openapi-generator-cli を利用すると、OpenAPI 定義から TypeScript で利用可能なアセットを生成することができます。しかし最適な成果物を得るためには、OpenAPI 定義自体に少し工夫が必要で、一筋縄にはいかないことがあります。 本稿及びサンプルリポジトリでは、openapi-generator-cli と TypeScript 4.2 の新機能を活用したアプローチを紹介します。 課題点の確認 OpenAPI 定義にあたりresponsesフィールドのschemaに対し、インラインで定義を追加することが多いのではないでしょうか？OpenAPI を定義する GUI 「Stoplight Studio」 などでは、このインラインスキーマ定義が直感的で使いやすく、yaml を直接編集しなくても良いなど、開発に重宝します。 responses: "200": d
はじめまして、開発部の@taikishiinoです。 2020年3月にアンドパッドにジョインし、約一年が経ちました。 現在、チャットサービスの開発・運用をするチームに所属しており、その中で最近、RDSからFirestoreへのデータ移行を行いました。 本記事では、その際の課題やそれに対して実際に行ったことなどを中心にご紹介していきます。 データ移行の背景 僕たちのチャットサービスを開発するチームでは、現在、プロダクトのデータベースをRDSとFirebase RealtimeDatabaseのミックスからFirestoreに移行する大規模プロジェクトが行われています。 旧環境「RDSとFirebase RealtimeDatabase」の課題として、 チャットのアクセスを処理しているAPIサーバーのバックグラウンド処理は複数プロダクト共通で利用しており、チャット起因で負荷が高まってしまうとい
はじめに 筆者はかつてデータサイエンティストだった者です。 統計や機械学習をバリバリ使いこなしてデータを分析し、将来の売り上げ予測や要因分析、施策の効果検証などをすることに憧れてこの世界に入りましたが、そうした時間は全体の1割ほどに過ぎず、残り9割の時間の戦いに疲れて戦場を後にしました。 なぜデータサイエンティストは戦わなければならないのだろう。 おそらく一因としてあるのが、データサイエンティストという言葉がバズワード化しすぎてしまったせいで、その定義の輪郭が失われてしまったことだと思います。 整理された定義は、言わずと知れた尾崎隆さんのデータサイエンティスト・機械学習エンジニア・データアーキテクトの定義とスキル要件（2021年版）に記載されています。 しかし、専門家でも意見が別れる定義を素人がはっきりと分かるはずもなく、過度な期待が寄せられることで討死してしまうデータサイエンティストが少
ラバーダッキングとは問題解決手法の1つに、「ラバーダッキング」というものがあります。IT用語的にいうと「ラバーダック・デバッグ」とも呼びます。ラバーダックはゴム製のアヒルの玩具で、幼児がお風呂に浮かべて遊ぶ姿を見たことがあると思いますが、あのアヒルの玩具です。そんなものが問題解決にどう役立つのか信じられない方もいますよね。 ここでは、ラバーダッキング法を活用した問題解決方法について紹介していきます。 やり方は非常にシンプルです。 ・机の上など、目につくところにラバーダックを置きます。（ラバーダックが入手できなければ、小さなマスコットキャラクターでも可） ・現在、頭を悩ませていることをラバーダックに向かって、声を出しながら話します。 ただこれだけのことですが、声に出して悩みを説明する過程で、「何について悩んでいるのか」「その解決策は何か」ということが次第に見えてきます。 IT系のエンジニアな
こんにちはかみむらです。 SPAの登場で状態管理が複雑化するに連れて、よりフロントエンドのテストが重要になってきました。 しかし、なかなか導入できていないところが多いのではないでしょうか。その中でもE2Eテストは工数の兼ね合い、優先的にテストできない工程ですよね。 そこで、今回は導入コストが低いCypressで、フロントエンド(React)のE2Eテストについてご紹介します。 Cypressとは？ Cypressはブラウザでのテスト作業を自動化するテストフレームワークです。オープンソースできています。 これまでのE2EテストはSeleniumが主流でしたが、最近はCypressも勢いを増しています。 また、Cypress DashboardというSaaSもあるので、これらをうまく組み合わせることでチームでのテスト効率をあげることに繋がります。 今回はCypressを使ってフロントエンド(R
人に説明するときに記事あると便利なので、開発環境向けのDockerfileとdocker-compose.ymlを書いておく。 Dockerfile FROM ruby:3.0.0 WORKDIR /app # Using Node.js v14.x(LTS) RUN curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_14.x | bash - # Add packages RUN apt-get update && apt-get install -y \ git \ nodejs \ vim # Add yarnpkg for assets:precompile RUN npm install -g yarn # Add Chrome RUN curl -sO https://dl.google.com/linux/direct/google-ch
ロググループとログストリームの操作 - Amazon CloudWatch Logs
翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。 ロググループとログストリームの操作 ログストリームは、同じソースを共有する一連のログイベントです。 CloudWatch Logs 内のログの個別のソースはそれぞれ、個別のログストリームを構成します。 ロググループは、保持、モニタリング、アクセス制御について同じ設定を共有するログストリームのグループです。ロググループを定義して、各グループに入れるストリームを指定できます。1 つのロググループに属することができるログストリーミングの数に制限はありません。 このセクションの手順を使用して、ロググループとログストリームを操作できます。 Logs で CloudWatch ロググループを作成する 「Amazon CloudWatch Logs ユーザーガイド」の前のセクショ
