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GW 中、十分インスタンスを用意しておいたが想定を超えるアクセスがあって負荷が高まり、 Alert が飛んでくる事態となった。車を運転中に iPhone をカーステにつないでいたところ Slack がピコピコ鳴り、嫁さんから「休みなのか仕事なのかハッキリしろ！」と言われたので Alert が上がらないようにオートスケールを仕込むことにした。 いみゅーたぶるいんふらすとらくちゃー諸兄からしたら「そんなの常識じゃん」みたいな話ばかりだけど、自分でやってみて得られた知見をまとめておきます。

なおここで言っているのは EC2 インスタンスのオートスケール（ EC2 Auto Scaling ）であり、 AWS の様々なリソースを包括的にオートスケールする AWS Auto Scaling とは異なります。

Amazon EC2 Auto Scaling（需要に合わせてコンピューティング性能を拡張）| AWS

Amazon EC2 Auto Scaling は、アプリケーションの可用性を維持し、アプリケーションの要求に応じて Amazon EC2 の容量をスケールする方法を定義するのに役立ちます。

aws.amazon.com

App Scaling - AWS Application Auto Scaling - AWS

Learn how AWS Auto Scaling monitors your applications and automatically adjusts capacity to maintain steady, predictable performance at the lowest possible cost.

aws.amazon.com

オートスケールをやるにあたって必要なこと

1. インスタンス起動時に最新のコードを pull してきてアプリケーションを起動させる

オートスケールしてきたインスタンスだけコードが古いとエラーが発生する。

2. インスタンス停止時にアプリケーションのログファイルをどっか別のところに書き出す

Auto Scaling Group のインスタンスは Stop ではなく Terminate されるため、インスタンス破棄後もログを参照できるように S3 に上げるとかして永続化させる必要がある。 Fluentd や CloudWatch Logs に集約するのでも良い。

3. AMI を定期的にビルドする

オートスケール対象のアプリケーションは枯れていて今更新しいミドルウェアが追加されたりすることはなくてソースコードを git clone してくるだけで十分なのだが、 Gemfile に変更があった場合を想定して少しでもサービスインを早めるため（ bundle install を一瞬で終わらせるため）、 master ブランチへの変更が行われなくなる定時間際のタイミングで Packer でビルドして AMI にプッシュするようにしている。

Packer | HashiCorp Developer

Explore Packer product documentation, tutorials, and examples.

www.packer.io

4. Launch Configuration を自動作成

AMI のプッシュが成功したら最新の AMI を利用する Launch Configuration を作成し、 Auto Scaling Group も最新の Launch Configuration を参照するように変更する。 AWS CLI でできるので自動化してある。

5. Auto Scaling Group の設定をいい感じにやる

Auto Scaling Policy を決め（ CPU 使用率が一定水準を超えたらとか、 Load Balancer へのリクエスト数が一定以上になったらとか）、時間指定で Desired Count や Minimum Count を指定したければ Schedule をいい感じに組む。 AWS Management Console 上でポチポチするだけでよい。

6. deploy 対象の調整を頑張る

当初は Auto Scaling Group のインスタンスには deploy を行わない（業務時間中はオートスケールしない、夜間と土日だけオートスケールさせる）つもりだった。

しかしメトリクスを確認すると朝の通勤時間帯や平日の昼休み時間帯などにもアクセス数が多いことがわかったので一日中 Auto Scaling Group インスタンスを稼働させることにした。となると deploy 対象が動的に増減する、ということなので Capistrano の deploy 対象もいい感じに調整しないといけない。 AWS SDK Ruby で稼働中の EC2 インスタンスの情報はわかるので、 deploy 時には動的に deploy 対象を判定するようにした。

本当は push 型 deploy をやめて pull 型 deploy にするのがナウでヤングなのだろうが、レガシーアプリケーションに対してそこまでやるのは割に合わない。そのうちコンテナで動くもっとナウでヤングなやつに置き換えるのでこういう雑な対応でお茶を濁すことにした。

注意点

冒頭に書いているけどあくまで上記は EC2 インスタンスの Auto Scaling であり、周辺のミドルウェアは Scaling されない。例えば RDS を使っていたとして、 RDS インスタンスの方は拡張されないので Connection 数が頭打ちになったり、 CPU を使うクエリが沢山流れたりしたらそこがボトルネックになって障害になってしまう。周辺ミドルウェア、インフラ構成に余力を持たせた状態で行う必要がある場合は AWS Auto Scaling の方を使うことになると思う。

