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今回は我々、グラントホープがなぜエンジニアの独立支援をしているのか？ なぜエンジニアファーストというチャンネルを立ち上げたのか？ そんな話をしています。15分だけ時間をください。

動画はこちらからご覧ください。 <a href="https://m.youtube.com/watch?v=48BimW3jTHs" target="_blank" rel="noopener noreferrer">https://m.youtube.com/watch?v=48BimW3jTHs</a>

【独立を迷っているエンジニアに伝えたいこと】

猫が大好き。食べることが大好き。寝ると嫌なことは忘れるタイプ。
いろんな人に出会い、いろんなものに触れて、思考を柔らかく、自分の世界を広げていきたい駆け出しライターもどき。


こんにちは！タカトです。 &nbsp; 2022年からちょくちょく話題に上がっていたインボイス制度。皆さんは具体的にどういった制度か把握してますか？会社員の方は特に意識する必要はありませんが、副業でそれなりに稼いでいたり、個人事業主・フリーランスの方は意識しないと今後の仕事に影響が出てきます。今回はそんなインボイス制度について解説していきます。 &nbsp; できるだけシンプルかつ分かりやすくお伝えしてきますので、インボイスが気になるぐらいの感じで読んで頂いて大丈夫です！時間にして3分ほどで読めるのでランチやお茶のお供にどうぞ！

インボイス制度はシンプルにいうと、消費税を払わせる制度です。 &nbsp; 消費税は物を購入した際に商品購入代金と一緒に払っていますが、その消費税とは別であなたが個人で請け負った仕事に対する消費税のことを指します。（詳細は後述で解説します） &nbsp; 消費税を払った人には適格請求書発行事業者として番号が発行されます。 適格請求書発行事業者になるためには課税事業者になる必要があり、課税事業者になる＝消費税をしっかり払いますということです。

消費税をなぜ今更払うのか？今まで免除されてた理由は？

ここで質問です。 &nbsp; あなたが物を購入し10%の消費税が掛かりました。お店には商品代＋消費税を支払いますが、この10%の消費税は誰が国に払っているか？ &nbsp; 答えはお店が代わりに国に払っています。 &nbsp; お店、または会社は毎年確定申告を行っており、その際に貰った消費税をまとめて国に支払っているワケです。 &nbsp; 次に、あなた自身が個人で仕事を受注し請求書が来ました。その請求書には売上の10%の消費税が加算され、振込の金額として提示されてます。（売上が10万だったら11万が振込対象額。1万は消費税。） &nbsp; ではこの消費税は誰が支払っているでしょうか？ &nbsp; 多分、この回答は言葉に詰まると思います。 &nbsp; 本来であればお店と同じであなたは消費税を受け取っているので、それを国に支払う必要があります。 &nbsp; これを払わなくて良いのには理由があって、売上が一千万以下の個人事業主は免税事業者と呼ばれて、消費税を支払わなくてよいとされているからです。 &nbsp; なので知らぬ間に脱税してた！？といったことにはなりません。 &nbsp; インボイス制度が施行されると、売上が一千万以下の個人事業主も課税対象者になり、毎年売上の10%を国に納める必要があります。

インボイス制度の施行は2023年10月1日からになります。 &nbsp; なので2024年に行う確定申告ではインボイス制度を考慮した申告が必要になります。 &nbsp; 各種会計ソフトもそれに向けて対応を実施中です。

適格請求書発行者って何なのか？番号は無いとダメなの？

適格請求書発行者になると番号が発行されます。番号を発行しない（適格請求書発行者にならない）選択も可能です。 &nbsp; では番号あり／なしでどういった違いがあるのでしょうか？ &nbsp; あなたに仕事を依頼する会社からすると、番号あり／なしでの違いは国に納める消費税分を全額免除できるか、できないかの違いがあります。 <img src="https://images.microcms-assets.io/assets/03df7942ab184c4fb92ae2a6d548e115/f466d12227d94fe2a6d56a13bbff7eca/image2.jpeg" alt=""> 会社からしたら、番号がない人と取引するのはデメリットしかないんです。 &nbsp; こうなると個人は仕事の受注にモロに影響が出るので、実質番号あり（自身で消費税を納める）を選択せざるを得ないのが実状です。

適格請求書発行者になると収入はどれだけ下がるのか

適格請求書発行者になるということは消費税を新たに納めるということです。 &nbsp; 2023年現在、消費税は10%なので、自身の年間売上が300万の人なら年30万、500万なら50万の税金が新たに発生します。 &nbsp; 消費税が上がれば、この税金もどんどん上がっていきます。 &nbsp; ただでさえ多くの税を払っているのに、更にまた税金が重くのしかかる。中々厳しい現実ではあります。

インボイス制度が反対される理由

インボイス制度は今まで対象外だった免税者（売上が一千万以下）から消費税を徴収する制度というのはお分かり頂けたかと思います。 &nbsp; 売上が100万円の人も10万という額を追加の税として納める必要が出てくるので、売上が少ない人にとっては死活問題で、反対されるのは当然の結果です。 &nbsp; 実際、エンタメ業界へのダメージがかなり大きいと言われています。 <a style="color:#1155cc" href="https://maidonanews.jp/article/14719374" target="_blank" rel="noopener noreferrer">「インボイス制度は日本のエンタメ業界を破壊する」　声優の甲斐田裕子が反対の声を上げる理由</a> &nbsp; これで徴収しても300億程度にしかならないので、反対されるのも無理はありません。

