Linuxカーネルが難しい？Rustで実装できそう！
「ついに、RustでLinuxカーネルを実装できる！」 待ち望んだ感を出してみましたが、2年前に記事を書いてから、すっかり忘れていました。LinuxカーネルのRustサポートについての意見を求められたら、「技術的には面白いけど、実用レベルではないね。」と、上から目線の回答でエンジニアレベルの高さをアピールするつもりでしたが、2年間の間、誰にも聞かれませんでした。 近々、LinuxカーネルにRustサポートが取り込まれそう、ということで、デバイスドライバを実装してみました。 Rust対応カーネルのコンパイルまずは、Rust対応を有効にしたLinuxカーネルをコンパイルする必要があります。「カーネルってコンパイルするものなの？」という読者は、ネットの長老たちに叡智を求めましょう。「インストール直後に、メモリ削減のために不要な機能を無効にして、カーネルコンパイルしたんじゃ。」というような、太古の
Trace — For GraphQL query tracing at the resolver level
Trace is a lightweight, open-source GraphQL query performance monitoring GUI that provides users with real-time, resolver-level performance tracing metrics and error logging. Since its formal launch by Facebook in 2015, GraphQL has worked its way to being a fierce competitor against traditional REST protocol for querying data by bringing two highly sought after commodities to an API: Time and Spac
Google Cloud Japan Advent Calendar 2021
https://medium.com/google-cloud-jp から派生したGoogle Cloud Japan の メンバー が 書く Advent Calendar 2021 です。今回は例年と違い、各部門の人達が是非紹介したい機能、いままで培ってきたノウハウ、知っておくと便利なTipsなどを公開予定です。 記事は毎日更新されていきますが、公開予定記事のトピックのみ最初に公開いたします！ぜひ毎日チェックしていただけると嬉しいです。 google-cloud-jp はGoogle Cloud 製品などに関連するコミュニティが記載したテクニカル記事集です。掲載された意見はすべて著者個人のものであり、必ずしも Googleのものを反映するものではありません。 12/1今日からはじめる DevOps 改善 ~ DORA Accelerate State of DevOps Report
GraphQL 2021
Today marks the first release of the GraphQL spec ratified by the GraphQL Foundation. This is the culmination of three years of work, both technical and procedural. This is a proud moment and one worth celebrating. What took so long?The last ratified spec release was over three years ago, in June 2018. What took so long for this release? Certainly a worldwide pandemic didnʼt help our collective fo
Cloud Spanner でインターリーブテーブルを高速に取得する
本記事ではインターリーブテーブルを使いこなす、ちょっとしたテクニックを紹介します。 TL;DRCloud Spanner では SELECT AS STRUCT 構文をサブクエリに使うことで、親のテーブルとインターリーブされたテーブルのレコードを一発で高速に取得することができます。更に Cloud Spanner の CPU 使用率も抑えることができるので非常に効率的にクエリできます。 はじめにCloud Spanner ではインターリーブと呼ばれる、あるテーブルのレコードの物理的な配置を別のテーブルのレコードの配下に置ける仕組みがあります。この仕組みを使ってテーブル間に親子関係を作ることで、複数のテーブル間に参照整合性制約を持たせたり、パフォーマンスを向上させることができます。 このインターリーブですが、親のテーブルと子のテーブルを両方一辺に取得したいと思ったことはないでしょうか？ユーザ
詳解 google-cloud-go/spanner — トランザクション編
はじめに前回 は google-cloud-go/spanner のセッション管理について見てみました。セッション管理だけでも Session Pool や Session のライフサイクルの管理など、やっていることは非常に多岐に渡っていましたね。 今回はそのセッションの上でどのように Cloud Spanner のトランザクションが動くのか、クライアントライブラリの実装を元に見ていきたいと思います。 具体的には以下のような点について述べます。 トランザクションとはトランザクションの種類トランザクションを高速化する方法トランザクションのリトライトランザクションの冪等性トランザクションの終了処理前回と同じく google-cloud-go の v0.38.0 時点のものを参照して記述しています。実装に踏み込んだ話もしており、将来に渡って処理内容が変わらない保証はないため、気になる方は最新のバ
完全マネージドな k8s ! GKE Autopilot を解説する
Kubernetes / GKE ファンの皆様こんにちわ。Google Cloud の Kazuu (かずー) です。GKE Autopilot が GA になりました。弊社公式ブログに続きまして、GKE Autopilot を日本語で解説していきたいと思います。 本記事は以下、3 部構成となります。 GKE Autopilot 概要GKE Autopilot を試してみるGKE Autopilot がハマりそうなユースケースは？ 1. GKE Autopilot 概要GKE Autopilot は GKE の新しいモードです。Control Plane に加えて、Node が完全マネージドになります。これまでの GKE では Node はユーザー自身が必要台数分作成し、以後の Day 2 オペレーション (e.g. アップグレード) 等も気に掛ける必要がありました。GKE Autopil
NEG とは何か
はじめにNEG (Network Endpoint Group) というと Container-native Load Balancing の文脈で話されることが多く、パフォーマンスを向上させるためのものという認識が強いと思います。もちろん結果としてパフォーマンス向上が見込まれる場面もあると思いますが、それと同じく個人的に重要だと思うのが、NEG には Kubernetes の世界とその外のプラットフォーム (GCP) を繋ぐ大事な役割があるという点です。 本記事では NEG とは何か、なぜ重要なのかというのを一から説明したいと思います。 尚、NEG には大きく分けて Zonal NEG と Internet NEG という2種類がありますが、本記事では Zonal NEG に絞って記載します。また Zonal NEG は VM を表すものとしても使えますが、ここでは GKE の文脈に絞っ
Skaffold + Cloud Build で Test にパフォーマンス測定を加えた CI を回す
この記事は Google Cloud Japan Customer Engineer Advent Calendar 2019 の 18日目の記事です。 TL;DR下記のような CI (継続的インテグレーション) のユースケースを Skaffold + Cloud Build + GitHub Actions + k6 で実装してみました。 ローカル環境で、アプリケーション、コンテナ、Kubernetes デプロイのテストを継続的に回しながら開発をする。プルリク作成時、レビュー前に GCP 上でビルド & デプロイをテストして、合わせて API のパフォーマンス測定を行なう。サンプルコードどこにまとまってるの？という方は こちら。 はじめにこんにちは、Google Cloud の Koichi です。 Kubernetes 上にデプロイするアプリケーションをローカル環境で開発するとき、アプ
OpenTelemetry is Officially in Beta!
