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転職先がどうやらKubernetesで構成管理してる会社で俺もその管理に関わる立場になるっぽいのよね
で、正式入社までの間にAWSのEKSにKubernetesで構築したWebアプリをデプロイして軽くロードバランサ設定とかそういうの実際に触ってデプロイしながら勉強したいと思うんだけど、
ただそもそも大規模システム向けなサービスだしこれ金額面とか大丈夫かなって心配してる
想定はnuxtサーバ+バックエンドサーバ+DBサーバで適当なアプリ作ってバックエンドサーバ辺りを分散構成とかにしようかなと思ってる
実際の運用目的じゃないから使わないときはすぐ消すしそんな超スペックみたいな構成じゃないと思うけど、個人のポケットマネー(できれば1万円以内とか)とかでも行えるものかね？
2014年の出来事だが、自殺の方法に関するロシア語の文章がGithub上にアップロードされたことにより、ロシアの規制当局が、ロシアからGithubへのアクセスをブロックする命令を出した。
https://ascii.jp/elem/000/000/959/959163/
https://jp.techcrunch.com/2014/12/04/20141203github-russia/
これは経済的損失が大きいと考えられる。
その文章のリンクは（内容的に不適切なので）ここには貼らないが、上の記事の中にリンクがあるので、気になる人は自己責任で翻訳してほしい。
私は機械翻訳したが、正直なぜこの文章がロシアにとってNGなのかわからない。恐らくロシア国民には分かる皮肉が入っているのだろうと思う。
この文章を他のサービスに貼り、ロシア当局がブロック命令を出すことで、制裁につながらないだろうか。
AWSにほぼ0円でデプロイするスクリプトを作ろうかと思ったが、そもそもロシアはAWS使えないようだった。
この業界が息苦しいなと感じているものの、この業界に居続けている
トレンドを追うと、高速化や効率化みたいな内容しか出てこない。
自動デプロイだの、描画速度の向上だの、テスト自動化だの、新しいAWSのサービスだの…
一からサービスは作れるし、外部サービスの連携はAPIを見ればプレーンで書ける。
VPSみたいにサーバー用してもらえれば、プレーンで運用も出来る。
でも、プレーンで描くと「車輪の再発明」だの「再利用出来ない」って言われる（幻聴かもしれんが…）
いかにシェア率が高いメジャーなライブラリや方法を使って開発する事ばかり
フロント周りもそう
この世界に入った時は、色々華々しい事ができるって思っていた
実際は、開発環境やらモダンな開発手法やらごった煮なお作法を勉強しないと「トレンドを追え」と鼻で笑われる
フレームワークやらECMAScriptを使わず、プレーンで描いたら白い目で見られる。
そこまで使いこなせて初めて新しい技術を触る権利がある位面倒くさい
追ったら追ったで、「これ今すぐ使う必要なくね？」ってなって勉強の意義を見出せなくなる
今の自分が、コピペで開発で満足していた過去の自分を見たら、自分を説教してくれた先輩のように説教をするだろう
「ブログを鵜呑みにするな、ドキュメントを見ろ」「コードはコピペすんな、書け」「闇雲に手を加えんな、ログを読め」ってね。
ただ、あの頃みたいに、とりあえず作ってブラッシュアップして行こうっていう気持ちが今もあればまた違ったのかもしれない
プログラムは所詮道具なのに、道具の手入ればかり勉強している気がして何か窮屈だなって思う
だけど、その思考で数年やって来たからこの思考から抜け出せない。
プログラムでモノを作るってもっと自由で良かったはずなんだがな…
--
この本は5章まであるが、4章と5章はハンズオンであるため、文字としてまとめるのは1から3章に留める。
1章
【コンテナとは】
他のプロセスとは隔離された状態でOS上にソフトウェアを実行する技術
コンテナにはアプリの稼働に必要となるランタイムやライブラリを1つのパッケージとして全て含めることができる。そうすることでアプリの依存関係をすべてコンテナ内で完結できる。
全ての依存関係がコンテナ内で完結するため、オンプレでもクラウドでも起動する。
