アプリ
KustomizeでKubernetesマニフェストをいい感じに管理する
Kustomizeというツールを使用してKubernetesマニフェストを効率的に管理する方法を紹介します。Kustomizeを使用する際のディレクトリ構成やコマンドの使い方についても説明します。
金谷洋佑
アプリ/業務効率化
Webアプリ・クラウド基盤の開発と業務効率化
Tips
Cloud Storageバケットへの直接アクセスを制限する方法
Cloud CDN(GCLB)+Cloud Storageの構成において、オリジンアクセスを制限するにはAWSとはまた違った実装方法が必要になります。Cloud StorageへのアクセスをどのようにGCLBに制限するか紹介します。
金谷洋佑
Tips
Github Actionsのself-hosted runnerを導入してみた
社内オンプレミスサーバのような閉鎖環境へのデプロイ自動化に向けて、Github Actionsのself-hosted runnerを導入してみました。連携にあたっての導入手順やカスタマイズ方法などを紹介します。
金谷洋佑
Tips
バージョン管理ツールをasdfからmiseに切り替えた感想
様々な開発環境にあわせての開発準備のために、バージョン管理ツールは欠かせないものですが、最近新しく環境をセットアップする機会に今まで使っていたasdfからmiseに切り替えてみることにしました。導入のために必要な内容と、良かった点についてまとめていきます。
伴拓也
Tips
AppSheetとLooker Studioをシームレスに連携してデータを可視化する方法
AppSheetとLooker Studioのシームレスな連携を実現するために、カスタムブックマークリンクを活用しレポートを動的にフィルタリングした状態でレポートを開く方法を紹介します。
石田直之
Tips
S3・GCSの転送コストは要求元に支払わせることも出来る
クラウドストレージの料金は基本的にプロジェクトやアカウントに紐付けられた請求用のアカウントにて全額請求されるものとなっていますが、そのうちリクエストやデータ転送にかかる料金はS3やGCSにおいてはリクエスト元に要求することが可能です。意外と知らない話ですが、大きなファイルを共有するようなケースでは使える知識かと思います。
伴拓也
Tips
Pythonのforループのネストが深いなら使いたいitertoolsの組みあわせイテレータ
Pythonの標準ライブラリ「itertools」を使用すると、forループの深いネストを防止することができます。今回はitertoolsの中でも特によくあるユースケースを紹介します。itertoolsには、その他にも車輪の再発明を防ぐような形でイテレータに関しての処理を行う関数が用意されていますので、そちらも紹介しています。
伴拓也
データ関連
AuroraからS3への定期的なエクスポートのための手順とLambdaコードサンプル
色々な基盤においてAmazon Auroraは便利に使われているDBサービスかと思いますが、そのデータを用いて分析等を行いたい場合にはエクスポートを行う必要があります。本記事では、定期的なエクスポートのための具体的な手順をサンプルコードつきで紹介しています。
伴拓也
Tips
遅ればせながら Terraform 運用のベストプラクティスについて考える
インフラ管理の効率UPを目指し Terraform を導入したので、これまでの運用を振り返ってみました。環境差異の最小としつつ再利用可能なモジュールを設計することで汎用性の高い作りとしています。
山野悠
Tips
ARMなWindowsで開発したい人に捧ぐ！現状のARM機で動かないモノと動くモノ
2024年の夏の主役は生成AI？いやいや、ARMなWindowsでしょう。今回はSnapdragon X Elite搭載機で開発環境を構築した際にどのようなソフトウェアが動いてどのようなソフトウェアが動かないのか、そして実際に開発機として使えるのかどうかの感触を記事にまとめていきます。
伴拓也
Tips
ARMなWindowsのWSLでamd64なDockerイメージをQEMUで強引に動かす方法
SurfaceなどSnapdragon採用のWindowsが先月から続々と発売されていますが、ARMを採用している場合に問題になるのはやはりDocker周りです。普通にWSLで動かそうとすると amd64 用のコンテナイメージは動かないので、そのようなイメージをQEMUを使い強引に動かす方法についてまとめます。
伴拓也
Tips
Pythonで非同期処理をするときのasyncioの使い方
今回はPythonで非同期処理を行える標準ライブラリである「asyncio」の使い方についてまとめてみます。Pythonで同時に複数の処理を行う場合は非同期処理もしくは並列処理を行うことになると思いますが、asyncioは最も手軽で、I/Oバウンドな処理を行うのに最適です。
伴拓也