Dockerの諸問題とRocket登場の経緯
2014年の後半あたりからDocker，Docker Inc.への批判を多く見かけるようになった（もちろんもともと懸念や嫌悪を表明するひとはいた）．それを象徴する出来事としてCoreOSチームによる新しいコンテナのRuntimeであるRocketのリリースと，オープンなアプリケーションコンテナの仕様の策定を目指したApp Containerプロジェクトの開始があった． CoreOS is building a container runtime, Rocket 批判は，セキュリティであったり，ドキュメントされていない謎の仕様やバグだったり，コミュニティの運営だったり，と多方面にわたる．これらは具体的にどういうことなのか？なぜRocketが必要なのか？は具体的に整理されていないと思う．これらは，今後コンテナ技術を使っていく上で，オーケストレーションとかと同じくらい重要な部分だと思うので，ここ
統計学が最強の学問であり、学問とはその程度であるということ
シバタアキラです。先日書いたブログが500はてブ超えたのを励みに、引き続き熱く語っていきたいと思っております。 きょうは、弊社白ヤギコーポレーションで毎週開催している勉強会の記念すべき第十回目を行いました。回を重ねるごとに私の思いはどんどん確信に変わっていきます。「統計学が最強の学問であり、学問とはその程度である」ということです。そして私が白ヤギコーポレーションを設立した時の決断は、やっぱり正しかった。 本日お話いただいたのは弊社のインターン、増山に加え、株式会社ウフルの下野さんでした。テーマは「なぜ40個のサンプルで調査をするのか」 こんな内容でした： 統計学に鋭い洞察をお持ちの下野さん。素晴らしい切り口で、数式をひとつも使わずに統計のチカラを語っていただきました。例えば、2つの事象に相関があることを90％の確度で確認するには37のサンプル（実証実験）が必要であるということです。相関があ
Understanding Linux CPU stats | Scout APM Blog
Updated version of an article first published on February 24th, 2015. Your Linux server is running slow, so you follow standard procedure and run top. You see the CPU metrics: But what do all of those 2-letter abbreviations mean? The 3 CPU states Let's take a step back. There are 3 general states your CPU can be in: Idle, which means it has nothing to do. Running a user space program, like a comma
開発者がビッグデータ分析にPythonを使う時によくやる間違い | POSTD
システムの構築、新しい技術の習得、PythonやDevOpsなどに情熱を注ぐソフトウェア開発者です。現在はチューリッヒを拠点とするビッグデータのスタートアップで働いており、データ分析およびデータ管理ソリューションのためのPythonの技術を磨いています。 1 はじめに Python は開発時間を短縮できるという点で一般的に評価の高い言語です。しかし、Pythonを使って効率よくデータ分析をするには、思わぬ落とし穴があります。動的かつオープンソースのシステムであるという特徴は、初めは開発を容易にしてくれますが、大規模システムの破綻の原因になり得ます。ライブラリが複雑で実行時間が遅く、データの完全性を考慮した設計になっていないので、開発時間の短縮どころか、すぐに時間を使い果たしてしまう可能性があるのです。 この記事ではPythonやビッグデータで作業をする時に、最も時間を無駄にしがちな事柄につ
Webアプリケーション負荷試験実践入門
2015年2月24日 ヒカ☆ラボ発表資料 Webアプリケーション負荷試験実践入門 ■スライドの目的 負荷試験の重要性を認識して頂く 意味のある負荷試験を最短距離で行うための“段取り”を持ち帰って頂く 内容的には、主にAWS上のLAMP構成のシステムに対する負荷試験ですが、負荷試験ツールに依存しない全般的に通用する話を扱っています。Read less
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