ステージング環境でテスト済みのコンテナイメージをプロダクション環境向けに再利用することで、ライブラリ差異による環境ごとのテストに必要な工数を削減できる。
サーバー仮想化では、仮想マシンレベルでリソースを分離し、ゲストOS上でアプリが起動する。つまり、アプリだけでなく、ゲストOSを動かすためのコンピューティングリソースが必要。
一方コンテナは、プロセスレベルで分離されてアプリが稼働する。OSから見ると単に１つのプロセスが稼働している扱いになる。
【Dockerとは】
アプリをコンテナイメージとしてビルドしたり、イメージの取得や保存、コンテナの起動をシンプルに行える。
イメージ(アプリケーションと依存関係がパッケージングされる。アプリ、ライブラリ、OS)
レジストリに保存
【Dockerfileとは】
このファイルにコマンドを記述することで、アプリに必要なライブラリをインストールしたり、コンテナ上に環境変数を指定したりする。
1章まとめ、感想
コンテナの登場により、本番・開発環境ごとに1からサーバーを立ててコマンドや設定ファイルを正確に行い、環境差異によるエラーをつぶしていき...というこれまでの数々の労力を減らすことができるようになった。
2章
ECSとEKSがある。
オーケストレーションサービスであり、コンテナの実行環境ではない。
ECSの月間稼働率は99.99%であることがSLA として保証。
デプロイするコンテナイメージ、タスクとコンテナに割り当てるリソースやIAMロール、Cloud Watch Logsの出力先などを指定する。
指定した数だけタスクを維持するスケジューラーで、オーケストレータのコア機能にあたる要素。サービス作成時は起動するタスクの数や関連づけるロードバランサーやタスクを実行するネットワークを指定。
2種類ありECSとFargateがある。 Fargateに絞って書く
Fargateとは
コンテナ向けであるためEC2のように単体では使用できず、ECSかEKSで利用する
サーバーのスケーリング、パッチ適用、保護、管理にまつわる運用上のオーバーヘッドが発生しない。これにより、アプリ開発に専念できるようになる
・コンテナごとにENIがアタッチされるため、コンテナごとにIPが振られるため起動に若干時間がかかる
ECR
・App Runner
利用者がコードをアップロードするだけでコードを実行できるサービス。AWS側で基盤となるコンピューティングリソースを構築してくれるフルマネージドサービス。
App Runner
2021年5月にGA(一般公開)となったサービス。プロダクションレベルでスケール可能なwebアプリを素早く展開するためのマネージドサービス。Githubと連携してソースコードをApp Runnerでビルドとデプロイができるだけでなく、ECRのビルド済みコンテナイメージも即座にデプロイできる。
ECSとFargateの場合、ネットワークやロードバランシング、CI/CDの設定などインフラレイヤに関わる必要があり、ある程度のインフラ知識は必要になる。App Runnerはそれらインフラ周りをすべてひっくるめてブラックボックス化し、マネージドにしていることが特徴である。
ECS Fargateを利用した場合のコスト、拡張性、信頼性、エンジニアリング観点
【コスト】
EC2より料金は割高。ただし、年々料金は下がってきている。
【拡張性】
デプロイの速度 遅め
理由1 コンテナごとにENIが割り当てられるため。ENIの生成に時間がかかる
理由2. イメージキャッシュができないため。コンテナ起動時にコンテナイメージを取得する必要がある。
タスクに割り当てられるエフェメラルストレージは200GB。容量は拡張不可。ただし永続ストレージの容量が必要な場合はEFSボリュームを使う手もある。
割り当て可能リソースは4vCPUと30GB。機械学習に用いるノードのような大容量メモリを要求するホストとしては不向き
【信頼性】
Fargateへのsshログインは不可。Fargate上で起動するコンテナにsshdを立ててsshログインする方法もあるが、セキュアなコンテナ環境にsshの口を開けるのはリスキーである。他にSSMのセッションマネージャーを用いてログインする方法もあるが、データプレーンがEC2の時に比べると手間がかかる。
