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はてなキーワード: NoSQLとは
そこそこ大企業に勤めてる
ソフトウェアエンジニアをしてるが、彼らはもうダメなのかもしれない。
OSが存在する時点で無駄なウィルススキャンソフトを入れさせられる。
いわゆるサーバーレスが大好きな人たちが集まって作ったゴミシステムの改修をさせられてる。
頭が沸いてるとしか思えない。。
当然NoSQLでは複雑な検索ができないので検索エンジンを使っている。。
彼ら自身が答えを出してるのに素直ではない。
なぜかgraphqlも採用している。
内部を見ても、普通にrestのコントローラーと同じ構造をしていてgraphqlのサービスに依存して返す値を変えてるだけである。。、
で、離職率が90%を超えている
擬似的にリレーションは再現できるであろうが、アプリケーション層での保証なのに問題ない顔している。
今わたしは外注を動かすためにシステムの仕様を作って、渡してる。
サーバーレスなアプリケーションでスマホアプリはそれらを呼び出している。
流石に工数見積もりができないのでスケジュール遅延する可能性が高いとPMに報告したが普通に怒られた。当たり散らされたがまあくだらないので放っておく。
上に相談したが耐えてくれとの話だった。
PMはSIer出身でこのプロジェクトはアジャイルと言い張るがガッツリウォーターフォールである。
このシステムはやばいからユーザー関連部分だけでもRDBMSに移行すべきと言ったが、工数が無いとしか言わない。
現代でソフトウェアを作る上ではもうdevops以前に協働するという基礎の方が大事である。
他社の機能をパクれと言ってもウチ独自の強みがないととか、そのアプリで出せる付加価値があると認められてから投資対象になると説明されるが、こいつらは何を食ってるんだろうか。
壊しやすく自分の手で扱える規模にアプリケーションを組んで激安で運用して当たるのを待てばいいのにそれも出来ない。
このシステムを冷静にレビューしても狂ってるのに誰一人疑問に思わない。。
上は無関心、PMは働かないでASDっぽいし人を詰める、同僚はASD
こんな魔境存在していいのか。。と疑問に思う。
2025年、私たちはソフトウェア開発の歴史的な転換点に立っている。大規模言語モデル（LLM）の進化は、GitHub Copilotのようなコード補完ツールに始まり、今や「何を作りたいか」を自然言語で伝えるだけで、アプリケーションの雛形が数分で生成される時代を現実のものとしつつある。この光景を目の当たりにした多くのプログラマが、漠然とした、しかし確かな不安を抱いているだろう。「私たちの仕事は、いずれAIに奪われるのではないか」と。
この問いに対する私の答えは、半分はYesであり、もう半分はNoだ。より正確に言えば、プログラマの仕事の本質が、歴史上かつてないレベルで抽象化され、その役割が再定義されるのだ。私たちは、コードを「書く」作業から解放される一方で、これまで以上に高度な思考を要求されることになる。
本稿では、プログラミングの歴史を「How（いかに作るか）」から「What（何を作るか）」への移行として捉え直し、LLMがこの流れをいかに加速させるかを論じる。そして、その先にある、AIには決して代替できない、人間ならではの競争優位性、すなわち「Why（なぜ作るのか）」を定義し、記述する能力の重要性について深く考察していく。これは、単なる未来予測ではない。今を生きるすべてのソフトウェアエンジニアにとっての、生存戦略の提示である。
LLMの登場を特異点として捉える前に、我々が立っている場所を正確に知る必要がある。ソフトウェア開発の歴史は、常に「抽象化」との戦いであった。そしてその歴史は、プログラマの関心が「How」から「What」へと徐々に移り変わっていくプロセスとして描くことができる。
コンピュータの黎明期、プログラミングとは、計算機が理解できる命令（How）を、一行一行、丹念に記述する作業そのものであった。アセンブリ言語や初期のFORTRAN、COBOLといった言語は、ハードウェアの制約を強く受けており、プログラマはメモリ管理やプロセッサの動作といった、極めて物理層に近いレベルでの「How」を意識する必要があった。
この時代のテストもまた、「How」に強く束縛されていた。書かれた手続きが、意図した通りに順番に実行されるか、特定の入力に対して期待された計算結果を返すか。テストの関心事は、あくまで「手続きの正しさ」の検証にあった。ビジネスロジックと実装の詳細が密結合し、コードは特定の処理手順を記述した、硬直的な塊となっていた。
風向きが変わり始めたのは、ソフトウェアの規模が拡大し、その複雑性が人間の認知能力を超え始めた頃だ。1990年代後半から2000年代にかけて提唱されたエクストリーム・プログラミング（XP）の中で、テスト駆動開発（TDD）という考え方が登場する。
TDDの本質は、単なるテスト手法の改善ではない。それは、プログラミングのパラダイムを根底から覆す思想だった。TDDは、「まずテストを書く」ことを強制することで、プログラマの意識を「これから実装するコード（How）」から「そのコードが満たすべき振る舞い（What）」へと強制的に転換させたのだ。
テストはもはや、書かれたコードの後追いで正しさを検証する作業ではない。それは、これから作られるべきソフトウェアの「仕様書」であり、「振る舞いの宣言」となった。例えば、「ユーザーがログインボタンをクリックしたら、ダッシュボード画面に遷移する」というテストコードは、具体的な実装方法（`onClick`イベントハンドラの中で`window.location.href`を書き換える、など）には一切言及しない。それはただ、達成されるべき「What」を記述しているだけだ。
