input & output 2023/2/27-2023/3/5
O`reilly Learning Pickup Book
Learning Angular – Fourth Edition
https://learning.oreilly.com/library/view/learning-angular/9781803240602/
Angular基本学習
Data Wrangling with R
https://learning.oreilly.com/library/view/data-wrangling-with/9781803235400/
Tidyverseライブラリを深く理解
Full-Stack Web Development with Go
https://learning.oreilly.com/library/view/full-stack-web-development/9781803234199/
GoとTailwind CSSやVue.jsなど使用してWeb開発
Automating DevOps with GitLab CI/CD Pipelines
https://learning.oreilly.com/library/view/automating-devops-with/9781803233000/
GitLab CI/CDパイプラインを使用して自動化
Podman in Action
https://learning.oreilly.com/library/view/podman-in-action/9781633439689/
次世代コンテナPodman学習
Data Mesh in Action
https://learning.oreilly.com/library/view/data-mesh-in/9781633439979/
データメッシュを導入する
Technology Trends for 2023
https://learning.oreilly.com/library/view/technology-trends-for/9781098148744/
オライリーのオンライン学習プラットフォームが生成するデータから、テクノロジー業界のトレンド
Practical OpenTelemetry: Adopting Open Observability Standards Across Your Organization
https://learning.oreilly.com/library/view/practical-opentelemetry-adopting/9781484290750/
観測可能なベストプラクティスの実装
OpenTelemetry学習
Building Real-Time Analytics Applications
https://learning.oreilly.com/library/view/building-real-time-analytics/9781098146597/
リアルタイム分析アプリケーション作成
Pickup
FastAPI
https://fastapi.tiangolo.com/ja/
Pythonの標準である型ヒントに基づいてPython 3.6 以降でAPI を構築するための、モダンで、高速(高パフォーマンス)な、Web フレームワークです。
・高速
・高速なコーディング
・少ないバグ
・直感的
・簡単
・短い
・堅牢性
・Standards-based：OpenAPIとの互換性
SQLAlchemy
https://www.sqlalchemy.org
Python SQL ツールキットと Object Relational Mapper で、アプリケーション開発者に SQL のフルパワーと柔軟性を提供。
GraphQL
https://graphql.org/
「APIのためのクエリ言語であり、既存のデータでクエリを実行するためのランタイム」と定義
GraphQLのサーバーライブラリ
https://graphql.org/code/
GraphQL Faker
https://github.com/IvanGoncharov/graphql-faker
faker.js のリアルなデータで、将来の API をモックしたり、既存の API を拡張することができます。
コーディングは必要ありません。
必要なのは GraphQL SDL を書くことだけです。
SDL エディターでサンプルを提供しますのでご安心ください。
Ariadne
https://ariadnegraphql.org/
スキーマファースト（またはドキュメント駆動型）開発のために作られたライブラリ
Graphene Python
https://graphene-python.org/
PythonでGraphQL APIを簡単に構築するためのライブラリで、開発者の生活を便利にするためのシンプルで拡張可能なAPIを提供することを主な目的としています。
Strawberry
https://strawberry.rocks/
フレンドリーなAPIは、むしろ迅速にGraphQL APIを作成することができ、デバッグサーバーは、迅速にテストとデバッグを容易にします。
DjangoとASGIのサポートは、数分で本番にあなたのAPIをデプロイすることができます。
Tartiflette
https://tartiflette.io/
スキーマファーストのアプローチでGraphQLサーバーを実装できる。
JDK 19ドキュメント
https://docs.oracle.com/javase/jp/19/
システム開発はなぜこうも「失敗」を繰り返すのか
https://toyokeizai.net/articles/-/654474
経営者の「無知」はささる言葉ですね。
Tidyverse
https://www.tidyverse.org/
データ分析のためのプログラミング言語Rにおいて、「モダンなデータ分析」を行うためのパッケージ群。
Spring
https://spring.io/
PythonのPyJWTライブラリ
Document
https://pyjwt.readthedocs.io/en/stable/
podman
https://podman.io/
Podman は、Linux システム上で OCI コンテナを開発・管理・実行するためのデーモンレスコンテナエンジンです。
コンテナはルートとして、またはルートレスモードで実行することができます。
簡単に言うと、alias docker=podman です。
Jest
https://jestjs.io/ja/
Jest はシンプルさを重視した、快適な JavaScript テスティングフレームワークです。
Babel、TypeScript、Node、React、Angular、Vue など、様々なフレームワークを利用したプロジェクトで動作します！
データメッシュとは、特定のビジネス・ドメインによってデータを編成する、非集中データのアーキテクチャーであり、定められたデータ・セットのプロデューサーに対し、より多くの所有権を付与します。 ビジネス・ドメインの例としては、マーケティング、売上、顧客サービスなどが挙げられます。
OpenTelemetry
https://opentelemetry.io/
効果的な観測を可能にする、高品質、ユビキタス、ポータブルなテレメトリー。
アーキテクチャデシジョンレコード（Architecture Decision Records：ADR）
https://adr.github.io
DXを推進するAIポータルメディア「AIsmiley」
https://aismiley.co.jp