## 問題

iOSアプリにGoogle Analyticsを入れるとき、以下のように実装すると思う。

```
class AppDelegate: NSObject, UIApplicationDelegate {
    func application(
        _ application: UIApplication,
        didFinishLaunchingWithOptions launchOptions: [UIApplication.LaunchOptionsKey : Any]? = nil
    ) -> Bool {
        FirebaseApp.configure()
        Analytics.setAnalyticsCollectionEnabled(true)
        return true
    }
}
```

Xcode 15.4でこれを愚直に入れたところPreviewがクラッシュするようになった。

## 解決策

以下のようにDEBUGではGoogle Analyticsを無効化することで解決した。

```
class AppDelegate: NSObject, UIApplicationDelegate {
    func application(
        _ application: UIApplication,
        didFinishLaunchingWithOptions launchOptions: [UIApplication.LaunchOptionsKey : Any]? = nil
    ) -> Bool {
        FirebaseApp.configure()
        #if DEBUG
          // テストやプレビュー環境では Google Analytics を無効にする
        #else
          Analytics.setAnalyticsCollectionEnabled(true)
        #endif
        return true
    }
}
```

メインコードにDEBUGかどうかの分岐は極力入れたくなかったが、これ以外の解決策は自分には見つけられなかった。

誰かの参考になれば幸いです。

iOSアプリにGoogle Analyticsを入れるときはDEBUGではちゃんと無効にしよう

技術書典でサークルとして本を頒布するまでに必要な技術

RDBは集合、SQLは集合の操作

Cloudflare、Remix、OpenAI Embeddingsでニッチな投稿を優遇するSNS風サービスを作った

## 概要

技術書典にいい加減参加したく、こんなものを作った。

https://github.com/miketako3/teckbook-template

TechBoosterのRe:VIEWテンプレートを改変したものになる。Webエンジニア目線では使いやすいかもしれない。

## 技術スタック

- Re:VIEW
  - 誤解を恐れずにいえばLaTexのラッパー
  - 技術書を描きやすいらしい
  - markdownっぽい形式の.reファイルを書いてPDFに変換できる
- VSCode
  - Re:VIEWの補完ができる拡張機能がある
  - 本当はIntelliJが良かったが…流石にプラグインを作りたくは無い
  - devcontainerは便利ではある
- Dev Containers
  - VSCodeの機能
  - Dockerを使って開発環境を構築する
  - Re:VIEWのDockerイメージが公式に配布されているのでそれをベースにすれば楽ちん
  - ということで元々のテンプレートからそのまま持ってきた
- GitHub Actions
  - 元々のテンプレートではCircleCIで校閲、Github ActionsでPDF作成としていたが、慣れや使い勝手もあり全てGitHub Actionsに変更した
  - Github前提となるので、GitLabなど用のファイルは全て削除した
- textlint
  - 文章の校閲ツール
  - スタンダードな技術だと思っているので採用した
  - PR時に自動的に実行される
- reviewdog
  - textlintの結果をPRコメントに表示してくれる
  - さすがにコメントが無いと使いづらいので採用した

## 感想

これでやっと書けるわけだが、書くまでに手間がかかりすぎる……。

もっと楽に書ける環境があると参入障壁が下がるのになーとなる。

自動校閲とか自動バージョニングとかをいい感じに入れたSaaSがあって、技術書典とか印刷会社とかとシームレスに連携できたら最強な気がする。

## 参考

https://reviewml.org/ja/

https://review-knowledge-ja.readthedocs.io/ja/latest/

https://github.com/TechBooster/ReVIEW-Template

https://zenn.dev/karaage0703/articles/52be7d25f7d76b

https://zenn.dev/b0b/articles/reviewdog_textlint_ga_tested

技術書典に向けて執筆環境を整えた

ヘルスケアデータをGrafanaで見たくない…？〜健康 Reliability Engineering〜

## 概要

このブログのドメインを含む2つのドメインをGoogle DomainsからCloudflareに移行した。

## はじめに

昨年10月に[ドメイン管理サービスをお名前.comからGoogle Domainsに移行した](/posts/domain-service-change)ばかりだったが、なんとGoogle Domainsが事業売却されるとのこと……

