ChatGPTが登場した当初、対話や要約、翻訳、コード生成などの典型的な言語タスクができても、SREやAIOpsの研究開発にはあまり関係ないのではないかと正直思っていた。AIOpsでは典型的にはいわゆるObservabilityデータ（メトリクス、ログ、トレースなど）が入力となるため、自然言語ではなく数値のデータを解析することが求められる。自然言語のタスクを研究対象としていなかったため、AIOpsとChatGPTに強い関係性は見いだせなかった*1。 しかし、自分で大規模言語モデル（Large Language Model: LLM）を日常的に使用したり、表題にあるようにSREのためのLLM（LLM for SRE, LLM4SRE）に関する論文を読むうちに、LLMのテキスト生成器としての性質よりもその優れた推論機械としての性質に注目するようになった。特にSREの障害診断は、人間の専門家が推

eBPF（extended Berkley Packet Filter）という用語を著者が初めてみかけたのは、2015年ごろだった。最初は、eBPFをその字面のとおり、パケットキャプチャやパケットフィルタリングを担うだけの、Linuxの新しいサブシステムであろうと認識していた。しかし、実際にはそうではなかった。 システム性能の分析のための方法論をまとめた書籍Systems Performance 1 の著者で有名なBrendan Greggが、Linuxのネットワークサブシステムとは特に関係ない文脈で、古典的なシステム性能計測ツールでは計測できないことを計測するツールを作っていた。その計測ツールがeBPFという技術によって実装されていることを知ったときに、eBPFに興味をもったのだった。また、eBPFは、システム性能を調べる用途以外にXDP（eXpress Data Path）と呼ばれるプ

2014年にAWS Lambdaが登場し、Functionを単位としてアプリケーションを実行する基盤をFunction as a Service(以下、FaaS)と呼ぶようになった。 そして、同時にサーバーレスアーキテクチャ、またはサーバーレスコンピューティングと呼ばれる新しいコンセプトが普及するに至った。 当初、そのコンセプトが一体何を示すかが定まっていなかったために議論が巻き起こり、今現在では一定の理解に着地し、議論が落ち着いているようにみえる。 しかし、サーバーレスという名付けが悪いということで議論が着地したようにみえていることにわずかに疑問を覚えたために、2019年の今、これらの流れを振り返ってみて、サーバーレスアーキテクチャとは何かを改めて考えてみる。 サーバーレスとの個人的関わり サーバーレスアーキテクチャという名を僕がはじめて耳にしたのはAWS Lambdaが登場した2015

クラウドへの移行を含むデータセンター(以下DC)移行事例を基に、WebサービスをDC移行するための基本的な技術要素を紹介します。具体的には移行手順、データベースのデータ移行、ネットワーク、DNSなどです。 最近、社内で大規模なDC移行を実施しつつあり、DC移行とはなにかをメンバーへ共有するための文章でもあります。 ちなみに、この記事はHosting Casual Talks #4の発表内容を書き下ろしたものです。 移行事例 サービスAの事例 移行前 移行ステップ1 移行ステップ2 移行ステップ3 サービスBの事例 システム概要 フェーズ1: メインシステムとマイクロサービス型DBの移行 フェーズ2: その他のマイクロサービスの移行 移行のための技術要素 既存データの移行 新規データの移行 サービスドメインのDNSレコード変更 内部エンドポイントの変更 IPアドレス参照の場合 FQDN参照の

サーバ管理ツールのエージェント みたいなソフトウェアをインストールしやすくするために、rpm / deb パッケージを作りたい。 しかし、rpm / deb パッケージ化するためには、それぞれ CentOS(RedHat)、Debian(Ubuntu) 環境でパッケージ化することになる。 社内ではこれまでパッケージ化の専用ホストがいて、そこで spec ファイルや init スクリプトを置いて rpmbuild コマンドとか debuild コマンドを叩いてパッケージを作成していた。 さらに、アプリケーションエンジニアからインフラエンジニアに依頼するという形をとっていた。 この方法の問題点として、以下の3つがある。 spec ファイルや init スクリプトなどをプロジェクトの Git リポジトリで管理しづらい。つまり、レビューとかがやりにくい。 リリースフローを自動化しづらい。具体的には

