Scraps 最終更新 2026/10/03 01:40

#DevOps・CI/CD

@Omochaya /

【Unity】C++エンジニアが「1シーン＋枠組み常駐＋アセット動的ロード」のアーキテクチャに辿り着いた話

  • Unityでは「都度生成・破棄」がパフォーマンスを悪化させる
  • C#のマネージドメモリとネイティブメモリの違い、GCスパイクの発生メカニズム
  • マネージドメモリのGC Allocを減らすため、アセットはAddressablesで動的ロードし、枠組みは常駐させる
【Unity】C++エンジニアが「1シーン＋枠組み常駐＋アセット動的ロード」のアーキテクチャに辿り着いた話 - Qiita

@むーさん /

OLTP脳でBigQueryに入門してみた（PostgreSQL・DynamoDB経験者向け）

  • BigQueryは列指向ストレージと並列分散処理で高速集計を実現している
  • 列指向ストレージで必要な列のみ読み込み、ツリー構造で並列処理する仕組み、パーティショニングでスキャン量を減らす設計
  • SELECT *はコストが跳ね上がるため、必要な列のみ指定するクエリ書き方が重要で、パーティショニングを活用する設計が必要
OLTP脳でBigQueryに入門してみた（PostgreSQL・DynamoDB経験者向け）

@RYA234 /

読書感想文『運用設計の教科書』監視運用編（p240〜p252）

  • 監視運用の設計と対応フローの重要性が説明されている
  • HTTP監視と画面遷移監視（シナリオ監視）の仕組み、アラート検知テストと情報連携テストの分離が挙げられる
  • 監視設計とエスカレーションフローはセットで考える必要があり、アラート後の対応手順を事前に決めておくことが重要である
読書感想文『運用設計の教科書』監視運用編（p240〜p252） - Qiita

@youtoy /

LeIsaac（Isaac Sim／Isaac Lab と LeRobot を使いやすくした環境）を自宅の Windows PC でセットアップして起動完了まで試す【2026年8月版】

  • LeIsaacをWindows PCでセットアップしてシミュレーション環境を起動する手順が記載されている
  • miseとuvを用いた仮想環境構築、PyTorchとIsaac Labのインストール、Hugging Faceのassetsダウンロード
  • RTX 5090搭載PCが必要で、仮想環境のアクティベーション手順が別途必要となる
LeIsaac（Isaac Sim／Isaac Lab と LeRobot を使いやすくした環境）を自宅の Windows PC でセットアップして起動完了まで試す【2026年8月版】 - Qiita

@Daiki Urata /

自作npmパッケージにマルウェアを公開されたときにやったこと

  • npmパッケージにマルウェアが公開され、侵入経路の塞ぎと権限剥奪、バージョンのdeprecateと削除、利用者への通知を行った
  • 侵入経路はGitHub Actionsのワークフロー、公開権限はTrusted Publishingで剥奪、汚染バージョンはdeprecateとnpmからの削除で対応
  • 汚染バージョンをlockfileに固定している環境ではdeprecateでは対応できないため、npmからの削除が必須で、利用者は認証情報をすべてローテーションする必要がある
自作npmパッケージにマルウェアを公開されたときにやったこと

@yakumo_09 /

【AWS】AgentCore Runtimeのフェールオーバーとリトライ設計について確認しました

  • AgentCore Runtimeの障害時にセッションが維持されるが、エグレスやAZ障害時はアプリ側でリトライとVM停止が必要
  • セッションはmicroVMの死に影響されず、エグレス死時はVMが壊れたまま、AZ障害時はStopRuntimeSessionで再配置
  • エグレス障害時はVMを停止しないと復帰しない、AZ障害時は複数回のStopRuntimeSessionが必要で確率的
【AWS】AgentCore Runtimeのフェールオーバーとリトライ設計について確認しました - Qiita

@NoguchiHikaru /

Azure無料枠を意識してWindows Server 2022を構築してみた

  • Azure無料枠を意識してStandard_B2ats_v2と64GiB Premium SSDでWindows Server 2022を構築した
  • Standard_B2ats_v2は2vCPU1GiBで無料枠対象、Small Disk版のWindows Server 2022イメージで64GiBのPremium SSDを選択
  • 無料枠の利用にはVMサイズ・ディスク・Public IPの個別確認が必要で、RDP接続はNSGでIP制限を設定することを確認した
Azure無料枠を意識してWindows Server 2022を構築してみた - Qiita