所感

1 と 2 のステップはすでに実現できていたので、自分は 3 、 4 、 5 、 6 をやった。オートスケール、めっちゃむずかしいものというイメージを持っていたけど、まぁまぁすんなり行った（二日くらいで大枠はできて、連休後半には実戦投入した）。負荷に応じて EC2 インスタンスがポコポコ増えて、週末の夜にパソコンを持たずに出かけられるようになった。これで家庭円満です。

オートスケールの設定をしているおかげでアクセスが集中する日曜の夜にもパソコンを持たずスシローに来店することができるけど、スシローの方がオートスケールに対応しておらず待合席で夫婦喧嘩をしながら 120 分待たないといけない。

— morygonzalez (@morygonzalez) May 13, 2018

問題点

Rails でデファクトスタンダードとなっているページネーション gem に Kaminari というのがある。

GitHub - kaminari/kaminari: ⚡ A Scope & Engine based, clean, powerful, customizable and sophisticated paginator for Ruby webapps

⚡ A Scope & Engine based, clean, powerful, customizable and sophisticated paginator for Ruby webapps - kaminari/kaminari

github.com

めっちゃ最高便利で大好きなのだけど、巨大なテーブルに対して COUNT 文を投げると遅いという問題にぶち当たった。このような巨大なテーブルで Kaminari を使うために COUNT 文を発行しない without_count というメソッドが用意されている（ Kaminari 1.0.0 でやってくる 5 つの大きな変更 - Qiita ）が、これを使うと next_page や prev_page 、 total_pages が取れなくなる（当たり前）。次のページがあるかどうかはばくち状態になってしまう。

本当は DB のスキーマを見直すべき（インデックスがちゃんと効くようにスキーマ変更するべき）だが、 Rails からもレガシーアプリからも同時に同じ DB にアクセスしており、並行運用しているような状況ではなかなか大胆な変更は実行できない。

DB 構造をなおせないとなるとキャッシュを思いつく。 HTML も Rails でレンダリングするのであれば partial cache などでページャー部分だけをキャッシュすれば良いが、 API 選任野郎と化した Rails ではビューのキャッシュはできない。

どうしたか

total_count をキャッシュする。公開範囲を設定できるようなリソースだと全員同一のキーでキャッシュするわけにはいかないのでユーザーごとにキーを作ってキャッシュする必要あり。全ユーザーの全リクエストでスロークエリになってたやつが 5 分に一回スロークエリになるくらいだったら何とか許容できる。

例えば以下のようなコントローラーがあったとする。 HeavyModel には数千万レコードあって、普通に COUNT 文を投げると遅い。 Paginatable という名前でモジュールを定義して、 render メソッドを上書きし、ページネーションを間に挟み込む。

class HeavyModelController < ApplicationController
  include Paginatable

  before_action :login_required

  def index
    resources = HeavyModel.all
    render json: resources, paginate: true
  end
end

モジュールはこんな感じ。車輪の再発明をしている感はあるが、 COUNT 文の結果が current_user 、コントローラーのクラス名、アクション名のそれぞれをつなげたものをキーにしてキャッシュされる。

module Paginatable
  def render(*args)
    options = args.extract_options!
    resources = options[:json]
    if options[:paginate]
      resources, meta = paginate(resources, cache_total_count: options[:cache_total_count])
      options[:json] = resources
      options[:meta] ||= {}
      options[:meta].merge!(meta)
    end
    args << options
    super(*args)
  end

  def paginate(resources, options = {})
    parse_params_for_pagination
    paginator = Paginator.new(
      resources:         resources,
      page:              @page,
      per:               @per,
      cache_total_count: options[:cache_total_count],
      cache_key:         total_count_cache_key
    )
    [paginator.resources, paginator.meta]
  end

  def total_count_cache_key
    @total_count_cache_key ||= "#{current_user&.id}_#{self.class.name}_#{action_name}_count"
  end

  class Paginator
    attr_reader :cache_total_count

    UNCOUNTABLE = -1

    def initialize(resources:, page:, per:, cache_total_count: false, cache_key: nil)
      @_resources        = resources
      @page              = page.to_i
      @per               = per.to_i
      @cache_total_count = cache_total_count
      @cache_key         = cache_key
    end