しかし、2021年3月にAmazon ECS Execが発表され、コンテナに対して対話型のシェルや1つのコマンドが実行可能となった。
Fargateの登場からしばらく経過し、有識者や経験者は増え、確保しやすい。
多数のユーザーに使ってもらう
CI/CDパイプラインを形成し、アプリリリースに対するアジリティを高める
各レイヤで適切なセキュリティ対策（不正アクセス対策、認証データの適切な管理、ログ保存、踏み台経由の内部アクセス）を施したい
2章まとめ、感想
AWSが提供するコンテナサービスにはいくつかあり、なかでもFargateというフルマネージドなデータプレーンがよく使われている。ホスト管理が不要でインフラ関連の工数を削減できる一方、EC2より料金が高く、起動に若干時間がかかるのが難点である。
3章
この章では運用設計、ロギング設計、セキュリティ設計、信頼性設計、パフォーマンス設計、コスト最適化設計について述べている。
Fargate利用時のシステム状態を把握するためのモニタリングやオブザーバビリティに関する設計、不具合修正やデプロイリスク軽減のためのCI/CD設計が必要である。
モニタリングとは
システム内で定めた状態を確認し続けることであり、その目的はシステムの可用性を維持するために問題発生に気づくこと
オブザーバビリティとは
オブザーバビリティの獲得によって、原因特定や対策の検討が迅速に行えるようになる
・cloud watch logs
・Firelens
AWS以外のサービスやAWS外のSaaSと連携することも可能
Firehoseを経由してS3やRed shift やOpenSearch Serviceにログを転送できる
fluent bitを利用する場合、AWSが公式に提供しているコンテナイメージを使用できる
- ソフトウェアやライブラリの脆弱性は日々更新されており、作ってから時間が経ったイメージは脆弱性を含んでいる危険がある。
- 方法
脆弱性の有無はECRによる脆弱性スキャン、OSSのtrivyによる脆弱性スキャン
継続的かつ自動的にコンテナイメージをスキャンする必要があるため、CI/CDに組み込む必要がある。しかし頻繁にリリースが行われないアプリの場合、CICDパイプラインが実行されず、同時にスキャンもなされないということになるため、定期的に行うスキャンも必要になる。
cloud watch Eventsから定期的にLambdaを実行してECRスキャンを行わせる（スキャン自体は1日1回のみ可能）
Fargateの場合、サービス内部のスケジューラが自動でマルチAZ構成を取るため、こちらで何かする必要はない。
・障害時切り離しと復旧
ECSはcloud watchと組み合わせることでタスク障害やアプリのエラーを検知できるうえに、用意されてるメトリクスをcloud watchアラームと結びつけて通知を自動化できる
ALBと結びつけることで、障害が発生したタスクを自動で切り離す
AWS内部のハードウェア障害や、セキュリティ脆弱性があるプラットフォームだと判断された場合、ECSは新しいタスクに置き換えようとするその状態のこと。
Fargateの場合、アプリはSIGTERM発行に対して適切に対処できる設定にしておかなくてはならない。そうしておかないとSIGKILLで強制終了されてしまう。データ不整合などが生じて危険。
ALBのリスナールールを変更し、コンテンツよりもSorryページの優先度を上げることで対処可能
自動でクォータは引き上がらない
cloud watch メトリクスなどで監視する必要がある。
パフォーマンス設計で求められることは、ビジネスで求められるシステムの需要を満たしつつも、技術領域の進歩や環境の変化に対応可能なアーキテクチャを目指すこと
利用者数やワークロードの特性を見極めつつ、性能目標から必要なリソース量を仮決めする
FargateはAutoscalingの利用が可能で、ステップスケーリングポリシーとターゲット追跡スケーリングポリシーがある。どちらのポリシー戦略をとるかを事前に決める
既存のワークロードを模倣したベンチマークや負荷テストを実施してパフォーマンス要件を満たすかどうかを確認する
