Spring BootによるAPIバックエンド構築実践ガイド 第2版 何千人もの開発者が、InfoQのミニブック「Practical Guide to Building an API Back End with Spring Boot」から、Spring Bootを使ったREST API構築の基礎を学んだ。この本では、出版時に新しくリリースされたバージョンである Spring Boot 2 を使用している。しかし、Spring Boot3が最近リリースされ、重要な変...
はじめに データベース設計のER図について、自動で生成する以下３つのツールを比較した記事です。 dbdiagram.io DBeaver A5:SQL Mk-2（A5M2） 先日、こちらの記事をQiitaに投稿したところ、多くの方に記事を見ていただき、コメントも多数いただきました。 ER図に関するお勧めのツールをコメントいただく方が多くいらっしゃいました。 今回はその中から、無料でも利用できる3つのツールの「ER図の自動生成」の機能を試します。 比較の結論としては、〇〇が一番良いという感想ではなく、どのツールも多機能で、できることは違うので、今後使うときは用途や業務の環境によって使い分けていけたらと思っています。 目次 それぞれのツールについて、下記の内容を書いていきます。 1. dbdiagram.io 1-1. 始める 1-2. 使う 1-3. 感想 2. DBeaver 2-1. 始
AWS のアーキテクチャ図を描きたい ! でもどうすれば良いの ? - 変化を求めるデベロッパーを応援するウェブマガジン | AWS
こんにちは ! テクニカルトレーナーの杉本圭太です ! 最近読んで面白かった漫画は「海が走るエンドロール」です。 私は業務でお客様に AWS の様々なトレーニングを提供しているのですが、コースによっては AWS を利用したシステムのアーキテクチャ図を受講者自身に描いていただく演習を取り入れており、よくこんな相談を受けます。 「どうやって AWS のアーキテクチャ図を描くのが正解なんですか ?」 AWS のアーキテクチャ図を描く状況は以下のように様々な場面であり、同じような疑問や悩みをお持ちの方も多いのではないでしょうか ? 詳細設計で構成図が必要 チームで wiki などに図を貼り付けて残したい 構成検討フェーズなどで図を見てディスカッションしたい ワークショップを試しながら理解を深めるなど自分のために描きたい そこで今回は AWS アーキテクチャ図をどうやって描けば良いか悩んでいる方へ、
こんにちは丸山@h13i32maruです。システム全体を簡単な図とテキストでまとめる「ARCHITECTURE.md」というものを最近知りました。これは良さそうと思い、JasperのARCHITECTURE.mdを書いてみました。 jasperapp/jasper/ARCHITECTURE.md ARCHITECTURE.md自体の目的は「プロジェクトへの新規参加者が全体像の把握を効率的に行えるようにする」という感じです。書き方の指針や注意点などは考案者による記事を見てもらうのがよさそうです。また良いサンプルとしてrust-analyzerというOSSのARCHITECTURE.mdが紹介されています。 https://matklad.github.io//2021/02/06/ARCHITECTURE.md.html https://github.com/rust-analyzer/ru
Pythonでシステム構成図を書ける、DiagramsというOSSが便利そうだったので試してみました。 Diagrams · Diagram as Code 対応プロバイダ 現在、Diagramsは以下の7種類のプロバイダに対応しています。各プロバイダが提供している各種サービスがノードとして対応されています。以下は対応プロバイダとそのノード一覧へのリンクです。 AWS Azure GCP Alibaba Cloud Oracle Cloud Kubernetes オンプレミス オンプレミスプロバイダには、GitHubやCircleCIといったサービス、汎用的なクライアント、各種DBなど幅広い種類のノードが含まれています。このアイコンないかなと思った場合は、オンプレミスプロバイダを調べてみるともしかしたらあるかもしれません。 試してみる AWS上のシステム構成図を書いてみて各機能を試していき
タダです. 皆さん,普段システムの構成図ってどうやって管理していますか？Excel や PowerPoint,専用のツールを使われていたり色々な方法で管理されているのですが,以前 PlantUML の形式で作図できる「AWS-PlantUML」を紹介させてもらいました. sadayoshi-tada.hatenablog.com 今回も同じコードでの作図ですが Python で記述できるツールの「Diagrams」を紹介します. github.com Diagrams の概要 Diagrams の導入 Diagrams での描画 Web3層構造 サーバレスアーキテクチャ まとめ Diagrams の概要 「Diagrams」は Python でクラウドサービスのアーキテクチャを作図するツールです.「Diagrams」では AWS のほか,Azure,GCP,Alibaba,Oracle C