最近、Docker以外のコンテナ型仮想化技術の流れとして、自作コンテナエンジンの時代が来るのではないかと感じている。 自作コンテナエンジンとは、コンテナ型仮想化技術を構成する個々の要素技術を組み合わせ、自分の用途にあわせて最適化したコンテナエンジンのことだ。 他のOSのコンテナ仮想化技術について疎いため、以下ではLinuxに限定して話を進める。 概要 Dockerも含めて、Linuxコンテナはコンテナを構成する複数の要素技術の組み合わせである。自分のやりたいことに対して、Dockerをはじめ既存のコンテナエンジンが複雑すぎるケースがある。そこで、自分の用途にあわせてコンテナエンジンを自作することを考えてみる。libcontainerに代表されるように、Linuxコンテナエンジンを自作しやすい環境が整いつつある。今後は、巨大なコンテナエンジンに対して、UNIX哲学に基づいて制御可能な小さなコ

この文章は、サーバサイドのウェブアプリケーション開発において、社内実績の少ない新しい言語を採用したときにインフラ面で考慮したことを社内向けにまとめたものです。 はてなでは、長らくPerlでウェブアプリケーション開発を続けてきた一方、ここ数年で社内でScalaまたはGoの採用事例も増えてきました。 今後開発が始まるプロダクトにおいても、Perl、Scala、Goもしくは他の言語を採用するかどうかを開発開始時に選ぶことになるでしょう。 新言語を採用するときに、考慮すべきことの一つとして、「インフラ」への影響があります。 新言語に関する雑談をしていると、ウェブアプリケーションエンジニアに「インフラ」への影響について聞かれます。 もしくは、ウェブオペレーションエンジニアから考慮するポイントを伝えることもあります。 ScalaやGo以外に、Node.jsやサーバサイドSwiftはどうかというのも雑談

本記事の公開後の2016年7月にはてなにおけるチューニング事例を紹介した。 はてなにおけるLinuxネットワークスタックパフォーマンス改善 / Linux network performance improvement at hatena - Speaker Deck HAProxy や nginx などのソフトウェアロードバランサやリバースプロキシ、memcached などの KVS のような高パケットレートになりやすいネットワークアプリケーションにおいて、単一の CPU コアに負荷が偏り、マルチコアスケールしないことがあります。 今回は、このようなネットワークアプリケーションにおいて CPU 負荷がマルチコアスケールしない理由と、マルチコアスケールさせるための Linux カーネルのネットワークスタックのチューニング手法として RFS (Receive Flow Steering) を

この記事は Mackerel Advent Calendar 2015 の24日目の記事です。 前回は、id:hitode909 による 三度の飯より監視と通知！Mackerelで自分の心拍数を監視しよう - hitode909の日記 でした。 今回は、Mackerel APIを用いてServerspecによるサーバ構成テストを実運用化した話を紹介します。 Serverspec単体では手の届かないかゆいところをMackerelでサポートするところがポイントです。 Mackerelはもちろんですが、他のサーバ管理ツールにも通用する汎用的な話になるように心がけています。 Serverspec導入の背景 Serverspec Serverspec × Mackerel ロール単位でspecを書く ディレクトリレイアウト Thorfile サーバ上でServerspecをローカル実行する あとがき

Ansible と Mackerel API を組み合わせて、1000台規模のサーバ群に対して同時にパッケージの更新やその他のサーバオペレーションのための方法を紹介します。 タイトルに Mackerel とありますが、それほど Mackerel に依存しない話です。 (AnsibleとDockerによる1000台同時SSHオペレーション環境 - ゆううきブログに続編を書いています。) 背景 社内では、サーバ構成管理ツールとして Chef を使用しています。 Chef Server は運用が大変なので使用しておらず、knife-solo と Mackerel APIを組み合わせてホストと Chef role とのマッピングに Mackerel のロール情報を用いています。 また、Mackerel の Ruby クライアントを利用して recipe 内で API を叩いて、Mackerel か

YAPC::Asia Tokyo 2015の前夜祭で上記のタイトルで発表しました。 今回が最後のYAPCということで、どのようなテーマで応募するかについてかなり悩みました。 技術的にめぼしい内容はほとんどブログに書いてしまったので、ブログを書くことそのものについて発表してみようと思いました。 内容についても、トークの話の元となる個々の要素についてはほとんど固まっていたものの、どのように構成して取捨選択するかということに時間を使いました。 基本的に難しい話はないので、スライドには極力文字を載せずに口頭の話を聴いていただくという形をとりました。 したがって、スライドだけみても情報量がほとんどなく何の話か全然わからないので、公開はしないでおこうと思います。 トーク内容 トークの内容は前半部分と後半部分に分かれています。 前半は基本的に来ていただいた方々に楽しんでいただくように構成して、トークの主

