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fukabori.fm
By iwashiTechnology
fukabori.fm episodes
- 82. Node.js、Deno、Bun （前編） w/ yosuke_furukawa話したネタ
- denoの話
- Bun first impressions
- Node.js、Deno、Bunとは何か？
- JavaScriptランタイムとは何か？
- サーバーサイドJavaScript
- expressを利用してWebサーバーを立てるコードは、Node.js以外でも動くのか？
- ECMAScript と ランタイム との関係は？
- TC39
- Node.js はどんな経緯で生まれてきた？
- Rubyを書くタイミングと、JavaScriptを書くタイミングでのコンテキストスイッチ
- netv8
- イベントループモデルとは何か？
- ブロッキング処理、for文やJSON.parse()
- なぜ、Node.jsはここまで人気が出たのか？
- V8(JavaScriptエンジン)とは何か？
- JavaScriptCore
- Edge Workerとの相性の良さ
- JITコンパイラ
- Denoはどういう背景で生まれてきているのか？
- モジュールを取り巻く課題
- JSConf JP
訂正- 冒頭で第81回と話しておりますが、82回の誤りです。
See Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.40 min - 81. 低遅延ライブ配信を支える技術 w/ mmasaki
mmasakiさんをゲストに、HLSやRTMPなどの配信技術、WebRTCを利用した配信技術とアーキテクチャ、そのスケーラビリティとトレードオフなどについて語っていただいたエピソードです。
話したネタ- 低遅延ライブ配信を支える技術 - NTT Com Open TechLunch #1
- Smart vLive
- 配信とは？
- YouTube や Twitch
- 古くはどういう技術で、どのような仕組みで配信が行われていた？
- RTMP、MPEG-DASH、HLS
- HTTPストリーミングでパケットが落ちたらどうなる？
- キャッシュ、HTTPにのっかることのメリット
- HTTPベースストリーミングにおける進化
- HTTP Rangeリクエスト
- CMAF、Ultra Low Latency
- HTTPベースによる遅延限界は何秒ぐらい？
- Sub Secondを狙った WebRTCによる配信
- なぜ、HTTPベースの配信は遅延が大きいのか？
- 超低遅延配信って、ビジネス的なユースケースってあるの？
- End-End はどのような技術で使われている
- Upstream としてRTMP、クラウド内転送のSRT、DownStreamにWebRTC
- RTMPってどういうプロトコル？
- WebRTCの負荷とスケーラビリティ
- スケーラビリティと遅延とのトレードオフ
- 実績では10,000クライアントまで、puppeteerにより確認済み
- 負荷試験の負荷が難しい
GStreamer をRustから制御- FECやRTXは利用している？
- WebRTCでプロキシを通す工夫、TURNサーバーの利用
- 環境が異なるクライアントに対して、体験を高める工夫は？
- WebTransport、WebCodecsの現状
- 43. WebTransport、HTTP/3、WebCodecs w/ yuki_wtz
- 中途採用募集中: 低遅延ライブ配信サービス「Smart vLive」や、これに続く新たなプラットフォームを開発するソフトウェアエンジニア
See Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.36 min - 80. PRと広報、エンジニア向け採用広報 w/ r1ccha
r1cchaさんをゲストに、PR・広報の定義、公聴の役割、ストーリーの重要性、PRとプロダクト開発との関連、エンジニア採用過熱問題、採用広報などについて語っていただいたエピソードです。
話したネタ- PRと広報ってそもそも何のためにあるのか？
- PRの定義、広報の定義
- 公聴とは
- 公聴の具体的業務は？
- 外からの自社の見え方が、なぜ重要なのか？
- ステークホルダーとの関係性構築がなぜ重要なのか？
- どのように広報メッセージの優先度をつけていくのか？