この思想は、ビヘイビア駆動開発（BDD）へと発展し、`Given-When-Then`といった、より自然言語に近い形式でソフトウェアの振る舞いを記述するスタイルを生み出した。プログラマだけでなく、プロダクトマネージャーやビジネスアナリストといった非技術者をも巻き込み、「What」を共通言語として定義する試みが本格化したのである。
TDD/BDDによってプログラマの意識が「What」に向かい始めると、コードそのものもまた、宣言的なスタイルへと進化していく。この変化を劇的に加速させたのが、モダンなフレームワークの存在だ。
Reactを例に考えてみよう。Reactが登場する前、フロントエンド開発はjQueryに代表されるように、DOMを直接操作する命令的なコード（How）の連続だった。「このボタンがクリックされたら、この要素のテキストを書き換え、あちらの要素を非表示にする」といった具合だ。
しかし、Reactは「UIとは、ある状態（state）に対する純粋な写像である」という宣言的なモデルを提示した。プログラマがやるべきことは、UIの状態（`state`）と、その状態がどのように見えるか（JSXによるコンポーネント）を宣言することだけだ。状態が変更された際に、DOMをどのように効率的に更新するかという面倒な「How」の部分は、Reactの仮想DOMと差分検出アルゴリズムがすべて隠蔽してくれる。プログラマは「What（UIのあるべき姿）」を記述するだけでよくなったのだ。
この「WhatからHowへの変換」は、様々な領域で見られる。
これらのフレームワークやツールは、いわば「特定の制約下における、WhatからHowへの高性能な変換器」として機能してきた。プログラマは、フレームワークが課す「お作法」や「制約」を受け入れることで、退屈で間違いの多い「How」の記述から解放され、より本質的な「What」の定義に集中できるようになった。我々が「生産性が高い」と感じる開発体験は、この優れた変換器の恩恵に他ならない。
現状は、この歴史的変遷の延長線上にある。プログラマの仕事は、手続きを記述する職人から、振る舞いを定義し、それを実現するための最適な「変換器（フレームワーク）」を選択・設定するアーキテクトへと、その重心を移してきたのだ。
フレームワークがもたらした「WhatからHowへ」の潮流は、LLMの登場によって、未曾有のスケールで加速されようとしている。フレームワークが「特定の領域に特化した変換器」であったのに対し、LLMは「あらゆる領域に対応可能な、究極の汎用変換器」としてのポテンシャルを秘めているからだ。
前章で述べたように、ReactやTerraformといったフレームワークは、その恩恵と引き換えに、私たちに特定の「制約」を課してきた。Reactを使うならコンポーネントベースで思考し、状態管理の作法に従う必要がある。Terraformを使うなら、そのエコシステムとHCLの流儀を受け入れなければならない。これらの制約は、WhatからHowへの変換を自動化するための「レール」であり、私たちはそのレールの上を走ることで効率を得てきた。
しかし、LLMはこの前提を覆す。LLMは、特定のフレームワークや言語の知識を事前に学習しているが、その利用において絶対的な制約を課すわけではない。私たちは、より自由な形式で「What」を伝えることができる。
例えば、こうだ。
ユーザー認証機能付きのシンプルなブログアプリを作ってほしい。フロントエンドはReactとTypeScript、UIコンポーネントはMUIを使う。バックエンドはNode.jsとExpressで、データベースはPostgreSQL。ユーザーはGoogleアカウントでログインでき、新しい記事を作成、編集、削除できる。記事にはマークダウン記法が使えて、画像もアップロードできるようにしてほしい。
この要求（What）は、特定のフレームワークの流儀に則ったものではない。複数の技術スタックを横断し、機能要求を自然言語で並べただけのものである。しかし、現在のLLM、特にGPT-4oやそれに類するモデルは、このレベルの要求から、ディレクトリ構造、設定ファイル、APIエンドポイント、フロントエンドコンポーネントに至るまで、驚くほど具体的なコード（How）を生成することができる。
これは、フレームワークが担ってきた「WhatからHowへの変換」が、特定のレールから解き放たれ、より広範で柔軟な領域へと拡張されたことを意味する。これまで自動化が難しかった、あるいは特定のフレームワークが存在しなかったニッチな領域や、複数の技術を組み合わせる複雑なシステム構築においても、AIによる宣言的プログラミングの恩恵を受けられる時代が始まろうとしているのだ。
LLMという汎用変換器の登場により、プログラマの生産性は、「いかに質の高いWhatをLLMに伝えられるか」に直結するようになる。これは、俗に「プロンプトエンジニアリング」と呼ばれるスキルだが、その本質は、ソフトウェア開発における「要求定義」そのものである。
質の高い「What」とは何か。それは、曖昧性がなく、網羅的で、矛盾のない要求である。
これらは、優秀なソフトウェアエンジニアが、プロダクトマネージャーやデザイナーとの対話を通じて、日常的に行ってきた思考プロセスそのものではないだろうか。LLMの登場は、この思考プロセスを、より明確に、よりテキストベースで「記述」する能力を求める。私たちの頭の中にあった暗黙的な仕様が、LLMへの入力（プロンプト）という形で、明示的に言語化されることを要求するのだ。
