テクノロジーレーダーVol 31の紹介
こんにちは、エンジニアの博多家です。
こんにちは、エンジニアの三長です。
ゆるテクは、三長と博多家が、ゆるく技術の話をするポッドキャストです。よろしくお願いします。
よろしくお願いします。
はい。ではでは、早速、今日のトピックに行くんですが、
はい。
今回は、つい先日発表された、テクノロジーレーダー、ソートワークスのですね、
お、Vol 31。
はい。それを読んでないので、
二人で眺めながら、お、これは、みたいなやつを話していければいいかなと思っております。
はい。よろしくお願いします。
はい。ということで、そこにリンクが貼ってあるので、開いていただいて、
はい。
Adoptから見ていこうかな、なんか。
そうですね。
プラットフォームにはないのか、Adoptは。
ですね。テクニックとかツール図には割と増えているのかな、この感じだと。
新しいものが生まれてきたりとか、移動されたものが出てきてる感じですね。
そうですね。テクニック見ていくと、一番が1%かなり。これは普通のカナリアとは違うのか。
1%かなり。開いてみると。
あれですよね。普通のカナリアとかだと大体10%、20%とか、そういうぐらいの割合のイメージありますけど。
1%かなりは。
でもなんか説明を見ると、普通の1%と限定しなくてもいい感じはするけど。
1%に限定することによって、より失敗時の影響、リスクを下げているっていうことですよね。
っていうことですかね。
Very small segment, say 1%。
ということか。これは移動のやつか。
トライアルがいつだったんだ。見れる。履歴で見ると。
履歴あるんだ。本当だ。
2018年にトライアルだったのか。
初めて聞いたぐらいの感じなんですけど。
6年、これ普通のカナリアかもしれないですね。違うのかな。
でも1%かなりって考えた場合でも、結構トラフィックの規模というかサービスの規模が大きくないと、
1%って本当にビビタル数になってしまうから。
結構そういった自分たちのサービス規模に応じて、このパターンが使えるかどうかっていうのは分かれそうですよね。
そうですね。
他でいくと、コンポーネントテスティング聞いたことないかもしれない。
しかもこれあれじゃないですか。ニューになってるから。
いきなり来てる。
いきなり採用になってる。
自動テスト。
フロントエンドのコンポーネントでごとにテストしましょうみたいな話か。
だから聞いておらなかったのか。
2人ともそんなにフロントエンドいっぱい触ってるタイプじゃないかもね。
何も言えることは特にない。
あんまりテストの歴史も詳しくはないっていうところが正直あったりしますね。
3本はコンティニュアス。
いわゆるCDのことですか。
あれっすね。ソフトワークスのテクノロジーレーダーとコンティニュアスデプロイメントと。
分かれてるのか。
コンティニュアスデリバリーとコンティニュアスデプロイメントは別ですってなってて。
どっちだったっけ。デプロイメントの方が難しいんじゃなかったっけ。
デプロイメント。あれデリバリーが最終的に届ける方でしたよね確か。
確かデリバリーはそんな。ただデプロイができればいいみたいなそんな感じじゃなかった。
いつでも継続的だからマスターブランチとかがいつでもデリバリー可能な状態であることみたいなそういう系だった気がしていて。
デプロイメントは他にもいろいろ必要条件があった気がするんですよね。
フィーチャーフラグとか関係してくるはずなんですよね。
そういう系じゃなかったかな。
デッキを見ると2011年からある。
そんな前からすでに分かれてたんですね。
トライアルで13年の時を経て今年アドプト。
少し整理するとコンティニアスデプロイメントの方は品質というと広がるかテストをパスした全てのやつを全ての健康を本番に自動的にデプロイする考え方ですよね。
