよね。 Slackに投稿する機能を使いたい場合、Incoming WebHooksを使うことになると思います。 ただ、メニューのCustom IntegrationsからIncoming WebHooksへ飛ぶと、（2年前くらいから）以下のようなアラートが出ています。 ざっくり言うと、「この方法は非推奨で削除される可能性があるので、Slack Appsを使うことを推奨します」ということのようです。 弊社はかなり初期からSlackを使用しているのもあり、Incoming Webhooks が旧方式で作成されているbotも多いのですが、新方式（Slack App）でもやってみましょうというのが目的の記事です。 メリ
以前Laravelでの負荷対策とかの記事書いたけど、今度はキャッシュとかに使うRedisの負荷対策について。 Redisは、いわゆるNoSQLのインメモリデータストア。 過去の記事でも書いたように、そもそもキャッシュとかにRedisを使うこと自体が性能対策なんだけど、Redisも万能じゃないので負荷が増えると（稀に負荷が増える前からも）問題を起こすケースがある。 今回は自分が経験した問題と対策を一通りメモがてらまとめておく。 なお、Redisはデータストアなのでアプリ側の言語は問わないが、以下は主にASP.NET Core (StackExchange.Redis)、次いでPHP (Laravel/predis) とNode.js (node-redis) での経験になる。 Redis本体の問題以外の、ライブラリや言語の問題も一緒に書いておくのでその認識で。 参照がボトルネックになったらレ
dbtの公式入門ドキュメント『Quickstart for dbt Core from a manual install』を実践してみた #dbt 直近、dbtのQuickｓtartシリーズで以下2本のエントリを公開しましたが、いずれもdbt Cloudに関するものでした。 dbtではその他に大きなプロダクトの柱がもう1つ存在します。それが『dbt Core』です。コマンドラインベースのオープンソースプロダクト(無償)でdbtの各種操作をCLIで実行します。当エントリではdbt Coreのクイックスタートチュートリアルとして用意されている『Quickstart for dbt Core from a manual install』の実践内容をお届けします。 目次 01.はじめに dbt Coreをローカル環境にインストール 接続検証用のBigQuery環境を準備 接続検証用のGitリポジト
「Applibot Advent Calendar 2021」 4日目の記事になります。 前日は @kazunosuke さんのスマートコントラクト触ってみた という記事でした! #目次 1.はじめに 2.用語定義 2.1マスターデータ 2.2ユーザーデータ 2.3よく使うテーブル構成 3.設計 3.1命名規則 3.2マスターデータの設計方針 3.3ユーザーデータの設計方針 4.おわりに #1. はじめに 出して終わりではなく、運用や仕様変更などが頻繁に行われるゲームでは、既存のテーブル設計とは少し違う視点で設計する必要が出てくる場合があります。 新規のゲームを立ち上げから5つほど実際に担当した筆者が、大事だと思う点をまとめてみましたので、他では適さないケースもあるかとは思いますが参考にしてもらえると嬉しいです。 ※こちらは弊社で行った新卒研修のために準備した、「ゲームにおけるテーブル設計
はじめに こんにちは、ユニバーサルゲーム事業部でサーバーエンジニアをしているコスキです。 この記事を読んでくれている皆様はソーシャルゲームにおけるマスタデータの管理・運用について興味はあるでしょうか？ マスタデータとは、運営が事前に用意しているアセット群のうち、数値や文字列で表すことができるデータ群のことです。 運営のみが変更できて、ユーザー起因で変わったりユーザーごとに変わったりしない読み込み専用のデータのことを意味します。 キャラクターのHPやレベルなどのように、ゲームの動作やバランスを決めるのに使われます。 ソーシャルゲームが世に出て何年も経ちますが、マスタデータの運用についてはベストプラクティスが広まっているわけではありません。 設定した内容のコンフリクト、データの巻戻り、QAとの連携やデプロイフローなど、いろいろと問題を孕んでいる現状です。 各社ごとに専用ツールを作成したり既存サ
