仕事で Google Cloud を扱っているので、今日も Google Cloud 多め。はてな村のすみっこに生きているのではてなで書いてる技術ブログの記事多め。
うーん、データベースを移行した理由が知りたかった！
けど、AWS から Google Cloud への移行で、Database Migration Service を使っているケースをこうやって共有してくれるのは嬉しい(自分でお試しというわけにはなかなかいかないので……)。
こっちも Google Cloud への移行記事。Google Cloud はシェアが少ない分、こうやって他から移行してもらうケースが多そう。ケータイ会社みたいになってきてるな。
この記事も上の記事も読んでて思うけど、本当にアーキテクチャの選定とか移行って難しいんだな……
まあ、事例としてストックしておくと後々いいことありそう♪って感じ。
ちょうど、データマネジメントなき経営は破綻する というスライドを読んだところだったので、この記事でも取り上げられている……気になる……となった。
読んだことのある本は「ベイズ推論による機械学習入門」だけだけど、これはたしかに良書だったので、きっとセンスがいいセレクションなんだろうなー
生成AIにこういう使い方もあるんだなあ。まあ、こういう使い方をしようとは思わないけど……
生成AI(ChatGPT etc.)はやっぱり、こういう使い方の方が向いている気がする。
なんでも聞ける、時間を無制限に使ってもいい、そんな都合のいい先輩のような存在だと思う。
フロントエンドってほぼ全く触ったことないんだけど、こんなに計測の手法があるんだ……と勉強になった。全然こういうことしてなかったな……
コンテナも含めた仮想化技術とは何かというところから話してくれるので、今度チームに来る人(未経験寄り)にめちゃくちゃ有益そう。
ただ基礎的な用語(OS, システムコール, etc)はサラッと出てくるから、そういう用語の解説が必要な人なら何か考えないとなあ
Github Copilot は最近個人で使い始めたんだけど、本当に便利。
早く私の会社でも使えるようになってほしいなあ。そういう提案する時にこの記事は(数字まで載せてくれているので)役に立ちそう。
駆け出しなのでまだまだオブジェクト指向とか勉強してるんだけど、これは結構わかりやすかった。
初心者に説明する時に向いてる題材とわかりやすさで、ちょうどよい。
