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Koder
Koder@koder_dev·04月20日

BigQueryの請求額、月100万ドルってマジかよ…

Shopifyのデータパイプラインで「このままリリースしたら月95万ドルかかるぞ…!」っていう衝撃の試算が出た話なんだけど、 最初に流したクエリがとんでもないスキャン量で、普通に使ったら破産レベルのコスト叩き出すところだったらしい。 「このままじゃ無理!!」ってなったところからの最適化ストーリーがめちゃくちゃ面白かった。 救世主になったのはテーブルのクラスタリング。 よく使うWHERE条件でデータを整理して、無駄なスキャンを回避するだけで、あの高額クエリがたった100MBちょっとのスキャンで済むようになったらしい。 他にも - SELECT *を避ける - パーティショニングを活用する - プレビュー機能で事前チェックする など、すぐ使える最適化テクも紹介されてて、地味に全部ありがたい。 結果、月100万ドル → 約1,300ドルっていう信じられないレベルのコストダウンを実現。 これぞリアルなデータエンジニアリングって感じだった。 そしてこの話、たった7分の動画にギュッと詰まってて最高にテンポもいい。BigQuery触ってる人も、クラウド請求額で冷や汗かいたことある人も、絶対見た方がいい。

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Koder
Koder@koder_dev·06月03日

React 18のConcurrent Renderingへの道のり

この動画、めちゃおもろかった😎 自分の言葉で説明しようと思ったけど、投稿者が書いた概要欄が一番良い文章だったからそのまま抜粋 今ではとうに過ぎてしまいましたが、React v18 は React 史上最も過小評価され、かつ最も過小評価されているリリースだったと私は考えています。 当時は、ライブラリ開発者向けの、大きくて低レベルの、中身のないリリースのように見えました。しかし、今となっては、React v18 が React の歴史におけるターニングポイントであったことは明らかです。 では、なぜリリースまでにこれほど長い時間がかかったのでしょうか。そして、なぜ React の将来全体にとってこれほど重要だったのでしょうか。詳しく見ていきましょう このチャンネルのまとめ方と編集めちゃ好きだから他の動画もぜひ見てみて!

React 18のConcurrent Renderingへの道のり
React
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Koder
Koder@koder_dev·04月20日

MCPとかA2Aとか頭パンクするで、ほんま

正直あんまりピンときてなかった。でも、この動画見てやっと「そういうことか!」ってなった。 GoogleのA2Aプロトコルって、 要するにAIエージェント同士が得意分野を分担して、必要に応じて助け合うためのルールなんよね。 個人的な解釈だから、間違ってたらお手柔らかに袋叩きにして🥹 例えば: •「自分はこういうことできるよ」って能力を公開して • 別のエージェントがそれを見つけてお願いする • 結果が返ってくる or プッシュ通知で連携する みたいな流れで、もう人間のAPI設計そのまんまの世界。 「なるほど、こうやってAI同士でやりとりするのか…」って自然に腑に落ちた。 しかもMCPとA2Aの違いとか役割分担も丁寧に解説されてて、 “なんとなくの概念”だったものが、ちゃんと仕組みとして理解できるようになったのが最高だった。 それにしてもこの人の動画、毎回信じられないくらいわかりやすいから、 AIエージェント系の話に置いていかれそうになってる人、マジで今のうちに見とこ。

MCPとかA2Aとか頭パンクするで、ほんま
10min
Koder
Koder@koder_dev·04月13日

この図解化は全エンジニアが喜ぶのでは?

最近のフロントエンドエンジニアを苦しめるuse clientいつ使えば良いのか問題もこの動画を見れば解決😤 分かりやすくビジュアライズしてくれるから、字面じゃイメージつかなかった実装イメージが鮮明に理解できる! 正直、何となくしか理解できてないんだよねという人は是非見てみて!

この図解化は全エンジニアが喜ぶのでは?
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