全国の Android エンジニアの皆さんこんにちは。 弊社では過去に maskarade/gradle-android-ribbonizer-plugin という Gradle Plugin を使っていたのですが、 メンテナンスされている様子がないので、フォークして自前のパッチを当て shogo82148/gradle-android-ribbonizer-plugin で開発を続けていました。 (何をするプラグインなのかは本題ではないのでまた今度) コンパイルした jar ファイルは jcenter で公開していたのですが、皆さんご存知の通り 5/1 を持って閉鎖してしまいました。 Into the Sunset on May 1st: Bintray, GoCenter, and ChartCenter 猶予期間として 1 年はダウンロード可能ですが、既に新規のアップロードはできなくなっています。 そういうわけで、重い腰を上げて Maven Central へ移行することにしました。 リリース作業 Maven Central Repository への公開手順(Gradle 版) の記事を参考に以下の手順でリリースを進めます sonatype の JIRA で issue を通してリポジトリ作成を依頼 GnuPG で jar を署名できる環境を作成 Gradle プラグインでリポジトリへ登録 Repository Manager で Maven Central Repository へリリース sonatype の JIRA で issue を通してリポジトリ作成を依頼 リポジトリ作成を依頼は JIRA で行います。 JIRA を使うにはアカウントが必要なので、以下のリンクから新規アカウントを発行します。

「GitHub Actions から継続的デプロイをしたい！」と思ったときに、 僕の扱うデプロイ先は AWS なことが多いので AWS のキー (AWS_ACCESS_KEY, AWS_SECRET_ACCESS_KEY ) を GitHub Actions secrets へ突っ込む必要があります。 まあ一回や二回ならやるんですが、デベロップメント、ステージング、プロダクション、と複数環境あったり、 プロジェクトも複数あったりして、中々の回数設定を行わなければなりません。 設定するだけでつらいのに、AWS はキーのローテーションを勧めてきます。つらい。 と言うわけで、シークレットの管理を極力しなくて済む方法を考えて、設定用の Action を作成しました。 fuller-inc/actions-aws-assume-role Configure AWS Credentials by Assuming Roles 2021-08-19 更新 「会社でも使いたいな(ﾎﾞｿｯ」と言ったら社のアカウントで管理してもらえることになりました。 それにともないアクションの URL が shogo82148/actions-aws-assume-role から fuller-inc/actions-aws-assume-role に変更になっています。 正しくリダイレクトされるようですが、念の為 URL の変更をお願いします。 信頼関係に指定する AWS アカウント 053160724612 に変更はありません。 こんなこともあろうかと専用の AWS アカウントを作成しておいたので、まるごと権限を移しました。 使い方 まずは AWS 側に IAM Role を作成します。 IAM Role の信頼関係(trust policy) には以下の内容を記載します。 信頼する AWS アカウントには 053160724612 を指定してください。 これはフラー株式会社の管理している AWS アカウントなので、フラーを信頼できる方だけこの先に進んでください。 外部 ID(ExternalId) にはこのロールを使用する予定のレポジトリ名を入れます。

Dependabot から送られてくるプルリクエストのテストが最近良くコケるようになったなあと思ったら、 3 月 1 日から GitHub Actions Workflow 内の GITHUB_TOKEN のパーミッションが変更になったそうです。 GitHub Actions: Workflows triggered by Dependabot PRs will run with read-only permissions 更新されたパッケージに secrets を盗み見るような危険なコードが含まれているかもしれません。 そのようなコードでも安全に実行できるよう read-only のパーミッションで実行されるようになりました。 その結果以下のようなワークフローが失敗するようになってしまいました。 プルリクエストにラベルをつけるような、レポジトリに対して write パーミッションが必要なワークフロー 外部サービスとのインテグレーションテストをやっていて、連携のためにシークレットを読む必要があるワークフロー 2021-12-01 追記 その後のアップデートで GitHub Token のパーミッションをワークフロー中に明示できるようになり、 dependabot もこれに従うようになりました。 GitHub Actions: Workflows triggered by Dependabot PRs will respect permissions key in workflows 以下のような設定を追加すれば、GitHub Token を使ってレポジトリへの書き込みも可能です。 # Set the access for individual scopes, or use permissions: write-all permissions: pull-requests: write issues: write repository-projects: write またこの記事中で以下のように書いていますが、