@_shin_ /

ESP32 シリーズを使ってイチから電子工作まとめ　 (回路設計/基板設計編)

  • ESP32シリーズのハード設計と基板設計の具体的な手順が説明されている
  • ENピンのプルアップ設計、Boot Selectピンの2通りの起動モード、USBのESD対策とVBUSの電源設計
  • ENピンは3.3V電源立ち上がり後に50us待機する設計が必要で、Boot Selectピンは手動スイッチで切り替え可能にすることが推奨される
ESP32 シリーズを使ってイチから電子工作まとめ (回路設計/基板設計編) - Qiita

@cozy_666_tech /

AWS ECS + FastAPIをデプロイした — ECRとFargateの構成

  • FastAPIアプリをAWS ECS Fargateでデプロイする手順が公開された
  • ECRにDockerイメージを保存し、タスク定義でSecrets Managerのシークレットを環境変数に注入、GitHub ActionsでCI/CDを構築
  • タスク実行ロールとタスクロールを分けることでセキュリティを向上させ、deploymentCircuitBreakerでデプロイ失敗時のロールバックを自動化する
AWS ECS + FastAPIをデプロイした — ECRとFargateの構成 - Qiita

@AIフクロウ｜夜な夜なClaude Code /

個人開発の新機能追加を、Claude Code の Plan mode に10分で実装計画6ステップにしてもらった夜

  • Claude CodeのPlan modeで個人開発の実装計画を6ステップに固定して生成した
  • 影響ファイル・コミット粒度・検証観点を5行構成で記載、(要確認)タグで推測箇所を明示
  • 実装前段階の頭の中を整理する時間が10分に短縮され、段取りの重さが軽減される
個人開発の新機能追加を、Claude Code の Plan mode に10分で実装計画6ステップにしてもらった夜｜AIフクロウ｜夜な夜なClaude Code

@metabirdsdev /

Blender初心者でも大丈夫！Claude Desktop + Blender公式MCPで3Dモデルを作成、Threedive AIで公開する

  • Blender公式MCPサーバとClaude Desktopで3Dモデルを作成しThreedive AIで公開する手順が紹介される
  • Blender MCPサーバとClaude Desktopのコネクタ設定、GLBエクスポート、Threedive AIでのモデル配置が可能
  • Blenderの直接操作なしで3Dモデルを生成しWeb公開できるが、MCPサーバの設定が複雑で注意が必要
Blender初心者でも大丈夫！Claude Desktop + Blender公式MCPで3Dモデルを作成、Threedive AIで公開する - Qiita

@taka_yayoi /

LLMアプリ、雰囲気で運用してませんか? 〜2026年のLLMOpsの現在地〜

  • LLMアプリの運用は雰囲気で行っているが、トレーシング・評価・プロンプト管理・監視の4本柱で計測と根拠に変える必要がある
  • トレーシングはOpenTelemetry GenAI規約に収束、評価はUIで構築可能、監視対象はエージェントまで拡大
  • トレース形式を標準化したツールを選べば資産が生きていく、評価データセットを5件作ることで変更の良し悪しを判断できる
LLMアプリ、雰囲気で運用してませんか? 〜2026年のLLMOpsの現在地〜 - Qiita

@maskot1977 /

「誰が悪い」から「どう直す」へ ― 政策を改善し続ける政治の仕組み : システム設計視点の行動経済学 (22)

  • 政府の政策をデバッグする「5つの質問」フレームワークが公開された
  • リアルリソースのボトルネック、インセンティブ設計、ロールバックコストの削減が具体的に示された
  • 政策の評価基準を財源の帳尻から供給能力に変えることが重要である
「誰が悪い」から「どう直す」へ ― 政策を改善し続ける政治の仕組み : システム設計視点の行動経済学 (22) - Qiita

@takekawa tomoki /

Azure Databricksでエージェントを作ってAPI経由でローカル実行する

  • Azure Databricksでエージェントを作成しAPI経由でローカルから実行する方法が公開された
  • エージェントに登録したドキュメントを基にした質問に回答する仕組みと、API呼び出しに必要なエンドポイント名・ホスト名・PATトークンの設定が説明されている
  • PATトークンのスコープをモデルサービング用に選択しないとAPI呼び出しができない
Azure Databricksでエージェントを作ってAPI経由でローカル実行する