インボイス制度施行に向けて出来ること

正直この制度は個人事業主にとってはかなり痛い制度です。 &nbsp; とはいえ決まってしまったのは仕方ないので、出来ることとして売上額を上げるのが一番だと筆者は感じます。結局10%もっていかれるなら売上額を上げて少しでも税の負担を減らすのが今できる最善の策です。 &nbsp; もう1つはインボイス制度に対しての対応は会社によって様々なので、そこをお世話になってる会社に確認し、より良い対応をしている会社を選びなおすという手段です。 &nbsp; 例えば適格請求書発行者にならなくても良いや、その税の分を上乗せして支払ってくれるなど対応は様々かと思います。 &nbsp; グラントホープは業界的にレアな対応をしており、適格請求書発行者になることを止む無しと感じているエンジニアや個人事業主の人はグラントホープなら心配ない対応を取っています。 &nbsp; 話を聞くだけでも全然良いと思うので、興味のある方は聞いてみてはいかがでしょうか。

まとめ：しっかり理解した上で施行されるまでに準備をしよう！

いかがだったでしょうか？2023年から年収の10%が減るのは目に見えたので、そこをどう補填するか事前に考えて準備すること、もしくはお世話になってる会社を見直すことが今できる策なのかなと思います。 &nbsp; もちろん、適格請求書発行者にならなくても問題はないです。 &nbsp; 実際、施行された時にどれだけの人がなるかは未知で、下手したら適格請求書発行者にならない人が多い可能性もあります。 &nbsp; 自分の将来に関わることなので、しっかり理解した上で自身が望む選択をしていきましょう！ &nbsp; 本日も読んでいただきありがとうございました。

インボイス制度とは？施行される前に抑えておきたいポイントを解説！

タカト

2児に父でフリーランス歴8年目、主にPMO・サポート業務をメインに案件をこなしています。Webライターとしても活動中。

PythonのWebフレームワークにはDjango、Flaskが良く使用されますが、今回はFastAPIというフレームワークを紹介したいと思います。 FastAPI は、Pythonの標準である型ヒントに基づいてPython 3.6 以降でAPI を構築するための、モダンで、高速(高パフォーマンス)な、Web フレームワークです。

FastAPIの特徴とDjangoとの比較について

・パフォーマスが高く、処理が早い

FastAPIはPythonの有名なWebフレームワークのDjangoパフォーマンスを比較しても、NodeJSやGoと同じくらいにパフォーマンスが高いと言われており、Djangoよりも処理が早いとされています。

・コードが書きやすく、バグ等も見つけやすい

コーディングもDjangoに比べて書きやすい特徴もあり、コードによる重複も最小限にしていることから、ヒューマンエラーよるバグも削減と開発速度の向上が見込まれています。

・習得にそれほど時間がかからない

FastAPIはDjangoに比較して簡単に習得できるようにデザインもされていることから、ドキュメントに読む時間やその他調査にかかる時間も短縮されます。

必要条件:Python 3.6以上 ※開発環境(動作はMac環境を使用しています。) OS: MacOS Big Sur 11.4 Python: 3.9.7 Django: 3.1.7 IDE: PyCharm &nbsp; Pycharmを起動して、左下の「terminal」をクリック

(Macのデスクトップの右上の虫眼鏡マークから「ターミナル」起動→指定した階層に移動でも構いません)

ターミナル上で以下のコマンドを入力してください。 pip install fastapi 以下のように「Successfully〜」と表示されれば問題なくFastAPIはインストールされています。

次に以下のコマンドを入力後、エンターキーを押してください。 pip install uvicorn こちらも問題なく、エラーメッセージが表示されなければ正常にインストールされています。

任意のディレクトリ配下にmain.pyを作成して、以下のコードを入力します。 main.py &nbsp;

&nbsp;以下のコマンドを実行します。 uvicorn main:app --reload &nbsp; ブラウザのURLバーに <a href="http://localhost:8000/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">http://localhost:8000/</a> を入力してください。

{"Hello":"World"}と表示されていますね。 &nbsp; 先程作成した、main.pyの5行目から7行目にて @app.get("/") def read_root():　 　&nbsp; &nbsp;&nbsp;return {"Hello": "World"} @app.get("/") →@app.get("/")と書くことで、localhost:8000以降のURLを指定するパスになります。 ("/")と書くことにより、localhost:8000で動く関数ということになります。 def read_root(): return {"Hello": "World"} →@app.get("/")と書いてありますので、 uvicorn main:app –reload Webサーバーを起動した際にWebブラウザにて localhost:8000と入力した時に動く関数ということになります。 &nbsp; こちらのサンプルではread_rootという関数名にしていますが、任意の関数名に変えていただいても構いません。 returnも{"Hello": "World"}とありますが、こちらも任意の文字列に変えてもよいです。

では次にブラウザのURLバーにて <a href="http://localhost:8000/items/10?q=sample_fastapi" target="_blank" rel="noopener noreferrer">http://localhost:8000/items/10?q=sample_fastapi</a> を入力してください。

