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はてなキーワード: lambdaとは
一応年収1100万のソフトウェアエンジニア（もちろん国内、ただしアラフォー）なのでアドバイスじゃないがどんな感じか説明。
やってることはバックエンド全般。最近はインフラも管理画面も大体バックエンド屋さんのお仕事なので、
要はフロントエンド以外というのが正しいかな？極めてざっくりいうとアミューズメント関係のイベント基盤を
AWS上で構築・運用するお仕事。アプリはBFFはnodeのアプリ、動画とかバッチ系はJavaで書いたアプリをLambdaと
ECS上で運用、ストレージはElastiCacheとDynamoDBを使っていて、基本的にすべての運用はEventBridgeで
Slackに飛んできて自分で保守までやる感じ。これで10人のチームで回している。スマホアプリがフロントに
なるんだけどそっちは別のチームがやっていて多分同じぐらいの年収をもらっていると思う。
わかると思うけど別に全然大したことをやっていない。最新のプロトコルとかよく知らんし、
CSは一応AtCoder青とかいう人材もいるにはいるけどほとんどの人は並ぐらい。
FPGAなんて多分みんな無理なんではないかな。それでもこの年収をもらえるのは単にソシャゲ業界の利益率が
いいからで別に俺がすごいわけではない。AWS知ってる人はわかると思うけど上のスタックって
多分駆け出しエンジニアのちょっと頑張ってる程度の人が練習で作るWebサービスぐらいの技術レベルだと思う。
技術的に一応他よりは高いのかなと思うのはCD/CIかな。アミューズメント業界なので一日10回のリリースとかよくある。
なのでステージング環境でOKならそのままSlackで1スタンプデプロイになっている。
基本的にフロントとの互換性が取れる限りはバックエンドは無停止リリースができる。
残業時間は全社平均して10時間だけど深夜に趣味で新機能の開発とかしてるので実質200時間とかある人もいそう。
俺は一応残業は全部申告してるけど、そもそもゲーム業界は裁量労働制が適用できる業界なので残業代などない。
というわけで業界が好きで、かつ増田ぐらいの知識があるなら1000万は30代になったらいけるんじゃないか。
20代でも500か600万は固いでしょ。ただ業界が好きかどうか/その業界が儲かってるかどうかによるので、
そこだけは妥協せずに選んでくれ。個人的に深夜まで新機能作っててもそんなに疲れないんだけど、
前職のSIerでPMやってたときは定時内ですら苦痛だったわ。客とか上司の顔見るたびに作り笑いしてたけど
転職間際とか引きつってた記憶がある。ちなみに年収270万君が例に出してる会社のひとつなんだが、確かに
入社難易度は高いと思うが（主に学歴フィルターの面で）中にいる人の技術的なスキルは散々が多かったぞ。
飲み会で客とうぇーいする能力だけは高かったが。SIerなんてそんなもんなんで、いくら年収が高いからといって
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健康関連、特にメンタルヘルスケア関連のエントリーが目立った。
LotusScript
Firebase(Cloud Functions、Firestore、Storage、Hosting、PubSub)
React(ReduxやNativeは触ってない)
GCP(Cloud Functions)
ImageJ
AsciiDoc
サービスエンジニアという名の雑用やりながらしばらく独学で勉強した後、転職して社内SEという名の雑用してた
会社に出入りしてたベンダーの職場環境があまりに魅力的だったので雇って下さいと言ったら雇ってもらえて今に至る
今はあえて言うならWeb系のバックエンドという名の雑用をやってる
職場環境は確かに最高なんだけど、そろそろ地頭の悪さが露呈してクビになりそうで震えてる
400万
４月１３日の週から、今週まで東京都のデータ入れて、matplotlibで３D化してみた。
これだと減ってる様子は見て取れないけど、東洋経済のサイトのグラフだと実行再生算数１切ってるんだよね。
下記のコードは好きに使ってくださいな。
---
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.array([-1, -2, -3, -4, -5, -6, -7]) # from Mon to Sun
y = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17]) # From Apr13 to onward
X, Y = np.meshgrid(x, y)
# Number Data of New Infection Patient
Z = np.array([[ 98,161,127,150,204,185,107], # Apr13
[100,123,125,134,166,107,76], # Apr20
[40,112, 47, 46, 164,159, 90], # Apr27
[87, 57, 37, 23, 39, 36, 22], # May4
[15, 28, 10, 30, 9, 14, 5], # May11
[ 10, 5, 5, 11, 3, 2, 14], # May18
[ 8, 10, 11, 15, 22, 14, 5], # May25
[ 13, 34, 12, 28, 20, 26, 14], # Jul1
[ 13, 12, 18, 22, 25, 24, 47], # Jul8
[ 48, 27, 16, 41, 35, 39, 35], # Jul15
[ 29, 31, 55, 48, 54, 57, 60], # Jul22
[ 58, 54, 67,107,124,130,111], # Jul29
[102,106, 75,224,243,206,206], # Jul6
[119,143,165,286,293,290,188], # Jul13
[168,237,238,366,260,295,239], # Jul20
[131,266,250,367,463,472,292], # Jul27
[282,276,260,377,473,482,302]]) # Aug3 : encliding expectations = prev week number + 10
fig = plt.figure(figsize=(10,8))
ax.set_xlabel('Day', fontsize=16)
ax.set_ylabel('Week', fontsize=16)
ax.get_proj = lambda: np.dot(Axes3D.get_proj(ax), np.diag([0.8, 1.2, 1, 1]))
ax.plot_wireframe(X, Y, Z)
ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap=plt.cm.jet, rstride=1, cstride=1, linewidth=0)
plt.show()
[☆☆★]xi
どんだけめんどくせーんだよ ｖｓ デュアルコアにしてくれ の いいやすさと ３２個コア追加して のいいやすさの違い 倍にするだけなんだけどな。
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どんだけめんどくせーんだよ
普通 ハード屋さんっていうは ソフト屋からすると お願いするものでした。
なんていうかね、ロック取ればいいんだよね？[ソフト屋からの第１回答]
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６４Bit対応で メモリが４G 超えていて ３２コアとかで 余裕でスレッドが３２個平行に走っていて、XeonとかはマルチCPUを積んでいて、最近クラスターが流行していて ハードの間でもデータを共有しているよね？（ハード屋１）
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だから、それをハードが支えていて ムーアの法則がね？（ハード屋２）
カーネル空間と、ユーザ空間があってね カーネルが仮想化して違いを隠蔽もできるんだけど ３２コアがあってね（OS屋１）
コアとコアとの間でも通信があって同じダイの中でもコストってあってね（ハード屋２）
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