Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
魑魅魍魎インターネット
Search
Sponsored
·
Ship Features Fearlessly
Turn features on and off without deploys. Used by thousands of Ruby developers.
→
utagawa kiki
May 08, 2017
Technology
0
720
魑魅魍魎インターネット
KMC例会講座
utagawa kiki
May 08, 2017
Tweet
Share
More Decks by utagawa kiki
See All by utagawa kiki
tparseでgo testの出力を見やすくする
utgwkk
2
460
go test -json そして testing.T.Attr / Kyoto.go #63
utgwkk
4
960
自動で //nolint を挿入する取り組み / Gopher's Gathering
utgwkk
1
1.7k
ゆるやかにgolangci-lintのルールを強くする / Kyoto.go #56
utgwkk
2
3.2k
君たちはどうコードをレビューする (される) か / 大吉祥寺.pm
utgwkk
21
17k
Dive into gomock / Go Conference 2024
utgwkk
14
8.3k
Goでリフレクションする、その前に / Kansai.go #1
utgwkk
4
3.7k
Go製Webアプリケーションのエラーとの向き合い方大全、あるいはやっぱりスタックトレース欲しいやん / Kyoto.go #50
utgwkk
7
4.3k
ありがとう、create-react-app
utgwkk
4
12k
Other Decks in Technology
See All in Technology
M&A 後の統合をどう進めるか ─ ナレッジワーク × Poetics が実践した組織とシステムの融合
kworkdev
PRO
1
410
Agile Leadership Summit Keynote 2026
m_seki
1
530
顧客の言葉を、そのまま信じない勇気
yamatai1212
1
340
データの整合性を保ちたいだけなんだ
shoheimitani
8
3k
10Xにおける品質保証活動の全体像と改善 #no_more_wait_for_test
nihonbuson
PRO
2
210
All About Sansan – for New Global Engineers
sansan33
PRO
1
1.3k
Webhook best practices for rock solid and resilient deployments
glaforge
1
270
生成AI時代にこそ求められるSRE / SRE for Gen AI era
ymotongpoo
5
2.8k
日本の85%が使う公共SaaSは、どう育ったのか
taketakekaho
1
140
ZOZOにおけるAI活用の現在 ~開発組織全体での取り組みと試行錯誤~
zozotech
PRO
5
4.9k
Data Hubグループ 紹介資料
sansan33
PRO
0
2.7k
こんなところでも(地味に)活躍するImage Modeさんを知ってるかい?- Image Mode for OpenShift -
tsukaman
0
110
Featured
See All Featured
What’s in a name? Adding method to the madness
productmarketing
PRO
24
3.9k
Breaking role norms: Why Content Design is so much more than writing copy - Taylor Woolridge
uxyall
0
160
Creating an realtime collaboration tool: Agile Flush - .NET Oxford
marcduiker
35
2.4k
The agentic SEO stack - context over prompts
schlessera
0
630