AWS Lambda の Error Processor サンプルアプリケーション - AWS Lambda
翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。 AWS Lambda の Error Processor サンプルアプリケーション Error Processor サンプルアプリケーションは、 を使用して Amazon CloudWatch Logs サブスクリプション からのイベントAWS Lambdaを処理する方法を示しています。 CloudWatch Logs を使用すると、ログエントリがパターンに一致するときに Lambda 関数を呼び出すことができます。このアプリケーションのサブスクリプションは、ERROR という単語を含むエントリの関数のロググループをモニタリングします。レスポンスとして、プロセッサ Lambda 関数が呼び出されます。プロセッサ関数は、エラーの原因となったリクエストのフルログストリー
Python の AWS Lambda 関数ログ作成 - AWS Lambda
AWS Lambda は Lambda 関数を自動的にモニタリングし、Amazon にログエントリを送信します CloudWatch。Lambda 関数には、関数のインスタンスごとに CloudWatch Logs ロググループとログストリームが付属しています。Lambda のランタイム環境は、各呼び出しの詳細や、関数のコードからのその他の出力をログストリームに送信します。 CloudWatch ログの詳細については、「」を参照してくださいでの Amazon CloudWatch ログの使用 AWS Lambda。 関数コードからログを出力するには、組み込み logging モジュールを使用できます。より詳細なエントリを行うため、stdout または stderr に書き込みを行う任意のログ記録ライブラリを使用できます。 ログへの印刷 基本的な出力をログに送信するには、関数の print
はじめに こんにちは。気がつけば4月でZOZOTOWNに関わって9年目を迎えるSRE部の横田です。普段はSREとしてZOZOTOWNのリプレイスや運用に携わっています。 本記事ではGoogle Cloud PlatformでShared VPCを採用し全社共通ネットワークを構築した背景とその運用方法について説明します。 ZOZOTOWNとパブリッククラウド専用線 まずはZOZOTOWNとパブリッククラウドを接続する専用線について説明します。 数年前まではZOZOTOWNを支える基盤は、ほぼ全てがオンプレミス環境で稼働しており、以下の課題がありました。 システムが密結合であること アジリティの低さ これらを解決するためにパブリッククラウドを活用したマイクロサービス化が日々進んでいます。 現在パブリッククラウドはAmazon Web Services（以下、AWS）とGoogle Cloud
こんにちは！！ BASE株式会社 SREチーム エンジニアリングマネージャの富塚(@tomy103rider)です。 2021年3月現在、SREチームは私含め3名で、最近私は成長するサービスを一緒に支えていって頂けるSREの仲間を求めて採用などをメインに業務を行っています。 はじめに 突然ですが、皆さんのチームの求人票は誰が作っていますか？そしてそれを読んだことはありますか？ 思い出してみると元々のSREチームの求人票は私と前のマネージャが考えて作ったものでした。 その内容を改めて確認すると、 見ていただいている方に現在のSREチームの思いが伝わる内容だろうか？ チームのメンバー自身も迎えたい仲間のイメージができる内容だろうか？ 採用に関わるCTOにもそのイメージは共有できているだろうか？ などと感じる部分が出てきたため、このタイミングで見直してアップデートすることにしました。 今回はこの
高齢社会に適した情報インフラを構築・提供する株式会社エス・エム・エスで、エンジニアをしている三田淳一です。2020年1月に入社し、介護事業者向け経営支援サービス『カイポケ』の開発を担当しています。 今回、エス・エム・エスの開発体制がどうなっているのか。開発体制が変わることによって、どのような変化が生まれているのかについて紹介していきたいと思います。 エンジニアと事業がフラットではない環境で生じる課題 ソフトウェアシステムの開発組織は、事業やサービスの企画・運営などを担う事業側からリクエストがエンジニアに下りてきて、エンジニアはそれに沿って開発するという、トップダウンのような構造になっていることがほとんどです。事業側とエンジニア側で、優劣がある状態ですね。 こうした環境では、自分のチームのメリット効率を優先して行動し、他のチームに対して非協力的になることも起こりやすくなります。例えば、事業側
これは、僕のYouTube動画の台本です。台本、というと、これを朗読しているみたいですが、これをこのまま読み上げているわけではなく、話す内容を整理したり、それを頭に入れるために、まずこのくらい書かないといけないので、コツコツと文字を打って、何度も読み返して、それから話すようにしています。 普段はもう少しメモ書きに近いのですが、今回はしっかり書いたので、noteに置いてみます。 動画はこちらです。あっ、台本の時とタイトル違う……。 これは、僕の予備校時代のある気づきに関する話です。漫画やイラストではなく、鉛筆の石膏デッサンの話ですが、イラストでもこの考え方はそのまま使えます。 絵は基本的には手を動かさないと上手くなりません。でも、ただ枚数をこなしても、上手くなるとは限りません。予備校時代、何年も浪人していて、でもあるレベルで止まってしまう人もいたし、現役生でスイスイと上達していく人もいました
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