このように表示されていれば成功です。

解説をしていきます。 main.pyに記載をした@app.get("/")と@app.get("/items/{item_id}")の2つ関数がありますが、WebブラウザのURLにて、localhost:8000以降の/&nbsp;と&nbsp;/items/{item_id}のパスで HTTP リクエストを受けます。 /items/{item_id}&nbsp;パスのパスパラメータ&nbsp;item_id&nbsp;は&nbsp;int&nbsp;でなければなりません。 <a href="http://localhost:8000/items/10?q=sample_fastapi" target="_blank" rel="noopener noreferrer">http://localhost:8000/items/10?q=sample_fastapi</a> →こちらの10という数値がint型指定です。 パス&nbsp;/items/{item_id}&nbsp;はオプションの&nbsp;str&nbsp;クエリパラメータ&nbsp;q&nbsp;を持ちます。 <a href="http://localhost:8000/items/10?q=sample_fastapi" target="_blank" rel="noopener noreferrer">http://localhost:8000/items/10?q=sample_fastapi</a> →sample_fastapiの箇所がstr型となります。 @app.get("/items/{item_id}") def readitem(itemid: int, q: str = None): 　　&nbsp;return{"item_id": item_id,&nbsp;&nbsp;"q": q} 今回使用したURLですと、 http://localhost:8000/items/10 →10がread_item_idの第一引数の、item_id: intの箇所で <a href="http://localhost:8000/items/10?q=sample_fastapi" target="_blank" rel="noopener noreferrer">http://localhost:8000/items/10?q=sample_fastapi</a> →sample_fastapiがread_item_idの第二引数のq: str = Noneの箇所になります。 &nbsp; 試しに<a style="color:black" href="http://localhost:8000/items/%7bitem_id%7d" target="_blank" rel="noopener noreferrer">http://localhost:8000/items/{item_id}</a>の{item_id}の箇所にて、int(数値)以外の値を入れてみましょう。 WebブラウザでURLバーにて以下を入力してみてください。 <a href="http://localhost:8000/items/sample?q=sample" target="_blank" rel="noopener noreferrer">http://localhost:8000/items/sample?q=sample</a>

value is not a valid integer〜とエラーメッセージが出力されましたね。 &nbsp; では次に行きましょう。 WebブラウザのURLバーで以下を入力してください。 http://localhost:8000/docs &nbsp;

こちらの画面が表示されましたと思います。 こちらは自動対話型APIドキュメントです。 &nbsp; 次は以下のURLをWebブラウザで表示させてください。 http://localhost:8000/redoc

代替の自動ドキュメントが表示されます。

アップグレードの実装(PUTリクエスト)

PUTリクエストからボディを受け取る実装を進めます。 main.pyを修正しますので、黄色の部分を追加してください。 &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; main.py &nbsp; from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class Item(BaseModel): &nbsp;&nbsp;&nbsp; name: str &nbsp;&nbsp;&nbsp; price: float &nbsp;&nbsp;&nbsp; is_offer: bool = None @apgep.t("/") def read_root(): &nbsp;&nbsp;&nbsp; return {"Hello": "World"} @app.get("/items/{item_id}") def read_item(item_id: int, q: str = None): &nbsp;&nbsp;&nbsp; return {"item_id": item_id, "q": q} @app.put("/items/{item_id}") def update_item(item_id: int, item: Item): &nbsp;&nbsp;&nbsp; return {"item_name": item.name, "item_id": item_id}

次は以下のURLをWebブラウザで表示させてください。 http://localhost:8000/docs

item_idに任意の数値を入力し ※画面の例の10以外の数値でも可

ユーザインターフェースはAPIと通信をして、パラメータを送信し、結果を取得して、画面下部に表示されます。 &nbsp; 次は以下のURLをクリックしてください。 <a href="http://localhost:8000/redoc" target="_blank" rel="noopener noreferrer">http://localhost:8000/redoc</a>

代替のAPIにも新しいクエリパラメータやボディが反映されています

このようにFastAPIは関数のパラメータとして、パラメータやボディ の型を宣言して、簡単にAPIエンドポイント定義と実装が可能になります。 &nbsp; &nbsp; 参考URL <a href="https://fastapi.tiangolo.com/ja" target="_blank" rel="noopener noreferrer">https://fastapi.tiangolo.com/ja</a>

PythonのWebフレームワークFastAPIの紹介

中川　彰吾

フリーランスSEで色々なWeb系の案件に参画中。言語はPythonやRuby
自宅でもパフォーマンスが落ちない様、リモートワーク中心の生活を過ごしながら、
IT技術だけでなく、英語や株式投資など学習中。


こんにちは！&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;タカトです。 &nbsp; 今回は数多くSES事業を主とする会社が存在する中で、私がお世話になっているグラントホープをオススメする理由について解説します。 私自身、フリーランス歴は8年ですがグラントホープでお世話になってるのは2年目と実は短かったりします。 5年間は全く違うところで案件を紹介頂いており、正直行こうかどうか悩んだ背景もあります。今回はそんな悩みも踏まえてオススメの理由についてお話していきます！

グラントホープってどういう会社？

2016年設立の新しい会社でSES事業・キャリアアドバイザー事業を主としている会社です。設立して6年目ですが売上高は年々更新されており、2021年は24億。在籍しているフリーランスも数多く、年齢層も20〜40代と若々しい会社です。

私自身、グラントホープを選ぶまでは正直悩んだ

私は無料査定（詳細は事項で）を行ってから半年ほど保留にしてました。 &nbsp; 理由として、年収は上がったのですが色々な事情を考慮して案件を紹介して貰えるか不安だったからです。（私の場合は、高稼働は不可だったので） &nbsp; また、スキルに対する自信もそこまでなかったので「その額を貰うだけの活躍ができるのか？」という変にネガティブな状態になり、保留にしてました。 &nbsp; 今思うと、転職に似てるのかなと感じました。

結果的に半年悩んだ後、「入ってから色々考えよう！」という結論に至り、グラントホープさんにお世話になることを決めました。

実際グラントホープに入ってみて、どうだったか

5年間お世話になった会社以上に融通も利き、働きやすいです。 &nbsp; 年収もアップしましたし、サポートも手厚いので、早く会社を変えておけばよかったなぁと後悔したぐらい。 &nbsp; また、フリーランスと思えない福利厚生がしっかりしてるのでこの点は他社に負けないと思います。