そうですね今ここの説明を読んでいるとそんな感じですね。
それに対して継続的デリバリーはいつでもデプロイできるっていう状態か。
コンティニアスデリバリーディファーズフォームコンティニアスデプロイメントリクライアスザッツコードキャンビーデプロイドアッティニテムだからいつでもコードがデプロイできる状態ですよね。
いつでもできる状態と常にされている自動的にされている状態で違うのか。
っていう感じですね。
なるほどなるほど。
定義がちょっと狭いのかな。
それでいくと確かに博多さんおっしゃるように多分今って結構世の中どうなのかなんとも言えないんですけど
メインブランチにマージされた後も多分人のトリガーでデプロイしてるんですよね。
はいはいはいはい。
おそらく。
うん。
でそれはここで言うと多分継続的デリバリーの方に入るんですよね。
ってことでしょうね。
本来はここのテクニックで言ってるのはもうマージされたら自動的に本番に上がるよっていう方か。
うん。
はいはいはい。
確かにそれだったらフィーチャーフラグとかでマージされても影響がないようにしたりとか色々仕組みが必要そうですよね。
ここの定義のとこちょっと分かんないな。日本語訳をしよう。
継続的デプロイメントがソフトウェアデリバリーの様々な領域で高いレベルの成熟度を必要とするプラクティスであるため
全てのチームにしているわけではないからなかなかアドプトにならなかったとこの説明に機械翻訳しましたけど書いてありましたね。
ってことはチームの成熟度が平均して上がってきたからってことなんですかね。
っていうことなんでしょうかね。
平均して上がってきたのかそのデプロイメント周りを支えるエコシステムが成熟してきて割とやりやすくなったのかって感じなのかな。
そうですね。どっちもありそう。
なるほど。
AI技術とその応用
意外というか時間がかかりましたね。アドプトまで。
ですね。確かに難しいだろうなと思いますよね。
そうですね。新規に構築したようなサービスならば私も昔からありましたよね。
次がテクニックの最後がアドプトの4つ目はラグか。
ラグ全然詳しくない機械学習とかAI系の話でよく出てくると思ってて自分の超雑な認識だと間違ってるかもなんですけど
機械学習モデルとかの学習に使うデータじゃなくて推論っていうのかな質問を投げて回答してくれるじゃないですか。
その時に参考にするデータベースみたいなものを追加で与える技術だと思っています。
私も理解です。外部情報を追加で与えるっていうのが私のイメージだと外部情報と組み合わせて回答する精度を高める技術な感じですかね。
具体的な方法は全然わからないですけど。タイミングの話なのかなと思っています。重要なところは。
学習させる必要がないみたいな後から追加できるみたいな。これ以上何も話せることはないですねラグは。
でもこいつはずっと移動してないから前回もアドプトだったんだな。
今話している内容とずれちゃうかもなんですけど、このテクノロジーレーダーって卒業とかあったんでしたっけ。
あると思いますよ。なくなったやついっぱいありますよね。
ですよね。もちろん古くなって使われなくなった方もあると思うんですけど、浸透したら自然と消えなくなってましたっけ。
だと思います。
しっかり意識してみたことないなって今ふと思いましたね。浸透して市民権を得られた者たちはなくなっていくかもしれないですね。
確かにこのラグとかもう2回ぐらいアドプト来てるっぽいけど。
もうちょっと捨てるんじゃないかなって感じしますよね。
なくなるかもしれないですね。
じゃあテクニックのトライアルもザザザっと見て。
ファインチューニングとかあるんだな。
やっぱAI系多いな。LLMとか。
この辺そうですね。ほとんどそうですよね。
ほとんどそうのように見える。
トライアルは。
パスキーが入ってきている。パスキーはトライアルか。
ドメインストーリーテリングって何?
