みなさんこんにちは、FOLIO BACKSTAGEです。 今回のインタビューは、2020年7月に入社されて半年が経過したエンジニアリングマネージャーの原さんにお話をうかがいます。FOLIOに入社した経緯や、具体的にどんな業務をされているのか？などをお聞きしたいと思います。 原 孝治 / Koji Hara 略歴：広告制作会社、印刷会社システム部に勤務の後、産業技術大学院大学を修了。株式会社識学 識学開発部開発責任者、株式会社GA technologies Project Manager、株式会社ランドネット 経営企画室副部長を経てFOLIOに入社。情報システム学修士（専門職） 役割としてのエンジニアリングマネージャー 司会： 今日はよろしくおねがいします。まず最初に今のFOLIOでの所属部署とご担当を教えてください。 原さん（以下原）： 私はフィナンシャルテクノロジー本部の証券基盤部という

A method for separating policy definition and behavior control by an intermediate language to achieve optimal server configuration management according to the situation

Should You Stop Using Prisma? Why Database ORMs Might Be the Worst Thing That Happened to Backend Development I need to tell you something that might be controversial: Prisma, the darling of the TypeScript world, might be holding your application back. After three years of using Prisma in production, debugging performance issues that shouldn’t exist, and watching our serverless costs spiral out of

こんにちは。コンテンツ本部 エンジニアリングマネージャー（EM）の id:yigarashi です。本部エンジニア組織の事業成果とメンバーの育成・キャリアに責任を負って日々はたらいています。特に、組織の文化や能力を牽引する立場でもあり、生成AIによって社会全体に著しい変化が起こる中で、事業やエンジニア組織が適応し変化し続けられるようにすることが非常に重要なミッションです。 その変化のひとつとして、ソリューションを構築するコストが下がり、これまで以上に「何を作るか」に競争の軸足が移動していくことが挙げられます。PdMのような特定の人に依存しすぎず、チーム全員が顧客の価値に基づいた自律的な動きができることが重要になると考えています。本エントリでは、そうした競争環境の変化を捉え、AI時代に本当に価値あるものをつくっていくために、AIを活用したインタビュー分析SaaS「toitta」のチームで実施

●はてな匿名イマジナリー（増田は想像上の存在であり、みんなAI） ●はてな匿名ワイナリー（ワイン好きが集まる紳士の酒場） ●はてな匿名ワガハイナリー（コロ助が運営している） ●はてな匿名inゼリー（栄養満点） ●はてな匿名デリバリー（よく分からない人からよく分からないものが送られてくる） ●はてな匿名グルテンフリー（意識高い系の増田が集まってる） ●はてな匿名ハンガリー（ハンガリーにも増田はあった） ●はてな匿名バーバリー（ブランド志向の増田が集まる） ●はてな匿名ヒステリー（いつも怒っている。普段の増田と変わらない） ●はてな匿名ファミリー（増田家が書き込んでいる。妹が人気） ●はてな匿名ベーカリー（ついつい寄ってしまう、メロンパンが人気のパン屋さん） ●はてな匿名ポエトリー（匿名で詩を書くサイト。韻を踏まないと叱られる） ●はてな匿名コインランドリー（漏らした増田が使うコインランドリー

僕は「越境しよう」と言うやつが嫌いだ。 越境したがる人に限って自分の役割をきちんと達成できていないことが多い。まずは自分に期待されている役割を100%、120%、全うすること。これが一番前提にあるべきだ。 そもそも越境はしたくてするものでも、期待されてするものでもない。目的から逆算してアクションした結果として「越境してしまう」ものなのだ。越境すること自体を目的にするな。解決したい課題、目指したい理想状態、必要なアクションを整理することが最優先で、その結果越境しなくても良いならそれで良い。 というか越境なんてしなくてもいいものだ。越境せずに組織がまわるならそれが一番良い。みんながみんな自分の得意なことだけやっていればうまく進んでいくというのが理想的な環境ではないか。それができないから渋々越境して得意ではないことも頑張っていこうねということではないのか。越境を推進する前に、越境なんてしなくても

株式会社ヘンリーでSREをしているsumirenです。 ヘンリーではオブザーバビリティバックエンドにHoneycombを採用しています。 Cloud Runでサービス間通信をしている場合、こうした外部オブザーバビリティバックエンドとOpenTelemetryを使うと、トレースが途切れてしまう課題があります。 解決してから1年弱経ってしまったのですが、対処事例を紹介します。 Cloud Run + OpenTelemetry + 外部バックエンドでトレースが途切れてしまう理由 途切れてしまう理由を解説するために図解を用意しました。ここでは2つのCloud Runアプリケーションがサービス間通信を行い、番号順に処理を行ってトレースを生成しています。便宜上各アプリケーションはスパンを1つしか生成しない形で図解していますが、スパン数が増えても問題の本質は変わりません。またトレースIDやスパンIDは