やがて、ほとんどのプログラミング作業は、この「Whatの記述」に収束していくだろう。TDDがテストコードという形式で「What」を記述したように、私たちは自然言語や、より構造化された要求記述言語を用いて、AIに対して「What」を宣言することになる。コード（How）は、その宣言から自動生成される中間生成物に過ぎなくなる。まさに、コードが蒸発していく未来である。
「What」を伝えれば「How」が手に入る。この魔法のような世界の到来を前に、私たちは一つの重大な問いに直面する。それは、「そのWhatからHowへの変換は、本当に一意に決まるのか？」という問いだ。
答えは、明確にNoである。
ある「What（要求）」を実現するための「How（実装）」は、無数に存在する。そして、どの「How」を選択すべきかを決定するためには、単純な機能要求（What）だけでは情報が全く足りない。そこには、必ず「Why（なぜそう作るのか）」という、背景、文脈、そしてトレードオフの考慮が必要不可欠となる。
簡単な例を考えてみよう。「1億件のユーザーデータを格納し、ユーザーIDで高速に検索できるシステム」という「What」をLLMに与えたとする。LLMは、どのような「How」を提案するだろうか。
これらの選択肢は、どれも「What」を満たしている。しかし、その特性は全く異なる。案Aは多くのエンジニアにとって馴染み深く開発が容易だが、10億、100億件へのスケールは難しいかもしれない。案Bはスケール性に優れるが、厳密なトランザクション管理は苦手だ。案Cは高速だが、運用コストとシステムの複雑性が増す。案Dは安価だが、検索速度は他に劣る。
LLMは、これらの選択肢をリストアップすることはできるだろう。しかし、このプロジェクトにとって最適な選択肢はどれかを、自信を持って決定することはできない。なぜなら、その決定には、LLMが与えられていない「Why」の情報が必要だからだ。
これらの「Why」こそが、無数に存在する「How」の中から、ただ一つの「正解」を選び出すための羅針盤なのである。そしてこの「Why」は、ビジネスの目標、組織の文化、ユーザーの期待、技術的な制約といった、極めて人間的で、文脈依存的な情報の中にしか存在しない。
ここで重要なのは、これまでもエンジニアは、この「Why」に基づく意思決定を、意識的あるいは無意識的に行ってきたという事実だ。
私たちが技術選定を行うとき、単に「流行っているから」という理由だけでReactを選ぶわけではない。「SPA（Single Page Application）にすることでユーザー体験を向上させたい（Why）」、「コンポーネント指向の開発によって長期的な保守性を確保したい（Why）」、「Reactエンジニアの採用市場が活発だから（Why）」といった、様々な「 Permalink | 記事への反応(0) | 17:09
2025年、私たちはソフトウェア開発の歴史的な転換点に立っている。大規模言語モデル（LLM）の進化は、GitHub Copilotのようなコード補完ツールに始まり、今や「何を作りたいか」を自然言語で伝えるだけで、アプリケーションの雛形が数分で生成される時代を現実のものとしつつある。この光景を目の当たりにした多くのプログラマが、漠然とした、しかし確かな不安を抱いているだろう。「私たちの仕事は、いずれAIに奪われるのではないか」と。
この問いに対する私の答えは、半分はYesであり、もう半分はNoだ。より正確に言えば、プログラマの仕事の本質が、歴史上かつてないレベルで抽象化され、その役割が再定義されるのだ。私たちは、コードを「書く」作業から解放される一方で、これまで以上に高度な思考を要求されることになる。
本稿では、プログラミングの歴史を「How（いかに作るか）」から「What（何を作るか）」への移行として捉え直し、LLMがこの流れをいかに加速させるかを論じる。そして、その先にある、AIには決して代替できない、人間ならではの競争優位性、すなわち「Why（なぜ作るのか）」を定義し、記述する能力の重要性について深く考察していく。これは、単なる未来予測ではない。今を生きるすべてのソフトウェアエンジニアにとっての、生存戦略の提示である。
LLMの登場を特異点として捉える前に、我々が立っている場所を正確に知る必要がある。ソフトウェア開発の歴史は、常に「抽象化」との戦いであった。そしてその歴史は、プログラマの関心が「How」から「What」へと徐々に移り変わっていくプロセスとして描くことができる。
コンピュータの黎明期、プログラミングとは、計算機が理解できる命令（How）を、一行一行、丹念に記述する作業そのものであった。アセンブリ言語や初期のFORTRAN、COBOLといった言語は、ハードウェアの制約を強く受けており、プログラマはメモリ管理やプロセッサの動作といった、極めて物理層に近いレベルでの「How」を意識する必要があった。
この時代のテストもまた、「How」に強く束縛されていた。書かれた手続きが、意図した通りに順番に実行されるか、特定の入力に対して期待された計算結果を返すか。テストの関心事は、あくまで「手続きの正しさ」の検証にあった。ビジネスロジックと実装の詳細が密結合し、コードは特定の処理手順を記述した、硬直的な塊となっていた。
風向きが変わり始めたのは、ソフトウェアの規模が拡大し、その複雑性が人間の認知能力を超え始めた頃だ。1990年代後半から2000年代にかけて提唱されたエクストリーム・プログラミング（XP）の中で、テスト駆動開発（TDD）という考え方が登場する。