- Zero Topic | yamottyさんのPodcast
- 同じことでも何度いってもいい
- なぜ、何度もいう必要があるのか？
- わかりやすいストーリーの重要性
- プロダクト開発への応用
- 書籍: ユーザーストーリーマッピング
- 守りの情報発信とは何か？
- エンジニア採用過熱問題
- なぜ採用広報のニーズが高まっているのか？
- どのように採用広報として振る舞っているか？
- 採用広報向けの発信とメディア向けの情報発信は異なる
- サーフィンとマラソンによるメタファー
- どうすれば、情報発信を継続できるのか？（ランナーズハイに到れるのか？）
- その会社が楽しそうだからこそ「いいな」と思う
- やいやいラジオ
- RECRUIT | 株式会社10X
See Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.41 min - 79. BigQuery と D.Node w/ g_suzutatsu
D.Nodeのsuzutatsuさんをゲストに、BigQueryの基本、BigQueryの内部、最近のアップデート、D.Nodeなどについて語っていただいたエピソードです。
話したネタ- BigQueryとは？
- データウェアハウス(DWH)とは？
- データウェアハウスとRDBとの違いは？
- BigQueryの利用フロー・方法
- RDBの変更をBigQueryに反映するユースケース
- BigQueryと併用されるBIツール
- Tableau
- Google データポータル
- BigQuery の内部アーキテクチャは？
- Compute と Storage
Colossus とは？Dremel とは？- Slot というCPUとメモリを抽象化した単位
- 分散メモリとは？
- 分割統治法
- 最近の BiqQuery の進化で面白いところは？
- BigQuery の マテリアライズドビュー
- そもそもマテリアライズドビュー（マテビュー）の一般的な意味とは？
- マテリアライズドビュー利用時の注意点とは？
D.Node とは？- suzutatsuさんのお仕事内容
- 社内にはどんな人が多い？
- D.Node 採用ページ
エピソード提供スポンサー- デロイト トーマツ ノード合同会社(D.Node)
See Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.40 min - 78. プロジェクトスプリント（後編）w/ motoi, kedamatti
プロジェクトスプリント、ホラクラシー、定例会議の進め方、「お尻が痛い」からつながる改善などについて語っていただいたエピソードです。
- プロジェクトスプリントとは？
- プロジェクトスプリントの作成経緯
- プロジェクトが上手く進んでいる兆候が定例会議にあった
- ホラクラシーとスクラム
- ホラクラシーとは？
- 役割（ロール）と違和感（テンション）
- タクティカルミーティングとは
- 役職（権限）と役割は関係がある？
- ホラクラシーとスクラムとの共通点は？
- 自律的な行動を生まれやすくする仕組みを作る
- 変化し続けるものを切り取ることで改善しやすくする
- 上手くいっている定例会議とは何か？
- チームメンバの認識が揃って、次の行動が出る。次の行動にはメンバーの意見が反映されている。
- 会議の分類（4目的 x 人数)
- 書籍: 会議の進め方 / 高橋 誠
- プロジェクトのライフサイクルにどこにいるかで、会議の進め方にグラデーションがある
- プロジェクトの流れ・メンバーの腹落ち感をどうやって作るか？
- 関係性によって「共有」のやり方を変える
- 書籍: センスメーキング イン オーガニゼーションズ / カール.E.ワイク
- プロジェクトスプリントを具体的にどう進めていくのか？
- 書籍: チームトポロジー 価値あるソフトウェアをすばやく届ける適応型組織設計
- 会議体をAPIとして捉える
- COPILOT BLOG
- RPC: Remote Procedure Call
- 会議の伴走方法は？
- 会議体の変更めんどくさい問題
- 会議体を見直す変更タイミングはいつ？
- テンショントリアージ
- 「お尻が痛い」
- 「何が必要ですか？」 / What do you need?”
- プロジェクトスプリントは OSS公開中
- 採用 株式会社コパイロツト
- SuperGoodMeetings
- 採用 ユニバ株式会社
See Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.