    def resources
      @resources ||= if cache_total_count?
                       @_resources.page(page).per(per).without_count
                     else
                       @_resources.page(page).per(per)
                     end
    end

    def page
      @page.zero? ? 1 : @page
    end

    def per
      @per.zero? ? Kaminari.config.default_per_page : @per
    end

    def meta
      {
        current_page: current_page,
        next_page:    next_page,
        prev_page:    prev_page,
        total_pages:  total_pages,
        total_count:  total_count
      }
    end

    alias cache_total_count? cache_total_count

    def paginatable?
      !cache_total_count? && resources.respond_to?(:total_count)
    end

    def current_page
      resources.current_page || page
    end

    def next_page
      paginatable? ? (resources.next_page || UNCOUNTABLE) : next_page_fallback
    end

    def next_page_fallback
      return UNCOUNTABLE if page < 1
      return UNCOUNTABLE if per > resources.length
      total_count_fallback > current_page * per ? current_page + 1 : UNCOUNTABLE
    end

    def prev_page
      paginatable? ? (resources.prev_page || UNCOUNTABLE) : prev_page_fallback
    end

    def prev_page_fallback
      return UNCOUNTABLE if page < 2
      (total_count_fallback.to_f / per).ceil >= page ? current_page - 1 : UNCOUNTABLE
    end

    def total_pages
      paginatable? ? resources.total_pages : (total_count.to_f / per).ceil
    end

    def total_count
      paginatable? ? resources.total_count : total_count_fallback
    end

    def total_count_fallback
      @total_count_fallback ||=
        begin
          cached_total_count = Rails.cache.read(@cache_key)
          if cached_total_count
            cached_total_count
          else
            real_total_count = @_resources.page(page).total_count
            Rails.cache.write(@cache_key, real_total_count, expires_in: 5.minutes)
            real_total_count
          end
        end
    end
  end
end

これで 5 分間はキャッシュが効くようになる。

Day One という日記書きソフト、愛用しているのだけど今週頭に障害が発生して日本時間で 2018/05/11 の明け方まで同期ができない状態になってた。

Day One の Sync Service 死んでるの不便…。 Twitter とかへのポストを IFTTT 経由で取り込む機能も止まってる…https://t.co/gXLiispKfl

— morygonzalez (@morygonzalez) May 9, 2018

Help Guides

The Day One Help Guides are designed to help you with tutorials, tips, and documentation for the Day One journal app.

help.dayoneapp.com

ユーザーとして不便だったけど復旧にかなり時間がかかったのがソフトウェア開発者の一人として興味深かった。何が原因で復旧が遅れたのか推測した。

Day One のバックエンドは AWS に構築してあるようで、負荷でサーバーがダウンしたのなら EC2 インスタンスを追加してサーバー再起動すれば良いはずなのですぐ復旧できるはずと思ったが、一向に復旧しない。復旧作業の状況報告ページにしきりに “server rebalance” というフレーズが出てきており、アプリケーションサーバーで “rebalance” なんてことはやらないから、どうもデータベースがクラッシュしたようだった。

Day One のバックエンドエンジニアの採用情報見たら技術スタックが書いてあって、開発言語は Scala で DB は Couchbase を使ってるとのことだった。で、 Couchbase では Shared Cluster の rebalance という作業が必要らしい。

Couchbase は CAP 定理のうち一貫性と分断耐性を保証していて、その代わりに可用性が犠牲になっている（Couchbase Server - Wikipedia）。 Day One では複数のクライアントからほぼ同時に同一ドキュメントに対して更新が走ることが多いし、 iOS からは不安定なモバイル回線経由で接続される。かつては Dropbox や iCloud も同期のバックエンドとしてサポートしていたが、コンフリクトしたり意図せぬデータ欠落などがあったと思われ、自前のバックエンドシステムに移行したのだろう。一貫性と分断耐性に特化した Couchbase はユースケースとして最適に思えるが、障害が起こるとリバランスに手間取り復旧の難易度が上がるようだった。

自分は大規模分散データベースみたいなやつは受託の会社に勤めてた下っ端の頃にしか使ったことがなく、自分でがっつり運用・構築したことがないので大規模データベースに対する知識が足りていないと思う。大した考察は出来ていないが、今後もバックエンド API おじさんとして余生を過ごしていく上で参考になる出来事だった。そのうち詳細な post-mortem が Day One のエンジニアによって公開されるようなのでこちらもあとで読んでおきたい。