グラントホープを選んだ6つの理由

私がグラントホープを選んだ理由は大きく6つあります。

グラントホープに入るにあたって、事前にスキルシートを提出して年収の査定ができます。 &nbsp; これで自分の年収が事前に分かるというワケです。 &nbsp; しかも今だとLINEで無料査定できるのが有難いですね。 &nbsp; 手順は本当に簡単で、経歴書を送るだけ。 &nbsp; 私の頃は対面でやっていた部分もあり、今も場合によっては対面になることもあるかもしれません。

2.査定結果が想像以上に良かった

私の場合ですが、年収が300万ほど上がりました。 &nbsp; 前の会社も安いワケではなかったのですが、想像以上の上がり幅だったのでかなり驚きました。 &nbsp; これだけ上がるのにも理由があって、グラントホープの場合、中間マージンの割合がかなり低いと思います。 &nbsp; とにかくエンジニアに還元するというのを大前提にしているため、結構な割合で年収アップできます。 &nbsp; しかもちゃんと経験値を積んで、単価の高い案件に参画することも出来て、更に年収アップが狙えるのもポイントです。

3.査定したからといって無理な勧誘・催促が一切ない

査定は正直、気軽にできます。 &nbsp; その後、入るかどうかは完全にゆだねてくれますし、無理な勧誘がありません。 &nbsp; ほとんどの会社は査定後「早めに動いた方が…」と言ったりしますが、グラントホープはちゃんと考える時間を頂けます。 &nbsp; 査定結果が良くても色々考えてしまうのが本音です。 &nbsp; 環境面、人間関係など、一旦冷静になって判断した方が良いのでそれが出来るのがいいですね。

4.キャリアも踏まえて案件を紹介してくれる

フリーランスとはいえ、ちゃんとキャリアを積むことが大事です。 &nbsp; 出来ることの幅が広がりますし、自分が「こういうことがやりたい、こういう方向に進んでいきたい」というのがあれば、それに合った案件に参画が可能です。 &nbsp; それだけの案件数がありますし、何よりこちらのことを考えて動いて貰えます。 &nbsp; キャリアプランを立てながら年収アップも狙えるので、普通の会社員の昇給と同じ感覚で給料アップが可能です。

フリーランスでは珍しく、国保ではなく社保に加入可能です。（任意） &nbsp; この二つの違いは、国民健康保険は加入者本人が保険料を全額負担します。 一方社会保険は、保険料の半分を加入先の会社・事業主が負担してくれます。 &nbsp; また、社会保険には、国民健康保険にはない扶養制度が設けられており、所得額の少ない家族を自分の扶養者として健康保険に加入させることができます。 &nbsp; これで家族の保険料が抑えられます。 &nbsp; それ以外でも最近は美容脱毛、エステを安価で受けられたり、今後は飲食・娯楽・レジャー・eラーニング・健康面など活用できる福利厚生が充実していく予定です。 &nbsp; フリーランスに欠かせない確定申告のサポートもありますし、最近ではライター業向けのSEO講座というのもあります。（2022年3月現在、無料） &nbsp; 正直、これだけ充実している会社は正社員の会社でも中々ないと思います。 &nbsp; それだけフリーランスにとってもメリットを考えてくれている会社というわけです。

6.案件参画後もサポートが手厚い

案件に参画したら、お終い！というワケではありません。 &nbsp; 一週間後、参画後の状況確認。何か問題があればすぐ連絡くださいなど、割と手厚いです。 &nbsp; 相談してもちゃんと向き合って話を聞いてくれますし、すぐに動いてくれるので私自身、現場で何があればすぐに連絡して相談したりしてます。

メリットばかり言ってしまうと疑いたくなるのが人間です。 &nbsp; なので、私が入った時に戸惑ったことを解説していきます。

1.案件紹介が複数の営業さんから来る

2022年3月現在、案件紹介について複数の営業さんから連絡が来ます。 &nbsp; しかも嬉しいことに結構な頻度で案件紹介の連絡がきます。 &nbsp; 私が最初いた会社は一人の営業さんから紹介頂いていました。 &nbsp; 紹介頂いて面談→ダメだったら次という流れだったため、複数から案件紹介があった時は驚きました。 &nbsp; ただ、この複数の方から紹介頂くやり方の方が平行で面談もできますし、早々と参画案件が決まります。（早ければ案件紹介頂いてから一週間で決まることもしばしば） &nbsp; 慣れればなんて事はないですが、慣れるまではちょっと大変に感じるかもしれません。

2.自分の中の優先順位をしっかり決めておくこと

案件を選んでいくにあたって必ず優先順を決める必要があります。 &nbsp; ・稼働を低くしたい ・高単価の案件に参画したい ・通勤時間を短くしたい ・キャリアアップをしたいので成長できそうな案件に参画したい &nbsp; などなど、全部を満たすというよりは何を優先してそれに合う案件を見つけるかが大事になるので優先順位はしっかり決めておきましょう。

まとめ：迷うぐらいなら年収査定して貰った方が良い→だって無料だもん

いかがだったでしょうか？まだまだ迷っていたり、とは言っても・・・というのが正直あると思います。 &nbsp; ですが査定自体は無料です。 &nbsp; ある意味、自分の市場価値がタダで分かるということなので、これ自体はやっておいて損はないと思います。 &nbsp; やった結果、微妙だったなら今の会社を継続すれば良いですしね。 &nbsp; 一度きりの人生、自分の価値をより高められる環境でキャリアと年収を伸ばしてみてはいかがでしょうか。

忖度なし！グラントホープをオススメする6つの理由！

皆さん、こんにちは。 Sgiです。 今回はエンジニアに是非活用していただきたいサービスがありますので、この記事を執筆致します。 最後まで読んでいただけると嬉しいです。

