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  • Podcast - Backyard Hatena

    #8 id:pokutuna に聞くココピーの現在と未来

    はてなのエンジニア組織である技術グループでやっているポッドキャストで、ビジネスプラットフォームチームの活動や Chrome 拡張「ココピー」について話しました。

  • TechTalk - Google Cloud Born Digital Summit

    はてな広告配信システムのクラウドネイティブ化への道のり

    広告配信システムを Google Cloud へ移転しました。Elasticsearch で行っていた配信ログの集計を BigQuery へ置き換える過程を中心に GCP の各種プロダクトの活用事例を紹介しました。

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  • ぽ靴な缶

    OSS 観光名所を貼るスレ

    これは はてなエンジニアアドベントカレンダー2023 2日目の記事です。 はてなエンジニア Advent Calendar 2023 - Hatena Developer Blog はてなエンジニアのカレンダー | Advent Calendar 2023 - Qiita トップバッターは緊張するけど、順番が回ってくるまで長い間ソワソワするのも嫌、という理由で例年2日目を狙うようにしている id:pokutuna です。今年も成功しました。 観光名所とは 目を閉じれば思い出す、あのコード... あの Issue... あなたが Web 系のエンジニアであれ、趣味で開発している方であれ、必要に応じてライブラリやフレームワークのコードを読むのはよくあることでしょう。公開の場で開発されているソフトウェアは、ソースコードだけでなく、開発コミュニティでの議論やバグ報告なども見ることができます。 リポジトリを覗き見していると、思いもよらない実装や、記憶に残るディスカッション、バグレポートまでいろいろな営みが見つかります。 私はそういったものを「観光名所」と呼んでコレクションしています。 今日はよく知られているソフトウェアの GitHub 上にある観光名所をピックアップして紹介します。 観光名所たち __SECRET_INTERNALS_DO_NOT_USE_OR_YOU_WILL_BE_FIRED (facebook/react) facebook/react@60ad369 - packages/react/src/React.js#L128 export { ... ReactSharedInternals as __SECRET_INTERNALS_DO_NOT_USE_OR_YOU_WILL_BE_FIRED, これはちょっと有名かも、ReactSharedInternals が export される際の物騒な名前。React の内部状態が入っています。 まあ必要があって export しているわけで、テストや react-dom など他の packages/ 以下からちょいちょい参照されている。package として公開しているが、これに依存した機能なんて作るなよというメッセージが明確に表現されています。まあドキュメントやコメントで言っても読まれませんからね。 Node.js の HTTP ヘッダの小文字化 (nodejs/node) nodejs/node@60ffa9f - lib/_http_incoming.js#L279 function matchKnownFields(field, lowercased) { switch (field.length) { case 3: if (field === 'Age' || field === 'age') return 'age'; break; case 4: if (field === 'Host' || field === 'host') return 'host'; if (field === 'From' || field === 'from') return 'from'; if (field === 'ETag' || field === 'etag') return 'etag'; if (field === 'Date' || field === 'date') return '\u0000date'; if (field === 'Vary' || field === 'vary') return '\u0000vary'; break; case 6: if (field === 'Server' || field === 'server') return 'server'; if (field === 'Cookie' || field === 'cookie') return '\u0002cookie'; if (field === 'Origin' || field === 'origin') return '\u0000origin'; if (field === 'Expect' || field === 'expect') return '\u0000expect'; if (field === 'Accept' || field === 'accept') return '\u0000accept'; break; case 7: if (field === 'Referer' || field === 'referer') return 'referer'; if (field === 'Expires' || field === 'expires') return 'expires'; ... Node で HTTP ヘッダを扱う際、ヘッダ名を小文字で扱っていることに気づきます。RFC2616 → RFC7230 → RFC9112 の歴史ある仕様にあるように、ヘッダ名は大文字小文字を区別しないので、すべて小文字に寄せているようですね。 何度も実行されるところなので、パフォーマンス優先のためになかなか激しい実装になっています。toLowerCase を呼ぶ回数を減らすため、一般的なヘッダはハードコードされており、文字列比較の回数を減らすため前段で文字列長で分岐しています。 返す文字列の1文字目がフラグになっている、というのもなかなかです。同じヘッダが複数回出現する場合の区切り文字や、Cookie & Set-Cookie の扱いを制御しています。 VSCode のコマンドがローカライズされる (microsoft/vscode) Don't localize command names on the command palette · Issue #4679 · microsoft/vscode VSCode の開発版である Insiders Build にリリースされた変更。 コマンド名が翻訳されて、git pull ではなく git プル と入力する必要がでてくる。やめてくれという意見で CJK 圏の気持ちが一つになった事件。 Issue を立てるだけでなく、繰り返し問題を説明する @espresso3389 さんの活躍が光る Issue です。これが安定版に降ってこなくて本当に良かったですね。ソフトウェアをローカライズする際の難しさも垣間見えます。 A picture of a cute animal (moby/moby ほか) moby/moby@75546e1 - .github/PULL_REQUEST_TEMPLATE.md Please provide the following information: ... **- A picture of a cute animal (not mandatory but encouraged)** moby は、以前モノリシックな構造だった Docker リポジトリをコンポーネント化していったもので以前は docker/docker でした。今も Docker の実装に使われています。その moby の Pull Request テンプレートには、かわいい動物の画像を貼るコーナーがあります。 例 https://github.com/docker/compose/pull/11213 (moby じゃなかった) https://github.com/moby/moby/pull/32061 (アスキーアート) https://github.com/moby/moby/pull/27455 (どういう状況?) https://github.com/moby/moby/pull/34895 (🐼で済ませる) でも最近の Pull Requests を見るに、そんなに貼られてはいなさそう。 