@hihihiroroのLog

ダラダラと。本ブログは、個人の意見であり、所属会社とは関係がありません。

202001 振り返り

転職をして1年を超えた。少しくらい役に立てるようになりたい。
今年もRSGTに行けた。
大阪のイベントに気がついたらプロポーザルがでていた。

今年は副業を始めてみたいな。お仕事の探し方から考えてみようと思う。

べんきょうかい

今年もボランティアとして参加できてよかった。
1個だけだけどこのイベント後初めたことがある。それがどうなるか楽しみ。

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ほん

小説と漫画はたくさん読めた。
技術書はたくさん読めないことが分かった。一月に3冊を目処に読みすすめていこうと思う。
(すでに1月は読めてないけどそれは言いっこしないということで…

えいが

カイジはいつも通りだったな。
車の運転などには興味がないが、作るところには興味があったらしい。
IMAXで見るとやはりキレイだった。

ぶろぐ

どっちも面白かった。

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#RSGT2020 でスタッフしてきた

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#RSGT2018、#RSGT2019 に引き続き#RSGT2020でボランティアスタッフをしてきた。

今年は、参加したいけど買えなかったという知り合いにチケットを譲るためボランティアに申し込んだ。
前2回は参加したことのある場所だったため、どう動けば良いか、どこが足りなそうか分かっていたため仕事ができていたと思う。
ところが今年から場所が変更したため、自分でどう動けば良いかわからないだろうと思い、難しいことは考えないようにした。

  • 忙しそうなところの手伝い
  • とある発表のPAエンジニア
  • 弁当の写真シェア
  • にぎやかし・声出し
  • 何年もやっててもこんなものかと今年からの人に思ってもらう

を目標にボランティアに申し込んだ。
結果として、無事に選んでいただきボランティアとして働くことになった。

PAエンジニア

Scrum Fest Osaka 2019の基調公演でやったため、PAエンジニアとして合格点をいただけたらしく、@kyon_mm さんの発表のPAエンジニアとして再度働けた。発表に向けての練習や、作り込んでいく姿を今回も見れてとても勉強になった。
ただ、この作業があったため前日に行われるスタッフの準備作業を何も手伝うことができなかった。そこはとても申し訳なく思った。

弁当の写真シェア

お弁当の写真をKeynote終了の直前にTwitterFacebookグループに投稿することで、弁当の選択に役立てるようこの仕事だけは誰にも譲らずに2日とも頑張った。

にぎやかし*1・声出し

参加者が来た際の挨拶や、発表中の反応などを積極的に行うようにした。
それ以外だと、長沢さんの持ってきたライダー法被を着て挨拶をし絡んできた人に着せて写真を撮るということをしていた。

去年に引き続き、Keynote前に前説をやっている @sato_ryu さんのお手伝いをした。
ほぼほぼ僕は喋ってなく、さとりゅーさんの喋っていることにツッコミを入れるか、会場の反応がない時に反応をするなどしていた。
毎回この盛り上げ方を見てこの人すごいなーと思っている。
このやりとりを期待していると言ってくれた方からは良い反応をもらえていたみたいなので、良かった良かった。

えいご

英語が得意ではない。というか苦手である。
話しかけられたり、誰かが話してて困ってそうだったら首を突っ込むくらいはしたが自分から話しかけることは数えるくらいしかできてなかった。
これは課題だなー。

歩きすぎた

毎日1万歩以上歩いていたみたい。

特にこれといって忙しかった記憶はないのだけど、無意味に歩き回っていたみたい。

まとめ

どのセッションの後も、聞いてた人も聞いてなかった人も良い発表だった。聞けて良かったって意見が多かったと思う。
少しでも、そのような場になることに貢献できていたら良かったなと思う*2

参加者の方々が積極的に足りない箇所を補ってくれたり、スタッフや実行委委員から働きすぎだから休んでと言われるなど働きやすいスタッフ業だと思うので、少しでも興味のある人は来年申し込んでみると良いと思う。

今年のまとめは、褒めてるのかどうかわからないこの言葉なような気がしている。

過去記事

hihihiroro.hatenablog.com

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*1:うるさかった、迷惑だと思った、不快だった方には申し訳ない

*2:あまりその実感はないが…

「入門 監視」を読んだ

入門 監視 ―モダンなモニタリングのためのデザインパターン

入門 監視 ―モダンなモニタリングのためのデザインパターン

1年越しになってしまったが監視について入門しようと思った。
転職祝いにいただいたのだが、最初少しだけ読んだところ心が痛くなってしまったので放置してしまっていた。
システムについての監視について詳しく書かれているのはもちろん、ビジネスKPIも監視対象として紹介されているのが面白かった。

第I部 監視の原則
  1章 監視のアンチパターン
  2章 監視のデザインパターン
  3章 アラート、オンコール、インシデント管理
  4章 統計入門
第II部 監視戦略
  5章 ビジネスを監視する
  6章 フロントエンド監視
  7章 アプリケーション監視
  8章 サーバ監視
  9章 ネットワーク監視
  10章 セキュリティ監視
  11章 監視アセスメントの実行
付録A 手順書の例:Demo App
付録B 可用性表
付録C 実践 監視SaaS