中〜大規模サービスのインフラの様子を知りたいアプリケーションエンジニア向けに、もともとアプリケーションコードを書いていた視点から、個人的な体験をベースにはてなで大規模サービスのインフラを学んだ過程や学んだ内容の一部を紹介します。 Webアプリケーションのブラックボックス Webアプリケーションフレームワークの向こう側 なぜ複数のサーバが必要なのか 突然のWebサービス3層構成 リバースプロキシ アプリケーション データベース その他のコンポーネント キャッシュは麻薬 飛び道具としてのKVS/NoSQL 非同期処理 バッチ処理 Mackerelの場合 参考 まとめ Webアプリケーションのブラックボックス 今年もはてなインターンの時期が近づいてきた。 毎年ではないけど、はてなインターンでは「インフラ講義」というのをやっている。 今年はインフラ講義の講師としてアサインされたのでちょうど何を話そ

先月投稿した2015年Webサーバアーキテクチャ序論では、Webサーバアーキテクチャを学ぶ道のりと代表的な実装モデルの概要を紹介しました。 今回は、前回同様、主に新卒Webエンジニア向けに、Webアプリケーションサーバとデータベースサーバ間の接続管理モデルと運用事情について紹介します。 データベース接続の永続化やコネクションプーリングとは何なのか、なぜ必要なのかといったことが主な話題です。 背景 データベース接続の永続化とはなにか データベース接続のオーバヘッド データベース接続の永続化手法 コネクションプーリングとはなにか コネクションプーリング: ドライバ型 コネクションプーリング: プロキシ型 コネクションプーリング全体について PostgreSQLとMySQL 参考資料 まとめ 背景 2015年Webサーバアーキテクチャ序論では、Webサーバアーキテクチャの話とWebアプリケーショ

2023年03月31日追記：この記事を基に、@sadnessOjisanさんより、コードレベルにより踏み込んだ、かつ、グリーンスレッドベースの新しいWebサーバアーキテクチャも含めて整理された記事 Webサーバーアーキテクチャ進化論2023 | blog.ojisan.io が公開されました。 主に新卒のWebエンジニア向けに、古典的なWebサーバアーキテクチャを学ぶ道のりと代表的な実装モデルの概要を紹介します。 この辺りの話題がWeb界隈で流行っていたのは数年以上前というイメージですが、Webサービスは相変わらずWebサーバの上で動いているので、流行り廃り関係なく学ぶべき内容だと思っています。 また、HTTP/2がいよいよRFC化し、既にh2oやtrusterdなどのHTTP/2のサーバ実装があり、今後Webサーバアーキテクチャを再訪することが増えるような気がしています。 ところが、We

Chef使おうとしてるけどChefいろいろつらい． 具体的には以下がつらい． 独自概念多い chefのクライアントを対象ホストに入れなければならない knifeとか覚えないといけない外部ツールがある 最初からディレクトリ構成がわいわい (rails newしたときのあのきもち） 公式ドキュメントの量が多いかつわかりにくい 以前にmiyagawaさんのpodcast を聞いてたらnaoyaさんがAnsibleっていうシンプルなプロヴィショニングツールがあるっていう話をされていたので，使ってみた． AnsibleWorks | Radically simple IT orchestration Ansible 触ってて感じるイメージは，ChefがRailsでAnsibleがSinatraな感じ． ディレクトリ構成がない (一応大規模運用を考えたディレクトリ構成のベストプラクティス Best P

近年，汎用計算の高速化のためのアクセラレータとして注目されているGPUを，ネットワーク処理に適用する一環として，サーバサイドのSSL処理に注目した論文を読んだので，内容を軽く紹介します． SSLShader - GPU-accelerated SSL Proxy SSLShader SSLShader: Cheap SSL acceleration with commodity processors Proceedings of the 8th USENIX conference on Networked systems design and implementation 2011 なお，評価に使われた実装の一部のソースコードが公開されています． http://shader.kaist.edu/sslshader/libgpucrypto/ 紹介 背景 SSL(Secure Socket