・スケールアウト
サーバーの台数を増やすことでシステム全体のコンピューティングリソースを増やそうとする概念。可用性と耐障害性が上がる。既存のタスクを停止する必要は原則ない。
スケールアウト時の注意
・Fargate上のECSタスク数の上限はデフォルトでリージョンあたり1000までであること。
ECSタスクごとにENIが割り当てられ、タスク数が増えるごとにサブネット内の割当可能なIPアドレスが消費されていく
Application Autoscaling
Cloud Watchアラームで定めたメトリクスの閾値に従ってスケールアウトやスケールインを行う
CPU使用率が60~80%ならECSタスク数を10%増加し、80%以上なら30%増加する、という任意のステップに従ってタスク数を増減させる
指定したメトリクスのターゲット値を維持するようなにスケールアウトやスケールインを制御する方針
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この本は5章まであるが、4章と5章はハンズオンであるため、文字としてまとめるのは1から3章に留める。
1章
【コンテナとは】
他のプロセスとは隔離された状態でOS上にソフトウェアを実行する技術
コンテナにはアプリの稼働に必要となるランタイムやライブラリを1つのパッケージとして全て含めることができる。そうすることでアプリの依存関係をすべてコンテナ内で完結できる。
全ての依存関係がコンテナ内で完結するため、オンプレでもクラウドでも起動する。
ステージング環境でテスト済みのコンテナイメージをプロダクション環境向けに再利用することで、ライブラリ差異による環境ごとのテストに必要な工数を削減できる。
サーバー仮想化では、仮想マシンレベルでリソースを分離し、ゲストOS上でアプリが起動する。つまり、アプリだけでなく、ゲストOSを動かすためのコンピューティングリソースが必要。
一方コンテナは、プロセスレベルで分離されてアプリが稼働する。OSから見ると単に１つのプロセスが稼働している扱いになる。
【Dockerとは】
アプリをコンテナイメージとしてビルドしたり、イメージの取得や保存、コンテナの起動をシンプルに行える。
イメージ(アプリケーションと依存関係がパッケージングされる。アプリ、ライブラリ、OS)
レジストリに保存
【Dockerfileとは】
このファイルにコマンドを記述することで、アプリに必要なライブラリをインストールしたり、コンテナ上に環境変数を指定したりする。
1章まとめ、感想
コンテナの登場により、本番・開発環境ごとに1からサーバーを立ててコマンドや設定ファイルを正確に行い、環境差異によるエラーをつぶしていき...というこれまでの数々の労力を減らすことができるようになった。
2章
ECSとEKSがある。
オーケストレーションサービスであり、コンテナの実行環境ではない。
ECSの月間稼働率は99.99%であることがSLA として保証。
デプロイするコンテナイメージ、タスクとコンテナに割り当てるリソースやIAMロール、Cloud Watch Logsの出力先などを指定する。
指定した数だけタスクを維持するスケジューラーで、オーケストレータのコア機能にあたる要素。サービス作成時は起動するタスクの数や関連づけるロードバランサーやタスクを実行するネットワークを指定。
2種類ありECSとFargateがある。 Fargateに絞って書く
Fargateとは
コンテナ向けであるためEC2のように単体では使用できず、ECSかEKSで利用する
サーバーのスケーリング、パッチ適用、保護、管理にまつわる運用上のオーバーヘッドが発生しない。これにより、アプリ開発に専念できるようになる
・コンテナごとにENIがアタッチされるため、コンテナごとにIPが振られるため起動に若干時間がかかる
ECR
・App Runner
利用者がコードをアップロードするだけでコードを実行できるサービス。AWS側で基盤となるコンピューティングリソースを構築してくれるフルマネージドサービス。
App Runner