年収査定ってやったことありますか？

筆者がおすすめしたいサービスとは「年収無料査定」です。 これ、あまり見かけないですよね？ 正社員SEはまた話が別ですが、フリーランスSEは一般的に &nbsp; エージェントへ登録 ↓ 面談（ヒアリング） ↓ 案件紹介 ↓ お客さんと面談 ↓ 合格 ↓ 契約 &nbsp; という流れでお仕事が決定します。 &nbsp;

しかし今回ご紹介する年収無料査定の違いは図の通りです。

こちらの図を見ていただければ分かりやすいですが、 エージェントでのヒアリングの時点で自分の報酬額がおおよそ分かる仕組みとなっています。

どうやって査定してもらえる？

そもそもどうやって査定額をだしているのか。 気になったので色々聞いてきました。 &nbsp; &nbsp; この年収無料査定をするには、事前に &nbsp; ①&nbsp;&nbsp;&nbsp;技術経歴書 ②&nbsp;&nbsp;&nbsp;プロフィール &nbsp; を作成する必要があります。 エンジニアなら誰もが作成したことがあるはずです。 それをこちらの会社フォーマットに書き直すだけで完了となります。 &nbsp; 年収無料査定をヒアリング前にすることで、より具体的な希望条件の話ができる、という仕組みのようです。 &nbsp; &nbsp; どうやって査定額を出しているのか、謎ですよね。 どんどん解説していきます。

こちらの会社で実際にご成約されたエンジニアのスキル感・契約単価をもとに査定額をだしているそうです。 &nbsp; 査定額と契約時に決定した単価の誤差は月額換算で「約2万円前後」だとか。 これは正確すぎる…。 &nbsp; 会社の実績に基づいた査定額ということでした。 &nbsp;

実際にご成約された方の年収アップ事例

これは一般論ですが、IT業界の場合 正社員からフリーランスに転身した場合、年収は約1,5～2倍以上になります。 &nbsp; 理由は割愛していきます。 &nbsp; 今からお見せする事例も、査定額と契約時の単価（月額）の誤差はやはり2万円前後のようです。 それでは一気にお見せいたします！！ &nbsp; 今回はスキル感も教えていただけましたので、ご参考までに見ていただければと思います。

こうみると、皆さん年収が確実にUPしているのがわかります。 &nbsp; &nbsp; 他エージェントは契約が確定するまで自分の報酬額が不明瞭ですが、 こちらの会社は案件を選ぶ前に自分のスキル感ではどれくらい報酬が貰えるのかが分かるため、収入が不安定と思われがちなフリーランスですが 先の見通しがつくことがメリットになりますね。

査定後にヒアリング→案件紹介をしてもらうメリット

こちらは私が思うことですが、以下4点です。 &nbsp; ①&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;金額が分かることで収入の見通しがつく ②&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;単価をあげるために何をするべきなのか、ヒアリングに相談できる ③&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;具体的な希望が言える ④&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;希望に沿った案件を紹介してもらえる＝ミスマッチが少ない &nbsp; 順にお話させていただきます。

①	金額が分かることで収入の見通しがつく

先ほども少し触れましたが、フリーランスは収入が不安定、と世間一般的には思われています。 しかし、実際にはエージェントを利用することで大半のエンジニアは安定した収入を得ることが出来ます。なぜならエージェントの営業マンが案件を探してくれるからです。 &nbsp; その案件も、事前に報酬額がわかることで収入の見通しがつくため大半の不安は払拭されるはずです。

②	単価をあげるために何をするべきなのか、ヒアリング時に相談できる

査定をすると、おおよその自分の単価がわかります。 査定の金額をふまえて、もしくは将来的にもっと稼ぎたい！というエンジニアは多くいるはずです。 単価を上げるためには、当然スキルアップする必要があります。 スキルアップし、上流工程に参画したり、リーダー業務を行ったり、色々なチャンスがある案件を紹介してもらうことが可能になるはずです。

単価が明瞭になることで、自分のスキル感や立ち位置など、市場価値が見えてくるはずです。 その中で、 「単価を上げたいのでスキルアップできる案件にアサインしてほしい」 「今までリーダー業務ばかり任されてきたけど、本当はプログラマーがいい」 など、より自分のやりたいことを優先させた希望が言えるはずです。 &nbsp; 実際にアサインされるかはエージェントの営業力や個人の面談力にもよりますが、どこのエージェントでも自分の希望はしっかりと伝えるべきです。

④	希望に沿った案件を紹介してもらえる＝ミスマッチが少ない

これに関しては少し論点がずれますが、ヒアリングの時点で自分の希望をエージェントに伝えきれない場合にミスマッチが起こってしまいます。 &nbsp; 案件のミスマッチはエンジニアにとって結構な痛手となります。 「せっかくフリーランスになったのに、希望していた案件にアサインされない・・・」 &nbsp; なんて、そんなもったいないことしてはいけません。 やりたくないことに時間も労力を費やすのはナンセンスですから、しっかり自分の希望を伝えましょう。 ミスマッチが起こらず、やりたい案件にアサインされ、単価もアップ、スキルも習得出来たら最高ですよね。

・・・この会社、一体どちら様？

お待たせいたしました。 今までお話してきたサービスを展開しているのは このメディアサイトを運営している<a href="https://www.granthope.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">株式会社グラントホープ</a>さんです。 <img src="https://images.microcms-assets.io/assets/03df7942ab184c4fb92ae2a6d548e115/398019c5b09d483c82b4f1aaaf3d0c72/image.png" alt="">

グラントホープさんの特徴は、まず今回ご紹介させていただいた、年収無料査定。 そしてヒアリングには結構力をいれているようで、まさにエンジニアファースト。 &nbsp; しっかりヒアリングをするからこそ、やりたい案件がどんどん紹介される営業力。 &nbsp; 年収無料査定から最短3日でご成約された方もいらっしゃるそうです。 &nbsp; &nbsp; この年収無料査定は、誰でも実施できるようですよ。 &nbsp; ※フリーランスなので、未経験者は対象外のようです。 	ご実績が２年ある方が対象です。