あまりに復旧が遅かったのでこのままサービス終了するのではないかと心配になったが、何とか復旧出来たようである。 Day One のバックエンドの皆さんおつさまでした 🍵

前書いてた記事の続き。

🏭 Docker を Production 投入するメリットを考える

仕事で開発中のシステムで、 master ブランチに Pull Request が Merge されると自動的に AWS ECS に構築した社内向けの確認環境にデプロイが行われるような仕組みを導...

portalshit.net

Kaizen Platform 時代は Naoya Ito さんの以下の記事にあるような感じで deploy してた。 Slack 上で hubot に話しかけると deploy 用の Pull Request が作られていい感じに deploy フローが始まる。

GitHub 時代のデプロイ戦略 - naoyaのはてなダイアリー

少し前までアプリケーションのデプロイと言えば capistrano などをコマンドラインから叩いてデプロイ、みたいなことをやっていたが、最近は少し様子が違うのでそのやり方、KAIZEN platform Inc. での事例を紹介する。 GitHub のイベントを契機に CI as a Service にデプロイを担当させる GitHub で Pull Request を送って開発するのが前提になっているのは以前にも紹介した。最近は Travis CI や CircleCI などに代表される CI (Continuous Integration) as a Service があって、CI も自分…

d.hatena.ne.jp

これがめっちゃ良くて、現職場でも導入したいと思ってたので今週ちょっとやってみたところ deploy できるようになった。

実際のデプロイフロー

まず Slack で hubot （ 山の会社なので tengu という名前にしてる）に話しかける。すると hubot で GitHub の API を叩いて deploy 対象の Pull Request を取得し、それぞれの Pull Request ごとに commit をグルーピングして、 deploy 対象の Pull Request の Author にメンションするかたちで master ブランチから deployment/production ブランチへの Pull Request が作成される。

最近 Slack の GitHub Integration がアップデートされて、 Webhook の通知がいい感じに飛んでくるようになったので Slack 上でどんな内容が deploy されるのかが一目瞭然となる。

実際に作成される Pull Request は以下のような感じ。この Pull Request を Merge することで CircleCI 上で deploy 用のビルドが走る。その辺は Naoya さんの記事で書いてあるのと同じ。

いま作ってるやつは AWS ECS で運用しようとしてるので、 cap deploy ではなく手製のシェルスクリプトで以下のことをやっている。

1. deploy 用のコンテナイメージをビルド
2. AWS ECR にコンテナイメージをプッシュ
3. プッシュしたイメージを利用する Task Definition を追加し、 ECS のサービスを更新 ecs-deploy というシェルスクリプトでやる

以前の記事にも書いたが「 CircleCI が落ちてたら deploy できないじゃん？」というツッコミが入ったため CircleCI が落ちていても deploy できるようにシェルスクリプト化してあるので、手元からおもむろに bin/deploy production とかやっても deploy できる。

ちなみにこのフローを実現する .circleci/config.yml は以下のような感じ。

jobs:
  deploy:
    docker:
      - image: docker:17.05.0-ce-git
    steps:
      - checkout
      - setup_remote_docker:
          docker_layer_caching: true
      - run:
          name: Install dependencies
          command: |
            apk add --no-cache py-pip=9.0.0-r1 jq curl curl-dev bash
            pip install docker-compose==1.18.0 awscli==1.14.38
            curl -s https://raw.githubusercontent.com/silinternational/ecs-deploy/ac2b53cb358814ff2cdf753365cc0ea383d7b77c/ecs-deploy | tee -a /usr/bin/ecs-deploy && chmod +x /usr/bin/ecs-deploy
      - run:
          name: Execute deployment (Docker image build, push to ECR, create new Task and replace container)
          command: |
            case ${CIRCLE_BRANCH} in
              "deployment/dev" | "master" )
                DEPLOY_ENV="dev" ;;
              "deployment/production" )
                DEPLOY_ENV="production" ;;
            esac
            bin/deploy ${DEPLOY_ENV}

workflows:
  version: 2
  production-deploy:
    jobs:
      - deploy:
          filters:
            branches:
              only:
                - deployment/production