TDDの本質は、単なるテスト手法の改善ではない。それは、プログラミングのパラダイムを根底から覆す思想だった。TDDは、「まずテストを書く」ことを強制することで、プログラマの意識を「これから実装するコード（How）」から「そのコードが満たすべき振る舞い（What）」へと強制的に転換させたのだ。
テストはもはや、書かれたコードの後追いで正しさを検証する作業ではない。それは、これから作られるべきソフトウェアの「仕様書」であり、「振る舞いの宣言」となった。例えば、「ユーザーがログインボタンをクリックしたら、ダッシュボード画面に遷移する」というテストコードは、具体的な実装方法（`onClick`イベントハンドラの中で`window.location.href`を書き換える、など）には一切言及しない。それはただ、達成されるべき「What」を記述しているだけだ。
この思想は、ビヘイビア駆動開発（BDD）へと発展し、`Given-When-Then`といった、より自然言語に近い形式でソフトウェアの振る舞いを記述するスタイルを生み出した。プログラマだけでなく、プロダクトマネージャーやビジネスアナリストといった非技術者をも巻き込み、「What」を共通言語として定義する試みが本格化したのである。
TDD/BDDによってプログラマの意識が「What」に向かい始めると、コードそのものもまた、宣言的なスタイルへと進化していく。この変化を劇的に加速させたのが、モダンなフレームワークの存在だ。
Reactを例に考えてみよう。Reactが登場する前、フロントエンド開発はjQueryに代表されるように、DOMを直接操作する命令的なコード（How）の連続だった。「このボタンがクリックされたら、この要素のテキストを書き換え、あちらの要素を非表示にする」といった具合だ。
しかし、Reactは「UIとは、ある状態（state）に対する純粋な写像である」という宣言的なモデルを提示した。プログラマがやるべきことは、UIの状態（`state`）と、その状態がどのように見えるか（JSXによるコンポーネント）を宣言することだけだ。状態が変更された際に、DOMをどのように効率的に更新するかという面倒な「How」の部分は、Reactの仮想DOMと差分検出アルゴリズムがすべて隠蔽してくれる。プログラマは「What（UIのあるべき姿）」を記述するだけでよくなったのだ。
この「WhatからHowへの変換」は、様々な領域で見られる。
これらのフレームワークやツールは、いわば「特定の制約下における、WhatからHowへの高性能な変換器」として機能してきた。プログラマは、フレームワークが課す「お作法」や「制約」を受け入れることで、退屈で間違いの多い「How」の記述から解放され、より本質的な「What」の定義に集中できるようになった。我々が「生産性が高い」と感じる開発体験は、この優れた変換器の恩恵に他ならない。
現状は、この歴史的変遷の延長線上にある。プログラマの仕事は、手続きを記述する職人から、振る舞いを定義し、それを実現するための最適な「変換器（フレームワーク）」を選択・設定するアーキテクトへと、その重心を移してきたのだ。
フレームワークがもたらした「WhatからHowへ」の潮流は、LLMの登場によって、未曾有のスケールで加速されようとしている。フレームワークが「特定の領域に特化した変換器」であったのに対し、LLMは「あらゆる領域に対応可能な、究極の汎用変換器」としてのポテンシャルを秘めているからだ。
前章で述べたように、ReactやTerraformといったフレームワークは、その恩恵と引き換えに、私たちに特定の「制約」を課してきた。Reactを使うならコンポーネントベースで思考し、状態管理の作法に従う必要がある。Terraformを使うなら、そのエコシステムとHCLの流儀を受け入れなければならない。これらの制約は、WhatからHowへの変換を自動化するための「レール」であり、私たちはそのレールの上を走ることで効率を得てきた。
しかし、LLMはこの前提を覆す。LLMは、特定のフレームワークや言語の知識を事前に学習しているが、その利用において絶対的な制約を課すわけではない。私たちは、より自由な形式で「What」を伝えることができる。
例えば、こうだ。
ユーザー認証機能付きのシンプルなブログアプリを作ってほしい。フロントエンドはReactとTypeScript、UIコンポーネントはMUIを使う。バックエンドはNode.jsとExpressで、データベースはPostgreSQL。ユーザーはGoogleアカウントでログインでき、新しい記事を作成、編集、削除できる。記事にはマークダウン記法が使えて、画像もアップロードできるようにしてほしい。
この要求（What）は、特定のフレームワークの流儀に則ったものではない。複数の技術スタックを横断し、機能要求を自然言語で並べただけのものである。しかし、現在のLLM、特にGPT-4oやそれに類するモデルは、このレベルの要求から、ディレクトリ構造、設定ファイル、APIエンドポイント、フロントエンドコンポーネントに至るまで、驚くほど具体的なコード（How）を生成することができる。
これは、フレームワークが担ってきた「WhatからHowへの変換」が、特定のレールから解き放たれ、より広範で柔軟な領域へと拡張されたことを意味する。これまで自動化が難しかった、あるいは特定のフレームワークが存在しなかったニッチな領域や、複数の技術を組み合わせる複雑なシステム構築においても、AIによる宣言的プログラミングの恩恵を受けられる時代が始まろうとしているのだ。