その他 docker 関連リポジトリにおいても動物画像コーナーがしばしば見られます。 docker/compose@c582470 - .github/PULL_REQUEST_TEMPLATE.md docker/cli@c1455b6 - .github/PULL_REQUEST_TEMPLATE.md Steve Wozniak is not boring (moby/moby) moby/moby@75546e1 - pkg/namesgenerator/names-generator.go#L852 if name == "boring_wozniak" /* Steve Wozniak is not boring */ { goto begin } こちらも moby から、Docker コンテナの自動命名にある唯一の例外。 docker run でコンテナを起動した際、ランダムな名前が割り当てられるのはこの names-generator.go の実装によるものです。"形容詞" と "科学者やハッカーの名前" の2つのテーブルから選んで結合したものになる。 形容詞のテーブルに boring、人名のテーブルに wozniak が含まれていますが、boring_wozniak という名前がコンテナに割り当てられることだけはありません。なぜなら Apple 創業者の Steve Wozniak は退屈ではないので。 goto で戻ってやり直しているのも普段あまり見ないので面白いですね。 そういえば Elasticsearch の node 名は Marvel キャラクターから選ばれるんだっけ、と見に行ったら 5.0 からなくなっていた。めっちゃ前じゃん elastic/elasticsearch@v2.4.6 - core/src/main/resources/config/names.txt Trick and AttributeError 事件 (pypa/pipenv) Halloween easter egg breaks · Issue #786 · pypa/pipenv pipenv は Python のインタプリタと依存ライブラリのバージョンを管理する bundler ツール。 普段のプログレスバーは 🐍 の絵文字で表示されるところ、ハロウィンだけ 🎃 になるというイースターエッグが仕込まれていました。しかしそこにバグがあり、ハロウィンだけ例外が出て依存をインストールできなくなる事態に。 ちょうどこれでデプロイ不能になってハマったのでよく覚えている。ここがいきなり壊れると思わないだろ。 累計100万DLを突破したダイエットアプリ(無料)の『もぐたん』! (google/zetasql) google/zetasql@589026c - zetasql/compliance/testdata/strings.test#L911 -- ARRAY<STRUCT< STRING, formatted_description STRING >> [ { "累計100万DLを突破したダイエットアプリ(無料)の『もぐたん』!\nおかげさまで、ヘルスケア/フィットネス 無料カテゴリで1位獲得!\n\n◆かんたんスタンプ入力 \n文字で書かなくても食べ物スタンプで簡単に記録出来ちゃう!\n\n◆『もぐたん』がみんなを応援\n入力する度にもぐたんがゆるくて可愛いコメントをくれるよ!\n毎日体重を入力して『もぐたん』の「きせかえ」をGETしよう!\n\n◆ダイエットの成果はグラフでチェック\n体重を入力するとグラフに反映されるから変化がまるわかり!\n摂取カロリーの推移もグラフでチェック出来ちゃう!\n\n◆体重と一緒に運動スタンプを入力\n運動もスタンプでかんたん入力!\n毎日どのくらいダイエットしたかがひと目でわかるよ!\n\n◆ 自動カロリー計算機能\nプロフィールを入力すると、あなたに合った摂取カロリーの目安がわかるよ!\n\nhttps://itunes.apple.com/jp/app/daietto-ji-lumogutan-ke-aiisutanpude/id882365789", '"累計100万DLを突破したダイエットアプリ(無料)の『もぐたん』!\\nおかげさまで、ヘルスケア/フィットネス 無料カテゴリで1位獲得!\\n\\n◆かんたんスタンプ入力 \\n文字で書かなくても食べ物スタンプで簡単に記録出来ちゃう!\\n\\n◆『もぐたん』がみんなを応援\\n入力する度にもぐたんがゆるくて可愛いコメントをくれるよ!\\n毎日体重を入力して『もぐたん』の「きせかえ」をGETしよう!\\n\\n◆ダイエットの成果はグラフでチェック\\n体重を入力するとグラフに反映されるから変化がまるわかり!\\n摂取カロリーの推移もグラフでチェック出来ちゃう!\\n\\n◆体重と一緒に運動スタンプを入力\\n運動もスタンプでかんたん入力!\\n毎日どのくらいダイエットしたかがひと目でわかるよ!\\n\\n◆ 自動カロリー計算機能\\nプロフィールを入力すると、あなたに合った摂取カロリーの目安がわかるよ!\\n\\nhttps://itunes.apple.com/jp/app/daietto-ji-lumogutan-ke-aiisutanpude/id882365789"' } ] zetasql は BigQuery や Cloud Spanner 内で利用されている Google の SQL Parser & Analyzer です。 その utf8 文字列のテストデータとして「もぐたん」という iOSアプリの App Store 説明文らしきものが使われています。そこは Play Store じゃないんかい。 zetasql は、BigQuery 大好きパーソンが中を知りたい時に当たれる数少ない公開コンポーネントです。謎に満ちており、OSS ではあるもののコミュニティ主導ではなく ZetaSQL Team ユーザが数週間に1回変更をまとめて push する、人の侵入を望まない霊峰のような風情。 もぐたんは現在サービス終了していますが、かわいいクマチャンが出てくるアプリです。zetasql との温度差で交互浴の気分になります。 ダイエット・カロリー・体重記録アプリもぐたん(applion より引用) 参考 Google の SQL parser/analyzer の ZetaSQL とは何であるか | by apstndb | google-cloud-jp | Medium 公開論文から学ぶ Google のテクノロジー : パート 3:データベース技術編 | Google Cloud 公式ブログ Promise.race で DNS & IP 両方にリクエストを投げる (googleapis/gcp-metadata) googleapis/gcp-metadata@27f0a12 - src/index.ts#L186-L187 let responded = false; const r1: Promise<GaxiosResponse> = request<T>(options) .then(res => { // ... }) const r2: Promise<GaxiosResponse> = request<T>(secondaryOptions) .then(res => { // ... }); return Promise.race([r1, r2]); これは Google Cloud のメタデータサーバーにリクエストする実装です。 メタデータサーバーは GCP 内のネットワーク内から到達でき、実行環境に応じた情報取得や認証を行うため、ほとんどのクライアントライブラリが内部的に叩いています。 ここではメタデータサーバーの metadata.google.internal. と、それを解決したリンクローカルアドレスの 169.254.169.254 に並行にリクエストを投げて先に成功した方を使うという実装になっています。 そんなことしていいの、と驚くけど、GCP 内の名前解決が遅い環境では 169.254.169.254 が先に結果を返すでしょうし、GCP 外のユーザのローカル環境などでタイムアウト待ちになったとしても metadata.google.internal. が解決できないので名前解決程度の短時間で失敗できる、という感じでしょうか。合理的ではあります。こんなコアっぽいところでリクエストを倍にしちゃうんだ。 関連: GCP の Application Default Credentials を使った認証 - ぽ靴な缶 命名に関する議論 命名に関する議論は紛糾しがちです。 GitHub は 2020 年 10 月にデフォルトブランチ名を master から main に変更しました。日本語圏だけでもいろいろな意見が飛び交いましたね。 