いろんなフリーランスのエージェント会社がありますが、 それぞれの特徴をふまえて活用していきましょう。 &nbsp; 私個人的な意見としては、無料年収査定はおすすめです。 正社員の方は、フリーランスに転身した場合、今の自分のスキルではどれくらい貰えるのか。 フリーランスの方は、単純にエージェントによって単価が異なりますので比較対象として活用していただけばと思います。 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; これは豆知識？かもしれませんが グラントホープさんは役員の皆さんは、全員元フリーランスエンジニアのようです。 元フリーランスエンジニアによる、フリーランスエンジニアのための会社でありたい。 &nbsp; そんな強い思いがあるそうです。 &nbsp; 拙い文章でしたが、最後まで読んでいただきありがとうございました。

エンジニア必見！一度は全員試すべき年収無料査定？！

はじめまして。 Javaプログラマ兼K8s初心者の植木と申します。 &nbsp; 最近業務でオンプレJavaアプリケーションをKubernetes(K8s)に移行する作業をしており、その中で直面した問題について1つご紹介したいと思います。

・&nbsp;K8sのReadiness ProbeとLiveness Probeの仕組み（実例を元にして） ・&nbsp;JavaアプリケーションをK8sで動かすために注意するポイント（上記に関連して） &nbsp; なお、今回の記事を執筆するにあたりデモ用にコードを書き直しました。書いたコードは以下に置いてあります。 ・&nbsp;Javaコード(<a href="https://github.com/uekiGityuto/springboot-demo" target="_blank" rel="noopener noreferrer">https://github.com/uekiGityuto/springboot-demo</a>) ・K8sのマニフェスト (<a href="https://github.com/uekiGityuto/k8s-demo" target="_blank" rel="noopener noreferrer">https://github.com/uekiGityuto/k8s-demo</a>) &nbsp;

オンプレJavaアプリケーションをK8sに移行するために、Javaアプリケーションを書き換えたり、K8sのマニフェストファイルを新規作成していたりしました。 ひとまずK8sでアプリが動くようになったので、DatadogというモニタリングツールにAPMを表示させるべく、Datadogのトレーサを追加したら、それまで成功していたLiveness Probe（死活監視）が成功しなくなったというのが今回起きたことです。 では、細かな用語も踏まえて解説していきますね。

以下の環境でデモ用のコードを書いて動かしました。 ・&nbsp;言語：Java 17 ・フレームワーク：SpringBoot 2.7.0 ・実行環境：Minikube（ローカル環境でKubernetesを実行するツール）

今回導入したかったAPMについて少し触れておきます。 APMとはApplication Performance Managementの略称で、CPU、メモリ、レイテンシ、Javaランタイムメトリクス（ヒープやGC等）などをモニタリングする機能であり、Datadogにもこの機能があります。 DatadogではJava起動時、-javaagentオプションにdd-java-agent.jarを指定することでAPMを表示させることが出来ます。（他にDatadog Agentの導入などが必要ですが、今回のテーマとは関係ないので省略します） -javaagentオプションで指定したJarは、本来実行したいJarの前に実行することが出来るので、 dd-java-agent.jarで本来実行したいJarの実行コードに変更をいれて、Datadogにデータを送信出来るようにしているようです。

・トレーサを追加したらLiveness Probeが成功しなくなった話

・事象 さて本題です。冒頭でも軽く触れましたが、もう少し詳しく事象を説明していきます。 &nbsp; 私たちはまず、トレーサを追加しない状態でk8s上でアプリケーションを起動しました。（Datadog Agentも導入済み） この時はReadiness Probe、Liveness Probeともに問題なく成功しました。 なお、詳しくは後述しますがReadiness ProbeとLiveness ProbeはK8sの機能の一つで、アプリケーションの起動監視、死活監視のようなものです。 &nbsp; その後、トレーサを追加して、APMを表示出来るようにしたのですが、なぜかLiveness Probeが失敗し続けるようになりました。（Liveness Probeは一定時間毎に定期的に実行されます） なお、Readiness ProbeはアプリケーションログやAPMから成功を確認出来ていました。 &nbsp; Liveness Proveが失敗すると、K8sはアプリケーションが異常な状態であると判断し、アプリケーションを再起動（正確にはコンテナを再起動）させます。 今回はLiveness Proveが失敗し続けていたので、コンテナもフェニックスの如く消滅と復活を繰り返していました。（つまり、永遠に正常に起動しない状態でした。） &nbsp;

結論から記載しますと、原因はK8sのマニフェストファイルの設定内容にありました。 &nbsp; この時のK8sのマニフェストファイルを一部抜粋します。（正確にはデモ用に書き換えたマニフェストファイルです）