Chat deploy のよさ

deploy フロー・ deploy 状況が可視化され、民主化されることがよい。昔ながらのローカルからの capistrano による deploy の問題点は deploy の特権化を招いてしまうことだと思う。 ○×さんしか deploy 用の踏み台サーバーに ssh できないので一々○×さんに deploy をお願いしないといけない、というような状況はよく分からない遠慮や序列を招きがち。 deploy フローが自動化されていることでチームに入ったばかりの人でもさくっと deploy が行えるというメリットもある。

deploy の履歴が Slack 上と CircleCI 上、また GitHub 上に Pull Request として残るのもよい。ひとくちに deploy といっても schema 変更が伴う場合は作業ログの共有やコミュニケーションをどこかで行う必要があり、その場所として GitHub の Pull Request が使えるのがとてもよい。 YAMAP で作った deploy スクリプトではそこまでやってないが、 Kaizen Platform の deploy スクリプトには deploy 用の Pull Request 本文に動作確認用のチェックボックスを作って、チェックボックスにチェックが入れられるまで cronbot が二時間おきに deploy 対象の commit author に Slack 上で動作確認を促す、というような仕組みまであった。

今後 YAMAP でもどんどん deploy フローを改善していって Merge ボタンを押したあと寿司を食ってれば良いような状態[^{1]にしていきたい。}

ちなみに上記の chat deploy を実現するためには GitHub App を作っていろいろやる必要があって、その辺は Kaizen Platform で同僚だった t32k さんの以下の記事が参考になった。

チャットデプロイしたい2018 - MOL

タイトルの通り、チャットデプロイしたい。

t32k.me

書いてあるフローはほとんど Kaizen Platform のやつと同じでちょっとウケた。いやでもそのくらい完成されてる仕組みだと思う。この割とイケてる deploy フローを体験してみたい人は僕が勤めてる YAMAP の Wantedly をご覧下さい。資金調達しており割と積極的に採用中です。

• 株式会社ヤマップの会社情報 - Wantedly
• 山登りの地図アプリ「YAMAP」が12億円調達、業界で連携し登山者の裾野を広げる | TechCrunch Japan

[^1]: Terraform + GitHub + CircleCI + Atlasを利用してAWSの操作を自動化した - Glide Note http://blog.glidenote.com/blog/2015/02/18/terraform-github-circleci-atlas-aws/

以下の文章は正月に「2017 年の Lokka へのコントリビュート目標」というタイトルで書いたまま下書きになってたものです。もう 2017 年も終わりそうだけど公開しておきます。

RubyKaigi 2016 で komagata さんと Lokka についてしゃべったのだけど、 Lokka の開発も停滞してしまっていて（ブログとしては大体の機能そろっていて完成しているとも言える）、 "lokka" でググると JavaScript 製の GraphQL クライアントがヒットして、 GitHub のスター数ではこっちの方が多かったりする。

GitHub - kadirahq/lokka: Simple JavaScript Client for GraphQL

Simple JavaScript Client for GraphQL. Contribute to kadirahq/lokka development by creating an account on GitHub.

github.com

このままで紛らわしいからその名前こっちに寄越せ、とか言われかねない。もっと Lokka を盛り上げていきたい。

なので一度仕切り直しで今後の方針とかをどうするかを決めた方がよいのではないかと思っている。まずは Issue の棚卸が必要ではないかと思う。

加えて自分でも結構いろいろ lokka-plugin を作っているのだけど、個人のリポジトリに適当に上げてあるだけだとユーザーとしては利用しづらいと思う。そこで GitHub の Lokka org に lokka-plugins というリポジトリを作って、とりあえずそこにコードを集約するようにしたらどうかと思う。前に Rebuild で Jenkins の川口さんが話していたやり方。

OSS 、コードが素晴らしいことも大事だけど、利用しやすくないとユーザーに使ってもらえなくて盛り上がって行かないと思う。プラグインを使いやすい、作りやすいようにして裾野を広げていきたい。

ほかにも手軽に使ってもらうためにはいくつかやらないといけないことあると思う。 gem 化は是非とも必要だと思う。 Lokka 動かすために本体のソースコードごと管理しなければいけないのはやっぱり結構敷居が高いと思う。ディレクトリ作って Gemfile に gem 'lokka' と書いて bundle install し、 theme と db config さえ置けば動くようになるのがよさそう。ファイルをアップロードする仕組みについてもどうにかしたい。 Heroku 運用が前提のためファイルシステムを使うことができず本体にそういう仕組みがなかったのだと思う。 Amazon S3 や Google Cloud Storage 、 Dropbox 使えるようにするとかやり方を考えたい。