LLMという汎用変換器の登場により、プログラマの生産性は、「いかに質の高いWhatをLLMに伝えられるか」に直結するようになる。これは、俗に「プロンプトエンジニアリング」と呼ばれるスキルだが、その本質は、ソフトウェア開発における「要求定義」そのものである。
質の高い「What」とは何か。それは、曖昧性がなく、網羅的で、矛盾のない要求である。
これらは、優秀なソフトウェアエンジニアが、プロダクトマネージャーやデザイナーとの対話を通じて、日常的に行ってきた思考プロセスそのものではないだろうか。LLMの登場は、この思考プロセスを、より明確に、よりテキストベースで「記述」する能力を求める。私たちの頭の中にあった暗黙的な仕様が、LLMへの入力（プロンプト）という形で、明示的に言語化されることを要求するのだ。
やがて、ほとんどのプログラミング作業は、この「Whatの記述」に収束していくだろう。TDDがテストコードという形式で「What」を記述したように、私たちは自然言語や、より構造化された要求記述言語を用いて、AIに対して「What」を宣言することになる。コード（How）は、その宣言から自動生成される中間生成物に過ぎなくなる。まさに、コードが蒸発していく未来である。
「What」を伝えれば「How」が手に入る。この魔法のような世界の到来を前に、私たちは一つの重大な問いに直面する。それは、「そのWhatからHowへの変換は、本当に一意に決まるのか？」という問いだ。
答えは、明確にNoである。
ある「What（要求）」を実現するための「How（実装）」は、無数に存在する。そして、どの「How」を選択すべきかを決定するためには、単純な機能要求（What）だけでは情報が全く足りない。そこには、必ず「Why（なぜそう作るのか）」という、背景、文脈、そしてトレードオフの考慮が必要不可欠となる。
簡単な例を考えてみよう。「1億件のユーザーデータを格納し、ユーザーIDで高速に検索できるシステム」という「What」をLLMに与えたとする。LLMは、どのような「How」を提案するだろうか。
これらの選択肢は、どれも「What」を満たしている。しかし、その特性は全く異なる。案Aは多くのエンジニアにとって馴染み深く開発が容易だが、10億、100億件へのスケールは難しいかもしれない。案Bはスケール性に優れるが、厳密なトランザクション管理は苦手だ。案Cは高速だが、運用コストとシステムの複雑性が増す。案Dは安価だが、検索速度は他に劣る。
LLMは、これらの選択肢をリストアップすることはできるだろう。しかし、このプロジェクトにとって最適な選択肢はどれかを、自信を持って決定することはできない。なぜなら、その決定には、LLMが与えられていない「Why」の情報が必要だからだ。
これらの「Why」こそが、無数に存在する「How」の中から、ただ一つの「正解」を選び出すための羅針盤なのである。そしてこの「Why」は、ビジネスの目標、組織の文化、ユーザーの期待、技術的な制約といった、極めて人間的で、文脈依存的な情報の中にしか存在しない。
ここで重要なのは、これまでもエンジニアは、この「Why」に基づく意思決定を、意識的あるいは無意識的に行ってきたという事実だ。
私たちが技術選定を行うとき、単に「流行っているから」という理由だけでReactを選ぶわけではない。「SPA（Single Page Application）にすることでユーザー体験を向上させたい（Why）」、「コンポーネント指向の開発によって長期的な保守性を確保したい（Why）」、「Reactエンジニアの採用市場が活発だから（Why）」といった、様々な「 Permalink | 記事への反応(0) | 17:09
ごくごく常識的な内容だった
標準的なRailsアプリならDBはRDBだし、I/O待ちはほとんどDBアクセスと言っていい
RailsユーザーがRailsのイベントでRailsユーザー向けにやってるトークなんだからそこは前提だろ
スライドの大筋は古典的なI/OバウンドとCPUバウンドの話題であり、DBアクセス以外のI/O待ちにも触れてる
要するにどう見ても最低限の知識があるはずの人間がなんでそんなタイトルを付けてるのかっつーと、I/Oなんて言っても意味が分からない程度の初級者のための配慮だろうがよ
どう見てもやべーのはお前だから
ベンダーロックインとは、特定のベンダーの製品を使うことにより、その仕様に合致した周辺環境やコードを設定してしまい、移行が困難になるような現象だ
最近、BigQueryを使うことによってこのベンダーロックインにぶち当たった
「使うにはコストと制限があるから、やっぱ自鯖にしよう」となったわけである
BigQuery特有の機能を別の環境に移行するには大幅な変更が必要になる
ベンダーロックインの臭いを嗅ぎ取ったら早めに判断し、避けた方が良い
もし後から「やっぱこれ使いたくない」と言ってすでに依存状態にあるシステムから移行しなければならない場合は、
BigQueryであれば何らかのNoSQLを使うか、スキーマを無理やり抽出してmysql等に変換する方法もあるだろう
そのようなことを自動的に行う有料のサービスも存在するかもしれないが、新たなベンダーロックインとならないよう、注意深く仕様を見た方が良い
ベンチャーとSIerの中間にあるような会社。有名企業の子会社です。
新卒をここ2年で採用開始し、毎年4,5人ずつくらいとっているが、丸二年経たずして合計9人中3人が既に辞めている。メンタルを崩した新卒も複数いる。