2021年5月にGA(一般公開)となったサービス。プロダクションレベルでスケール可能なwebアプリを素早く展開するためのマネージドサービス。Githubと連携してソースコードをApp Runnerでビルドとデプロイができるだけでなく、ECRのビルド済みコンテナイメージも即座にデプロイできる。
ECSとFargateの場合、ネットワークやロードバランシング、CI/CDの設定などインフラレイヤに関わる必要があり、ある程度のインフラ知識は必要になる。App Runnerはそれらインフラ周りをすべてひっくるめてブラックボックス化し、マネージドにしていることが特徴である。
ECS Fargateを利用した場合のコスト、拡張性、信頼性、エンジニアリング観点
【コスト】
EC2より料金は割高。ただし、年々料金は下がってきている。
【拡張性】
デプロイの速度 遅め
理由1 コンテナごとにENIが割り当てられるため。ENIの生成に時間がかかる
理由2. イメージキャッシュができないため。コンテナ起動時にコンテナイメージを取得する必要がある。
タスクに割り当てられるエフェメラルストレージは200GB。容量は拡張不可。ただし永続ストレージの容量が必要な場合はEFSボリュームを使う手もある。
割り当て可能リソースは4vCPUと30GB。機械学習に用いるノードのような大容量メモリを要求するホストとしては不向き
【信頼性】
Fargateへのsshログインは不可。Fargate上で起動するコンテナにsshdを立ててsshログインする方法もあるが、セキュアなコンテナ環境にsshの口を開けるのはリスキーである。他にSSMのセッションマネージャーを用いてログインする方法もあるが、データプレーンがEC2の時に比べると手間がかかる。
しかし、2021年3月にAmazon ECS Execが発表され、コンテナに対して対話型のシェルや1つのコマンドが実行可能となった。
Fargateの登場からしばらく経過し、有識者や経験者は増え、確保しやすい。
多数のユーザーに使ってもらう
CI/CDパイプラインを形成し、アプリリリースに対するアジリティを高める
各レイヤで適切なセキュリティ対策（不正アクセス対策、認証データの適切な管理、ログ保存、踏み台経由の内部アクセス）を施したい
2章まとめ、感想
AWSが提供するコンテナサービスにはいくつかあり、なかでもFargateというフルマネージドなデータプレーンがよく使われている。ホスト管理が不要でインフラ関連の工数を削減できる一方、EC2より料金が高く、起動に若干時間がかかるのが難点である。
3章
この章では運用設計、ロギング設計、セキュリティ設計、信頼性設計、パフォーマンス設計、コスト最適化設計について述べている。
Fargate利用時のシステム状態を把握するためのモニタリングやオブザーバビリティに関する設計、不具合修正やデプロイリスク軽減のためのCI/CD設計が必要である。
モニタリングとは
システム内で定めた状態を確認し続けることであり、その目的はシステムの可用性を維持するために問題発生に気づくこと
オブザーバビリティとは
オブザーバビリティの獲得によって、原因特定や対策の検討が迅速に行えるようになる
・cloud watch logs
・Firelens
AWS以外のサービスやAWS外のSaaSと連携することも可能
Firehoseを経由してS3やRed shift やOpenSearch Serviceにログを転送できる
fluent bitを利用する場合、AWSが公式に提供しているコンテナイメージを使用できる
- ソフトウェアやライブラリの脆弱性は日々更新されており、作ってから時間が経ったイメージは脆弱性を含んでいる危険がある。
- 方法
脆弱性の有無はECRによる脆弱性スキャン、OSSのtrivyによる脆弱性スキャン
継続的かつ自動的にコンテナイメージをスキャンする必要があるため、CI/CDに組み込む必要がある。しかし頻繁にリリースが行われないアプリの場合、CICDパイプラインが実行されず、同時にスキャンもなされないということになるため、定期的に行うスキャンも必要になる。
cloud watch Eventsから定期的にLambdaを実行してECRスキャンを行わせる（スキャン自体は1日1回のみ可能）