何だそれ。
ドメインストーリーテリング。
ストーリーテリング。
DDDとストーリーテリングが合体したみたいな感じなのかな。
っていうことなんですかね。説明を見ると。
これはわからん。機械翻訳しよう。
ソフトウェア開発の問題。
DDDの説明は続いているな。
ドメインストーリーテリングはビジネスエキスパートにビジネスにおけるアクティビティの説明を促す。
ファシリテーション。
ビジネスのエキスパートにビジネスにおけるアクティビティの説明を促す。
それを知ってるのがビジネスのエキスパートなんじゃないかっていう質問が来るんですけど。
それを知らない人に話すための手法というかそういうやり方そのものをストーリーテリングって呼ぶんでしょうね。きっとじゃあ。
DDDを開始するためによく使用される別の手法であるイベントストーミングの相棒となります。
イベントストーミングに対してもあまり知識がないから。
そういう人もいるんだみたいな感じになりましたね今。
今更なんですけど、このテクノロジーレーダーも別に日本でみたいな分野が全くないから。
もしかしたら北米だけかもしれないし。
地域どこに絞った募集団がどこなのかわかんないですよね。
これを見てそんなのがあるんだで導入して日本で流行るとかもあるかもしれないですけど。
次どこ行こうかな。
次はストライヤル行ったから。
他のとこ行きます?ToolsとかPlatformsとかLanguage & Frameworks。
ごめんなさい1個だけ。
17番の。
Observability 2.0気になる。
Observability 2.0ってなんだって今思って。
気になる。
今まで自分たちがやってきたのは1.0だったのかみたいな。
もうすぐこうやってみんな2.0つけたがるから。
カーディナリティ。
これまでは各監視ツールからデータを取ってデータ分析というか監視してたけど、
それを単一なデータストアに統合しちゃおうぜみたいな話か。
そうですね。複雑さを軽減するために統合データストアがある。
あとはハイカーディナリティ&ハイディメンショナルデータ。
ハイカーディナリティはなんだ?
ハイディメンションは多分あれだと思うんですけどね。
解像度が高い。
カーディナリティ項目属性情報が多いとかそういう感じなのかな。
パフォーマンスが高くなる。
データを少なくしたいのか?どういうことなのか。
データ増えるよね。高解像度だから。
しかも感覚としてはサンプルデータ。
こういう系ってサンプリングデータになったりするじゃないですか。
サンプルデータとかじゃなくて、生データというか全データ使いましょうみたいな感じでも捉えられるなって思ってて。
そういうことか。
そういうのが出てくるとあれなのかな。
AIとかにも期待しなきゃいけない部分が出てくるのかな。
人が見て判断するのは難しいからってことですかね。
でもこの説明の限っぷりからいくと、
多分オブサーバビリティ1.0っていうのは結構分かりやすい文脈だけでいくと、
監視ツールとかが各サービスというか監視する対象によって分かれてた時代とかのことを言ってるんですかね。
やっぱ統合というのがキーワードですか。
一部あるんじゃないですかね。
このリンクがオブサーバビリティ2.0のリンクがYouTubeだから、
今ちょっと全部把握できない。
今だと、例えばデータドックとかニューレリックが代表されるような監視ツール系が、
多分統合してるパターンだと思うので、
その辺は結構オブサーバビリティ2.0に近いものなのかな、なんとなく。
YouTubeの方のタイトルを見るとログのジレンマとかあるから。
YouTube後でちゃんと見てみるか。
課題とか1.0か2.0とかあるから一応説明されてそうだな。
自分たちが今認知してる、認識してるものはどっちなんだろうって気持ちになってきますね。
1.5ぐらいなのかとか。
これ見とくと方向性がだいたい、
こういうベンダーに左右されるところがあると思うんで結構。
見とく運に良さそう。
それでいくとツールのところって見てもそういうのがあるんだぐらいにしかならないのかな。
確かに。
まず自分たちが今携わっている領域のツールじゃなかったらもう不運で終わりそうな気配ありますよね。
そうですね。
見てみましょう。
全然知らないのばっかだ。
K9Sとその使用法
ブルーのK9Sがありますよ。
何これ。
K9Sは私知ってる。
そうなんですか。使ってます?
いや、たぶんまだ1年半前ぐらいだった気がするんですけど、
試しに触ってみたんですよ。
これはQuartusのCLIツールっぽいけど。
CLIツールをよりライトに使えるようにしてる何ツールって言うんですかね、こういうのって。
TUIみたいなことですかね。ターミナルのUIみたいな。
その時正直どっちかというと自分はCLI側をめちゃめちゃ使ってる側の人間だったので、
CubeCTLでいいかなみたいな感じでそっと閉じましたね。
これ公式サイトの方に行くと画面スクショみたいなのがあって、こういう感じに変わって一発でわかりますね。
なるほどね。
これがその当時確かCNCFか何かのサンドボックスだったかどっかで見た気がするんですけど、
サンドボックスじゃなかったのかな。採用までになったんですね。すごいな。
ソートワークス的には推しのツールってことですね。
他全然わかんないな。
クラスター管理するにあたって多分管理者以外の人たちはこういう感じでラップして使えた方が楽だったりするんですかね。
ブルーノとAPIテスト
でしょうね。数が多すぎるとちょっと文字だけじゃ辛いし。
ブルーノって何?