そもそも新卒教育体制とか何も考えずに採用だけ開始した。しかも未経験新卒可で。
iOSエンジニアにサーバサイドのマイナー技術の研修を受けさせ、メインではないが開発をさせる。しかも新卒iOSエンジニアにも。
SalesForce の Apex やってた方が数十倍潰しが効くようなサーバサイドのマイナー技術で内製と外販をしている。
代表がエンジニアでないのに技術選択に口出しする。受け入れないと強権を発動する。ECサイトをRDBMS使わずNoSQLだけで作れとか、細かいUPDATEが走るミッションクリティカルなシステムのDBにRedShiftを使えとか。
給料が安いのはよくあるが、その上ほとんど伸びない。30歳にならないと500万円を超えないレベル(30にならないと超える人がそもそも出てこない)。なっても超えない人が結構居る。
iOSエンジニアのレベルは非常に高いが、上記の様な待遇。他のベンチャーならはるかに上のオファー金額出すところがゴロゴロあるレベル。
iOSエンジニアにオファーを出す時安く提示したが、結果を出せばすぐ伸びるとだまし討ちをした。
iOSエンジニアを成果と能力の割に冷遇しているが、iOS関連イベントではスポンサードしまくるなど、外面はいい。全般的にこの会社、特に代表は外面が非常に良い。
新卒が入ったタイミング前後から、一般的に見てシニアクラスでしっかりと基礎が分かってるエンジニアからどんどん辞めていった。
シニアクラスの人がどんどん辞めて、そのかわりジュニアクラスの人がどんどん入ってきた。結果、ただなんとなくワイワイして技術力スカスカの会社まっしぐら。
分かる人にはあの会社だと一発でわかると思うので、広めて欲しい。
代表にもはや自浄能力はない。辞めては困る人が辞めて反省してはしばらくしたらけろっとそのままの振る舞いと行動を繰り返しているだけ。
例えばInstagramやFacebookに近しいものとか。
インフラはできればAWSで作る。Firebase(NoSQL)で作ってAWS(RDS)に移行するなどできればもはや完璧。
フロントはWebでもモバイルでもいいけど、WebであればReact, Vue、モバイルであればFlutter, Swiftを使う。
WebであればSSL化、モバイルであればApp Storeに掲載までは必須。実績として見れられるものがあることが大事。
ここまでが最短で半年くらい。
あとはこれを材料にフリーランスを探せば良い。やったことないけどココナラを挟むという人もいるらしい。
これだけの実績があれば月単価50万なら案件ゴロゴロ見つかる。
いきなり60（年720）は見つからなくとも、50スタートで経験積めば60はすぐにいく。
なんだかんだ人が足りないというところは山ほどある。
なんとか作れたとして、仕様変更とか機能拡張に弱すぎない？というかほぼ無理じゃない？
次のフェーズではマッチした人同士で取引のDMができるようにする。
次のフェーズでは商品や出品者に対して評価と口コミができるようにする。
みたいな機能拡充していこうと思ったらNoSQLでどうするのかわからんすぎる。
でも上は初期フェーズでは安く済ませたいからFirebase一択だという。
頼れる人もおらん。
辛すぎる。
最近は最前線から離れててあんまり追えてないけど、現役のときの2008年くらいから10年くらいの間で、仕事のやり方や設計の考え方が大きく変わったIT技術要素で、いまぱっと思い浮かぶのはこんな感じかな。
分野にもよるし、調査して試作した結果自分の業務には採用しなかった技術とかもある。流行ると思って使えるようになったけど流行らなかった技術を入れるとたぶんもっとある。
あと、新機種が出てOSが新しくなったり、ミドルウェアの新バージョン対応、テスト手法の進化もけっこうカロリー高いけどここには書いてない。
「自分はフロントエンド専門でReactしかやらない」みたいに分野を絞れば大分減るけど、その技術が何年持つかわからないから普通はリスクヘッジのために他の技術も齧らざるを得ないし、バックエンドとかの人と議論するのに結局他分野の知識もそれなりに必要。
NoSQL(memcached, Redis, Cassandra)
クラウドアーキテクチャ、XaaS(AWS, Google Cloud, MicrosoftAzure)
CI/CD(Travis CI, CircleCI, Jenkins)
トランスパイラ(Browserify, webpack, CoffeeScript, TypeScript)
型システム(Rust, TypeScript, Haskell)
オーケストレーション(Ansible, Kubernetes, Terraform)
機械学習(Python, MATLAB, 線形代数等数学知識)
SPA(React, AngularJS, Ember.js, Vue.js)
3Dゲームエンジン(Unreal Engine無償化、Unity5)の他分野への普及
GraphQL
機械学習ライブラリ(Tensorflow, PyTorch, Chainer)
Jupyter Notebook
NFT
とある弁護士がデータベース等を使ってないみたいな言い訳をしているようなので。
詭弁と表現したのは今日データベースと表現されると一般的にはリレーショナルデータベースシステムや階層型データベースシステムを指すが、データベースという語義を原意的に広く解釈するとNT File SystemやApple File System、Extended File Systemなどのファイルシステムもデータベースシステムの一種として捉えることが可能ではある。