https://www.itmedia.co.jp/pcuser/articles/2306/16/news083.html

仕方ないので、今回はCloudflareに移ることにした。ちょうどWorkers等も話題になっていたし。

## 移行時のTips

### 移行作業

特に何も言うことはない。Cloudflare側のサイトとしてドメインを登録しておけば、後は案内に従ってネームサーバーの変更、移管を進めるだけで良い。

あまりにも簡単だった。本当にこういうのは嬉しい。

### ERR_TOO_MANY_REDIRECTS

移管後、ブラウザでドメインにアクセスすると、ERR_TOO_MANY_REDIRECTSというエラーが発生した。

オリジンがhttpsであるにも関わらず、CloudflareのSSL設定がFlexibleになっていたことが原因だった。オリジンにはhttpでアクセスして戻されてを繰り返していたらしい。

Fullにすることでオリジンまでhttpsで通信するように設定できるので、それで解決した。

![Cloudflareの設定画面](/domain-service-change-2/img.png)

## 移行後の感想

Google Domainsと比べると以下の不満はある。

- Google Cloudとの連携がない
- ドメイン管理以外の機能が多い

まあ前者は仕方ないし、後者はそれはそれでメリットもあるので良しとした。

## まとめ

ドメインをGoogle DomainsからCloudflareに移行した。

正直Google Domainsが事業売却されるのは寝耳に水で、今後何を信じてサービスを選べば良いかわからなくなる……。

上手くいかなかったサービスを手放すのはGoogleのお家芸ではあるが、そんなに採算取れてなかったんでしょうかね？

Cloudflareも今は波に乗っているが、いつかはGoogleと同じ道を辿るのかもしれない。そういう意味では日本企業のサービスを使う方が安定性は高いのかも。

何はともあれ皆さんのドメイン管理サービス選びの参考になれば幸いである。

ドメイン管理サービスをGoogle DomainsからCloudflareに移行した

LangChainにおいて記憶を日本語で保持する

Raycastでローカルのパスワード管理をしちゃおう

## 概要

オライリーから出ている 「ソフトウェアアーキテクチャ・ハードパーツ」

https://www.oreilly.co.jp/books/9784814400065/

を読んだので、重要な章を抜き出してノウハウをメモする。

と言いたいところだが、重要な部分が多すぎるのでこの記事では書きやすい部分だけを抜き出している。

書籍の内容を拾いきれているとは到底言えないので、是非読んでもらいたい。

ある程度システム設計に明るく、アーキテクチャに課題を抱えている人にはぴったりな内容になっていると感じた。

## 1章 「ベストプラクティス」がないとどうなる？

全ての解決策はトレードオフである。

> アーキテクトは、自分の問題に対する「銀の弾丸」を探し求めてはならない。

アーキテクトの問題はそれぞれユニークなため、ベストプラクティスが存在しない。

だからこそ「ハード」パーツである。

- 難しい問題
- 堅い、システムの土台となる部分

> 決して最善のアーキテクチャを狙ってはいけない。むしろ、少なくとも最悪でないトレードオフの組み合わせを狙おう。

多くのアーキテクチャにおいて、データこそが全てである。

アーキテクチャデシジョンレコード（Architecture Decision Records：ADR）（https://adr.github.io）を記入せよ。

アーキテクチャ統制のため、アーキテクチャ適応度関数を設計、運用せよ。

## 2章 ソフトウェアアーキテクチャにおける結合の見分け方

結合の定義

> 一方の変更が他方の変更を引き起こす可能性がある場合、ソフトウェアシステムの2つの部分は結合している。

結合を発見、分析し、トレードオフを評価せよ。

アーキテクチャ量子の定義

> アーキテクチャ量子とは、高度な機能的凝集、高度な静的結合、同期／非同期による動的結合を持つ、独立してデプロイが可能なアーティファクトを指す。アーキテクチャ量子の一般的な例には、あるワークフロー内の整ったマイクロサービスなどがある。