ユーザーデータ 実際にソシャゲをプレイするユーザー側で更新が行われるデータのこと。 例えば、そのユーザーが倒したモンスターの種類など、ユーザーによって変化する動的なデータが挙げられる。 user_id beat_monster_id マスタデータのtips バイナリデータにしてAPIサーバーのメモリに載せるようにする 冒頭に述べたように、モンスターの名前やレベルが頻繁に変更される事は殆どない。 毎回APIが叩かれる度に、上記のような変更が起きていないデータをDBにクエリ叩いて参照していたら、果たしてどうなるか？ 負荷が高騰してしまい、余計にインフラ料金がかかってしまう 最悪負荷に耐えきれなくて障害に繋がってしまう など、様々な問題が起きてしまうだろう。 なので、ソシャゲではデータの管理にはDBを用いるが、予めバイナリデータにしておいて、サーバーの起動時にそのバイナリを取得して、メモリ上に載
この記事の目的 このスライドは、ゲームとかサーバサイドのプログラムを作ったことがない人(主に学生)に向けて、実践を通じてゲームのサーバサイドのエンジニアがどんなお仕事をするのかを体験してもらうための資料です。コレ１つでバックエンドエンジニアになれるわけではないですが、なるために必要なエッセンスをできるだけ入れていこうと思います。 今回はゲームにおけるランキング機能をサーバとして用意するという目標で、サーバサイドでの設計や実装を体験してもらいます。 そもそもゲームのサーバってなんなん？ まずは、ゲームにおけるサーバってなにするものなのか？という話をします。そもそもゲームにおいてサーバは昔からあったわけではありません。私が少年時代にハマっていたファミコンは、エンジと白の本体に、カセットを挿してゲームを遊んだものです。そのときになにかと通信をすることなんてありませんでしたし、そもそもインターネッ
小さなゲーム開発の楽しみ はじめに ゲーム開発は、自分の創造性を存分に活かせる場だ。特に、手軽に作成してすぐに楽しめる小さなゲームを題材とすれば、その魅力をすぐに体験できる。この記事では、小さなゲームを制作する楽しさを探ってみたい。 「小さなゲームを作ること、それ自身が楽しいのだ」の章では、小さなゲームとは何か、小さなゲームを作るのはなぜ楽しいのかを述べる。小さなゲーム開発は大きなゲームを作るための訓練というだけではなく、小さなゲームならではの楽しさがあるのだ。 小さなゲームを作ろうとした時、どのようなプログラミング言語やゲームエンジンを使って作れば良いかは、最初に悩むポイントだ。「ターゲットデバイスと開発環境、何向けに何で作ろうか」の章で、それらに関する情報を集めた。 ゲームの核となるアイデアの考案は、小さなゲーム制作の鍵だ。「小さなゲームのアイデアって、どうやって思いつくの」の章で、そ
こんにちは、Ops-dataチームの上村(@contradiction29) です。以前、弊社内で運用されているデータ分析基盤を移行するにあたり、設計の方針を練る記事を投稿しました。 tech.algoage.dmm.com 今回はその続きとして、移行プロジェクトの実際の進行に焦点を当てて記事を書いていきたいと思います。 はじめに これまでのあらすじ：運用していく中でつらみがたまってきた弊社のデータ分析基盤。開発しづらいし、運用もつらいし、何よりこのまま運用を続ければ確実に停止してしてしまう。End of Service Life (EOSL) は目前に迫っています。移行するしかない状況です。 とはいっても、単純に移行するだけでは、現場のアナリストやエンジニア、社内ユーザー、そしてその先にあるクライアントのニーズに応え、事業価値に貢献することはできません。真の「価値」に貢献するためには「思
9/11に開催された、【Chatwork × みてね勉強会】EKS＆Aurora最新ノウハウでお話させていただいた、みてねSREの伊東の登壇資料です。
ビッグデータよりストリームデータの時代！KARTEのリアルタイム解析でも使われているストリーム処理について学んでみる。
クラスメソッドオンラインイベントDevelopersIO 2022で「Djangoで組織とユーザーの権限の管理をやってみる」というテーマで話した内容をご紹介します。 動画 スライド GitHub https://github.com/seiichi1101/devio2022 概要 やりたいこと ユーザーの登録ができる 組織の登録ができる ユーザーは複数の組織に所属することができる ユーザーは所属外の組織情報にはアクセスできない ユーザーは所属する組織毎に権限を与えられる 権限は Admin、Editor、Viewer のいずれかとする 権限に応じたアクセス制御が可能とする ERD セットアップ GitHubのブランチを参考にしてください。 ref https://github.com/seiichi1101/devio2022/tree/setup ユーザーと組織の権限管理について 「ユ