AWS 大阪リージョンが一般利用可能になりました！ AWS Asia Pacific (Osaka) Region Now Open to All, with Three AZs and More Services [AWS] 日本 2 番目となる大阪リージョン ap-northeast-3 が利用可能になりました ［速報］「AWS 大阪リージョン」正式オープン。大阪ローカルリージョンを拡張し 3 つのアベイラビリティゾーンから構成、事前申し込みなど不要に というわけで、 AWS Lambda Perl Runtime AWS::Lambda in Osaka を公開しました。 ランタイム本体: arn:aws:lambda:ap-northeast-3:445285296882:layer:perl-5-32-runtime-al2:1 AWS SDK for Perl: arn:aws:lambda:ap-northeast-3:445285296882:layer:perl-5-32-paws-al2:1 Zip Archive: https://shogo82148-lambda-perl-runtime-ap-northeast-3.s3.amazonaws.com/perl-5-32-runtime-al2.zip Zip Archive: https://shogo82148-lambda-perl-runtime-ap-northeast-3.s3.amazonaws.com/perl-5-32-paws-al2.zip 大阪の Perl Monger の皆さん、ぜひご利用ください。

常用している Mac Book Pro の OS を Big Sur に上げたんだけど、 ghq list が以下のエラーを吐くようになってしまった。 $ ghq list error failed to filter repos while walkLocalRepositories(repo): interrupted system call ghq list sometimes fails with interrupted system call #311 結論からいうと Go 1.14 から入った以下の変更が原因だったんだけど、 実際に遭遇したのは初めてだったのでメモ。 Go 1.14 でシステムコールが EINTR エラーを返すようになった Go 1.14 でランタイムに入った変更 根本的な原因は Go 1.14 リリースノート のこの辺の変更です。 A consequence of the implementation of preemption is that on Unix systems, including Linux and macOS systems, programs built with Go 1.

仕事をしているときにふとひらめいた。 Perl と Golang で実行できる Polyglot 書いてみた 文字列置換の s/// に使う記号はダブルクオーテーションでも行ける！ package main; import (s"fmt"/*"); sub import { print "Hello macotasu"; } __END__ */) func main() { s.Println("Hello macotasu") } package main; import (s"fmt"/*"); sub import { print "Hello macotasu"; } __END__ */) func main() { s.Println("Hello macotasu") } Go で dot import をしなければならない、という制限がなくなるので、自由度が上がりました。 package main; import (s"fmt"/*"); sub import { print "Hello macotasu"; } __END__ */) import "math" func main() { s.

世の中にはたくさんの OSS が公開されていて、それを Linux 上で動かす選択肢も多様になってきました。 今まで通り自前でビルドするのはもちろん, Go のようにシングルバイナリになってるならバイナリ落としてくるだけのものもあります。 DockerHub で公開されているものなら Docker でコンテナイメージをダウンロードするという手もあります。 Homebrew on Linux なんてものも登場しましたね。 選択肢が増えて動かすだけなら楽になったんですが、 事前の環境構築が最小限で済んで、バージョン管理もできて、依存もいい感じに解決してくれて、 といろいろ考えると結局は Red Hat 系なら標準のパッケージマネージャーである yum が楽なんですよね。 そういうわけで JFrog Bintray にバイナリをあげて、yum レポジトリを公開していました。 ところが今月になって 突然の Bintray 終了のお知らせ！！！ Into the Sunset on May 1st: Bintray, JCenter, GoCenter, and ChartCenter 前置きが長くなりましたね。 要するに Bintray からのお引越しを考えないといけなくなったので、 yum レポジトリを AWS S3 上に移行した、というお話です。 標準的な yum レポジトリの作り方 yum レポジトリを作るには、まず公開したい rpm パッケージが必要です。 Bintray だろうが S3 だろうが、rpm 作成の手順は一緒なので省略します。 rpm さえできてしまえば、レポジトリの作成は非常に簡単です。 createrepo コマンドをインストールして実行するだけ。 yum install createrepo createrepo /PATH/TO/REPOSITORY /PATH/TO/REPOSITORY の中を自動的に検索して、 メタデータを作成してくれます。 これをこのまま HTTP で公開すれば yum レポジトリの完成です。

