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Terraform経験者が初めてAWS CDKを利用して感じたギャップ

入社以来、IaCツールは一貫してTerraformを利用してきましたが、最近の業務ではAWS CDKを利用しています。AWS CDKを実際に触ってみて、これまでTerraformの考え方に慣れ親しんでいたこともあり、いくつかギャップを感じる場面がありました。

システム開発からデータ分析へ。やってみて気づいた技術選定と実装のポイント

これまではシステム開発がメインでしたが、最近データ分析の業務に関わらせていただく機会がありました。そこで求められる成果物、注力すべきポイント、そして技術選定の観点など、従来のシステム開発とは異なる部分が多く、様々な気づきがありました。自身の振り返りも兼ねて、その知見を共有したいと思います。

なぜアーキチームは設計や実装のパターンを絞りたいか？背景にある思考と技術選定のジレンマ

アーキチーム（アーキテクト）やテックリードなどからの設計/開発のレビューで、こんな経験はありませんか？「その実装は、この機能ID BL310 の実装パターンでお願いします」

Fast APIのすすめ（概要編）

FastAPIを選定した理由や、そもそもFastAPIがどのようなものかについて、簡単に紹介できればと思います。

Next.jsにするか他のフレームワークにするか迷っている人はNext.jsを選べばいい

タイトルで言いたいことは言ってしまっているのですが、2017年ぐらいからNext.jsを使ってきて、最新の情報のキャッチアップとかもそんなに苦労はなくて、こだわりがないならNext.jsでいいのでは？という記事です。

Go1.22 リリース連載 HTTPルーティングの強化

Goの標準ライブラリである net/http の ServeMux におけるルーティング周りの強化について取り上げます。

音声合成サービス比較検証

代表的な音声合成サービスの使用方法や性能の違いについて調査しました。

データベースと向き合う決意

「中間層を増やして柔軟性を高めるのがソフトウェアの歴史」これは大学時代に2つ上の先輩が言っていた言葉です。例えばマシン語を直接書くのではなく、アセンブラで書けば、変換（コンパイル）の手間はかかりますが、他のCPUへの移植はしやすくなります。

Step Functions を利用して感じた Airflow との比較

AWS 上でのワークフロー構築のため、Step Functions を直近で導入しました。

FigmaからFlutterに変換するプラグインを比較する

フューチャーでは、FigmaやAdobe XDなどのデザインツールの利用が以前よりも少しづつ増えています。今回の題材はFigmaです。先月の「Adobe XDからFlutterに変換するプラグインがあるため、変換ツールの選択肢で迷うことはあまり無いのかなと思います。

Goのおすすめのフレームワークはnet/http

僕としてはGoのおすすめのフレームワークを聞かれたら、標準ライブラリのnet/httpと答えるようにしています。というよりも、Goの他のフレームワークと呼ばれているものは、このnet/httpのラッパーでしかないからです。Goでアプリケーションを作成する場合のイメージは次の通り。

AWS内の通信がインターネットを経由しない今、VPC Endpointを利用する意味はあるのか？

AWS内の通信においてインターネットを経由しないことが最近になって公式ドキュメントに明記されたことを受け、改めてVPC Endpointの必要性について調べてみました。

Vis Networkで階層グラフを可視化する

業務で階層グラフを可視化する機会があったので、階層グラフの可視化について共有させていただこうと思います。グラフとは関係を抽象化したもので、線グラフや棒グラフなどのチャートとは異なる概念です。

素材受信インターフェースにSQSを活用してみた～標準キュー vs FIFOキュー～

今回は、GlyphFeedsの素材受信インターフェース構築を介してAmazon Simple Queue Service の検証について紹介します。

DBスキーマを駆動にした開発のためのライブラリ調査

Goでデータベースを扱う場合、Gorm といった ORM がよく使われます。多くの場合は構造体のフィールドとデータベースのカラム名のマッピングをするタグ付きの構造体を実装します。例えば Gorm を用いて users テーブルにアクセスする場合、以下のような構造体が一例として考えられます。

スケーラブルデータベース～クラウドにおける後悔しないデータベース選定～

エンタープライズでのミッションクリティカル領域においてもクラウド利用が普通になってきています。その過程において今までできないことを指向する試みも行われてきています。その代表的なものがクラウドの備えるリソースの高い拡張性と弾力性を利用したシステム展開です。例えば「より多くのデータを扱う」「同業他社に向けたサービス展開をする（マルチテナンシー）」といったものがあります。その際のアーキテクチャ選定では将来の利用を想定した選択をする必要がありますが、データベースのスケールというのは非常に難しく簡単ではありません。

「脱Oracle」の背景にある、Oracle Databaseの価値を改めて考える

2019年10月15日、Amazonは自社サービスにおける実質的な脱Oracleを発表しました。75PBに及ぶデータを、傘下のAWSが提供するDatabase Service（AuroraやDynamoDB、Redshiftなど）へと移行したとの事。この一報は、Amazonというグローバル規模のECの巨人、クラウド・プラットフォーマーのリーダーの一角が、大規模基幹システム領域におけるRDBMSのデファクト・スタンダードと決別したという点で、業界関係者に対して非常に大きなインパクトを残したものかと思います。

Go言語のDBレイヤーライブラリの評価

GoのDBレイヤーライブラリとして有名な、GORM,SQLBoiler,XORMの三つについて違いと評価をまとめてみました。

WAFとして go-swagger を選択してみた

Go のWebアプリケーションフレームワークを検討した際に、 go-swagger が良いのではと思い、比較調査してみました。結果、実際に選択し導入しています。

Future IoTのstackshareを公開しました

先日「Future IoT」のstackshareを公開しました。 Futureとしてstackshareを活用するのは初めての試みとなりますが、本記事では公開に至った経緯や技術スタックの採用戦略について簡単にお伝えできればと思います。

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