The default branch for newly-created repositories is now main - The GitHub Blog 先程の Docker コンテナ命名の実装についても、議論の末に変更を凍結する判断がされています。 Freeze the namesgenerator package against new additions by tianon · Pull Request #43210 · moby/moby このコメントの一部を機械翻訳し、調整したものを引用します 私たちはこの変更についてメンテナ会議で議論し、私たち全員がこのパッケージの最初の アイデアを気に入っていたにもかかわらず、何年もかけてこのパッケージは 望ましい以上のメンテナンスが必要になり始めたという結論に達しました。 いくつかの例を挙げますと、何年もの間、名前の組み合わせが不幸な組み合わせになったり、形容詞がすべての状況に適していなかったり、否定的な意味を持つようになったり、リストの人々が物議を醸すようになったりしたため、私たちはリストの変更を余儀なくされてきました。さらに、技術的な制限(姓が一意でないこと、名前の長さ、名前がアスキーに限定されているため、暗黙のうちに多くの地域の名前が除外されていること)もあり、事態を複雑にしています。 リンクされているコミットでは、形容詞の cocky は人に付けるのは適切でなかったり、kickass, insane など俗語的にはポジティブな意味(ヤバすぎ、のような)でも、フォーマルな文脈では厳しいので消したり置き換えられたりしています。 この "物議" が指すのは、エプスタイン事件において疑惑のある Marvin Minsky や、それへの言及が問題となった Richard Matthew Stallman についての話で、人名テーブルから除く変更が行われています。 リチャード・ストールマン氏、MITの役職とFSF総裁を辞任 エプスタイン関連コメントへの批判で - ITmedia NEWS かつてはおもしろ機能だったものが、社会的な価値観の変化やより広い人々を包摂するにつれて、不適切とみなされるようになっていく、ということが起きています。 他に命名に関する議論で思い出されるのは、FactoryGirl や Tsunami でしょうか。観光名所というと面白がっているニュアンスで聞こえるかもしれませんが、fun ではなく controversial な、記憶に残るものとして紹介します。 FactoryGirl が FactoryBot に変更 (thoughtbot/factory_bot) Repository Name · Issue #921 · thoughtbot/factory_bot こちらは Ruby のテストデータのファクトリライブラリである FactoryGirl が、FactoryBot にリネームした際の議論。 FactoryGirl は、Factory パターンと Rolling Stones の曲に由来する名前ですが、「名前の由来はなんなの?」という質問に端を発し、女性差別的ではないか、男性多数なソフトウェア業界のバイアスがあるのではないか、という議論から FactoryBot にリネームされました。 リネーム反対意見に同意する emoji の数や、女性による変えなくて良いというコメントが繰り返し言及される中(「当の女性が問題にしていないじゃないか」的な)、冷静にリネームの判断を下していてすごいですね。6 年前の話ですが、今やると emoji の傾向も大分変わるんじゃないでしょうか。不快だと思っていてもこの荒れた Issue では表明するのも難しいでしょう。 一方 FactoryGirl の Python 版といえる FactoryBoy はそのまま行くという判断をしています。 factory_girl --> factory_bot by alexgleason · Pull Request #442 · FactoryBoy/factory_boy Consider renaming to FactoryPy or the like · Issue #912 · FactoryBoy/factory_boy · GitHub Tsunami の命名に関する議論 (google/tsunami-security-scanner) I'm not sure if "Tsunami" is a good name. But I need your opinion. · Issue #5 · google/tsunami-security-scanner 津波のような攻撃から身を守るセキュリティスキャナーという命名ですが、Tsunami って命名はどうなの? 東日本大震災の津波を思い出す人もいるんじゃない? という Issue です。master/slave や whitelist/blacklist は、どこか外の話のように感じる人も多いと思いますが、これは日本人が当事者になったトピック。 当時はてなブックマークでも話題になっていました。 Googleのセキュリティスキャナー「Tsunami」、名称がGitHubで議論呼ぶ 関係者が参加し釈明 - ITmedia NEWS 性別の話に比べ、かなり抑制的に議論が行われていると思います。津波という名前だから破壊する方のツールかと思った、という尤もな指摘もあります。 ...それはそれとして、この議論の数ヶ月後に、google/tsunami が push されています。TSUNAMI (TypeScript Untar Multiple Reads) の略だそうです。偶然でしょうが、変なオチがついた気持ちになりました。 XML は暴力ではない (sparklemotion/nokogiri) Removing reference to violence. · sparklemotion/nokogiri@ddd8e1d - XML is like violence - if it doesn’t solve your problems, you are not - using enough of it. - ポリティカルコレクトネス的な変更で思い出すのは Nokogiri です。Ruby の XML パーサーですが、README から以下の行が暴力を賛美しているということで削除されました。 XML is like violence - if it doesn’t solve your problems, you are not using enough of it. XML は暴力のようなもので、それで問題が解決しないのであれば、使い方が足りないのだ。) まあ明らかにジョークだし、このぐらいいいんじゃないの...と思うものの、暴力に怯える状況で XML をパースする際には複雑な気持ちになるかもしれません。 自分がどの立場になるか、という問題は常にあります。 Facebook にクビになった人は、React の __SECRET_INTERNALS_DO_NOT_USE_OR_YOU_WILL_BE_FIRED を面白がれるでしょうか。いやしかし、他者の痛みを想像しつつも、勝手な想像で他人の喧嘩をしないほうがいい、というのが私の気持ちです。 もはや GitHub デフォルトブランチが main なのが当たり前になり、むしろ master を見ると古臭く感じるようになりました。そんな心情の変化に時代の流れを感じますね、とここまでを締めることにする。 その他小粒なもの 特に説明しても面白さに資さないけど、記憶に残るもの 猫がキーボードの上を歩いた結果立った Redis の Issue ///33333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333-g=-[=. · Issue #3909 · redis/redis if enabled then "Disabled" まあ稀にこういうことをする羽目に陥る hashicorp/terraform-provider-azurerm@v2.67.0 - azurerm/internal/services/network/subnet_resource.go#L524-L533 Google Analytics の dimesion1 ~ dimension200 までの型定義、metrics1 ~ metrics200 もある DefinitelyTyped/DefinitelyTyped@ad1ea50 - types/google.analytics/index.d.ts#L84-L283 OSS 以外 タイトルの引き欲しさに OSS と書いたので、ここまでオープンソースライセンスと言えるものを挙げてきました。それ以外で記憶に残っているものをちょっと紹介します。 "You are not expected to understand this" (Version 6 Unix) 超有名な一節。コードが分かる人に比して圧倒的にコメントが流行っている。僕もわかりません。 BSD で配布されているようですが原典的にはこの枠で。 2230 /* 2231 * If the new process paused because it was 2232 * swapped out, set the stack level to the last call 3333 * to savu(u_ssav). This means that the return 2235 * actually returns from the last routine which did 2236 * the savu. 2237 * 2238 * You are not expected to understand this. 2239 */ 2240 if(rp->p_flag&SSWAP) { 2241 rp->p_flag =& ~SSWAP; 2242 aretu(u.u_ssav); 2243 } 解説の翻訳 あなたが見た中で最も有用なコードコメントは何ですか? - Quora SQLITE_TEMP_FILE_PREFIX "etilqs_" (mackyle/sqlite) mackyle/sqlite@18cf471 - src/os.h#L65-L79 #ifndef SQLITE_TEMP_FILE_PREFIX # define SQLITE_TEMP_FILE_PREFIX "etilqs_" #endif SQLite は軽量でファイルベースのデータベースです。著作権を放棄した Public Domain で公開されています。 身近なモバイルアプリやブラウザのローカルなデータベースとして組み込まれていたりします。Chromium の履歴やブックマークでも使われているようですね。SQLite abstraction layer そんな SQLite の一時ファイルは、sqlite を逆さに読んだ etilqs_ が prefix になっています。 理由はこちらの @EzoeRyo 氏のツイートでどうぞ。 マカーフィーがSQLiteを使っていて、C:\tempに一時ファイルを作ったため、ファイルを見て疑問に思った馬鹿なユーザーがsqliteを検索し、出てきた開発者の電話番号に「テメェ責任者かコラ、ファイル消しやがれゴルァ」という迷惑電話をかけまくったため、逆さ読みのetilqs_に変更された。 — 江添亮 (@EzoeRyou) 2023年6月13日 おわりに コレクションしていた観光名所を一通り放出しました。 みなさんの知る観光名所はどんなものがあるでしょうか? コメントやはてなブックマークコメントでぜひ教えてください!! チャンネル購読と、高評スターもお願いします。 また、労働をしていると社内の開発リポジトリに観光名所を見つけることもあります。きっと皆様の会社にもあることでしょう。 様々なしがらみで修正できずそのままになっている typo 議論が白熱しすぎてもはや喧嘩している Issue デカい障害を引き起こした名コミット 狂った命名 遺言に見えるコメント Revert を Revert した回数最高記録 いちばん長い SHA1 のゾロ目を探して遊ぶ などなど、興味がある方はこちらから入社してください。日本全国フルリモートOK!! hatena.co.jp 実用的な情報 ちなみに GitHub のソースコード表示中に y を押すと、URL が main などブランチ名から コミットID が含まれるものに変わります。こういう記事や、ドキュメントを書くときに便利ですね。ファイルへのパーマリンクを取得する - GitHub Docs また、cocopy でリンクテキストを生成するとさらに便利ですよ。 blog.pokutuna.com こんな関数で、デフォルトは Markdown、Shift キーを押している時は Scrapbox 記法でコピーしています。 ({title, url, modifier}) => { const pattern = /https?:\/\/(.+)\/(?<user>.+)\/(?<repo>.+)\/blob\/(?<rev>[^/]+)\/(?<file>[^#]+)(?<hash>#.+)?/; const g = pattern.exec(url).groups; title = `${g.user}/${g.repo}@${g.rev.substr(0,7)} - ${g.file}${g.hash || ''}` return modifier.shift ? `[${title} ${url}]` : `[${title}](${url})`; } この記事は はてなエンジニア Advent Calendar 2023 2日目の記事でした。 明日の担当は id:mechairoi さんです。楽しみですね。 blog.chairoi.me 追記 ブックマークありがとうございます。 挙げてもらった観光名所にリンクしておきます。 ちょっと小粒よりだけど Sidekiq にある❤という名前のメソッドはおもしろ命名なので観光名所としてオススメですhttps://t.co/FkHiOH6amS OSS 観光名所を貼るスレ - ぽ靴な缶 https://t.co/Js9w9VQlZI — 藤秋 (@f_subal) 2023年12月2日 「デカい障害を引き起こした名コミット」の例だとaxiosでXSSを防ぐために"on〇〇"を含むクエリパラメータを全部エラーにしたやつが思い出されるかなhttps://t.co/z20FtZkLzx — 藤秋 (@f_subal) 2023年12月2日 TypeScript が急に 3.3.3333 ってバージョンを作って怒られる回 https://t.co/nnqwJrUGBG とか、Jest が10000個目の PR で馬鹿になっちゃった回 https://t.co/KTNhPWDLQx とか好き OSS 観光名所を貼るスレ - ぽ靴な缶 https://t.co/ScIsJyGC0e — ksakahieki@恋垢 (@ksakahieki) 2023年12月2日 GitHub のRails リポジトリがハックされたやつも載せてほしい https://t.co/4KqXswesMX / “OSS 観光名所を貼るスレ - ぽ靴な缶” https://t.co/vbd1Nx698o — suginoy (@suginoy) 2023年12月2日 OSS 観光名所を貼るスレ - ぽ靴な缶 これも <a href="https://tech.a-listers.jp/2011/06/17/epic-fail-on-github/" target="_blank" rel="noopener nofollow">https://tech.a-listers.jp/2011/06/17/epic-fail-on-github/</a> 2023/12/03 00:33 OSS 観光名所を貼るスレ - ぽ靴な缶 個人的にはこれ→<a href="https://github.com/cocoa-mhlw/cocoa/issues/95" target="_blank" rel="noopener nofollow">https://github.com/cocoa-mhlw/cocoa/issues/95</a>「OSのプロキシ設定を無視したHTTP接続を行っている」 2023/12/03 01:34 おもしろかった。個人的にはUI LibraryのAnt Designで、クリスマスになると勝手にデザインが変わる時限爆弾を思い出した。https://t.co/QC92u9sa0L / “OSS 観光名所を貼るスレ - ぽ靴な缶” https://t.co/a3kEb8CzE3 — snagasawa (@snagasawa_) 2023年12月2日 弊社のリポジトリでは変数の横に*が10個付いたCのコード(ポインタのポインタの…って10回分)が発見されて話題になったことがあるhttps://t.co/PMdgMEqy3c — ぞりお (@__zorio__) 2023年12月3日 これは楽しいw/命名関係は色々意見があるよねぇ…/個人的には古いけど「membarrier()システムコール」の話が大好きw https://t.co/yBJF2NuIkL / 他39件のコメント https://t.co/1EtRLNGIF8 “OSS 観光名所を貼るスレ - ぽ靴な缶” (331 users) https://t.co/FJZlUX0fAO — wisboot (@wisboot) 2023年12月3日