GitHub Actions が一般公開された際に Perl をセットアップするアクションを書きました。 Setup Perl GitHub Action を公開しました セットアップのたびに毎回コンパイルすると遅いので、コンパイル済みのバイナリを事前に Amazon S3 にアップロードしていました。 アップロード先に S3 を選んだのは単に自分が AWS に慣れているからなのですが、最近になってちょっとした問題に直面してます。 解決へ向けて S3 から Azure Blob Storage へ移行した、というお話です。 利用する分には全く影響ないはずなんですが、Azure Blob Storage を使ってみたメモも兼ねてやったことを書いておきます。 S3 の問題点 もちろん S3 自体が悪いわけじゃなくって、単に自分の見積もりが甘かっただけなんですが、 ネットワークのアウト向きのデーター転送料が高い！！！！ これまでの僕のユースケースではせいぜい数 MB のバイナリをアップロードするだけだったのが、perl のバイナリは 1 バージョン当たり 100MB 以上あります。 Perl Monger の方々は互換性に気を使うので、いろんな OS、バージョン、コンパイルオプションでテストを実行します。 各 OS(Linux, Windows, macOS)、Perl 5.6〜5.32、multi-thread オプションありなし、という条件でマトリックスのワークフローを組むと 84 ジョブ。 単純計算で 1 ワークフローを実行するだけで、約 8GB の転送が発生するわけです。 2021-02-05 現在のアウトデーター転送料は 0.09USD/GB なので、1 ワークフローあたり 0.72USD です。 去年の秋あたりから使ってくれる人が増えたようで、転送量だけで 100USD/mo を超えるようになってきました。 趣味の範囲でやってるので、ちょっと許容できる範囲を超えてきたかな・・・ということでコスト削減に乗り出しました。

最近アプリの UI で角丸アイコンを見ることが多くなりました。 この角は完全な円ではなく、スーパー楕円というものだという情報を入手しました。 スーパー楕円 UI を iOS+Swift で実装する 丸よりも丸みを感じる!? スーパー楕円の魅力とデザイン 記事の中ではベジェ曲線で近似する方法が書かれています。 なるほど、こうすれば描けるのか！と関心したので、自分でもベジェ曲線で描いてみることにしました。 スーパー楕円 スーパー楕円というのは円の方程式を以下のように拡張したものです。 $$ \left|\frac{x}{a}\right|^n + \left|\frac{y}{b}\right|^n = 1 $$ n は曲線を制御するパラメーターで n=2 は円となり、n>2 の場合は円と四角形のあいだのような形になります。 n が大きいほど四角形に近づいていきます。 3 次のベジェ曲線 Illustrator のようなベクターツールではおなじみのベジェ曲線です。 ベジェ曲線は任意の次数に拡張することができますが、コンピューターグラフィックスで多く用いられるのは 3 次ベジェ曲線です。 制御点を $ \boldsymbol{B}_0, \boldsymbol{B}_1, \boldsymbol{B}_2, \boldsymbol{B}_3 $ とした場合の 3 次ベジェ曲線の数式を具体的に書き下すと以下のようになります。 $$ \boldsymbol{P}(t) = \boldsymbol{B}_0(1-t)^3 + \boldsymbol{B}_1 3t(1-t)^2 + \boldsymbol{B}_2 3t^2(1-t) + \boldsymbol{B}_3 t^3 $$ 近似してみる 以下の記事と同じ戦略で近似してみます。 ベジェ曲線による円の描画の制御点の位置はなぜ 0.55228…なのか? スーパー楕円は左右対称・上下対象なので、第一象限の形だけ求めれば十分です (x > 0, y > 0 )。 またアフィン変換に対して不変なので a = b = 1 の場合のみを考えます。

いつかやろうと思っていた AWS::Lambdaの Docker コンテナ対応、 年を越してしまったけど、ようやく手を付けました。 AWS Lambda の新機能 – コンテナイメージのサポート 使い方 以下の handler.pl を Docker コンテナとして AWS Lambda デプロイする例です。 use utf8; use warnings; use strict; sub handle { my $payload = shift; return +{"hello" => "lambda"}; } 1; ビルド済みイメージを使う Amazon Linux 2 ベースの Perl Runtime 入りイメージをDocker Hub で公開しています。 これをベースにデプロイしたいファイルを追加し、CMD に実行したい関数名を指定するだけ。 簡単ですね。 FROM shogo82148/p5-aws-lambda:base-5.32-paws.al2 COPY handler.pl /var/task/ CMD [ "handler.handle" ] Docker Hub からのダウンロードに Rate Limit が適用されるようになったので、 同じイメージを Amazon ECR Public Gallery でも公開しました。 こちらを利用することも可能です。