アンチパターンデザインパターン

アンチパターンとして、以下が紹介されている。

  1. ツールに依存しても監視の質は上がらない
  2. 監視は全員がやるべきもの、スキルであり役割ではない
  3. 素晴らしい監視とは、チェックボックスにチェックを入れるだけで済む物ではない
  4. 監視するだけでは壊れたものは直らない
  5. 自動化が足りていないということは何かが足りていない

このアンチパターンから監視のデザインパターンが紹介されている。

  1. 組み合わせ可能な監視の仕組み
  2. ユーザ視点有線での監視を作成
  3. 監視の仕組みは、自分で作るのではなくできるだけ買うことを選ぼう
  4. 常に改善しよう

アラート、オンコール、インシデント管理

システムは壊れる、しかも人は簡単に燃え尽き症状になってしまう。
そうならないためそれらを防ぐためのベストプラクティスが紹介されている。

  1. アラートにメールを使うのをやめよう
  2. 手順書を書こう
  3. 固定の閾値を決めることがだけが方法ではない
  4. アラートを削除し、チューニングしよう
  5. メンテナンス期間を使おう
  6. まずは自動復旧を試そう

そしてこの後、オンコールの担当を上手くローテーションを回すようにするための方法、インシデント管理するためのフレームワークが紹介されている。

監視戦略

第II部は、ビジネス、フロントエンド、アプリケーション、サーバ、ネットワーク、セキュリティ。
上記について、それぞれ「何を監視するか」、「どう使うべきか」が書かれている。
特に、サーバ、ネットワークについては標準的なメトリクスや取得方法、見方について詳しく書かれている。サーバを直接触るわけではない人もどう動いているかを知るために是非とも読んでおくと良いと思った。

実践 監視SaaS

はてなMackerelを例としながら、SaaSの選定基準などが @songmuさんによるまとめがあるのでここを読むだけでもこの本を買う価値があるのではないかと思う。
ここで言われている、
自分で監視を作る」→「監視を育てる
が大事なことだなと思った。

まとめ

  • 銀の弾丸はない
  • ユーザへの影響を考えて取るべきメトリクスを決める
  • 監視は作って終わりではなく、育てることが大事

Mackerel サーバ監視[実践]入門

Mackerel サーバ監視[実践]入門

201912 振り返り

あっという間だった。仕事もやりたいことも残っているが今年も終わってしまう。
忘年会にいくつか参加したが、お酒にどんどん弱くなっている気がする。量を飲まなくても楽しめるので、飲んでる量が少なくても気にしないでください。

べんきょうかい

PHPカンファレンスではPHPの話は1つも聞かなかった。
他にも自分がやってないことだけど話を聞いて面白かった。学んだことを来年は少しは活かしていきたいな。

ほん

新幹線の移動や、年末なので技術書を少し読むことができた。
小説を最近は意識的に読むことにしている。小説だと悩まずに読めるのでスイスイすすむ。
ビッグデータ分析のシステムと開発がこれ1冊でしっかりわかる教科書が小説仕立てだったのでとても読みやすかった。

えいが

笑えるのと感動するのが多かったかな。
シティーハンターが特に面白かった。映画館であれほど声を出して笑ったのは久しぶりだった。

ぶろぐ

関わっている分野について勉強を始めた。今後もデータ基盤、クラウドなどはちゃんと勉強していきたい。

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2019年のふりかえり

2019年の感想

転職をして1年が過ぎた。年末に書いた退職ブログへのアクセスで携帯通知が鳴り止まないスタートだった。
全く知らない内容について勉強したり、新しい人たちとのやりとりをすることでとても楽しい1年だった。
1年経ってようやくチームメンバとも楽しく話をすることができたり、言い合ったりができるようになってきて良かった。

前半はイベントに出て初のPA*1をやることになるとは思わなかった。自分のことを器用貧乏だなと思ってはいたけど、そこまでできるとは自分の評価が少し上がった年でした。

アウトプット

あいも変わらず本を読んだ感想をブログに書いていた。

  • ブログ : 23本

ブログ

仕事が変わったからか、疲れて休みの日に寝ていることが増えたのでブログの本数が去年よりは減ったな。
いまだに積読が多いので来年はもっと消化していきたい。

インプット

小説や漫画もたくさん、本当にたくさん含まれるが600冊弱読んでいたらしい。
映画は週1本を目標にしていたから大幅に超えれていて良かった。来年は本数をもう少し減らして、単館物とか見に行ってみようかなと思っている。

ほん : 559冊
えいが : 72本

2020年

ダイエットは何もしていない。

来年からは副業をしてみたいと思っている。自分の何かを誰かの役に立てたり、お金稼いだりしたい。他の人たちと違って自分の強みはこれですと明確に言えないけど探していこうと思う。

また、属性としてハブと言われたので人を繋ぐようなことをしていきたいと思う。
まずは、社内の人に自分がすごいと思う人や、その人の発表を勧めていきたいと思う。
快く発表をしにきていただけるように、僕もできるだけいろいろな人の役に立てるようにお手伝いをしていきたいと思う。