  • ぽ靴な缶

    Google Cloud 認定 Professional Data Engineer 取りました

    やったー Google Cloud の主催する Google Cloud Innovators Gym Japan (G.I.G) というプログラムに参加して取りました。 Google Cloud を利用する企業を対象とした招待制のプログラムで、参加すると関連する Coursera コースへのアクセス、試験を受けるためのサポート、Google Cloud エンジニアの方によるハンズオンや質問できる機会が提供されます。 バッジ 以下の資格が対象。今回のプログラムは4月中頃に始まり、7月中頃までに Coursera のコースを終え合格報告をするスケジュール。お話を頂いて良い機会なのでチームの若者を誘って参加しました。 Professional Cloud Architect Professional Cloud Developer Professional Data Engineer pokutuna は公式ドキュメント読んで筋の良い手段を取ればいい、正直俺ならいつでも資格は取れる... という傲慢さを持っているわけだけど、なら取れよと思うのも当然の話、無免許で Google Cloud を触っている事実は覆せない。なら GW 予定もなんもねえし最速で取ってやるわいと、GW 中に PDE コースの Coursera を終え、記憶が揮発しないよう頭皮をキュッと絞めながら5月末に試験を受けた。 普段やってる範囲については良い再確認の機会になった。各プロダクトそれぞれのドキュメントを読みつつ、過去の経験や一般的なソフトウェアに対する感覚で色々判断しているわけだけど、Coursera の授業を聞くとまあそうなるよね間違ってなかったわとなるし、微妙に知らないことや使ってない機能の知識も補えた。あと同僚に説明する時も言語化しやすくなったと思う。普段使っていない Dataflow や BigTable はフムフムと授業を聞けた一方、Dataproc はモチベーション上がらなかったな。今から Spark や Hadoop を選択しない...という気持ちがある。Data Engineer でも ML の話はあるものの概念や手法の一般的な話なのでまあいける。再現率と適合率、どっちがどっちか毎回忘れるので覚えたけど、テスト勉強自体 10 年ぶりなので懐かしい感じがした。 印象に残ったのはコンピューティングとストレージの分離の話。 アーキテクチャの話として出てくるけど、クラウドやサーバレスの切り口にもなる話だった。この 2 つを分離できるなら一気にスケールできて、ボトルネックがネットワークに移る。分離できないアーキテクチャだったら2つセットの仮想マシン的な単位で借りないといけない、1台のキャパシティに気を揉むことになる。サーバーレス以前のアプリケーションはそうなりがちだし、要求が高い OLTP な DB だったりしてもそうなる、みたいな理解ができる。 そう考えると Spanner はめちゃすごいし、その後に演習で BigTable インスタンス作るけど、操作可能になるまでの速さにびっくりするのでうまく出来ているんだなと思う。 もう1つは、秘訣(The secret sauce) - How Google does Machine Learning で出てくる "自分で見たことがないデータは準備不足" という話。気に入ったところを引用する。 十分なデータが集まってない またはアクセスできない時点で MLについて話しても無意味です 実はデータがあるかもしれませんね 何年も記録し 別の部署が管理しているシステムに あるかもしれません でも実際に見たことはありません 私は自信を持って言います 自分で見たことがないデータは準備不足です それだけでなく 定期的にそのデータを確認して レポート作成や新たな発見をする人が 組織にいないなら つまり そのデータがすでに 価値を生み出していないなら データの保守に努力が 払われていない可能性が高く データが次第に廃れていきます これまで対話したクライアントの中で クリーンデータを集める労力を 過小評価しない人には 会ったことがありません 「思ったより簡単だった」と言う人はいません 多くの苦労や障害に直面するでしょう おっしゃる通りです、感動で泣ける。 これは ML Engineer の授業なんだけど、規定の 3 コース以外の Coursera にもアクセスさせてもらえるので見れた。ありがたいですね。 試験について 公式の模擬試験は初見 88% 正答だったので、まあ見直せば合格やろと思いつつ念のため Kindle で売ってた模擬問題集をやったりした。要件に応じてどのプロダクトを選ぶかとか、コスト最適化とか定番問題は色々ある。読みながら雑にまとめたメモはこれ、メモなので整理されてはいないけど助けになる人も居るでしょう。Processional Data Engineer - pokutuna 模擬問題集には、かなりの悪文があったり、その選択肢じゃ一意に決まらなくない? と思う問題もあった。商品レビューで低評価されているものの、ある意味かなり役に立ちました。Coursera だけで試験突撃してたら落ちてた可能性ある。で、こういう問題集なんですが... 真面目に作ってる人も居そうですし、言いがかりになると悪いんだけど... これ英語の書籍や海外コミュニティの問題を機械翻訳したやつだったり、公式模擬試験を更新のたびに集めたやつだったりしない? 俺が見たヤツはそういう感じが漂っている... 役には立ったし恩は感じるけど、宣伝したくはないという複雑な気分。 試験は大阪の Kryterion と提携するテストセンターで受けた。リモートも選べたけど、専用ソフト入れたり部屋を片付けて試験官に見せたりしたくないなと。行って受付したら、即ロッカーに私物全部入れて待っててくださいという感じだったのは予想外だった。試験開始時間を待ちながら携帯で見直す想定だったんだけど...もっとギリギリに行ってもよかった。試験は席ごとに衝立が置かれた学校の PC 教室のようなところで受ける。同じ部屋の受験者同士で受けてる試験は違っていて、待っている間の周囲の会話の感じだと、TOEFL や Microsoft Office の資格試験なんかも同時にやっているようだった。 あとこれは規約で共有を禁じられた試験内容にあたらないと思って書くんですが、環境が中華フォントで問題文が読みづらかった...理解するのに支障はないけど、ボタンラベルが 見直す になってるのは日本語表示環境じゃないでしょう。 認定証の検証 試験に合格すると、Accredibleで認定証とバッジ画像が発行される。 そんで認定証の存在がブロックチェーンに記録されてるらしいじゃないですか、しかも BTC。BigQuery に精通する Professional Data Engineer として、証明書の存在を UDF で検証しつつ bigquery-public-data.crypto_bitcoin.blocks の行を SELECT する SQL を披露するのが合格エントリに相応しい。 そう思ってマークルツリーの仕組みとか読んでみたけど、肝心のリーフとなる自分の証明書の SHA256 を得る方法が分からない。このドキュメントの "similar to ~" で濁されているところが知りたいんだけど... 一応 blockchain-certificates/cert-schemaを読んで、Accredible の blockchain data API から得られる JSON 中の credential_json_data を URDNA2015 & nquads で正規化したりしてみたんだけど、API のレスポンスに含まれるハッシュにならなかった。証明書と btc_anchor_branch からこのクエリの merkle_root を計算して SELECT してドヤ、という予定だったんだけど、興味が続かなくて諦めた。 SELECT * FROM `bigquery-public-data.crypto_bitcoin.blocks` WHERE merkle_root = "de49e548fe4fb7b8b01f263b101c87f08a3c384c9d0e6d873daa179378ae5376" AND timestamp_month = "2023-05-01" Open Badge の仕様は読んでみて、バッジの png 画像から URL を取り出すのは書けた。記事冒頭のバッジ画像から取り出せるよ。 badge.go · GitHub