Fargateの場合、サービス内部のスケジューラが自動でマルチAZ構成を取るため、こちらで何かする必要はない。
・障害時切り離しと復旧
ECSはcloud watchと組み合わせることでタスク障害やアプリのエラーを検知できるうえに、用意されてるメトリクスをcloud watchアラームと結びつけて通知を自動化できる
ALBと結びつけることで、障害が発生したタスクを自動で切り離す
AWS内部のハードウェア障害や、セキュリティ脆弱性があるプラットフォームだと判断された場合、ECSは新しいタスクに置き換えようとするその状態のこと。
Fargateの場合、アプリはSIGTERM発行に対して適切に対処できる設定にしておかなくてはならない。そうしておかないとSIGKILLで強制終了されてしまう。データ不整合などが生じて危険。
ALBのリスナールールを変更し、コンテンツよりもSorryページの優先度を上げることで対処可能
自動でクォータは引き上がらない
cloud watch メトリクスなどで監視する必要がある。
パフォーマンス設計で求められることは、ビジネスで求められるシステムの需要を満たしつつも、技術領域の進歩や環境の変化に対応可能なアーキテクチャを目指すこと
利用者数やワークロードの特性を見極めつつ、性能目標から必要なリソース量を仮決めする
FargateはAutoscalingの利用が可能で、ステップスケーリングポリシーとターゲット追跡スケーリングポリシーがある。どちらのポリシー戦略をとるかを事前に決める
既存のワークロードを模倣したベンチマークや負荷テストを実施してパフォーマンス要件を満たすかどうかを確認する
・スケールアウト
サーバーの台数を増やすことでシステム全体のコンピューティングリソースを増やそうとする概念。可用性と耐障害性が上がる。既存のタスクを停止する必要は原則ない。
スケールアウト時の注意
・Fargate上のECSタスク数の上限はデフォルトでリージョンあたり1000までであること。
ECSタスクごとにENIが割り当てられ、タスク数が増えるごとにサブネット内の割当可能なIPアドレスが消費されていく
Application Autoscaling
Cloud Watchアラームで定めたメトリクスの閾値に従ってスケールアウトやスケールインを行う
CPU使用率が60~80%ならECSタスク数を10%増加し、80%以上なら30%増加する、という任意のステップに従ってタスク数を増減させる
指定したメトリクスのターゲット値を維持するようなにスケールアウトやスケールインを制御する方針
当初はWeb制作でJavaのパッケージソフトを動かせるようにということだったが、その後、そのパッケージで扱えない内容をPHPで開発することになった。
しかし、そのパッケージはPHPとの共存を前提にしておらず、ライブラリの競合でなかなか動かせなかった。
それほど有名ではないパッケージソフトで資料も少なく、社内に聞いてもあまり回答してもらえなかった。
頑張って動かしたと思ったが、デプロイ時にうまく動かず、障害が発生してしまった。
プログラマ経験初期の頃で自分の経験が不足していたことも大きいが、早めにできないと言って声を上げるべきだった。
全体的にプロジェクトマネジメントが機能しておらず、ただスケジュールを急かされる中で間に合わせようとして失敗した。
上司に相談したかったが、打ち合わせ等でいないことが多かった。その後、すぐに上司は転職してしまった。転職活動もあって、いないことが多かったのかもしれない。
具体的にどの分野が、とかどのレベルまで、というのはなかなか伝えにくいんだけど
「そんなことしたら将来的に破綻するでしょ？」
っていう指摘をすることが増えている
例えば接続が切れたときに再接続する処理を無限ループの中に普通に書いてたりして
スリープを入れてるならまだマシで中にはスリープとか待機せずに接続処理が始まるようなコードがある
当たり前だけどそんなものが巷に出回ると繋がらなくなったら輻輳しまくるので絶対にやめろと言うけど
テストの時は普通に再接続できちゃうからパスしてデプロイされてるのも結構あると思う
「それって異常のときに困るよね？」
っていうところまで思慮が足りてない
IT系なんだけど、やたら横文字というか社内用語多い気がする。
