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東プレ株式会社によるハイクオリティキーボード「REALFORCE」を、uhyoさんにレビューしていただきました！1日に4万字を打っても疲れなかったというその魅力とは...？ zine.qiita.com/interview/2024…

テストは本来チャンスです コードの中身ってリードエンジニアくらいしか見ませんけど、テストの結果はPL,PMひいてはクライアントも見ます。 私はSESで来てくれた開発実績のない人にテスターをお願いしたことがあります。その仕事内容と人柄を見て「この人はいける！」と直感して、翌年アシスタント(SE)をお願いしました。 そのまま顧客対応で評価され、その実績で次の年には誰でも社名を知ってる大きいPJのSEに。部下も４人つきました。 テストも単にマルバツだけでなく、UIも含めた総合的な品質に資する報告であったり、あるいはNGの原因の推測であったり。そういうプラスアルファがあると決定権のある人に届きやすいです。 まず手軽なところだと「機種依存バグを発見したらその参考URLを貼っとく」とかですね。 正直、プラスアルファ分を見ればエンジニアリングセンスもわかります。 後は現実問題として人柄がマスト。最近は業界のレベルが上がって技術的な面で大きな差を示すことが難しくなってきました。その一方で人間性に関しては差が開く一方です。 技術者といえどもチーム仕事ですから、周りに影響を与える人柄は大きな判断要素です。 プラスアルファと人柄、ここさえ出来てれば１年後にはキャリア選び放題になってると思いますよ。 この業界、どんな入口でも実力主義なのは確かです。

Linux file system explained.

REST API Vs. GraphQL When it comes to API design, REST and GraphQL each have their own strengths and weaknesses. REST - Uses standard HTTP methods like GET, POST, PUT, DELETE for CRUD operations. - Works well when you need simple, uniform interfaces between separate services/applications. - Caching strategies are straightforward to implement. - The downside is it may require multiple roundtrips to assemble related data from separate endpoints. GraphQL - Provides a single endpoint for clients to query for precisely the data they need. - Clients specify the exact fields required in nested queries, and the server returns optimized payloads containing just those fields. - Supports Mutations for modifying data and Subscriptions for real-time notifications. - Great for aggregating data from multiple sources and works well with rapidly evolving frontend requirements. - However, it shifts complexity to the client side and can allow abusive queries if not properly safeguarded - Caching strategies can be more complicated than REST. The best choice between REST and GraphQL depends on the specific requirements of the application and development team. GraphQL is a good fit for complex or frequently changing frontend needs, while REST suits applications where simple and consistent contracts are preferred. – Subscribe to our weekly newsletter to get a Free System Design PDF (158 pages): bit.ly/3KCnWXq

Authentication in REST APIs acts as the crucial gateway, ensuring that solely authorized users or applications gain access to the API's resources. Some popular authentication methods for REST APIs include: 1. Basic Authentication: Involves sending a username and password with each request, but can be less secure without encryption. When to use: Suitable for simple applications where security and encryption aren’t the primary concern or when used over secured connections. 2. Token Authentication: Uses generated tokens, like JSON Web Tokens (JWT), exchanged between client and server, offering enhanced security without sending login credentials with each request. When to use: Ideal for more secure and scalable systems, especially when avoiding sending login credentials with each request is a priority. 3. OAuth Authentication: Enables third-party limited access to user resources without revealing credentials by issuing access tokens after user authentication. When to use: Ideal for scenarios requiring controlled access to user resources by third-party applications or services. 4. API Key Authentication: Assigns unique keys to users or applications, sent in headers or parameters; while simple, it might lack the security features of token-based or OAuth methods. When to use: Convenient for straightforward access control in less sensitive environments or for granting access to certain functionalities without the need for user-specific permissions. Over to you: Which REST API authentication method do you find most effective in ensuring both security and usability for your applications? – Subscribe to our weekly newsletter to get a Free System Design PDF (158 pages): bit.ly/3KCnWXq

コマンドでGitを使いこなせていると、ちょっとかっこいいですね😎 先日はGitの超入門をご紹介しましたが、今回は開発者なら知っておくべきGitコマンドをご紹介します💻 GitHub for Beginnersシリーズ第2回目をご覧ください👇 github.blog/jp/2024-06-13-…

AI時代におけるデータエンジニアどうする？について、私なりの見解を書いてみました。 Snowflake SUMMIT 2024が示唆する、AI時代のデータエンジニアリングの在り方｜ぺい(pei0804) zenn.dev/dataheroes/art… #zenn #SnowflakeSummit #DataCloudSummit

🟦 仕事がわけわからなくなったら、細分化だ！ paiza.hatenablog.com/entry/2024/06/… 💡「細かく分解する力は分野を問わず活用できる」「大きいタスクを前に呆然とする後輩の例」「仕事を分解するときのコツ」など筆者の経験を元とした記事、です！

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