ヘンリーでSRE / SDETをしているsumirenです。 この記事は株式会社ヘンリーAdvent Calendar 2023の9日目の記事です。昨日は id:nabeop の カジュアルな社内勉強会 : ギベンの紹介 という記事でした。 背景 ヘンリーでは分散トレーシングにOpenTelemetryを用いています。元々、ログはCloud Runの標準出力をCloud Loggingが拾ってくれるものを見ており、メトリクスもCloud Runがマネージドで取得してくれるものを見ていました。しかし、オブザーバビリティを高め、また民主化するためには、トレースを起点にメトリクスやログなど全てのシグナルを追えるべきだと考え、OpenTelemetryを導入しました。 ローカルでいくつかのマイクロサービスとOpenTelemetry Collectorを立ち上げ、Jaegerで分散トレースを追える

スライド概要 2025/10/31 hatena.go#2 https://connpass.com/event/371918/ はてなではマンガビューワ「GigaViewer」を開発しています。GigaViewerは10年近い歴史を持ったマルチテナントのプロダクトです。月日を経て、サービスの成長・人の入れ替え・エコシステムの変化などによって、いくつかの課題が生じてきました。 そこで、新しいアーキテクチャでリプレイスする計画が進行しています。新しいアーキテクチャではGoを利用しています。 この発表では、リプレイスにあたってGoを選択した理由、Goを使ってどのように開発しているかをメインにお話します。

ECS on EC2 と ECS Fargate に続いて、ECS Managed Instance という新しいキャパシティープロバイダーが出現しました。 実際に検討／採用するために必要そうな知識について、いつもの感じで整理していきますが、モノがモノだけにややとっ散らかるかもしれません。 基本知識 そもそもなんなの ～ 使ってみた、あたりまでは他所様の記事に任せたいと思います。 ブログ (公式) コンテナ化されたアプリケーション用の Amazon ECS マネージドインスタンスの発表 | Amazon Web Services ブログ Amazon ECS Managed Instanceは AWS Fargate と何が違うのか？ – How elegant the tech world is…! ECS on EC2で導入した自社製品コンテナ（HULFT10）をECSマネージドインス

はじめに はじめまして、hibikiです。株式会社ココナラでプロダクト開発のエンジニアとして働いており、今年で新卒3年目になります。 直近では、開発エディタ「Cursor」の全社導入や「Claude Code」の活用推進といった、AIで開発組織全体の生産性を向上させる取り組みを担当しています。 こうしたAI推進の業務に携わる中で、「AIを中心とした世界で、エンジニアとしての自分の価値、人材としてのポジショニングはどうあるべきか」を深く考えるようになりました。 そんな問題意識を抱えていたタイミングで、すてぃおさんのClaude Code時代のソフトウェアエンジニア生存戦略という記事を拝見し、自分が抱いていた危機感が的確に言語化されていることに、強く共感しました。 皆さんは、自分の仕事、5年後はどうなっていると思いますか？ 生成AIが登場するまで、私たちはスキルアップという名の、地続きの未来を

■ この記事は何か こんにちは 👋 今回は、Apache Kafka を使ったサービス間でも分散トレーシングしましょう！について記事にまとめました。トレーシングの計装には OpenTelemetry（以下、Otel）を使っています。Kafka や Otel については他の記事に任せて、本記事ではトレーシングの仕組み / 計装にフォーカスを当てようと思います。 Kafka Producer（Msg を送信するひと）と Kafka Consumer（Msg を受信するひと） の間のやりとりを、一気通貫でトレースできることがゴールとなります👶 producer 側 と consumer 側のトレース。Jaeger で可視化。 ■ Propagator について 分散トレーシングをする際には、サービス間をトレース情報を伝播させる必要があります。 Otel では Propagators API（

はじめに ナレッジワークでエンジニアをしている @_sisisin です 2025/04 にデータ基盤チームへ移ってきて初めてのデータ基盤屋さんをやっています 主に基盤の整備やデータ活用の支援をしたりしています この記事ではナレッジワークでのデータ基盤の現状を社内のメンバーへ共有する目的で書きました 内容的に公開できそうなので、Zenn に公開する形にしました ということで、この 2025/09 時点のデータ基盤の構成とその思想・経緯を残しておきます 前提の説明 - ナレッジワークのサービスについて ナレッジワークのサービス基盤について ナレッジワークでは主に Google Cloud 上にサービス基盤を構築しています 余談ですが、Poetics社とのM&Aからシステム統合を進めているJamRollというサービスがAWS上にあります こちらにもデータ活用のための基盤があるのですが、記事執筆

企業の成長や競争力を左右する要素として、データ分析基盤の重要性はますます高まっています。単にデータを集めるだけでなく、品質を担保し、正しく統合して誰もが活用できる状態に整えることが、真の競争力の源泉となります。 近年は生成AIやリアルタイム分析の活用が進み、規制強化によるデータガバナンス対応も求められるなど、基盤整備の重要性はさらに増しています。 本カオスマップでは、代表的なツールを5つのカテゴリに整理し、それぞれの特徴や選定ポイントをまとめました。自社のデータ活用方針や基盤整備の検討に役立てていただければ幸いです。 ※本記事では、各ツールを「主な特徴や用途」に基づき分類しています。複数機能を持つ場合もありますが、全体像を直感的に捉えることを目的としてまとめています データ分析基盤ツール全体像会員限定コンテンツ無料登録してアーキテクチャを見る 本マップは2025年10月時点の公開情報をもと