最近、チームの成果の最大化を職務として請け負うようになった。そこでどのようなチームが高い成果を上げるのか知るため、Googleが公開している組織の働き方についての研究結果をまとめた記事、re:Work を読んだ。

re:Workでは、高い成果を上げるチームの条件を突き止める過程も含めて述べられており若干複雑である。そこで本記事では、チームに対する評価とチームが上げる成果を測るための指標を紹介し、その指標を最大化するチームの条件について端的にまとめる。

各条件の詳細な解説については別記事にまとめる。

サービスが期待通りに動作することを保証するためにモニタリングは重要です。Kubernetes 上で動作するアプリケーションのモニタリングは、モニタリング用の OSS ( Prometheus など) 、SaaS ( Datadog など )、クラウドプラットフォームのコンソール ( GCP など) を使う方法があります。プラットフォームに縛られないモニタリング環境を構築したいので、本記事ではモニタリング用の OSS である Prometheus と Grafana を使って Kubernetes クラスタとクラスタ上で動作するアプリケーションをモニタリングするダッシュボードを構築する方法を紹介します。

gRPC + Protocol Buffers でバックエンドを開発していると、他サービスや Protocol Buffers プラグインの proto ファイルの管理がしたくなる場合があります。 よくある Protocol Buffers のプラグインではリポジトリを go get してコンパイル時にパスを通すよう指示されますが、どのリビジョンの proto ファイルを使ってスキーマを定義しているのかが不明瞭になります。また、 proto ファイルの場所が散らばるのでコンパイルのコマンドも複雑になります。

本記事では、Protocol Buffers とは何かから、なぜ依存管理が必要か、依存している proto ファイルを管理するにはどうすれば良いかについて述べます。

grpc-gateway は gRPC のエラーコードと HTTP のステータスコードをよしなに変換してくれますが、クライアントにエラーの理由を知らせる場合にはエラーレスポンスをカスタマイズする必要があります。

本記事では grpc-go + grpc-gateway でカスタムエラーレスポンスを返す方法について、実装例を出しながら紹介します。

OpenCensus Meetup vol.1に参加してきました。本記事ではイベントで話されたことをまとめます。

イベントでは OpenCensusの概要紹介や、OpenCensusを使ってみて便利だったところと辛かったところ、辛さを解消するために行ったことについて話されていました。

OpenCensusの概要の把握や、深掘りするかどうかの判断の参考になれば幸いです。

こんにちは。鷲見(@soichisumi)です。

今年は新規プロダクトの開発、転職、イベント登壇などいろいろありました。1 年の振り返りもブログに書いていこうと思います。

本番環境でのみ起こるようなパフォーマンス問題の調査は簡単ではありません。そのようなボトルネックの調査では、どの処理がどのような入力で時間がかかるかを特定することが重要です。

本記事では、メトリクスの収集や処理のトレースを行うためのフレームワークであるOpenCensusとその可視化、分析サービスのStackdriver Traceを使ってGoのアプリケーションの処理時間を可視化する方法を紹介します。

Cloud Functions には、しばらく関数が使われないとスリープし、スリープ後、最初のリクエストの処理に時間がかかるという性質があります。関数全てを定期的に叩くことで、リクエストの処理に時間がかかってしまう問題を避けることが可能です。本記事では、Cloud Functionsにデプロイされている関数全てを定期的に叩く方法を紹介します。

Cloud Firestore を使う利点の一つにリアルタイムに変更を取得できる点が挙げられます。公式ドキュメントでは Go SDK はまだサポートされていないと書かれていますが(2018/12/5 時点)、機能自体は SDK に実装されています (v0.21.0 リリースノート)。本記事では、Firestore の Go SDK で Firestore のリアルタイムアップデートを取得する方法について述べます。