これらを推し進めるために、以下のことをやりたい。

1. Lokka 開発者ミートアップを開催
2. Slack にチームを作ってコミュニケーションできるようにする

1 は RubyKaigi のときに komagata さんに提案したけどそのあと動けてなかった。とりあえずは自分が komagta さんのところに会いに行くだけになるかもだけど、 Issue の棚卸と今後の方向性を固める会をやった方がよさげだと思う。仕事でも OSS でも意思や目的を共有しないと Project は先に進まないと思う。

2 に関しては Lokka は Lingr でコミュニケーションしていたが、いまは皆さん Slack を仕事で使っていると思うし Slack の方がコミュニケーションしやすいはず。というわけで Slack チームを立ち上げたい。¹

という感じで 2017 年も Lokka の開発に関与していきたい。

転職して東京に行く機会がなくなり、結局 Lokka 開発者会議をやることはできなかった。プラグインの gem 化はおろかリポジトリへの集約も DataMapper => ActiveRecord への移行も手を付けられなかったが、それ以外で Lokka の改善は結構頑張ったと思う。

今年やった Lokka の改善

• パーマリンク生成高速化 https://github.com/lokka/lokka/pull/220
  • Lokka はどのフォーマットで permalink を生成するかを DB に保存している
    • リンクを一つ生成する度に permalink のフォーマットを調べるためのクエリが流れる
  • ビュー内で各記事へのリンクは多数
    • めっちゃクエリが流れる 😱
  • request_store.gem を使ってリクエストごとに一回だけクエリが流れるようにする
    • テーマにもよるが記事一覧でパーマリンク生成のために 10 回くらい DB アクセスが発生していたところは 1/10 になる
    • 管理画面の記事一覧では 100 記事表示しているので 1/100 になる（爆速になった！！！、！）
• 管理画面をスマートフォン最適化 https://github.com/lokka/lokka/pull/225
  • スマートフォンから管理画面が見やすくなるよう CSS を修正
  • 寝床からでもブログ書けるようになった！！！、！
• ファイルアップロード機能を追加 https://github.com/lokka/lokka/pull/226
  • S3 にバケットを作ってもらいさえすれば GitHub のようにドラッグ&ドロップで画像をアップロード出来るように
  • めっちゃお手軽お気軽に画像アップロードできるようになって最高便利！！！、！
• MySQL 絵文字対応 https://github.com/lokka/lokka/pull/230 😃
  • 今の時代、絵文字が使えないのはつらい 😅
• Ruby 2.4 対応 https://github.com/lokka/lokka/pull/231
  • Lokka で Sinatra 、 DataMapper の次に依存度が高い PadrinoHelper のバージョンを上げることに成功（めっちゃ大変だった！！！、！）
    • 自分としては Rails 3 を Rails 4 に上げるくらいの働きをしたと思ってる😎

locale が i18n.gem がサポートしてるやつじゃないと 500 エラーになるという問題があって、こちらも自分のブログでは直してあるので修正する Pull Request を出したい。

P_BLOG のときもそうだったけど、どうも自分はユーザーの少なくなってきた CMS を細々と改造して使っていくのが好きみたいだ。このブログの開発・運用から学ぶことも多くて仕事にも役立っているので、まだしばらくは使い続けていきたいと思う。 Lokka は永遠に不滅です。

旅行や街歩きに出かけたとき、移動軌跡が地図上に表示されるとその時何をしていたのかが思い出せて便利になると思う。例えば知らない街に旅行に行った数日後にこんな状況になったことはないだろうか。「昼飯を食ったあとに食器屋に行って良い皿を見たんだけど迷って買わなかったんだよなぁ、あれはなんて店なんだろう、ネット通販やってるかな🤔」。自分はよくある。こういうときに位置情報付きの行動ログが残ってれば店名を探り当てやすくなるし、目当ての商品にたどり着ける可能性が高まる。

自分は今のところ Twitter 、 Instagram への投稿と Swarm へのチェックインを IFTTT 経由で Day One に自動投稿しているので、それらの情報が手がかりにならないでもないが、それでもそのときの自分が Twitter なり Instagram なり Swarm なりに何らかの情報を投稿していないと Day One には何も残らない。やはり何らかの行動ログ的なものが記録されている方がいい。