これはすなわち、データベースを共有しているアプリケーションは全て1つのアーキテクチャ量子である。

## 4章 アーキテクチャの分解

モノリスからサービスベースアーキテクチャを経てマイクロサービスへ移行していく上で、2つのアプローチが紹介されている。

- コンポーネントベース分解
  - まずはリファクタリングし、モジュールを分けていく。
  - 分けられたモジュールをサービスに切り出す。
- 戦術的フォーク
  - まるっと別アプリケーションとしてコピーして立て、それぞれ1部の機能しか使っていない状態にする。
  - その後、不要な機能をリファクタリングによって削除していく。
  - コンポーネントベース分解と比べて
    - メリット
      - 事前の分析が不要なので作業開始が早い
      - コードは抽出するより消す方が簡単 (と書かれていたが本当か？)
    - デメリット
      - 不要なコードを消す努力が必要
      - ロジックは汚いまま

## 6章 業務データの分解

データベースを分けるか？分けないか？もトレードオフである。

データを分解する要因として以下のようなものがある。

- 変更制御
  - カラムの変更等の影響が多岐にわたる
- コネクション管理
  - 1つのデータベースだけを使うとコネクション数の管理が難しい
- スケーラビリティ
  - コネクション数
  - 容量
  - スループット
  - パフォーマンス
- 耐障害性
  - 1つのデータベースだけを使うとデータベースが単一障害点となってしまう
- アーキテクチャ量子
  - 1つのデータベースだけを使うと1つのアーキテクチャ量子となってしまう (つまり独立してデプロイできない、等)
- データベース種別の最適化
  - 1つのデータベースだけを使うと1つの保存方法だけしか使えない (つまりデータ特性ごとに最適な選択肢が取れない)

逆に、データを統合する要因としては以下のようなものがある。

- データ関係
  - 密結合な外部キー等があるか？
- トランザクション
  - 単一のトランザクション単位が必要か？

モノリスなデータベースを分解するには5段階のプロセスを踏むと良い。

1. 分析し、ドメインを特定する
2. ドメインごとにテーブルを割り当て、移動する
3. コネクションをドメインごとに分離する
4. スキーマをそれぞれのデータベースに移動する
5. コネクションを切り替える

## 7章 サービスの粒度

マイクロサービスの粒度を大きくするか？小さくするか？もトレードオフである。

粒度を小さくする要因としては以下のようなものがある。

- サービスの範囲と機能
  - 凝集性が高い状態になっているか？
- コード変動率
  - 一部のコードだけ変更頻度が高くないか？
- スケーラビリティとスループット
  - 一部だけスケールする必要があるか？
- 耐障害性
  - 一部の故障で全体が故障してしまわないか？
- セキュリティ
  - 一部だけ高いセキュリティが必要か？
- 拡張性
  - どの程度拡張されるか？

粒度を大きくする要因としては以下のようなものがある。

- トランザクション
  - サービスをまたいだトランザクションが必要か？
- ワークフローとコレオグラフィ
  - サービス同士がやりとりする必要はあるか？
- 共有コード
  - サービス同士がコード共有の必要はあるか？
- データ関係
  - データは分解できるか？

## 9章 データの所有権と分散トランザクション

サービス間で共有するデータが存在するとき、どちらのサービスが所有権を持つのか、どのように共有データを管理するのかをトレードオフによって決めなければならない。

分散トランザクションはACID特性をサポートしないため、代わりに結果整合性を検討せよ。

## 10章 分散データアクセス

所有していないデータにサービスが読み取りアクセスするためには様々な方法があり、その間にもトレードオフがある。

- サービス間通信パターン
  - サービス間がWEB API等で通信してDBを隠蔽する
- 列スキーマレプリケーションパターン
  - 非正規化する
- レプリケーションキャッシュパターン
  - 分散キャッシュする
- データドメインパターン
  - 愚直に一緒にDBを見てしまう