  • ぽ靴な缶

    Google Cloud 版 Dataform と周辺リソースの図

    GCP 版 Dataform がついに GA になりましたね。同時に定期実行の仕組みも出て、一通りの機能が揃った感がある。いまこそ買収以前の SaaS 版(Legacy 版)から GCP 版に移行する時!! しかし GitHub リポジトリと連携する場合、登場人物が多くて難しくなっていると思う。 特に GCP に馴染みがなかったりデータ分析がメインの人は困りそう。公式ドキュメントには step by step で書いてあるものの、なぜ必要なのか分からないまま設定することになる。 なので全体像を図にしたり補足するという趣旨のエントリです。 Dataform とは Dataform とは...という話はしません。公式ドキュメントや世間のブログ記事を読もう。 Dataform を使うと、テーブル同士の依存に基づいて順番に SQL を実行してデータパイプラインを作ったり、依存関係を可視化したり、データセット名に suffix を付与してステージング環境を作ったりできる。 現状の Dataform でカバーしきれない複雑な要件、具体的には更新や変換にリアルタイム性が要求されたり、外部の依存やトリガーに基づくパイプラインなどでは Cloud Dataflow や Clodu Composer が必要になるけど、データウェアハウス実装のかなりの範囲をカバーするサービスです。 cloud.google.com Google Cloud のリソースとの関係 このあたりのドキュメントで登場する登場人物をまとめた。 Quickstart: Create and execute a SQL workflow  |  Dataform  |  Google Cloud Create a Dataform repository  |  Google Cloud Connect to a third-party Git repository  |  Dataform  |  Google Cloud Dataform と周辺リソースの関係 ① まず Dataform API を有効にして、コンソールから Dataform リポジトリを作る。 すると ② Dataform サービスアカウントが Cloud IAM に生えてくる。 service-{PROJECT_NUMBER}@gcp-sa-dataform.iam.gserviceaccount.com の形式。 IAM 一覧では、ユーザが作ったもの以外はデフォルトでは非表示なので、"Google 提供のロール付与を含める" をチェックするとよい。 ふくめる 重要なのは、Dataform はこのサービスアカウントの権限で動作するということ。 ③ GitHub に行き、Dataform のコードを保存するリポジトリを作る。 ④このリポジトリを GCP 側から操作するため Personal access token (PAT) を払い出す 今 GitHub には 2 種類の PAT がある。 personal access tokens (classic) fine-grained personal access token classic は以前からあるが、リポジトリ単位でのアクセス制御ができない。新しい fine-grained を使い ③ で作ったリポジトリのみ許可するのが良い。classic では、scope に repo を、fine-grained では Repository permissions で Contents: read and write を与えればよい。 ⑤ 再び GCP 側に戻り、Secret Manager でシークレットを作成し、④ で作成した PAT をバージョンとして保存する。 ⑥ シークレットの "権限" タブで、② の Dataform サービスアカウントに roles/secretmanager.secretAccessor ロールを付与して Dataform がこのトークンを利用できるようにする。 補足すると、ここでは個別のシークレットへのアクセス権を付与している。IAM コンソールの目立つボタンからロールを付与すると、プロジェクトレベルのアクセス権となり、一通りのシークレットにアクセスできる権限を付与することになるので注意。 これで Dataform コンソールでコードを書いて GitHub へ push できるようになった。 ⑦ Dataform を使う目的は BigQuery のテーブルを作成したり更新したりすることなので、IAM で Dataform サービスアカウントに BigQuery を操作する以下の権限を付与する。 BigQuery ジョブユーザー (roles/bigquery.jobUser) BigQuery データ編集者 (roles/bigquery.dataEditor) その他、別のプロジェクトのデータを参照したい場合は、そちらでも BigQuery データ閲覧者(roles/bigquery.dataViewer) を付与する。更新したいならデータ編集者ね。Dataform 実行プロジェクトと BigQuery リソースのプロジェクトは異なっていても構わない。 Google Spreadsheet など Google ドライブのデータを外部テーブルとして扱いたい場合は、該当のファイルを Dataform サービスアカウントに共有すればよい。 Spreadsheet をサービスアカウントに共有する (オプション) CI やその他のワークフローから実行する可能性があるなら、それ用のサービスアカウントを作っておくとよい。 ② のサービスアカウントは、GCP が管理するもので Service Agentとも呼ばれる。追加のロールを付与することはできるけど、ユーザーが成り代わったり認証情報を入手したりはできないので、Dataform コンソールの外から利用できない。 IAM での権限は Google グループに対しても付与できるので、Dataform サービスエージェントと、CI 用のサービスアカウントを所属させておいて、そのグループに対して BigQuery の権限を与えるようにしておくと、2 つのサービスアカウントそれぞれ与えなくて済むし権限が食い違うこともなくなる。 サービスアカウントを Google グループに所属させる cloud.google.com GitHub リポジトリと連携しなくても使える ここまで GitHub リポジトリと連携するつもりで書いていたけど、連携しなくても Dataform を使うことはできる。 リポジトリとしての便利さはほぼ得られない。2023-05-14 現在、HEAD にコミットするか戻すかどうか、Workspace の変更を main に push する操作だけできる。 ちょっと触ってみたいだけなら、連携部分は気にしないでいいと思う。必要になったら GitHub リポジトリと接続すればいい。Legacy 版と違って既にファイルのある GitHub リポジトリと連携することもできるし。 CI GitHub 連携をしたら GitHub Actions で CI を整備したいですね。 push したら compile に成功するかチェック & dry-run する main にマージしたら Dataform を実行する などするようにしています。 cloud.google.com CI で色々やる際の注意点として、ルートの package.json の依存は @dataform/core のみか、最小限にする必要がある。Dataform コンソールで SQLX をコンパイルする際に、バックグラウンドで npm install が走っているようだけど、依存が増えるとタイムアウトしてまともに使えなくなる。@dataform/cli が増えただけでダメ。 CI の中でだけインストールしたり $ npx -p @dataform/cli@latest dataform compile などしています。 Can't install certain devDependencies [264598563] - Visible to Public - Issue Tracker おまけ Dataform 関連だけ抜き出した Terraform、google-beta が要ります。 resources.tf variable "project" { type = string } variable "region" { type = string default = "asia-northeast1" } variable "dataform_repository_url" { type = string } variable "dataform_default_branch" { type = string default = "main" } data "google_project" "this" { project_id = var.project } resource "google_secret_manager_secret" "dataform_repository_token" { secret_id = "dataform_thirdparty_repository_token" replication { automatic = true } } resource "google_secret_manager_secret_version" "dataform_repository_token" { secret = google_secret_manager_secret.dataform_repository_token.id secret_data = "******" } # secret が state に書かれてしまうので、普段は手でコンソールから secret と version を作って # secret は terraform import、 version は data リソースで参照、みたいにしている # # data "google_secret_manager_secret" "dataform_repository_token" { # secret = google_secret_manager_secret.dataform_repository_token.id # } resource "google_dataform_repository" "dataform" { provider = google-beta name = "my-dataform-repository" region = var.region git_remote_settings { url = var.dataform_repository_url default_branch = var.dataform_default_branch authentication_token_secret_version = google_secret_manager_secret_version.dataform_repository_token.id } } # Dataform Service Agent へのロール付与 locals { dataform_agent_member = "serviceAccount:service-${data.google_project.this.number}@gcp-sa-dataform.iam.gserviceaccount.com" } resource "google_project_iam_member" "dataform_agent_roles" { for_each = toset([ "roles/bigquery.dataEditor", "roles/bigquery.jobUser", "roles/dataform.editor", "roles/dataform.serviceAgent", ]) project = var.project role = each.value member = local.dataform_agent_member depends_on = [ # Dataform Service Agent は最初の repository が作成された後に作られる google_dataform_repository.dataform ] } resource "google_secret_manager_secret_iam_member" "dataform_repository_token" { secret_id = google_secret_manager_secret.dataform_repository_token.secret_id role = "roles/secretmanager.secretAccessor" member = local.dataform_agent_member depends_on = [ google_dataform_repository.dataform ] } # CI などから Dataform を実行するためのサービスアカウント resource "google_service_account" "dataform" { account_id = "dataform" display_name = "dataform" description = "Dataform 実行用サービスアカウント" } resource "google_project_iam_member" "dataform_sa_roles" { for_each = toset([ "roles/bigquery.dataEditor", "roles/bigquery.jobUser", "roles/dataform.editor", ]) project = var.project role = each.value member = google_service_account.dataform.member } おわりに Dataform が買収されて進化が止まっている間にライバルの dbt が普及してしまった感がありますが、巻き返してほしいですね。 Google Cloud 組み込みだし、BigQuery を DWH として使っていたらすぐ使い始められるし、無料だし dbt Cloud のようにユーザー数課金でもない、第一の選択肢になると思います。 気が向いたら、定期実行とその通知について書こうと思います。