いまの会社15年位在籍してるんだけど入社当初聞き慣れず、むしろ嫌悪感すらあった言葉を今、普通に使ってる。
コミット、アジェンダ、コンセンサス、アグリー、ファシリ、プライオリティ、アウトプット、
コンテキスト、プロコン、シェア、ドライバ、ハンドリング、リソース、オーサライズ、フィックス、
アサイン、ジョイン、エビデンス、リスケ、スクラッチ、デプロイ、ペンディング、アペンディクス、
オーナー、レイヤー、ロンチ、スキーム、ネゴ、アドホック、ショット、フィードバック、メンバー、etc
呪文かよ。
染まっちまったな、俺も。比較的ホワイトなので辞める決心が起きない。
でも、毎晩このままでいいのか、って自問自答。
そこんとこ詳しく。メタップスとか？
Waf なんて書くな！ WAF とかけ！
うっせーな。クラウドベンダーの独自 API なんか使いたくねーんだよ。オラクルじゃあるまいし。
まぁ、それは認める。でもさ、select や create とかのDML/DDL は CRUD と同じだけと、DCL なんて権限を発行できるりょういきにトーシロを突っ込むわけにいかないだろ。何も考えずに GRANT TO なんてプロダクション環境で発行されて日には、権限消失されたら永遠にデータにアクセスできなくなるかもよ？
そりゃそうだけど、フロントエンドは移り変わりが激しいじゃないですか。ほんの数年前までは Flash と DoJa のアプリを作ることがフロントエンド開発者でしたよ？一方データベースや OS の方は、ここ三十年ぐらい Unix と RDB が鉄板だった書ないすか。低レイヤだっていうけど、IoT なんかで C言語開発者はバリバリっすよ。例えば、クラウドフレアなんか CDN の再発明をしてますけど、サーバーラックを見る限りだと差がついているのは低レイヤの根本技術の改善であって、私はそこにプロフェッショナル性を見出しますがね。
わかっていないのはテメーの方だ。今日オーバーフロー問題を抱えている C/C++ でサーバーの開発をしようとするのが危険なのは承知しろよ。パフォーマンスを必要とするなら Rust、または GC があるけど Go言語を使って実装すべきだろ。高学歴なのは結構だけどは、現実は見えてないのか？いい加減にしろ。
そうだね～。卓越したインフラエンジニアがすぐに手に入るなら、問題ないだろうけどさ、ベンチャーや硬直化した雇用形態の我が国で有能なインフラエンジニアをすぐに採用できるかよ。何年前の知識で戦っているの？時代は DevOps なんですよ。必要とあらば、すぐ学んで、応用して、デプロイできるのに「インフラエンジニアを採用から始める」なんて、ヨーロッパが衰退する理由もよくわかるよ。プププ。
誰が Next で SSR なんてするか！あれは SEO が必要な場合に限る。そもそも SSR なんて危険だからまともなエンジニアだったらしないだろ。問題になってないだけで、本当のブラウザとクローラが見える内容が違うなんてスパム認定されてもおかしくないんだ。クローラにインデックスされるページで SPA をやろうとするやつはセンスないで。
すいませんでした。本当にすいません。
ん？ AWS SQS だとパフォーマンスに問題があることしたいから Kafka を使いたいのよ。確かに Zookeeper のことは詳しくないよ。だけど、AWS MSK 使うんで。PaaS というもんがあるので、だめなん？ログ収集は GKE みたいに ログに出したら Fluentd で収集してくれる時代になんでグチグチ言われないといけないの？
ハア？インメモリのデータベースに信頼するほどヤワじゃないから。Redis なんて飛んでなんぼ。だから Kafka のようなストレージに保存されるメッセージキューを利用したいの。
これないと、CI の責務が大きくなるじゃん。ほんでもって、ArgoCD なんて Kubernetes で展開したら運用までしないといけないじゃん。メンドクサ。
いや、J1ビザをとってアメリカに留学したことあるよ。あと、「世界でもっとも強力な9のアルゴリズム」「CleanCoder」「戦うプログラマー」 の本に書いてあるじゃん。馬鹿にしてるのか？
＝＝＝＝＝