APIテスト。ポストマンとかに代わるオープンソースデスクトップ。
ソートワークスチームのデフォルトの選択肢なんですね、今ブルーノって。
すごい。API手元で体たたくのも大変ですからね。
確かに。
GitHub今見てるんですけど。
ReadMe見るとわかりますね。
まだ私あんまりポストマンとかって使ってこなかったタイプなんですけど、
まだいまいち今の記事だけ読んだときの差別化というかどういう部分が優れてるかがパッと出てこないですね。
思った、自分も。どこが優れてるところなんだろうと思って。
日本語もあるんだ。すごいブルーノのドキュメント。
日本語あります?JA?
GitHubのReadMeの中身に日本語ってあって、ReadMeJAっていうところに飛びますね。
ほんとだ。めっちゃあるな。頑張ってるな。日本語をカバーするって相当ですよね。
すごいですね。結構な言語をカバーしてますね。ReadMe見ると。
そうですね。何語かわかんない最後のこれ。
読めないけど。
オフラインで使えるのがいいところなのかな。
だから完全オフラインで使えるから、ローカルマイクロサービスとかわからないですけど開発するときにローカルだけでやったとしても、
このブルーノ使えば疎通確認というかAPI確認が簡単にできるよって話なのか。
っていうことですね。その用途に使うのが多いと思いますね。Postmanとかも。
生産性測定のツール
うん。
いろいろあるんだね。このペースめっちゃやばいな。もう20何分いってる。
次なんだ。
そんなにないかも。
Unreach
LinerB
LinerB知らないです。なんですか。
生産性測るやつとかじゃなかったかな。
フォーキーズが測れるやつだった気がするんですけど、GitHubのコミットログとか云々関連分析して、
フォーキーズ測ったり生産性測ったりするプロダクトだったと1年前の自分は理解した気がします。
なんとなく説明を見てるとそういう雰囲気が漂っております。
Adoraの固有のメトリックを収集する。
そうそう。LinerBって読むのかな。
LinerなのかLinearなのか。
Linearかもしれない。
そこら辺の結構測りにくいところをプロダクトとして提供してるんですね。
ちょっと他のを見ていっても、ん?っていうのがあんまりないな。
プラットフォームとか本当名前、全然知らない。
全然知らないのばっかり本当。ひっかからない名前が。
アドプトがないですね、とりあえずね。
そうですね。割とアドプトになるようなものは一旦卒業した感あるんですかね。
ロンゲージフレームワークスはDVTはすごいよく聞くやつだな。
使ったことないけど。
データ界隈のやつ。スッと飛ばしてしまう。
テストコンテナーズか。
なんか聞いたことあるですね、テストコンテナーズ。
テストコンテナーはなんかこう。
これ1回だけ使ったことあって。
Javaのテストスイートか何か書いてた時に、確かにデータベースをこれで立ち上げた気がしますね。
その時なんかでも辞めちゃった理由があって。
何だったっけ、なんかめちゃめちゃ、めちゃめちゃってわけじゃないですけど、
一部の開発者のPCのスペックだと耐えられなくなっちゃって。
なんか使うのやめた気がするけど、
でも本当はこれ使えた方が便利なんだろうなっていうか、いいだろうなってありますね。
そうですね、これはよく聞くようになった気がする確かに。
でももうアドプトか。
結構もうこれからのテストコードっていうか、テスト作るときはこういうコンテナーを使って再現していくパターンがスタンダードになっていくんですかね。
そうですね、そのためにわざわざ自分たちのカスタマイズした環境を作らないっていう。
でもLanguage Platformのトライアルのところ全然わかんない。
トライアルのところにもDatabricksありますよね。
あります、本当だ。
Databricksアセットバンドル。
全然わかんない。
インストラクター。
結構フレームワークのところもLLM系も多いように見える。
名前からするとそういう感じがしますね。
そうですね。
PKI、PKIなのかこれ。
PKLじゃなくて。
Lか。
構成言語ツール。
これなんか面白そうだな。なんだ。
構成言語および。
構成エラーを。
これ何がしたいやつなんだろう、嬉しいのは。
今公式に飛んで、公式開いて見てるんですけど。
PKLというやつで、これ自体は何で定義するんだ。
PKL拡張子のファイルを定義するとJSONにできたりYAMLにできたり。
プロパティファイルにできたりするから、
このPKLっていう拡張子に集約すれば、
重複であったり構文エラーって減るよねってこと?