Go は Web 開発に向いているか？ 最も向いている領域は「CLI ツール」「ミドルウェア」「マイクロサービス」だと思っている。なぜならそれらはコードベースを比較的小さく抑えることを前提としているからだ。 Go は大きなコードベースを抱えやすい設計の言語になっていない。 ミドルウェアとマイクロサービスに関しては小さく作ることが正義。 CLI ツールに関しては単一責務なツールであれば小さくなるが，複数を束ねるツールであっても Web サービス開発に比べれば考えることは少なくて済む。 Web 業界における「一般的な Web 開発」，すなわちモノリスを基本とした中規模以上の開発にははっきりと 向いていない と言うべきだろう。 フラットパッケージは正義か？ 私が SNS で何度か言及した以下の記事がある。 フラットパッケージ戦略は，確かに Go の文化圏においては一定の支持を集めている。Go の
引数 calculateValue: キャッシュする値を計算する関数。純粋で、引数は取らず、任意の型の値を返さなければなりません。Reactは、まず最初のレンダー時に関数を呼び出し、値が返されます。次回以降のレンダリングについてはつぎのとおりです。 直前のレンダー時と依存値が変わっていないとき: Reactは前と同じ値を返します。 直前のレンダー時から依存値が変わった場合: calculateValueが呼び出され、返されるのは新たな結果です。値はあとで使えるように保存されます。 dependencies: CalculateValueのコード内で参照されるすべてのリアクティブ値の配列。リアクティブな値に含まれるのは、プロパティと状態、およびコンポーネント本体に直接宣言された変数と関数です。React用に設定されたリンターであれば、リアクティブな値がすべて依存関係に正しく指定されているかを
先日 "Python の「仮想環境」を完全に理解しよう" というスライドを公開したらかなり反響がありました。 Python の開発環境の構築は、正直言ってかなり複雑だと思います。 pip・venv・pyenv・Pipenv などなど、似たような名前・似たような役割のツールがたくさん登場して、最初は全然意味が分かりません。 慣れればなんとかなるのですが、慣れるまではかなり苦しいです。 このようにとても難解であるにも関わらず、Python は機械学習などでよく使われることから、避けられないことも多いです。 そこでこの記事には、「そもそも Python の開発環境にはどんな観点があるんだ？このツールはなにを解決してくれるんだ？」という話をまとめます。
Django REST framework でトークン認証をするメモ トークンの作成と取得 まずは, INSTALLED_APPS に rest_framework.authtoken を追加しておく INSTALLED_APPS = [ 'django.contrib.admin', 'django.contrib.auth', 'django.contrib.contenttypes', 'django.contrib.sessions', 'django.contrib.messages', 'django.contrib.staticfiles', 'rest_framework', 'rest_framework.authtoken', # <= 追加 'api' ] REST_FRAMEWORK = { 'DEFAULT_AUTHENTICATION_CLASSES': [ '
Amazon Route 53をやさしくおさらい
Amazon Route 53をやさしくおさらいする会 https://minorun365.connpass.com/event/294692/
まず認証 認証はユーザーが誰であるかを特定するものである。そのためクレデンシャル情報を用いて認証を行う。 クレデンシャル情報は種類がある。 ユーザーの記憶によるもの(something you know) ユーザーが所有しているもの(something you have) ユーザーの身体的な特徴に基づくもの (something you are) 下の方が一般的に認証強度が強いと言われている。 認証コード部分とdjango自体のコード # views.py from django.shortcuts import render, redirect from django.views import View from django.urls import reverse from django.http import HttpResponse from django.contrib.auth