  • ぽ靴な缶

    Slack チャンネルのロボット帝国化を防ぐ feed-pruning-proxy

    この記事は はてなエンジニア Advent Calendar 2022 2日目の記事です。 みなさんは Slack の RSS アプリ を使っていますか? /feed subscribe FEED_URL で RSS や Atom フィードをチャンネルに流すことができます。 Slack に RSS フィードを追加する | Slack これを使って各種リリースノートやニュースサイトの新着をいろんなチャンネルに流しています。Slack をお使いの皆様もきっとそうしているでしょう。 フィードによって技術の最前線をキャッチアップでき、供給された話題は参加者同士の活発な議論を産む。学習とコラボレーションが同時に促進される素晴らしい機能と言えますね。 . . . 本当か??? 例えば BigQuery のリリースノートを流すとこうなる!! 激流 これ 5 記事あるわけじゃないからな。 こんなフィードをチャンネルに流していると、いつ開いてもフィードしか見えない。 そうして人々は言葉を発しなくなる。 そうやって生まれた自動的な通知ばかりで人が話さなくなったチャンネルをロボット帝国と呼んでいます。人類は機械に支配されたのである。 展開オプション 当然知っているけど、Slack には展開オプションがあって、受け手側で展開を抑制することもできる。 でも全く展開してほしくないわけじゃないのよ、普段の会話では展開してくれるのは便利だし。 展開オプション ロボット帝国に対抗するために生まれた feed-pruning-proxy そんなチャンネルに人間性を取り戻すため pokutuna/feed-pruning-proxy を開発しました。 これはクエリパラメータに与えた URL のフィードの内容を加工して返すアプリケーションです。 いくつかの機能がある。 /p?feed={url} (デフォルト) フィード中の各エントリの本文部分を削除します。 RSS なら description, Atom なら summary と content 記事の URL やタイトルは流れるので、それだけ Slack が展開することに期待します フィードの本文と展開される URL の内容が重複するようなフィードに対して、2回も言わなくていいよという時に使う。 /p?feed={url}&diet (diet モード) フィード中の各エントリの本文部分のマークアップを削除します。 リンクの展開を抑制しつつ本文を出力したい時に使います。 Slack の展開結果が 何もない or 画像だけ のような、何か言ってよというページに対して使う。 こうして得た URL を /feed で購読することで、たかだか1つ展開されるちょうどよい出力がチャンネルに流れるようになります。 実際に記事を読んでるのか そういう気持ちになることもありませんか。それも解決します /p?feed={url}&org={str}&channel={str} とすると これで実際にフィードから記事を読みに行っているのか計測できるようになり、このフィード誰も見てないし remove しましょう、という話ができるようになる。 このログを BigQuery に流し込むと集計や可視化も簡単にできて、みんなが注目した記事とかが分かって楽しいですね。 ご利用頂けます これを GAE にデプロイしておきました。こちらからご利用いただけます。 https://feed-pruning-proxy.an.r.appspot.com/ 迷惑がかかるような使い方をされていたり、金がかかるな〜思ったら予告なく止めるかもしれません。 App Engine または Cloud Run へのデプロイ なのでぜひ自分の GCP プロジェクトにデプロイしてみてください。 App Engine へのデプロイは $ gcloud app deploy でできます。エッジキャッシュもあるし、こういうちょっとしたアプリケーションを公開するのに大変便利ですね。 blog.pokutuna.com また、Cloud Run にデプロイできるボタンを README に置いておきました。押すと Cloud Shell が開いて Cloud Run にデプロイできます。 これを使っています github.com さあロボット帝国に抗い、人間の輝きを取り戻しましょう。 はてなエンジニア Advent Calendar 2022 2日目の記事でした。 昨日は id:arthur-1 さんの Advent Calendar を Mackerel で監視する 〜新卒の暮らし方を添えて〜』 でした 明日は id:mizdra さんです。

Contributions

  • hashicorp/terraform-provider-google

    Validation pattern is narrower than actually used/generated for `google_monitoring_custom_service` and SLO.

