YAPC::Kansai 2017 OSAKA に参加した
一週間前の話であるが、YAPC::Kansai 2017 OSAKA に参加した。
私が拝聴したのは、以下のとおり。合わせて感想も。
メールフォームからメールを送る近代的な方法
azumakuniyukiさん
www.slideshare.net
フォームからメールを送信するというのは今でもやってることだけど、それを昔はどうやっていたか、今ではどういうやり方がモダンなのか?という話。 懐かしい sendmail を使う話から、クラウドサービスである、Sendgrid を使う話へ。
新しい知識を仕入れるというよりは、過去を懐かしむ感じの内容だった。 ちょっとテーマからはそれるが、sendmail => qmail => postfix, exim というようなMTAの変遷についても語っていただけると個人的にはより楽しかったと思う。
オープンデータを利用したWebアプリ開発
立見哲也さん
www.slideshare.net
オープンデータは定期的に提供するほうが大変なんだろうな思った。
高速化の初歩
@risou さん
www.slideshare.net
素数を抽出するプログラムを題材とした高速化の話。 メモ化などのテクニックもあるが、すでにあるアルゴリズムを使うと最初から最適化されてるよねとか。
ご本人もおっしゃっていたがあくまで基本的な内容について触れたもの。 とはいえ、Tips なんかもあり、よくまとまっていた発表だった。 弾さんの「メンテナンシビリティじゃなくて、メンテナビリティ」とか「SQRTじゃなくて2乗したほうが速い」ツッコミもよかった。
Vue.jsで作るSPAから学ぶMVVM、非同期処理、その光と影
しんぺい a.k.a. 猫型蓄音機 さん
SPAを作る上でのJS上での設計思想の話。このあたりの知識はまったくないので、いい勉強になった。
Webアプリケーションのキャッシュ戦略とそのパターン
@moznion さん
キャッシュの話。 最近、キャッシュについては必要に迫られており色々調べていたが、ちょうどいい整理になった。 キャッシュをどういうところで使うのかはアプリの要件次第といってしまえばそれまでだが、「こういうサービスにおいてこういうデータをキャッシュするとめっちゃパフォーマンスがよくなった、あるいは、全然よくならなかった」などのリアルな情報があればさらにうれしかった。
Mojoliciousではじめるマイクロサービスアーキテクチャ
@masakyst さん
こういうリアルな話はいい。 僕自身が mojolicious を使っていればさらに理解が深まっていたであろう。
Perl でわかる!サーバレス
@myfinder
Microsoftの中の人のAzureをつかったサーバーレスの話。デモもあってよかった。
利用しているBaaSが終了するときにすべきこと または Parse.com の終了と私たちの取り組み
@side_tana さん
Mixi のノハナというサービスがどうやって Parse.com から離脱したかという話。 非常に緊張感のある話だった。クラウドを使うのが当たり前になっているこの世の中、クラウドに依存したサービスはロックインしてしまっているとも言える。 単純にサーバを借りているだけならともかく、AWSで言えば、S3やAmazon SQSや便利なものがすぐに使えるので、どうしても使ってしまう。 使ってしまうとそのサービスはクラウドのサービスに依存していることになってしまう。とくに最近では日本は影響がなかったがS3が逝ってしまう事故もあった。
色々と考えさせられる発表だった。
TRUNCATE user;に如何にして立ち向かうか
@meru_akimbo さん
この後の発表とごっちゃになってしまってる・・・どんな話だったかな。。。(汗)
Webエンジニアに知ってほしいRDBアンチパターン
@soudai1025 さん
一番ささったのがこの発表。もちろんベストトーク賞はこの発表に投票した(そして見事にこの発表が1位になった)
「RDBアンチパターン」と題しているが要は「バックアップ」の話。 実際、今関わっているシステムで某サービスのバックアップの仕組みがちゃんと機能していないということが最近わかったということがあった。 バックアップの処理を仕込んでおいても、最初はちゃんと動いていても、今ちゃんと動いているかどうかはまったく別の話なのだ。 特に日々データ量が増えることによって、処理がタイムアウトしてしまうことや、バックアップに必要なメモリ領域・データ領域が確保できなくなるという問題がある。そこをちゃんとハンドリングしておく必要があるということだ。