東大卒のヨーロッパでエンジニアやっている人から解説しよう。（ちなみに医学部は防衛医大に補欠合格していた）
エンジニアになるより医者やっていたほうが（国内で頑張る分には）絶対いいと思う
ちなみに医学部にいった友人の何人がむしろテック系に流れてきているという事情がある。
おそらく、増田はたしかに昔からプログラミングをやっていたと思う。頭もいいんだろう。厨ニが溢れていて気持ちが悪い。
エンジニアも厨ニ病でマウント取っていいていい時代でもないです。明らかにマウント取りたくてウズウズしすぎて、大した知識がないのに、
表面的な知識を羅列しているところがあったので突っ込んでいく。
ー＞そんなことない。フロントも色々やらないといけないが、バックエンドに比べて経験年数がひくい人も流れ込んできているので、バックエンドの人に比べて
できる領域が狭いので給与が低い、またおそらくDCL、DML、DDLといった用語を知っていることをひけらかしたかったのかもしれないが、全くどうでもいいです。
＝＞全部できようとして、破綻しているのでブーメランですよ。あなたの想定している、こんなフルスタックは成り立たない。
現場に放り込まれても１０年ぐらいかかる。というより、フロントからバックから低レイヤから、モバイルまでやることはもはや現実的ではない。
＝＞QUICとかマイナーなプロトコルを話すよりはちょっと変化球のあるプロトコルでいけばWebsocketぐらに抑えておきましょう。低レイヤーの話はわたしもわかりませんが、C言語ができないのに「おそらく QUIC か MQTT 」とか分かってない英単語４文字を羅列するのは厨ニ病すぎます。
=>自分はcloudfrontやWafを触ったことがありますが、かなりのインフラエンジニアにならないかぎり、ここ触りません。cdnは影響範囲が大きいし設定に時間が掛かったりします。片手間でできません。インフラエンジニアに触らせます。異常検知、アラートといったものは、実は結構時間がかかるので、強いかどうかではなく責務の分割からインフラに任せます。知らないことは知らないって書きましょう
本当に医学生ならここ数年の技術についてこの指摘ができる程詳しいわけないし少なくとも10年位は業界にいないとこういう感覚は身に付かない。 」
＝＞こんなにあれこれ、やっている時間はないでしょう。趣味のサイト製作でやるにしても絶対できてない。kubernetesを使っただけで時間切れになる。Kafkaを触ったとかいているが、Kafkaはサーバで使ったのかな？どういう利用シーンかというと膨大なログの収集等で使うのだが（ただのNoSQLではない）、Zookkeeperで調停させて、topic数とか調整するんだけど、わかってます？ElasticSearchだけ書いてたらまぁあるかなと思うけど。Redisもちゃんと使えてる？pub/subとか分かってないと思う（普通に理解する必要があんまない）
それでkotlinなんて触ってる時間なんて絶対にないし、Rustを更に付け焼き刃に付け焼き刃している時間なんてぜええええたいにない。やることが絞り込めてない。無意味にマウント取りたいだけ。なんとなく書いているcode deployなんて、それだけで使いこなすのが大変なれべる。
ci/cdのうちciだけかたっているならわかるがcdとなるとかなり時間がかかる
＝＞MyISAM をInnoDBに切り替えるなんてことしているところは無い。万にひとつあったとしても、大事で、それだけで数ヶ月のものなので、この付け焼き刃の知識の人が触る機会はない。
＝＞ES2015以降の差分は微々たるもので、どうでもいいです。ES2018ぐらいの現実的な数字にしてたらばれなかったのにね。
Next でSSRまで踏み込むと結構、フロントのことをキャッチアップするだけでかなり厳しいと思いますが、できているのかな？
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ー＞アメリカの事情は知らないはずなので知らないことは書かないようにしましょう。
ー＞ヨーロッパでは白人様はHRとかマーケやってます。移民にたよってます。ロシア、ウクライナ、インド、パキスタンなど
なぜ、ヨーロッパ人が避けるかといと「やる気がないから」です。以上