MOONGIFTはオープンソース・ソフトウェアを紹介するブログです。2021年07月16日で更新停止しました 開発者であっても図を描く機会は多いです。仕様書のようなドキュメントであったり、システム構成図の中に書いたりといった具合です。ドローソフトウェアを使ったり、スライド作成ソフトウェアを使ったりしまうが、操作やメンテナンスが面倒でストレスです。 そこで使ってみたいのがDiagramsです。開発者らしく、コードで図を描けます。 Diagramsの使い方 コードで書いた内容で図が書けます。 シンプルな例。 k8sなどの構成にも使えます。 GCP用。 DiagramsはAWS、GCP、k8s、AzureそしてAlibaba Cloud向けにアイコンが用意されています。これらのサービスを作ったシステム構成を考えた時に、Diagramsを使えばメンテナンスもしやすい図が描けます。 Diagrams
株式会社ビズリーチで、SREエンジニアとして勤務しているmassです。2017年4月に入社してから、HRMOSというサービスのAWSのインフラを管理したり、アーキテクチャの設計・構築をしたりしています。 今回は、入社してから半年経ったらいつのまにかサービスのネットワーク管理者になっていて、そこで発生した問題と、それを解決するのに非常に役立ったCloudMapperというOSSを紹介したいと思います。 発生した問題 私がネットワーク管理者を引き継いだ段階では、ネットワーク構成図が作成されておらず、以下の問題が発生していました。 ロードバランサーを止められない 用途不明のロードバランサーが存在したため、停止を検討した。 しかし、どのリソースから利用されているか見えず、不用意に停止できなかった。 用途不明なEC2インスタンスの調査ができない AWSからメンテナンス通知が来た対象が用途不明なEC2
こんにちは、技術部開発基盤グループの id:hogelog です。 RubyKaigi 2018 楽しかったですね。僕はおそらく RubyKaigi 2010 以来の久しぶりの参加でした。ああいう場の楽しさを思い出し、また今回はスポンサーブースから RubyKaigi に参加するという学生の頃は知らなかった楽しみも新たに知り、RubyKaigi を満喫させていただきました。 さて今回はそんな RubyKaigi で取り戻した Ruby に対する感情と関係あるようなないような、最近自分が取り組んでいるお台場プロジェクトとプロジェクト内で実施している計測と可視化について紹介します。 お台場プロジェクトの発足 クックパッドの開発といえば数年前までは cookpad_all という一つのリポジトリの中に詰め込まれた巨大なモノリシック Rails アプリケーションを社内のエンジニアが寄ってたかって開
AWSのシステム構成情報を集めて構成図を自動生成してくれる「CloudMapper」、オープンソースで公開 CloudMapperを用いることで、AWS上のシステムについて以下のような状況をすぐに把握することができると説明されています。 どのリソースがインターネットに公開されているか？ どのリソース同士がつながっているのか？ アベイラビリティゾーンが落ちたときでも十分堅牢なアーキテクチャか？ このアカウントはいくつのリージョンを利用しているか？ どれだけ大きないシステムを運用しているか？ CloudMapperを開発しているDUOは、セキュリティサービスを提供する企業。同社は自身もAWSユーザーで、さまざまなオープンソースのツールを試してみたものの満足できるようなものがなかったため、自社でCloudMapperを開発したとのこと。 CloudMapperの仕組みは、まずAWSコマンドライン
はじめに こちらの記事の最後に、Grafana がデータソースとして AWS CloudWatch に対応していることに触れました。その記事の検証編です。 Grafana とは？ Grafana Labs（旧 raintank社）が OSS として開発している、メトリック分析＆可視化スイートです。 詳細については、以下のリンク先をご参照ください。 raintank is the company behind Grafana, the world's leading open source visualization software for measurement data. Bring in your other data sources and use its leading capabilities to create that perfect view. Grafana - The