40 min - 77. リモートワークにおけるファシリテーション（前編）
リモートワークにおけるファシリテーションの難しさ・上手くやる方法（合意形成・人数・頻度・目的の設定のコツ）などを語っていただいたエピソードです。
話したネタ- リモートワークにおけるファシリテーションの方法論
- リモートワークにおけるファシリテーションの方法論を公開します！
- リモートファシリテーションのスライドを作ったきっかけは？
- ファシリテーションとは何か？
- 書籍: ファシリテーション入門〈第2版〉
- コンテントとプロセス
組織開発の氷山モデルが言及される記事- なぜ全員でファシリテーターをする必要があるのか？
- リモートワークのファシリテーションで、特に何を意識するといいのか？
- 地域における合意形成の難しさ
- なぜ合意形成はこんなに難しいのか？
- 自分の理解、自分自身の考えをどうやって把握すればいいのか？
- 点ではなく、範囲で考えるのが大事
- 発話することによって初めて認識する
- オートクライン効果
- 口頭で読み上げるとロジックの破綻に気づく
- （2022/8/22 修正: 最初のShowNoteに書いていたザ・ゴールではなく、ザ・ゴール２が正しいとコメントいただき、ShowNoteを修正してあります。）
- TOC(制約理論)が説明される書籍: ザ・ゴール２
- 言語化することによって、客観的に見れる状態になる
- なぜ、参加人数を絞るべきなのか？
- 短時間で複数のミーティングを開催したほうが良い理由は何か？
- メンバーの関係性や、プロジェクトの緊急度によって頻度・時間を使い分ける
- 環境の認識が固定しないときに、非同期なコミュニケーションはやりにくくなる
- 環境が固定していない、変化しているとは具体的には？
- チャットでの書きづらさは、どこからやってくるのか？
- 個人ワーク重要説
- ファシリテーターは何を準備するのか？なぜ準備しなければいけないのか？
- 最低限、何を事前に準備すればよいのか？
- Doneの定義
- ミーティングで共有する時間をとるべきなのか？
- getting on the same page
- 発散・収束・共有の順序性は？
- 収束させるのが難しい問題に対して、ファシリテーターとしてどう振る舞うか？
- 合意形成のレベル・ラインを確認する・下げる
- ep.66から"アイデアの決め方を事前に合意しておく"
- 「あれば言ってください」というのは難しい。どうやって対応するか？
- 画面に注目してもらいやすくなった
- 議事録は、どうやって作っていけばいいのか？
- 議事録をみんなで書くためのコツは？
- 採用 | 株式会社コパイロツト
- COPILOT BLOG
See Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.50 min - 76. モダンウェブフロントエンド(2022)に至る歴史 - React Server Component、SSR Streaming w/ morishin127
2022年のモダンウェブフロントエンドまでに至る歴史、SPA、CSR、SSR、SSR Streaming、React Server Component などについて語っていただいたエピソードです。
話したネタ- モダンウェブフロントエンド勉強会を開催しました
- そもそもWebページのダウンロードって、どう始まった？
- JavaScriptがマウスカーソルをキラキラさせていた時代
- Ajaxの登場や、jQuery
- フロントエンドMVC、Backbone.js、Knockout.js
- Reactは何が革命的だったのか？
- 手続き型の実装は何が辛かったのか？
- SPA(Single Page Application)
- MPA(Multi Page Application)
- CSR(Client Side Rendering)
- サーバーサイドがJSONを返す時代へ
- History API
- SPAが抱える課題は？
- レシピページのOGP画像を動的に生成する
- SSR(Server Side Rendering) と Next.js
- Hydrate は何を意味する？
- SSG(Static Site Generation) とは？
- Jekyll と Hugo
- ISR(Incremental Static Regeneration) とは？
- Vercel へのデプロイ
- SSR が抱える課題は？
- SSR Streaming とは？
- Streaming HTML と Selective Hydration
- Suspense Component
algebraic effects とは- React Hooks とは？
- Class Component の課題は何だったのか？
- React Hooks のモチベーション
- React Server Component とは何か？
- 今Webアプリを作るならどんな構成にするか？
- Meety
See Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.39 min - 75. GitHub Copilotの裏側 と 難解なテーマをわかりやすく説明する方法 w/ AIcia_Solid
GitHub Copilotの裏側、GPT、GPT-3、Scaling Law、Multi-head Attention、難解なトピックをわかりやすくする説明する方法などについて語っていただいたエピソードです。
話したネタ- AIcia Solid Project
GitHub Copilot とは？(補足: 本ep公開時点でGA)- GitHub Copilot の裏側で何が動いているのか？