また、今回のデモではJavaのヒープサイズを指定していません。指定しない場合、コンテナのメモリサイズの1/4を使用します。（本来は使用すべきですが、今回は簡略化のため書略しています） さていかがでしょうか。 上記の設定のどこかに原因があるのですが、分かりますでしょうか？ &nbsp; まどろっこしくて申し訳ございませんが、答え合わせの前に上記設定内容の説明をさせて下さい。 &nbsp; Readiness Probeはアプリケーションの準備が整っているかどうかを確認します。 今回の場合、/actuator/health/readinesにリクエストして200が返ってくれば準備OKと認識します。(※1) 逆に200が返ってこなかった場合は、1秒おき（periodSecondsで定義された秒数）にチェックを繰り返します。 &nbsp; Liveness Probeはアプリケーションが生きているかを確認します。（※2） 今回の場合、/actuator/health/livenessにリクエストして200が返ってくれば生きていると認識します。(※1) 逆に200が返ってこなかった場合は、1秒おき（periodSecondsで定義された秒数）にチェックを繰り返して、一定回数チェックしても200が返ってこない場合はコンテナを再起動させます。 チェック回数はfailureThresholdで定義していて、今回は1なので、1回でも失敗したら即再起動させます。 また、initialDelaySecondsで初回チェックまでの待機時間を決めています。 まとめると今回の場合、コンテナが起動してから10秒後に/actuator/health/livenessにリクエストして200が返ってくればOK、返ってこなければコンテナを再起動させます。 &nbsp; ResourcesはPodのCPUやMemoryの設定です。 Podとは簡単に記載すると、アプリケーションが起動するためにK8sから割り当てられたHostマシンの一部分のことです。 最低でもrequestsのresourceが確保され、Nodeのresourceに余裕があればlimitまで利用可能です。 また、ヒープサイズはコンテナのメモリサイズの1/4となるため、500Miの時は125m、1000Miのときは250mのヒープが利用できます。（本来はヒープサイズを指定すべきですが、今回は簡略化のため省略しています。） &nbsp; PreStopはコンテナを停止させる前に実行される処理です。 今回の場合、コンテナ停止前に10秒間sleepします。 K8sはPodを停止する時に新規リクエストを停止対象のPodにルーティングしないようにサービスアウトします。 サービスアウトしてから、コンテナを停止出来るように10秒間のsleepをしています。 &nbsp; TerminationGracePeriodSecondsはコンテナが停止するまでの猶予期間です。 K8sはコンテナを停止させるとき、TerminationGracePeriodSecondsで設定した秒数だけ待機した後にコンテナを終了させます。 もう少し詳しく説明しますと、K8sはTerminationGracePeriodSecondsで設定した秒数を元に、削除予定時刻を設定します。 削除予定時刻が設定されたら、PreStopで設定した処理が実行され、その処理が終わったら、SIGTERMというシグナルをコンテナに送信します。 コンテナ側はSIGTERMを受信したら、処理を正常に終了させるのですが、もし削除予定時刻までに処理が終了しなければ、K8sはSIGKILLを送信してコンテナを強制終了させます。 なお、SIGTERMやSIGKILLはK8s独自の機能ではなく、Linux標準の機能です。 Linuxにkillコマンドがありますが、これはプロセスに対してSIGTERMやSIGKILLを送信しています。 &nbsp;

引き延ばして申し訳ございません。答え合わせしますね。 &nbsp; Liveness Probeが失敗するようになった原因は、ずばり、トレーサ追加により、アプリケーションの起動時間が伸びて、起動前にLibeness Proveを実行してしまっていたからでした。 &nbsp; トレーサは以下のようにjavaagentオプションで指定します。 `java -javaagent:/path/to/the/dd-java-agent.jar -jar ./demo.jar ` このオプションで指定されたJARファイルはjarオプションで指定されたJARファイルよりも前に起動するので（※4）、実際のアプリケーションの起動はその分遅くなります。 &nbsp; 実際、トレーサ追加前は8秒程度だった起動時間が、追加後は15秒程度になっており、Liveness ProbeのinitialDelaySecondsに設定していた10秒を超えてしまったので、アプリケーション起動前にLiveness Probeが実行されてしまったというわけです。

対策は以下の2つです。 ・&nbsp;Liveness ProbeのinitialDelaySecondsを伸ばす ・Resourcesを増やす &nbsp; 1つ目は分かりやすいと思います。 10秒では足りないので伸ばせば解決します。今回は30秒に伸ばしてみました。(※3) &nbsp; 2つ目はそもそもJavaアプリケーションを動かすにあたり、定義しているCPUやMemoryが小さすぎました。 今回はResourcesを以下のように修正したところ起動時間が8秒になりました。(※3) K8sはGoのサンプルが多いのですが、Goに比べてJavaはCPUやMemoryを多く必要とするので、注意が必要です。

答え合わせをしたところで、次に、なぜLiveness Probeは失敗していたのに、Readiness Probeは成功していたのかを深堀したいと思います。 以下に今回の事象を時系列で整理しました。

1.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;コンテナ作成 &amp; Spring Boot起動：15秒間 2.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Readiness Probe失敗： 15秒間 ※initialDelaySecondsの設定がないのでコンテナ作成後すぐ実行される 3.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Liveness Probe失敗 4.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;PreStopHook起動（10秒間sleepし、sleep後にSIGTERM送信） 5.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Spring Boot起動完了 ※コンテナ作成から15秒後 6.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Readiness Probe成功← 1秒おきに繰り返しているのでSpring Boot起動直後に成功する 7.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;K8sからSpringBootにSIGTERM送信 ※preStopHook起動から10秒後 8.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;SpringBootでGraceful　Shutdown ※仕掛中のリクエストはあったとしてもReadiness ProbeのリクエストしかないのですぐにShutdownする 9.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;コンテナ再作成（SpringBoot再起動） &nbsp; つまり、Liveness Probe失敗とPod停止の間にタイムラグがあるので、その間にSpringBootが起動し、Readiness Probeが成功したということです。 &nbsp; なお、もし上記の8（Graceful　Shutdown）で、仕掛中リクエストの処理に時間がかかった場合は、Liveness Probe失敗からTerminationGracePeriodSecondsで設定した秒数経過後にSIGKILLが送信され、強制的にShutdownさせられます。（つまり、SIGTERM送信から20秒後に強制終了）&nbsp;