可能ではあるとするのは前述の通り、今日の情報技術者等の一般的な認識ではMySQLやMariaDB、NoSQLなどのデータベースシステムと解釈され、ファイルシステムとデータベースシステムは別概念として捉えることが常識的な判断であり感性なのだ。
ただ、現代社会でデータベースシステムを一切利用せずに取引するのはおおよそ不可能であることはデータベースシステムを熟知している者であればあるほど痛感するものであり、詭弁として挙げた通りにデータベースシステムという語義を途方もなく広く解釈するとファイルシステムもデータベースシステムなので、高度な汎用計算機たるコンピュータやスマートフォンを活用してしまうと我々、そして件の弁護士はデータベースシステムを利用していると言わざる得ないのだ。
ちなみにEメールクライアントやマルチメディアソフトのiTunesなどへデータの送受信や読み書きするだけでデータベースと相当されるものが生成される。Appleなどは情報技術者界隈でデータベースシステムを一新したがることへ悪い意味での定評があり、一般的なユーザーであってもiTunesのライブラリが壊れるなどと言った経験があるだろう。
筆者は法律の専門家ではないためシステムが自動的に生成するデータベースはユーザーが故意に作ったデータベースではないためユーザーがデータベース等を利用していないとする主張が妥当なのかどうなのか判定できない。
付け加えるなら筆者の学んだことや経験などを考慮すると、他者からファイルシステムもデータベースシステムの一種と主張されれば、100歩譲って言わんとすることは理解できるものの違和感が拭えなくファイルシステムとデータベースシステムは違うだろと言い返したくなる。そういう意味で詭弁なのだ。
ほいノ
高専行こうと思えば行けたんだけど、実家離れるの怖くて偏差値45の工業高校へ。
18歳までフリーター。
18歳〜21歳まで定時制に通った。
英語は個人的にそこそこ勉強したけど、数学なんかはⅠの後のAが半分も終わらなかったレベルのバカ校。
この時期は暇で、なぜかやる気に満ち溢れてたから、TOEIC700近くとか日商簿記2級とか色々資格を取った。
24歳でうつになって、30歳くらいまで日雇い・派遣↔無職を半々くらいでリピートしてた。
やってる仕事は大したことなかったけど、幸い仕事中にPCをめちゃくちゃ使うのでやりたい放題だった。
この時にプログラミングを始めた。
ここで年収どんどん上がった。
36歳でうつが再発して辞めて今に至る。
基本は、仕事で使えそうなもの・必要なものをその都度吸収していった感じ。
Webが中心ではあるけど、組み込みとかのハードが絡む分野以外は結果的に広く浅く手を出してる、つもり。
| Excel VBA | 1年 |
| VB.NET | 半年 |
| JavaScript（Node.js） | 4年 |
| HTML | 1年 |
| SQL | 4年 |
| GAS | 3年 |
| C# | 1年半 |
| TypeScript | 2年 |
| Java | 半年 |
| C++ | 半年 |
| ラダー、FB（三菱、シーメンス） | 1年 |
実務経験があるって胸張って言えるのはこれくらい。
大体習得順。
他には、Python、Julia、R、Fortran、Rust、Go、Dart、Shell、Deno、CSSなんかは少しずつかじってる。
最近はWebに関してはほとんどJS（TS）で済む感じになったので楽。
なんでPLCが最後やねんってツッコミは置いといて、Web系寄りでラダーも触ってるって人は観測範囲ではあんまりいないので、それが俺の数少ない強み。
RDBはPostgreSQL、SQL Server、MySQL、SQLiteの順で実務経験あり。
NoSQLはFirestoreが実務経験あり、実務なしだとNeo4jとか。
PaaSはGCP（Firebase）、AWSの順で実務経験あり。AzureはADとVM周りをちょっと触った程度。
Dockerはよく使うけどKubernetesとかまでは行ってない。
後は産業用の通信プロトコル的なやつを無駄に色々触ってる。Modbus TCPとかORiNとかCC-Linkとか。PLCもそうだけど、あの辺は日本とドイツとアメリカが未だに既得権益で幅利かせててまじで闇深い。その代わりそれをブレイクスルーできればめっちゃ稼げる分野だと思う。
閑話休題。
フリーターでどんな仕事してるか知らないけど、仕事で一日の半分が無くなっちゃうじゃん？
以下、俺の場合ね。
次長クラスの人が「この製造番号でクレームがあったんだけど、作業当時どんなことあったか覚えてない？」みたいなことをわざわざ現場まで何度も聞きに来るんだよ。
作業したのなんて半年前だったりするから一々覚えてないっすよ、って言ってるのに何度も聞きに来るから、イラッとして仕事用のPCで勝手にExcelで業務日報を付けるようにして、イントラのファイルサーバーに置いて「そういう時はこれ見て下さい。次長の貴重な時間が勿体ないです」って言ったのよ。
それだけでめちゃくちゃ喜ばれる。
で、今度はその次長が「この製造番号どれくらいの時間で作業終わった？」みたいなことを現場までわざわざ何度も聞きに来るから、俺はその時またイラッとして、Excelでストップウォッチもどき作って製造番号とか工程ごとに時間計測して記録して、やっぱりファイルサーバーに置いて「これ見て下さい」って言ったのよ。
それでまた、めちゃくちゃ喜ばれる。
最初はプライベートな時間も結構使ってやってたんだけど、そういう周りに喜ばれる効率化を繰り返してると、少しずつ業務時間内で自分のスキルアップに直結する時間を作れるようになる。