とはいえ旅行や町歩きのときに意識的に行動ログの取得を開始するのは難しいと思う。旅行中、街を散策する前に iPhone を取り出して何らかのアプリケーションを起動し「開始」ボタンを押したりできるだろうか？ 気がついたときには随分行動してしまったあとで「今から記録をとってもね😔」という感じになるのが現実だろう。この手のツールはバックグラウンドで勝手にログをとっといてくれるのが重要だと思う。

何か良いアプリはないものかと App Store で調べてみたところ、 SilentLog というやつが見つかった。評価は良かったがバッテリーの減りが速いとある。インストールしてみたところ確かにバッテリーの減りが速くなる。よくよく考えたら Google Maps のタイムラインや Day One でもバックグラウンドでの位置情報の取得はやってるので似たようなことを複数のアプリでやるのは効率が悪い。

とはいえ移動したログを一番かっちょよく見られるのは SilentLog だった。こんな風に一日のタイムラインを手軽に振り返ることができる。朝家を出て電車に乗り、9時から18時まで職場で仕事をしてなどがすぐわかる。休みの日に出かけた場所も意識せずに記録されていく。その日 iPhone で撮った写真も表示される。

特に良いのが1日の行動ログをほかのアプリやサービスに書き出せること。 Google Maps のタイムラインはエクスポート機能がないし、 Day One の Activity Feed は一定期間たつと消えてしまうので残しておきたいなら意識して記事を作成しないといけない上に、記事にしたとしても位置情報の履歴は残らない。

その点、 SilentLog は行動ログが地図上に表示された画像を手軽に書き出せる。とても便利なのだが、この機能を使うには App 内課金で有料チケットを購入する必要があるようだった。 240円/30日で年払いだと 1900 円とのこと。

位置情報の収集や書き出し、気持ち悪いと感じる人には気持ち悪いこと極まりないだろう。またもし個人を特定できるかたちで流出して誰かに見られてしまったら非常にまずい（浮気中の人など）。加えて SilentLog を作っている会社 はユーザーの位置情報データを売っているようである。おそらく「年収 XXX 万円くらいの 30-40 代の男性が毎週何曜の何時に新宿駅に何人くらいいる」みたいなデータをデパートとかに売ったりするのだろう。 DMP の位置情報版といったところか。個人を特定できないようにはなってると思うがあまりよい気持ちはしない。

とはいえ自分でも忘れるような行動の履歴をスマートフォンアプリが取っておいてくれてあとで振り返られるというのは絶対に便利だと思う。日記は書いておくと便利だけど書くのが非常に面倒くさい。行動のログから自動で簡易的な日記にしてくれてバッテリーの消耗が穏やかなアプリがあったらうれしいなぁ。（結構個人のプライバシーを尊重する） Apple がそういうのつくってくれないかな。

先週、 Alfred で通貨換算をやる方法（💵 Alfred で手軽に通貨換算 💴 ）について書いたけどその続き。

Numi という Alfred に似たソフトがある。 Soulver と違い多言語対応はしておらず、自然言語による入力は日本語未対応なのだが、 Soulver もまともに使えるのは英語利用時だけなので実質的には機能に差がない。タブを使えたりする分、 Numi の方が高機能かも知れない。さらに Numi は今のところ無料である（ベータ版のため）。ベータ版とはいえほとんど困ることなく利用できている。

このソフトがすごいのが、 Alfred Workflow を入れると Numi による計算を Alfred から n <式> と入力することでできるようになるということ（ただし Numi.app を起動しておく必要あり）。こんな感じ。

いちいち Numi.app に切り替えて新規ドキュメントを作成し、ということをしなくて済む。とても手軽に計算できる。通貨換算のほかに、単位の換算もできる。 Google Fincance の Converter サービスを使うやり方よりも高機能だ。

このソフトを知ってから Soulver を使う機会がめっきり減ってしまった。 Alfred からも計算できるし、結果を残しておきたいような複雑な計算をするときは Numi.app に切り替えて使うこともできる。文章を書いたり考え事をしているときにささっと計算できて頭の切り替えコストが低い。 AWS を利用しているプログラマー諸氏なら EC2 インスタンスの料金なんかを計算するときにもとても便利だと思う。おすすめです。

この記事は Alfred 3 Advent Calendar 2017 - Adventar 12 日目の記事でした。明日は（明日も） @tsurusuke さんです。