Leveraging LLMs for student feedback in introductory data science courses - posit::conf(2025)
minecr
0
140
Save Time (by Creating Custom Rails Generators)
garrettdimon
PRO
32
2.1k
[RailsConf 2023 Opening Keynote] The Magic of Rails
eileencodes
31
9.9k
The Impact of AI in SEO - AI Overviews June 2024 Edition
aleyda
5
730
First, design no harm
axbom
PRO
2
1.1k
Claude Code のすすめ
schroneko
67
210k
HU Berlin: Industrial-Strength Natural Language Processing with spaCy and Prodigy
inesmontani
PRO
0
200
How GitHub (no longer) Works
holman
316
140k
Transcript
ັᲈΠϯλʔωοτ ,.$ྫձߨ࠲!VUHXLL
͜Μʹͪ )FMMP
ࢲ͕ՎͰ͢ɽ *BN65"("8"
IUUQTUXJUUFSDPNVUHXLLTUBUVT
͜Μʹͪ w !VUHXLL ͏͕ͨΘ w ,.$*%VUHX w ֶ෦ใֶՊ ܭࢉػՊֶίʔεճੜ
w ׆ಈ5XJUUFSͰྲྀΕ͖ͯͨ Πϥετʹ͍͍ͶΛ͚ͯ อଘ͢Δ VUHXQJDT
CPU w ΈΜͳେ͖CPU w ຊCPUͷߨ࠲͕͋Γ·ͨ͠ w CPUΛѱ༻ഁյ͞ΕͨΒ൵͍͠Ͱ͢ΑͶ w ࣄྫͱରࡦΛͭհ͠·͢
લఏࣝLJMMίϚϯυ w ϓϩηεʹγάφϧΛૹΔऴྃͤ͞Δ w ϓϩηεΛڧ੍ऴྃ͢Δͱ͖ʹ͏͜ͱ͕ଟ͍ w LJMMϓϩηε*%
લఏࣝAA όοΫΫΥʔτ w ίϚϯυΛධՁͨ݁͠ՌΛల։͢Δ w FDIPlAFYQS AૉͰ͢z w ૉͰ͢
ࣄྫҙίϚϯυ࣮ߦ
ࣄྫҙίϚϯυ࣮ߦ !CPU΄͛
ࣄྫҙίϚϯυ࣮ߦ !CPU΄͛ QSPHl΄͛z
ࣄྫҙίϚϯυ࣮ߦ !CPU΄͛ QSPHl΄͛z ;͕
ࣄྫҙίϚϯυ࣮ߦ !CPU΄͛ QSPHl΄͛z ;͕ ;͕
෦࣮ͷྫ w ೖྗΛड͚Δ w ೖྗΛଞͷϓϩάϥϜʹ͛Δ QSPHlҾz w ଞͷϓϩάϥϜ͕ධՁ͢Δ w
ධՁ݁ՌΛฦ͢
ࣄྫҙίϚϯυ࣮ߦ
ࣄྫҙίϚϯυ࣮ߦ !CPUALJMMA
ࣄྫҙίϚϯυ࣮ߦ !CPUALJMMA QSPHlALJMMAz
ࣄྫҙίϚϯυ࣮ߦ !CPUALJMMA QSPHlALJMMAz
ࣄྫҙίϚϯυ࣮ߦ !CPUALJMMA QSPHlALJMMAz
ࣄྫҙίϚϯυ࣮ߦ !CPUALJMMA QSPHlALJMMAz ʊਓਓਓਓਓਓʊ ʼɹಥવͷࢮɹʻ ʉ:?:?:?:?:ʉ
ରࡦ w ίϚϯυΛ࣮ߦ͢Δͱ͖ʹγΣϧΛ௨͞ͳ͍ w ίϚϯυΛΤεέʔϓ͢Δ w ϓϩηεΛ։͘Ҏ֎ͷ ੬ऑੑΛੜΈʹͦ͘͏ͳ ํ ๏Λݕ౼͢Δ
ࣄྫFWBM
ࣄྫFWBM
ࣄྫFWBM
ࣄྫFWBM
ࣄྫFWBM
ࣄྫFWBM TRSU
ࣄྫFWBM TRSU
෦࣮ͷྫ w ೖྗΛड͚Δ w ೖྗΛ͋Δϓϩάϥϛϯάݴޠͷࣜͱͯ͠ධՁ͢Δ w ͨͱ͑FWBM ͱ͍͏ؔ w Τϥʔ͕ग़ͳ͚ΕධՁͨ݁͠ՌΛฦ͢
ࣄྫFWBM
ࣄྫFWBM EJS
ࣄྫFWBM EJS <@@CVJMUJOT@@ @@EPD@@ @@OBNF@@ @@QBDLBHF@@>
ࣄྫFWBM EJS <@@CVJMUJOT@@ @@EPD@@ @@OBNF@@ @@QBDLBHF@@> @@JNQPSU@@ bPT` VOBNF <>
ࣄྫFWBM EJS <@@CVJMUJOT@@ @@EPD@@ @@OBNF@@ @@QBDLBHF@@> @@JNQPSU@@ bPT` VOBNF <>
-JOVY
ࣄྫFWBM EJS <@@CVJMUJOT@@ @@EPD@@ @@OBNF@@ @@QBDLBHF@@> @@JNQPSU@@ bPT` VOBNF <>
-JOVY @@JNQPSU@@ bPT` TZTUFN bLJMM`
ࣄྫFWBM EJS <@@CVJMUJOT@@ @@EPD@@ @@OBNF@@ @@QBDLBHF@@> @@JNQPSU@@ bPT` VOBNF <>