*1:スクラムフェスト大阪2019のキーノートで音響をやらせてもらった

「みんなのDocker/Kubernetes」を読んだ

DockerとKubernetesの本は見かけるたびに買っているのだが、最近サボっていたので年末の時間のある間に読もうと思った。
※薄いからというのもある

Part 1. コンテナ技術入門
Part 2. Docker/Kubernetes実践ノウハウ
Part 3. Docker/Kubernetes活用の極意

入門

最初は、DockerとKubernetesの歴史について説明されている。
なぜ作られたのかとローカルへのインストール方法を説明している。ここで、DockerとKkubernetesの基本的な話はされているが、詳しく書かれているわけではないので、触ったことない人は置いてけぼりになる気がした。

実践ノウハウ

高速と安定しているコンテナの作り方から始まり、Kubernetesでシステムを命令的*1にではなく宣言的*2に管理するための方法が書かれている。
その後、Podライフサイクルの説明がありPodのリソース、ヘルスチェック、安全な終了についての説明がある。ここ自分が触ってた時に、よく嵌っていた箇所だったので納得しながら読みすすめられた。その当時、Podに関する知識がもっとあればと思った。
最後は、Kubernetesでの開発を高速にするためのツールと、Kubernetesを拡張するためのツールが紹介されている。どれも名前は知っているけど触っていないので、Kustomize, Knativeはせめて触っておきたいなと思った。

活用の極意

freee、ウォンテッドリーCyberAgentサイボウズKubernetes活用事例が紹介されている。

  • なぜ使っているのか
  • どういう経緯から使うことになったのか
  • 何を使っているのか
  • 使っているツールなど

内部の人が話をしていてくれていて、このパートが一番読み応えがあった。
違う業界のサービスがどのように考えて、使うようになったか、何を気にしているかなどが読めて面白かった。

まとめ

  • DockerとKubernetesの基本をさくっと復習できた
  • どこまでをマネージドにするか考えるようになった
  • Kubernetesを使っている各社の事例がとても参考になった

入門 Kubernetes

入門 Kubernetes

しくみがわかるKubernetes Azureで動かしながら学ぶコンセプトと実践知識

しくみがわかるKubernetes Azureで動かしながら学ぶコンセプトと実践知識

*1:システムに対してどんな操作を行うかを伝える

*2:システムの望ましい状態を記述する

「Google Cloud Platform実践ビッグデータ分析基盤開発 ストーリーで学ぶGoogle BigQuery」を読んだ

BigQueryを使っているので学んでみようと思って買ってみた。
以下の章立てになっていた。

Chapter 1. 人物紹介とプロジェクト概要
Chapter 2. BigQueryによるデータ分析
Chapter 3. BigQueryの基本と特徴
Chapter 4. パフォーマンスと費用
Chapter 5. データ収集の自動化
Chapter 6. ストリーミング処理でのデータ収集

分析基盤をクラウド基盤に移行するというストーリー仕立てになっている。その為、1章が人物紹介になっている。

データ分析

データポータル、スプレッドシート、bqコマンドなどを使ったデータ表示方法について説明されている。 BigQueryに繋いで操作するための手法がいくつも紹介されているのでBigQueryを使い始めれそう。

基本と特徴、パフォーマンスと費用

カラム指向、ツリーアーキテクチャなどのBIgQueryのアーキテクチャについての説明。型についての説明、パーティション、ジョブ、ビューなどの用語の説明がされていた。
パフォーマンスの方では、費用チューニング、パフォーマンスチューニングについて説明されていた。
パフォーマンスチューニングでは

  • サブクエリを多く使うのではなく、一時テーブルを使用すること
  • order by 句は処理を実行する並列処理ノードが限定されるため、order by の対象データサイズを減らすこと

がすすめられていた。

費用に関しては、スロットの説明、使える引数、上限割り当て、セキュリティについてと費用以外の話も書いてあり面白かった。ただ、セキュリティは具体的に書かれているわけではなく残念だった。

データ収集の自動化

BIgQueryへのデータ収集について説明されている。

  • データソースからGCSへの収集
    • GCS→BigQuery
    • GCS→Cloud Composer→BigQuery
      ※サンプルとして構築までの流れが説明されている
    • GCS→Cloud Dataflow→BigQuery
  • BigQuery DataTransfer Service for S3

BIgQueryへロードするために必要な処理についても説明されている。
ファイルフォーマット、カラムとデータ型、クレンジングの必要性、履歴テーブルについてなど。どれも実際に使おうとすると必要になるなと思う。

ストリーミング処理

アーキテクチャとしてPub/Subを使ったものが紹介されていた。

  • BigQuery API + クライアントライブラリ (結合処理: BIgQuery)
  • Apache Beam + SQL (結合処理: BIgQuery)
  • Apache Beam + SQL (結合処理: Dataflow)

まとめ

  • BigQueryの用語や仕組みについて少し詳しくなった
  • BigQueryを中心にしたデータ基盤周りの作りを一部学べた
  • GCPのサービスを少し知れた

Google BigQuery

Google BigQuery

GCPの教科書

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