    Community Note Please vote on this issue by adding a 👍 reaction to the original issue to help the community and maintainers prioritize this request. Please do not leave +1 or me too comments, they generate extra noise for issue followers and do not help prioritize the request. If you are interested in working on this issue or have submitted a pull request, please leave a comment. If an issue is assigned to the modular-magician user, it is either in the process of being autogenerated, or is planned to be autogenerated soon. If an issue is assigned to a user, that user is claiming responsibility for the issue. If an issue is assigned to hashibot, a community member has claimed the issue already. Terraform Version Terraform v1.5.7 on darwin_arm64 + provider registry.terraform.io/hashicorp/google v4.82.0 Affected Resource(s) google_monitoring_custom_service google_monitoring_slo Terraform Configuration Files terraform { required_version = "1.5.7" required_providers { google = { source = "hashicorp/google" version = "4.82.0" } } backend "local" { path = "terraform.tfstate" } } # my Google Cloud project provider "google" { project = "pokutuna-playground" } # to be imported import { to = google_monitoring_custom_service.example id = "projects/my-project/services/gs-ReZdgRiuY5DWEldJnSA" } import { to = google_monitoring_slo.example id = "projects/my-project/services/gs-ReZdgRiuY5DWEldJnSA/serviceLevelObjectives/c3nU6dECTzSjFSEmMCyRyA" } Debug Output The following gist includes the output of the operations I actually executed in my Google Cloud project. $ cat main.tf $ TF_LOG=DEBUG terraform plan -generate-config-out=imported.tf $ cat imported.tf $ TF_LOG=DEBUG terraform plan https://gist.github.com/pokutuna/0f84c03e0eb18ac26a91b031afa1a419 Panic Output N/A Expected Behavior The actual existing service_id and slo_id do not trigger validation errors. Actual Behavior When running plan with import, or apply after import, the following validation errors are printed. (Other errors are also included, but they are not mentioned in this issue.) │ Error: "service_id" ("gs-ReZdgRiuY5DWEldJnSA") doesn't match regexp "^[a-z0-9\\-]+$" │ │ with google_monitoring_custom_service.example, │ on imported.tf line 8, in resource "google_monitoring_custom_service" "example": │ 8: service_id = "gs-ReZdgRiuY5DWEldJnSA" │ Error: "slo_id" ("c3nU6dECTzSjFSEmMCyRyA") doesn't match regexp "^[a-z0-9\\-]+$" │ │ with google_monitoring_slo.example, │ on imported.tf line 25, in resource "google_monitoring_slo" "example": │ 25: slo_id = "c3nU6dECTzSjFSEmMCyRyA" The service_id and slo_id are automatically generated when created from the console. The IDs I used in the example were also automatically generated. In other words, it's validating with a pattern that's narrower than what Cloud Monitoring actually generates. Steps to Reproduce Define a custom service and SLO on the Cloud Monitoring console. Describe the defined resources in the import block. Execute the steps included in the log. $ cat main.tf $ TF_LOG=DEBUG terraform plan -generate-config-out=imported.tf $ cat imported.tf $ TF_LOG=DEBUG terraform plan Important Factoids There's nothing special about my account. I'm using the Application Default Credentials created with gcloud auth application-default login. I suspect that the pattern ^[a-z0-9\\-]+$ is from the following API documentation. Method: services.create Method: services.serviceLevelObjectives.create I believe the pattern in these documents are also incorrect (I've provided feedback on it). The pattern that's actually working on Cloud Monitoring can be obtained from the API error. $ curl -X POST -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" "https://monitoring.googleapis.com/v3/projects/$GOOGLE_PROJECT/services?serviceId=%F0%9F%A5%BA" { "error": { "code": 400, "message": "Resource names must match pattern `^[a-zA-Z0-9-_:.]+$`. Got value \"🥺\"", "status": "INVALID_ARGUMENT" } } Therefore, ^[a-zA-Z0-9-_:.]+$ is the pattern that represents actual possible IDs. We can actually call these API to create a custom service and slo with the ID prefix:lower_UPPER-01.23. $ export GOOGLE_PROJECT=pokutuna-playground $ export ACCEPTABLE_ID=prefix:lower_UPPER-01.23 $ curl -X POST -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" "https://monitoring.googleapis.com/v3/projects/$GOOGLE_PROJECT/services?serviceId=$ACCEPTABLE_ID" -d '{"custom":{}}' -H 'Content-Type: application/json' > { > "name": "projects/744005832574/services/prefix:lower_UPPER-01.23", > "custom": {}, > "telemetry": {} > } $ curl -X POST -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" -H 'Content-Type: application/json' "https://monitoring.googleapis.com/v3/projects/$GOOGLE_PROJECT/services/$ACCEPTABLE_ID/serviceLevelObjectives?serviceLevelObjectiveId=$ACCEPTABLE_ID" -d @- <<JSON { "serviceLevelIndicator": { "requestBased": { "distributionCut": { distributionFilter: "metric.type=\"appengine.googleapis.com/http/server/response_latencies\" resource.type=\"gae_app\"", "range": { "min": 0, "max": 1000 } } } }, "goal": 0.001, "calendarPeriod": "WEEK" } JSON > { > "name": "projects/744005832574/services/prefix:lower_UPPER-01.23/serviceLevelObjectives/prefix:lower_UPPER-01.23", > "serviceLevelIndicator": { > "requestBased": { > "distributionCut": { > "distributionFilter": "metric.type=\"appengine.googleapis.com/http/server/response_latencies\" resource.type=\"gae_app\"", > "range": { > "max": 1000 > } > } > } > }, > "goal": 0.001, > "calendarPeriod": "WEEK" > } References #11696 This PR addresses the issue of importing service in google_monitoring_slo, but it has been left for a year. It seems that the google_monitoring_service and google_monitoring_custom_service use the same API. However, google_monitoring_service does not have service_id validation. mmv1/products/monitoring/Service.yaml (google_moniroting_custom_service) mmv1/products/monitoring/GenericService.yaml (google_moniroting_service)

    pokutuna opened on 2023-09-13
  • googleapis/nodejs-datastore

    Unable to connect to emulator running on docker compose with client 7.5.1

    I have development environments and CI to run Datastore emulator and an application that connect to it on Docker Compose. Those connections are resolved by the service name on the overlay network within it, such as datastore:8081. Since client version 7.5.1, these cannot connect to the emulator. This was triggered by this PR: #1101 When the baseUrl_ does not include a part that means the local network, grpc.credentials.createInsecure is no longer used. This change is for a custom endpoint, and the endpoint is given by the DATASTORE_EMULATOR_HOST environment variable. As a result, authentication is not skipped when the emulator host is something like datastore:8081. To support custom endpoints requiring authentication, how about using a another environment variable instead of reusing the existing one? (like DATASTORE_CUSTOM_HOST) I think users who set the DATASTORE_EMULATOR_HOST are expecting development use and not expecting authentication to be required. Workaround Setting network_mode: "host" and expose the emulator port for joining the host network, we can include localhost in endpoint url. However, this occupies a port on the host and may need to be adjusted. Environment details OS: macOS(host) & Linux(container) Node.js version: v20.2.0 npm version: 9.6.6 @google-cloud/datastore version: 7.5.1 Steps to reproduce Using Docker Compose, set up the Datastore emulator and an application container that uses the client library. You will encounter the error: "Could not load the default credentials." during connection. This is the reproduction code using two different client versions, including docker-compose.yaml: https://gist.github.com/pokutuna/314248d183f6fbfe60154f63751d3655

    pokutuna opened on 2023-06-03
  • GoogleCloudPlatform/magic-modules

    Fix id validation for custom service and SLO to match what's actually usable

    Fixes hashicorp/terraform-provider-google#15825 The validation for the following id fields were too strict, so they have been adjusted to match the actual formats. Please refer to the issue for specific examples. service_id on google_monitoring_custom_service slo_id on google_monitoring_slo I checked this documentation. Types of breaking changes | Magic Modules This change relaxes the validation to contain the current pattern, so I think this is not a breaking change. Do I need to add tests for the validation defined in regex? If so, I'll add it. It would be helpful if you could advise on existing test cases for such a change. Release Note Template for Downstream PRs (will be copied) monitoring: fixed validation of `service_id` on `google_monitoring_custom_service` and `slo_id` on `google_monitoring_slo`

    pokutuna opened on 2023-09-13
  • GoogleCloudPlatform/magic-modules

    Fix broken link in the doc on how to create a PR

    It's a tiny fix for the documentation. I found the following link was broken and fixed it. here: https://googlecloudplatform.github.io/magic-modules/contribute/create-pr/#:~:text=you%20get%20stuck.-,Self%2Dreview%20your%20PR,-or%20ask%20someone This link url has trailing ". Release Note Template for Downstream PRs (will be copied)

    pokutuna opened on 2023-09-13