JSONとかYAMLとかのコンバートしなくてもいいってことですかね。
こいつから生成すれば。
おそらくそう見えますよね、これだと。
そこにモチベーションがある人もいるか言いますよね。
同じ設定値なんだけど、
それぞれの環境で使ってる設定ファイルが異なるからとか、
そういうケースですか?
そうです。
でもこの説明を見ると、検証できるのがいいってことなのか?
構文の?
そうですね。構成エラーを。
構成エラーってなんやねんってとこちょっとありますよね。
そうですね。
イントロダクションとかを見るとわかるのかな。
でも検証機能を売りにしてる感じですね、イントロダクション読むと。
そうなんですよね。
っていう記述がやたら出てくる。
これさっきのPKLファイルに書いてパースしようとしたときに
エラーチェックがかかるのかな。
でもユースケースありますね。
ジェネレティングスタティックコンフィグレーションとか
アプリケーションランタイムコンフィグレーション。
あれか、DVDに統合されているところも嬉しいところか。
そっちに引っ張られているのか。
なるほど。
でもユースケース読んでる感じだと
やっぱこのPKLファイルに一元管理というか
一元集約できるところは大きいんすかね、多分。
っていうのが書いてありますね。
そうか。
なんかこれをざっと見ていくと
我々の興味範囲がすごい明確ですね。
確かに。
ふーんとかしか言えなくなっちゃう。ウケるな。
まだ自分たちの中で使うイメージとか
湧かないときってふーんになっちゃいますよね。
なっちゃいますね。あれかな、モチベーションがだから
理解はできてもこの想像、なんていうかな
あるんだぐらい。
それを用いた先にどういう状態を
期待する状態が自分たちの中にはまだない感じしますね。
そうですね。だから問題がないのか。
ないのか認知してないのか。
テクニックツールらへんかなが
どの温度差が激しいですけど。
関心がね、関心ごとがって感じしますね、完全に。
しますね。そんなところかな。
はい、なかなかキリがいいのかもしれないですね。
そんなどうでしたか?
これはって思ったやつありました?
うーん、いや、そうっすね。
今自分が関わってる領域ではあまり
これはっていうのはないんですけど
若干でもLLM周りを
インプットはしとかないと、これからこういう
キャッチアップついていけなくなるなっていう危機感だけは覚えました。
そうですね。
同じ感想ですね。
なんていうのかな、こういうことができるようになっている
っていうのすら知らないとまずい感じになってきそうですね。
そうですね。
そこにテクノロジーの発展というか
すごいリソースが割かれている感じがしていて
他のところはその分ちょっと減っているんでしょうね。
進歩が遅れているというか。
ですです。なので、我々も多分そっちの方向にもある程度
アンテナをちょっと張っておかないと
やっていけないなってなりそうですね。
そういう雰囲気を感じましたね。
ほいほい、じゃあそんなところで
すごいもう本当見ながら食べる回でしたね。
案外いい時間になりましたね。
本当だ。
はい、じゃあ今日はそのぐらいにしておきましょう。
はい。
今回はテクノロジーレーダーについて話しました。
感想などはハッシュユールテックをつけてポストお願いします。
Googleフォームからも送れます。
今日はありがとうございました。
ありがとうございました。