## 11章 分散ワークフローの管理

分散システムどうしを調整する方法については基本的には2種類あり、トレードオフがある。

- オーケストレーション
  - 調整役を別途立てる
- コレオグラフィ
  - 最初のサービスが調整役となる

## 12章 トランザクショナルサーガ

通信、整合性、調整についてそれぞれ2パターンあり、組み合わせると合計8パターンのサーガ (アーキテクチャの大別) がある。

| パターン名       | 通信  | 整合性   | 調整         | 結合度   | 複雑さ   | 応答性/可用性 | スケーラビリティ |
|-------------|-----|-------|------------|-------|-------|---------|----------|
| エピックサーガ     | 同期  | アトミック | オーケストレーション | とても高い | 低い    | 低い      | とても低い    |
| 伝言ゲームサーガ    | 同期  | アトミック | コレオグラフィ    | 高い    | 高い    | 低い      | 低い       |
| おとぎ話サーガ     | 同期  | 結果整合性 | オーケストレーション | 高い    | とても低い | 中程度     | 高い       |
| 時間旅行サーガ     | 同期  | 結果整合性 | コレオグラフィ    | 中程度   | 低い    | 中程度     | 低い       |
| ファンタジーサーガ   | 非同期 | アトミック | オーケストレーション | 高い    | 高い    | 低い      | 低い       |
| ホラーストーリーサーガ | 非同期 | アトミック | コレオグラフィ    | 中程度   | とても高い | 低い      | 中程度      |
| パラレルサーガ     | 非同期 | 結果整合性 | オーケストレーション | 低い    | 低い    | 高い      | 高い       |
| アンソロジーサーガ   | 非同期 | 結果整合性 | コレオグラフィ    | とても低い | 高い    | 高い      | とても高い    |

## 13章 コントラクト

ハードパーツとしてのコントラクトの定義は以下である。

> アーキテクチャの部品が情報や依存関係を伝えるために使用するフォーマット。

コントラクトとして例えば以下の様なものがあり、トレードオフがある。

- 堅い
  - 例
    - gRPC
  - メリット
    - 型
    - バージョニング
    - 検証が用意
    - ドキュメント
  - デメリット
    - 密結合
- 緩い
  - 例
    - JSON
  - メリット
    - 疎結合
    - 進化しやすさ
  - デメリット
    - 型がない
    - コンシューマ駆動契約等の適応度関数が必要

帯域幅は無限だと思うな。

## 15章 独自のトレードオフ分析を構築する

MECEに分析せよ。

技術の過度な売り込みを避けよ。

> 何かを伝道する立場をとってはいけない。トレードオフに立ち返ろう。

> 銀の弾丸を追い求めるのではなく、トレードオフを分析するスキルに磨きをかけることで、アーキテクトは組織に真の価値を提供できるのだ。

## まとめ

アーキテクトというふわっとした分野において地に足ついた良い本だった様に感じた。

全てはトレードオフである、というのは自分も読む前から感じていたことではあったため、裏付けが取れて嬉しい気持ちになった。

そして、そのトレードオフをこれでもかと投げつけてくる本書は実際にアーキテクチャを考える上で非常に参考になるだろう。

最近「マイクロサービスって間違いだったんじゃね？」等が話題になったりもしたが、そういうことに振り回されず淡々とトレードオフを分析できるエンジニアになりたい。

「ソフトウェアアーキテクチャ・ハードパーツ」を読んだ

「Googleのソフトウェアエンジニアリング」でわかるリファクタリングと自動テスト

## 概要

「ソフトウェアテストをカイゼンする50のアイデア」

http://www.eijipress.co.jp/book/book.php?epcode=2085

という本を読んだので感想についてメモする。

なお、かなり斜め読みしてしまったので内容が気になる方は自分で読んでみるのをおすすめします。テストに詳しく無いのであれば読む価値はあると思います。

## 得られたノウハウ

- 抜け漏れを防ぐために他者とテストについて考えよ
- 定量化に努めよう
- Given-When-Thenの順序は必ず守ろう
- BDDでは以下の3つが重要となる
  - 仕様
  - 受け入れテスト
  - ドキュメント
- そのために、以下の3つを均衡させなければならない
  - 仕様の簡潔さ
  - カバレッジの完全性
  - ドキュメントの統一性
- テストの優先順位をつけるにはAttribute Component Capabilityマトリクスが便利
  - 理想的なACCマトリクスは「時間とお金があればどんな人でもテストできる」程度で抽象化する
- テストコードは書くためではなく読むために最適化せよ


## 感想

正直抽象的なことが多くて読むのが苦痛だった。良い内容は書いてあると思うが、当たり前というか既知の内容も多く、それが抽象度高く書かれているという印象。なかなか実行可能で具体的なノウハウまでもっていくのは難しかった。

ただし、テストで思い悩むことがあった際にこの本に立ち返ると答えが書いてあるかもしれないので、薄く内容を覚えておいて読み返せるようにするのも手かもしれない。