- GPT(Generative Pre-trained Transformer) とは何か？
- 言語モデルのパラメータとは？
- パラメータって GPT では、どのぐらいの数があるのか？
- パラメータとは数が多ければいいもの？
- Youtube: 【深層学習】Scaling Law - 大きい Transformer は強い【ディープラーニングの世界vol.38】
- 論文: Scaling Laws for Neural Language Models
- 学習の計算量と時間量
- DALL·E 2
- Transformer は並列が得意、とあるがもともとはできなかった？
- LSTM(Long Short Term Memory)
- Multi-head Attention とは？
- GPT -> GPT-2 -> GPT-3 と進化するときに何が変わった？
- GPT-3 の弱点は？
- The Google engineer who thinks the company’s AI has come to life
- GPT-3 を使う側は何をすればいい？
- Fine Tuning と Hugging Face
- YouTube: 【深層学習】GPT-3 ①-2 追加学習なしでタスクに対応する仕組み【ディープラーニングの世界vol.39-2】
- Few-Shot、 One-Shot、 Zero-Shot
- 動画でわかりやすく説明するために何を意識している？
- 数式にこもっている魂を抜き出して説明する
- 非専門領域の人にわかりやすく伝える方法
- なぜこの活動(AIcia Solid Project)を続けられている？
- (収録で間に合わなかった重大告知) 2022/7/26に書籍 分析モデル入門 が発売開始！
訂正冒頭で "fukabori.fm の76回です" と言っていますが "75回" の間違いです。
See Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.41 min - 74. PMFしているスタートアップがスケールする上での組織課題と解法 w/ kameike
タイミーCTOのkameike さんをゲストに、PMFしているスタートアップがスケールする上での組織課題と解法、プロダクトHR、エンジニアの目標・評価設計、コミュニケーション設計などについて語っていただいたエピソードです。
話したネタ- タイミーのプロダクトとは
- スタートアップがスケールするにあたっての組織課題とは？
- プロダクトの優先順位を決める上で意識していることは？
- プロダクトバックログの優先順位の判断はどのようにしている？
- CTOとしてのビジョン、未来の組織とは？
- 専門性を分化させて、プロセスを高速化させる
- 採用は答え合わせ
- Engineering Manager の責務と Tech Lead の責務
- Google re:Work
- プロダクトHRとは何をしている？
- セールスの採用とエンジニアの採用との違いは？
- タイミーにおけるエンジニアの目標設計・評価とは？
- キャリアラダーの上げ下げは、誰が・どのように判断している？
- チームトポロジーを成功させる実践方法の探求 - Team Topologies Study
- タイミーにおける採用戦略とは？
- 採用で必要な人数はどのように決定している？
- タイミーにおけるコミュニケーション設計とは？
- コミュニケーションで上手くいかなかったこと・上手くいったこと
- 伝わらないと透明性は出ない
- 組織としてドキュメントを書く力をどのようにつけていくか？
- タイミーエンジニア公式Twitter
- kameikeさんのTwitter
- fukabori用のmeety
- エントランスブック
エピソード提供スポンサー- 株式会社タイミー
See Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.53 min - 73. Value Object w/ kumagi
kumagi さんをゲストに、Value Object について語っていただいたエピソードです。
話したネタ- Value Objectについて整理しよう
- Value Object とは何か？
- Value Object で複数の値をくるむcompoundの具体例は？
- Value Object のメリット・デメリットは？
- 別名参照問題
- Value Object は何でないか？
- YAGNI原則
- 不変オブジェクト (Immutable Object)
- 書籍: リファクタリング 既存のコードを安全に改善する（第2版）
- マーチン・ファウラー氏のblog記事 - ValueObject
- Value Object Obsession と Primitive Obsession
- Primitive Obsession のメリットは？
- Value Objectの言説はどこから生まれてきたのか？
- 「オブジェクト指向エクササイズ」でクセの強いコードを矯正しよう
- 書籍: Effective C++ 第3版
- 書籍: Effective Java 第3版
- 書籍: CODE COMPLETE 第2版 上 完全なプログラミングを目指して
- 書籍: CODE COMPLETE 第2版 下 完全なプログラミングを目指して
See Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.27 min
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