システム管理者は多くのサーバから随時データを受信してその健康状態を判断しなければなりません。サービスの負荷があがっていないか、ストレージは十分にあるか、データベースがボトルネックになっていないかなど判断材料は多数あります。 そうしたデータを逐一サーバにログインして確認していては時間がかかってしまいますので、データダッシュボードソフトウェアが使われます。今回はその一つ、Grafanaを紹介します。 Grafanaのインストール Grafanaのインストール方法は幾つも用意されています。CentOS/Ubuntuなど各Linuxディストリビューションごとにパッケージも提供されていますし、Dockerを使ったインストールも行えます。 # macOSの場合 brew update brew install grafana brew services start grafana # Dockerの場
サーバーサイド開発担当のエンジニアが「設計と実装を進めようとしている」という背景で話を進めます。 PlantUMLは強い 「認識合わせ」という名目でホワイトボードに図を書いて会話することがよくあります。共通言語で会話してあいまいなところを少なくしたら、マネージャーも安心感がありますし、プログラマも自分がやるべきことに集中できますね。 …3日経ちました。あのとき描かれていたホワイトボードの図のとおりに、実装することになりました。認識の齟齬をなくしてくれた貴重な図です。写真に撮りました。どこに保存してたっけ。やっぱり変更したくなったらどうしましょう。またホワイトボードに書き起こす？DRYじゃないですねえ。 そこで、UML図 が登場します。表現したい図を電子データで作成、保存できて、あとで見るときも役に立ちますね。が、しかし、UML図はそれはそれでやや手間がかかるところもあります。作図を助けてく
データ分析部で部長をしている@cou_zです。最近はLIBROのマイクロフォンコントローラーをよく聴いています。 Gunosyにおけるプロダクト改善は、データ可視化による現状把握から始まると考えています。 ログを収集して、ダッシュボードでKPI(重要業績指標)を可視化することは、今では当たり前のことになっていると思います。深夜バッチでKPIを集計して、翌朝に確認することは重要ですが、KPIをリアルタイムに知ることによって、現状把握がさらに進むことがあります。 しかし、リアルタイムにKPIを集計できたとしても、実際にそれらを確認するとは限りません。頻繁にダッシュボードを見るのはとても億劫で、次第に見なくなってしまいがちです。そこで、日常的に開いているチャットにKPIがリアルタイムに通知されると、確認の際の負担を軽減することができます。 Gunosyでは、チャットツールにSlackをダッシュボ
プレゼン資料を作っている時に「このコミットグラフをMarkdownかテキストで書けたらな」と思ったことがある人、結構いるのではないでしょうか。 GitGraph.js を使うと、JavaScriptで記述したコミットログをcanvasを使って可視化できることを知りました。なかなかおもしろいです。 準備 まず GitGraph.js の JavaScript と CSS ファイルを読み込みます。GitHub からソースをcloneするなり、bowerを使うなり、CDNを使うなり、お好みで。ここではコミットグラフを定義するコードも別ファイル index.js に書くことにします。 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>GitGraph.js</title> <link rel="stylesheet" type=
「JMeterの結果CSV、216万行か〜。これくらいだったらJMeterの「グラフ表示」で読み込んで見られるかな〜」 CPU「ブオオオオオオオオン！」 はじめに システムの負荷試験において、Apache JMeterのようなツールを使って試験を実施・結果を出力するケースもあると思います。結果ファイルのサイズがそれほど大きくない場合は、全データを計算する（JMeterでいう「統計レポート」）で問題ありませんが、例えば、長時間負荷をかけたので時系列でデータをグラフ化したい、といったことになると事情が変わってきます。JMeterの結果CSVは手元にあるので、なんとかこれを活用したいところではありますが、数百万行レベルのデータになると、とたんにExcelなどでは辛くなります（というか最大行数的に無理な気がします）。 そこで、ちょうど、弊社木戸がElasticsearchシリーズを連載しているとこ
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