またスライドにもあるように、データが小さいとリストア試験も案外簡単にそして短時間に終わる。ただデータ量が膨大だと「データの転送」に時間がかかる。復旧時間にダイレクトに関わってくるところである。
昔、毎日バックアップのリストア試験をしているサービスがあるという話を聞いたことがあるが、そこまでできるのが理想だろうなと思う。
終わりに
みんな若いのにすごいなぁ。 いつか発表する側に回れるかなぁ。
映画「キングスマン」
いまさらながら鑑賞。 スパイ映画という前提知識だけで見始めた。
結果、おもしろかったが、スパイ映画要素は30%くらいで、あとはコメディだ。
ガチのスパイ映画だと、鑑賞しながら、「それって本当に実現可能なのだろうか?」と頭の中で検証を始めてしまうのだが、この映画ではしなくていい。 そもそもそういう映画ではない。トンデモだらけなので、そこで引っかかっていたら前に進まない。コメディなのだ。
そして見終わったあと、原作者が「キック・アス」と同じで、監督も同じということを知った。
そりゃ面白いわけだ。
続編があるという噂もある。
楽しみだ。
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MacBook Pro(Late 2016) の自宅用電源としてAnker PowerPort+ 5を買った
MacBook Pro(Late 2016) 13 inch (Touch Bar なし)をオフィスと自宅で使う場合、厄介なのが電源である。 持ち歩けばいいというだけかもしれないがいちいちコンセントにつなぐのもめんどくさい(Appleの純正電源はなかなかコンセントからぬけない) かばんに出し入れするのもめんどうだ。
とはいうものの、Appleの純正品は高い。 本家のサイトをみると、 13 inch 用の61Wのものが 7,400円もする。 これにUSB-C のケーブルを買い足す必要がある。
さて、サードパーティ製で安くていいものはないかと探してみた。 案外、同じ 61W の USB-C 対応の電源はない。
とはいえ、充電できればいいという観点でみると見つかったのがこちら。
[asin:B01G6NI7JA:detail]
USB-Cケーブルは同じAnkerのこちらを購入した。MBPに同梱されていたUSB-Cケーブルは2mだがオフィスでは、電源からマシンまでそんなに距離はないので0.9mにした。
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4,000 + 1,600の5,600円なので純正に比べるとコスト的にも抑えることができるし、USB-Aの充電もできるので、出張先に持っていくと重宝しそうだ。
実際に、MBPにつないで充電してみたが、十分に急速充電できている。 これは、いい買い物だ。
何本か映画を観た
8/25 のマッドマックス2が最後の記録か。
その後観たのは、「白ゆき姫殺人事件」だったかな。 原作は去年読んだ。
ほぼ原作通り。それがよかった。めちゃくちゃきれいな菜々緒と地味な井上真央そしてアホな綾野剛と、キャストもよかった。 結末もほぼ原作通りだったと思うが「あんな終わり方」だったのかどうかは記憶が怪しい。
でもよくできてた。
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ネットでの評判がとても気になったので普通のゴジラシリーズもちゃんと観てないのに、「シン・ゴジラ」を観に行った。
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これはよかった。どのくらいよかったかというと、2回目も映画館で観てしまうくらい。3回目も行こうかと思ったが結局行ってないけど。そのかわりDVDは買う。
完成度は高いけど、「ちょっと気になる点」を散りばめてるところがイヤらしいというか上手いところ。1度みても「気になって」しまう。 DVD は買うと書いたけど、スペシャル特典DISC付きは高いんだよなぁ。
その後、ボーンシリーズの集大成である「ジェイソン・ボーン」が上映されるということなので、復習ということでシリーズをすべてみた(ボーン・レガシー除く)
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うん。素晴らしい。緊張感が抜群。 そして見に行ったのが、これ。確か奥さんが4DXを体験したいということで、エキスポシティに見に行った。