自分でこれ面倒くせーな、効率よくできねえかなって思ったら、じゃあどうやって？てのを考える。
ちなみにPCがなくても、たとえばメールアドレスさえあれば今の時代カイゼンはできる。
大きな会社に勤めてるとかだと使うのが難しいんだけど、IFTTTとかが良い例かな。
これはiPaaSっていうサービスの一種で、まあ言葉の意味は覚えなくて良いんだけど、要は「イベントAが発生したら別のイベントBを起こせ」っていうのを登録して、自動化できるWebサービス。
例えば、あなたが日雇いの会社にいて、毎日違う現場に働きに行くとする。
で、出勤前、現場到着時、勤務終了の時にLINEで毎日報告しなきゃいけないとする。
で、その報告を受けた事務方は、Googleスプレッドシートにその都度入力する。つまり、それだけの為の事務員が一人いる。
面倒くさいし、お金がかかる。
そこで、「特定のグループでLINEを受信したら（イベントA）、特定のGoogleスプレッドシートに情報を記録せよ（イベントB）」っていうのをIFTTTに登録すると、少なくとも事務員の入力の手間は省けるってえ寸法だ。
IFTTTはたくさんイベントを処理させたい場合は有料になっちゃうけど、個人で試すぶんにはクレカ登録しなきゃいいだけだから試してみるといいよ。
月1000円で学べる。コスパは圧倒的。
入門コース（学習に180時間と公称してる）がしっかり理解できていれば、Webで大抵のものは作れる。
ただし、大筋は問題ないんだけど、細かい部分で最新技術をキャッチアップできてない可能性があるので、そこは注意した方が良いかも。
https://www.nnn.ed.nico/pages/programming/
N予備校の入門コース終わらせたら、基本情報技術者か応用情報技術者を取る。
そしたら、職歴書の作り方次第で中小企業の社内SEにはまず転職できる。
中小企業の社内SEは、ITリテラシーの低い社員が多い中で「Excelのセルの色が変わらなくなっちゃったんだけど！」とか「複合機が紙詰まりって言ってるけどその紙が見つからない！」とかクソイージーなクエストをこなすだけでおちんぎんが貰える、人によっては天国、人によっては地獄のような職業だ。
ごめん、流石に言い過ぎた。実情は色々と面倒くさい。DXとかバズワードを聞きかじったクソ重役から突然言い渡される重めのミッションとか。
けど安定なのは間違いない。
N予備校の入門コース終わらせたら、基本情報技術者か応用情報技術者を取る。ここは社内SEと同じ。
生産技術ってのは、誤解を恐れずにすげえ簡単に言えば、カイゼンばっかりやってる人たちのことだ。
あんまり詳しくは言えないんだけど、俺が最後にやっていた仕事は言わば生産技術だった。
で、中小企業の生産技術は、Webに強い人材をかなり欲しがっている。有り体に言うとIoTとかね。
IoTは最近、セキュリティの強化がかなりクローズアップされていて、そのせいで二の足を踏んでる企業が多い。
そこに滑り込むのはアリだと思う。
よく「T型人材」って言われ方をするけど、どっちのスペシャリストの言うこともある程度分かる「橋渡し」的な人材になると途端に貴重になって需要が増すので、上昇志向があるなら「Web+何か」の組み合わせでお金稼ぐのが良いんじゃないかな。
ま、橋渡しって自然とプロマネとか任されがちで、裁量大きくて大変なんだけどね。
質問あればどうぞ。頑張って。
最近のテック系の生態系を知らずに、ほとばしる若さに嫉妬して学生をぶちのめして申し訳なかったと思うようにはヒートダウンしてきた「年収270万円だった医大生」です。こんばんは！
すごく反省している。ただ、優雅に自分が学生時代に学んだ知識をもって、社会人にその勢いを保持したままで定年まで行ける可能性は高くないと私は思うのだ。おそらくは名門大で、勢いのある会社なら引く手あまたそうな貴方は自分にとっては眩しかったのだ。
本当に認識不足だった。もともと Android/iPhone や jQuery で JSON の操作をしていて、PHP/Rails/Spring でバックエンド界隈から MySQL/PostgreSQLを触り、人員不足で AWS をも触って QA および SRE をしていたエンジニアだったのだけど、ブロントエンドが DB に遠いという理由で簿給だと思っていたのは、各派遣会社の給料をみる分だと間違いだと理解した。知識がアップデートされてないのはオレ自身だったようだ。申し訳ない。
根拠は、NoSQL はスキーマ無しなのは途中までは良いけど、後で負債になる感じがするので。あと、Firebase は Google が中途でやめるとなったときが怖いぞ。JS なら express というフレームワークあるし、Kotlin もサーバーがあるから、古典的なサーバークライエントモデルで良いのじゃないかな？Next なら SSR あるし。
自分のような新卒採用を逃した身分では、サイバーエージェントのような B to C 領域でトップティアにある会社に紹介してもらえるというのは「蜘蛛の糸」のような貴重なチャンスに思えたのだよ。そりゃ、ある程度は経験積めばスカウトが来るかもしれないけどさ、自分は年食っていたから「サイバーエージェントで働けるという可能性」に全力をかけたよ。その結果が、場末の未認可SES って、しかも反社だったなんて、すごくショックだったよ。クソな「自称数学者の人工知能論を聞いて土日が終わり、平日はブラック客先常駐」な日々はうんざりだ。
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？