※1：正確には200以上400未満であればOKと認識します。 ※2：正確にはリクエストが処理できるか（デッドロックのような再起動しなければ回復不能な状態になっていないか）を確認します。 ※3：実際には負荷試験でチューニングする必要があります。 ※4：正確にはjarオプションで指定されたJARファイルのmainの前に、javaagentオプションで指定されたJARファイルのpremainが呼び出されます。

この記事をJava + K8sの有識者の方に見て頂いたところいくつか指摘がありましたので、補足致します。 -&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;ヒープサイズを正しく設定していれば、元々のresourcesの設定で、トレーサを追加しても10秒以内に起動するはずです。今回は簡略化のため、ヒープサイズを指定していなかったので、10秒以内に起動しませんでした。 -&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;SpringBootのGraceful Shutdownを利用しているのであれば、PreStopで/actuator/shutdownエンドポイントを叩くのが一般的のようです。

最後に今回のまとめをしたいと思います。 手短にまとめますのでもう少しお付き合い下さい。 &nbsp; 今回、Datadogのトレーサを追加したことで問題が発生したので、Datadogのトレーサに原因があるのではないかと思い、最初はDatadogに焦点を当てて調査していました。 ただ、いくら調べてもDatadogに問題は見つからず、途方に暮れました。 &nbsp; 実際、Spring Boot起動前にLiveness Proveが実行されていたという非常にシンプルな原因だったわけですが、これはJava（特にSpring Boot）の基礎的な知識（起動に必要な時間やCPU、Memory等）とK8sの基礎的な知識（Liveness Proveの仕組み等）が分かっていればすぐに解決出来た問題でした。 また、Linuxの基礎的な知識（SIGTERMやSIGKILL等）も必要でした。 &nbsp; これらを踏まえて感じたことは、表面的な知識（JavaのコーディングやK8sのマニフェストファイルの書き方等）が分かっているだけでは問題が起きた時に解決することは難しく、基礎的な知識をもっと深めていくべきだということです。 &nbsp; 今回の問題を通して色々と勉強することが出来たので、これをきっかけに基礎的な知識を身に着けていこうと思いました。 &nbsp; 以上です。お読み下さりありがとうございました。 &nbsp;

・&nbsp;Spring Boot Kubernetes (<a href="https://spring.pleiades.io/guides/gs/spring-boot-kubernetes/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">https://spring.pleiades.io/guides/gs/spring-boot-kubernetes/</a>) ・&nbsp;Kubernetes で Spring Boot 実行 (<a href="https://spring.pleiades.io/guides/topicals/spring-on-kubernetes/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">https://spring.pleiades.io/guides/topicals/spring-on-kubernetes/</a>) ・&nbsp;SpringBoot　本番対応機能 (<a href="https://spring.pleiades.io/spring-boot/docs/current/reference/html/actuator.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">https://spring.pleiades.io/spring-boot/docs/current/reference/html/actuator.html</a>) ・&nbsp;SpringBoot グレースフルシャットダウン (<a href="https://spring.pleiades.io/spring-boot/docs/current/reference/html/web.html#web.graceful-shutdown" target="_blank" rel="noopener noreferrer">https://spring.pleiades.io/spring-boot/docs/current/reference/html/web.html#web.graceful-shutdown</a>) ・&nbsp;Liveness Probe、Readiness ProbeおよびStartup Probeを使用する (<a href="https://kubernetes.io/ja/docs/tasks/configure-pod-container/configure-liveness-readiness-startup-probes/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">https://kubernetes.io/ja/docs/tasks/configure-pod-container/configure-liveness-readiness-startup-probes/</a>) ・&nbsp;コンテナライフサイクルフック (<a href="https://kubernetes.io/ja/docs/concepts/containers/container-lifecycle-hooks/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">https://kubernetes.io/ja/docs/concepts/containers/container-lifecycle-hooks/</a>) ・&nbsp;Minikubeを使用してローカル環境でKubernetesを動かす (<a href="https://kubernetes.io/ja/docs/setup/learning-environment/minikube/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">https://kubernetes.io/ja/docs/setup/learning-environment/minikube/</a>) ・&nbsp;アルパカでもわかる安全なPodの終了 (<a href="https://zenn.dev/hhiroshell/articles/kubernetes-graceful-shutdown" target="_blank" rel="noopener noreferrer">https://zenn.dev/hhiroshell/articles/kubernetes-graceful-shutdown</a>) ・&nbsp;アルパカでもわかる安全なPodの終了 - 実験編 (<a href="https://zenn.dev/hhiroshell/articles/kubernetes-graceful-shutdown-experiment" target="_blank" rel="noopener noreferrer">https://zenn.dev/hhiroshell/articles/kubernetes-graceful-shutdown-experiment</a>) ・&nbsp;Javadoc - パッケージ java.lang.instrument (<a href="https://docs.oracle.com/javase/jp/8/docs/api/java/lang/instrument/package-summary.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">https://docs.oracle.com/javase/jp/8/docs/api/java/lang/instrument/package-summary.html</a>) ・&nbsp;Datadog - Java アプリケーションのトレース (<a href="https://docs.datadoghq.com/ja/tracing/setup/java/?tab=springboot&amp;tabs=springboot" target="_blank" rel="noopener noreferrer">https://docs.datadoghq.com/ja/tracing/setup/java/?tab=springboot&amp;tabs=springboot</a>)

【K8s,Spring Boot】Datadogトレーサを追加したら永遠にLiveness Probeが成功しなくなった話

植木 宥登（うえき ゆうと）

新卒でSIerに入社してITの基礎知識や運用保守の知識を身に着ける。
その後、SESに転職してJavaやAWSなどの開発経験を積む。
現在はフリーランスとして幅広く活躍中。

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