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これはだめだった。前の3作を超えるだろうと期待しすぎたのかもしれない。 ストーリーがすっかりパターン化してしまったのがよくない。最後はカーチェイスシーンで終わり!みたいな。
統計に関するいろんな入門書を読んだ
ブログに最後に記録したのが「徳丸浩のWebセキュリティ教室」だったが、その後も何冊か読んでいる。 一言ずつ感想。
機械学習の勉強を始めたので、迷惑メールフィルタでよくきくベイズを理解しようとこの本を手に取った。 うーん。正直よくわからなかった。 この本を読んだのは半年くらい前だと思うので今ならそれなりに理解できるかもしれない。
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機械学習を学ぶには統計の知識が必要になるということだが、そもそも数学もできないし統計学の知識もゼロなので入門チックなものから手を付けることにした。 とてもわかりやすい。アンケートをどう分析するかの例は実践的で非常によかった。
統計学に頼らないデータ分析「超」入門 ポイントは「データの見方」と「目的・仮説思考」にあり! (サイエンス・アイ新書)
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これは世の中のしくみの中にどう機械学習が取り入れられているかをうまく説明してくれている。 Amazonのリコメンデーションには「協調フィルタリング」が使われているとか。有意差を判定する検定の例もあるがマニアックすぎてついていけなかった。
データサイエンス超入門 ビジネスで役立つ「統計学」の本当の活かし方
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ギャンブル、じゃんけん、あみだくじなど卑近な例を用いて統計学を説明している。本当に入門書な感じだけど僕にはちょうどよかった。
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他にも何冊か読んでると思うが思い出せず。
ICカード対応のiPhoneケースを発注した
今、iPhoneSE のケースはこれを使っている。iPhone5S の時代から同じものを使っている。 その前は iPhone4 を持っていたがその時のケースも同じ Speck 製の IC カード対応のこのタイプのケースだ。
ケース自体がごつい。iphone は薄くなっていくが、こんなにケースがごつくては意味が無いじゃないかと思うが、このケースがいいのだ。ICカード(私の場合はPiTaPa)を入れておけるし、何より取り出しやすいだ。実は、Amazon で IC カードを入れられるタイプのケースを探し購入したが全くダメだった。カードは入るがなかなか取り出せないのだ。
その点、Speck 製のケースは取り出しやすい。最高。 しかし iPhone5S 時代から使ってるというのもあってか、ゴム部分がヘタってきてしまった。買い替えどきだ。 はっきり言って全く同じヤツでいい。しかし iPhone6 のケースならあるのに、iPhone5 のケースがなかなかない。
Speck 本家サイトから購入のも一つの選択肢だ。本家だと40ドル弱。 Amazon.com でも買うことはできる。赤色で妥協したら20ドルを切る。
いろいろ探していると、似たような製品を見つけた。しかも安い。15ドルだ。
Amazon.co.jp で同製品を探してもやはりiphone5のケースがない。
しょうがないので、Amazon.com でポチった。国をまたぐので送料はかかるが約20ドル。まあ最悪モノが悪くてもあきらめが付く値段だ。 届くのは月末。
楽しみ。
追記
届いた。27日着予定が17日に届いた。Amazon.com でも1週間もかからずに届くとは驚き。 開封はまだ。
本「徳丸浩のWebセキュリティ教室」(徳丸浩)
1日でさらっと読めます。 開発マネージャや発注側担当者向け。
徳丸本(「体系的に学ぶ安全なWebアプリケーションの作り方」)は開発者向けだったし、今となってはちょっと古くなってしまったので知識の整理と情報のアップデートにちょうどよかった。
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