前提 カスタムユーザを作成済み テスト用データを作成済み 今回はカスタムユーザModelを作成して、employee_numberとpasswordでトークンを作成します カスタムユーザを作成されたい方は以下の記事を参考にしてください テスト用データを作成する際はfixtureを使うと効果的です fixtureを作成されたい方は以下の記事を参考にしてください 認証の種類 Webで使われている主な認証方法は以下の通りです Basic Token Json Web Token(JWT) Session 今回はToken認証について具体例を交えながら解説していきます Token認証 認証方式の一つで、HTTPヘッダにある一意のトークンを使用して認証します 作成されたトークンはデータベース内に保存されます Django Rest Frameworkで再現してみよう！ Django Rest Fra
Amazon ECR で Basic scanning（基本スキャン）を使う場合に「リポジトリレベル」の設定は現在推奨されてなく，マネジメントコンソール上だと リポジトリレベルの ScanOnPush 設定は非推奨となり、レジストリレベルのスキャンフィルターが優先されます。 のように警告が表示される🚨 現在は「レジストリレベル」での設定をする必要がある💡 Terraform だと aws_ecr_registry_scanning_configuration リソースを使って設定できる．scan_type には BASIC もしくは ENHANCED を設定できて，今回は東京リージョン (ap-northeast-1) と大阪リージョン (ap-northeast-3) に設定するため BASIC とする．大阪リージョンに Amazon Inspector 来てくれぇ〜🙏 aws_e
Django REST Frameworkを使って、以下のAPIを作ったのでメモ。 ログイン ユーザ作成 ユーザ情報取得 ユーザ情報更新(パスワード更新含む) ユーザ削除 「作った」とはいえ、割と雰囲気で作った部分が大きく、これが最適であるか、という問題もありますので、あくまで参考程度に。 モデルの作成 モデルに関してはデフォルトのユーザモデルを使ってもいいのですが、実際のアプリケーションを作る場合は何かとカスタマイズが必要になってくるので、以下のようなモデルを作成しました from django.db import models from django.contrib.auth.models import ( BaseUserManager, AbstractBaseUser, _user_has_perm ) from django.core import validators fro
今回の記事のモチベーション 私はSI系のどっしりしたシステム開発に携わることが多かったので、開発者がサクッとアプリをホスティングできる！がウリのAmplifyに触れる機会がこれまで少なく、ちゃんと入門したいなと思ったのがきっかけです。 よく抱いていた疑問 「Amplify Consoleってたまに聞くけど、ドキュメントやマネコン見ても結局どの機能のことを指すのかよく分からないのだが…？？」 Amplifyの超概要 一言でいうと「アプリケーション開発者がAWSインフラをお手軽に利用できちゃうフレームワーク＆マネージドサービス」です。 Amplify 一番最初に出来た機能。iOSなどの「モバイルアプリ」用バックエンドを構築できるフレームワーク。 Amplify Hosting フロントエンドを含め、Webアプリをお手軽にホスティングできる。 Amplify Studio フロントエンド＋バック
Kubernetes Novice Tokyo #27 で発表した資料です。 https://k8s-novice-jp.connpass.com/event/293144/ 発表のライブ配信はこちら。 TODO スライドで紹介した参考リンク集: https://bells17.med…
Golang でアニメーション GIF を作る手順を 3 通り紹介します。 フレームごとの画像から生成 ビデオから生成 Go 言語で最初から生成 フレームごとの画像から生成 こんな GIF 画像があったとします (ここ より拝借)。 変換結果はこんな感じ。 生成するためのコードはこんな感じ。 package main import "image" import "image/gif" import "os" func main() { files := []string{"g1.gif", "g2.gif","g3.gif", "g2.gif"} // 各フレームの画像を GIF で読み込んで outGif を構築する outGif := &gif.GIF{} for _, name := range files { f, _ := os.Open(name) inGif, _ := gi
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