-JOVY @@JNQPSU@@ bPT` TZTUFN bLJMM`
ࣄྫFWBM EJS <@@CVJMUJOT@@ @@EPD@@ @@OBNF@@ @@QBDLBHF@@> @@JNQPSU@@ bPT` VOBNF <>
-JOVY @@JNQPSU@@ bPT` TZTUFN bLJMM` ʊਓਓਓਓਓਓʊ ʼɹಥવͷࢮɹʻ ʉ:?:?:?:?:ʉ
ରࡦ w FWBM Λ͏ͷΛΊΔ w ةݥੑΛཧղ͠ͳ͍·· FWBM Λ͏ͷΛΊΖ w ి͙Β͍ࣗͰ࣮͍ͯͩ͘͠͞
w ͍͍࿅शʹͳΔͱࢥ͏
ࣄྫ૬खΛݶఆ͠ͳ͍
ࣄྫ૬खΛݶఆ͠ͳ͍ !CPUZP
ࣄྫ૬खΛݶఆ͠ͳ͍ !CPUZP ZP
ࣄྫ૬खΛݶఆ͠ͳ͍ !CPUZP ZP !CPU͜Μʹͪʙ
ࣄྫ૬खΛݶఆ͠ͳ͍ !CPUZP ZP !CPU͜Μʹͪʙ ͜Μʹͪʙ
ࣄྫ૬खΛݶఆ͠ͳ͍ !CPUZP ZP !CPU͜Μʹͪʙ ͜Μʹͪʙ !CPUBBB
ࣄྫ૬खΛݶఆ͠ͳ͍ !CPUZP ZP !CPU͜Μʹͪʙ ͜Μʹͪʙ !CPUBBB BBB
෦࣮ͷྫ w ೖྗΛड͚Δ w ϝοηʔδ෦ ࠷ॳͷ!CPUΑΓޙͷ෦ Λ ͦͷ··ฦ͢
ࣄྫ૬खΛݶఆ͠ͳ͍
ࣄྫ૬खΛݶఆ͠ͳ͍ !CPU!CPU!CPU!CPU!CPU!CPU!CPU!CPUZP
ࣄྫ૬खΛݶఆ͠ͳ͍ !CPU!CPU!CPU!CPU!CPU!CPU!CPU!CPUZP !CPU!CPU!CPU!CPU!CPU!CPU!CPUZP
ࣄྫ૬खΛݶఆ͠ͳ͍ !CPU!CPU!CPU!CPU!CPU!CPU!CPU!CPUZP !CPU!CPU!CPU!CPU!CPU!CPU!CPUZP !CPU!CPU!CPU!CPU!CPU!CPUZP
ࣄྫ૬खΛݶఆ͠ͳ͍ !CPU!CPU!CPU!CPU!CPU!CPU!CPU!CPUZP !CPU!CPU!CPU!CPU!CPU!CPU!CPUZP !CPU!CPU!CPU!CPU!CPU!CPUZP !CPU!CPU!CPU!CPU!CPUZP
ࣄྫ૬खΛݶఆ͠ͳ͍ !CPU!CPU!CPU!CPU!CPU!CPU!CPU!CPUZP !CPU!CPU!CPU!CPU!CPU!CPU!CPUZP !CPU!CPU!CPU!CPU!CPU!CPUZP !CPU!CPU!CPU!CPU!CPUZP !CPU!CPU!CPU!CPUZP
ࣄྫ૬खΛݶఆ͠ͳ͍ !CPU!CPU!CPU!CPU!CPU!CPU!CPU!CPUZP !CPU!CPU!CPU!CPU!CPU!CPU!CPUZP !CPU!CPU!CPU!CPU!CPU!CPUZP !CPU!CPU!CPU!CPU!CPUZP !CPU!CPU!CPU!CPUZP !CPU!CPU!CPUZP
ࣄྫ૬खΛݶఆ͠ͳ͍ !CPU!CPU!CPU!CPU!CPU!CPU!CPU!CPUZP !CPU!CPU!CPU!CPU!CPU!CPU!CPUZP !CPU!CPU!CPU!CPU!CPU!CPUZP !CPU!CPU!CPU!CPU!CPUZP !CPU!CPU!CPU!CPUZP !CPU!CPU!CPUZP !CPU!CPUZP
ࣄྫ૬खΛݶఆ͠ͳ͍ !CPU!CPU!CPU!CPU!CPU!CPU!CPU!CPUZP !CPU!CPU!CPU!CPU!CPU!CPU!CPUZP !CPU!CPU!CPU!CPU!CPU!CPUZP !CPU!CPU!CPU!CPU!CPUZP !CPU!CPU!CPU!CPUZP !CPU!CPU!CPUZP !CPU!CPUZP !CPUZP
ࣄྫ૬खΛݶఆ͠ͳ͍ !CPU!CPU!CPU!CPU!CPU!CPU!CPU!CPUZP !CPU!CPU!CPU!CPU!CPU!CPU!CPUZP !CPU!CPU!CPU!CPU!CPU!CPUZP !CPU!CPU!CPU!CPU!CPUZP !CPU!CPU!CPU!CPUZP !CPU!CPU!CPUZP !CPU!CPUZP !CPUZP ZP
ରࡦ w CPUͷൃݴʹෆ༻ҙʹԠ͠ͳ͍Α͏ʹ͢Δ w CPUͷൃݴʹΫΤϦؚ͕·Ε͍ͯͯԠ͠ͳ͍ w ͦͦCPUͷൃݴरΘͳ͍
·ͱΊ w ੬ऑੑΛੜΈʹ͍͘ํ๏ΛΖ͏ w ੬ऑੑΛಥ͘ͷ͕ಘҙͳ෦һʹ͋Β͔͡ΊνΣοΫ ͯ͠Β͏ͱ٢ ٢ͱ w ηΩϡϦςΟతͳ
ͬͱͪΌΜͱͨ͠ ͕Γͨ ͔ͬͨΒEFWͱ͔DUGͱ͔Ͱฉ͘ͱ͍͍Ͱ͢ w ࠷ߴͷTMBDLCPUੜ׆Λ