Co-authored by maintainers, community contributors, and members of the OpenTelemetry governance committee. OpenTelemetry has just begun its first wave of beta releases, starting with the Collector, Java auto-instrumentation agent, and the Erlang, Go, Java, JavaScript, and Python SDKs, followed by the .Net SDK. This means that you can begin integrating OpenTelemetry into your applications and clien
How Airbnb is Moving 10x Faster at Scale with GraphQL and Apollo
I had the opportunity to kick off GraphQL Summit last month with a talk that involved quite a bit of live coding (the Keynote intro ends at minute 6:00 if you’re in a hurry!). Check it out: From the feedback I gathered over the following days of the conference, the good news is people were clearly excited to see product being built so fast. People walked away inspired about the future (mission acc
Reconciling GraphQL and Thrift at Airbnb
Backend Engineer: Hmm. So you’re saying this “GraphQL” will allow any web or native engineer to arbitrarily query basically any field in any backend service, recursively, however they want, without any backend engineers involved? Frontend Engineer: Yeah, right? It’s amazing! […silence…] Backend Engineer: Guards, seize this person. For several years, we had a few eager advocates for GraphQL at Airb
GraphQL Resolvers: Best Practices
From graphql.orgThis post is the first part of a series of best practices and observations we have made while building GraphQL APIs at PayPal. In upcoming posts, we’ll share our thoughts on: schema design, error handling, production visibility, optimizing client-side integrations and tooling for teams. You might have seen our previous post “GraphQL: A success story for PayPal Checkout” about PayPa
Announcing GraalWasm — a WebAssembly engine in GraalVM
We’re happy to announce the initial public work on GraalWasm — the WebAssembly engine implemented in GraalVM. GraalWasm currently implements the WebAssembly MVP (Minimum Viable Product) specification, and can run WebAssembly programs in the binary format, generated with compiler backends such as Emscripten. Supporting WebAssembly expands the set of languages GraalVM can execute with a whole other
Running WebAssembly on ARM
We started Wasmer with the mission of making programs universally available by leveraging on WebAssembly (Wasm). By enabling the use cases of Wasm outside of the browser we aim to unleash its full power: becoming the lingua franca for running software safely and at native speeds. Linux and macOS were the first platforms we started supporting for executing Wasm server-side (since Unix support was t
Profiling GraphQL
As soon as you put your API in production, people inevitably will come to you at some point and start complaining about slow requests :) At this point it does not matter whether you are exposing REST API or GraphQL or anything else, performance is always an important concern. So starting to think about an API performance early is almost always a good idea. GraphQL has quite a few advantages when i
GAE/Goにおけるコスト最適化 #golang – timakin – Medium
Go Advent Calendar 2018 ２日目の記事です。１日目はtenntennさんの「実装して理解するスライス #golang」でした。 せっかくなので実益に繋がる話を書くべきだと思っておりまして、今回はGoConでGAE/Go 2nd genに対して注目が集まっていたのもあり、「GAE/Goでの運用コスト最適化」について書こうと思います。 （とはいえ、この分野だとGCPUG界隈のsinmetalさんやvvakameさん、apstndbさんあたりが圧倒的に詳しく、僕が書くことに関してはやや恐縮するのですが） どれくらいコストを減らしたかサービスを運営する中で、クライアントからAPIが叩かれるだけでなく、クローラー等による大量のアクセスがある場合、いくら小規模でもかなり費用が可算できます。そしてそれは安いと評判であるGAEでも例外ではありません。 お財布が困窮していたわけではない
GAE 2nd-gen でのサービス間認証
TL;DRGAE 2nd-gen では X-Appengine-Inbound-Appid ヘッダの代わりに、ID Token + Identity-Aware Proxy を使った方式をサービス間認証に使えます。 はじめにGAE でマイクロサービスを構成する場合、各サービス同士を呼び合うときに同一 GAE アプリからのリクエストであるかを確認したい場面があります。シンプルな例だと、サービスがフロントエンドとバックエンドに別れていて、バックエンドはフロントエンドからしか呼び出せないようにしたい場合です。 GAE 1st-gen では X-Appengine-Inbound-Appid ヘッダという魔法のヘッダがありました。このヘッダは URLFetch を使用して別の GAE サービスにアクセスする時に、GCP が自動で呼び出し元の Project ID を入れてくれるヘッダです。そのため
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Flow でパーミッションレスのスマートコントラクト・デプロイが可能になりました
Data operation with Cloud Spanner using Mercari Dataflow Template