クラウドネイティブな省エネサービスの内製開発で、BizDevOpsを実現する / Achieving BizDevOps in in-house development of cloud-native energy-saving services
クラウドネイティブな省エネサービスの内製開発で、BizDevOpsを実現する / Achieving BizDevOps in in-house development of cloud-native energy-saving services
スマホアプリ「モンスターストライク」のサーバー負荷は、年末年始に1年のピークを迎えます。2018年元旦のサーバー負荷に立ち向かうために実施した対策の一例として、データベースサーバー(MySQL)を安全に水平分割した事例を紹介します。見積もりから計画、実施に至るまでを時系列で振り返ります。
Wordで資料を作れと言われて資料を作った。 上司はそれを全て印刷してアナログで訂正したものを僕に渡してきた。 赤字で「←これ直して」と書いてあるだけで何を直すのか全く分からない。 上司にはアナログではなくファイルのバックアップがあるので、お送りしたWordファイルを直接編集して送ってもらえれば助かる提案をする。 すると面倒だから電話で全部説明するとか狂気の沙汰も及ばない提案をしてきた。 どうして社外であんたの声を聞かなきゃならんのだ。 電話だと反故がある上にWordで編集してくれれば、こちらも訂正箇所の把握がしやすい旨を伝えた。 すると訂正箇所のフォントの色を変えたものが送られてきたが、何を訂正すればいいのか分からないのでコメントを付けて置いてくださいと連絡する。 面倒だから電話で伝えるという、どうしても電話をしたいみたいだったけど必ず口頭だと間違いが起こるので本文に直接指示を書いて下さ
RedHat 系の OS 初期構築時、自分では「ネットワーク周りの設定」「プロンプトの変更」「パッケージのアップデート」程度はほぼルーチンワークとして実行します。 通常であれば Ansible Playbook で実行してしまうのですが、Ansible が使えない場合はやむを得ず、手動で実行する場合もあります。 その際の設定方法をメモしておきます。 ネットワーク周りの設定変更 以下のように設定するとします。 項目 値 ホスト名 HOSTNAME タイムゾーン 日本 (Asia/Tokyo) ネットワークインターフェイス名 ens192 アドレス 172.31.1.1 ネットマスク /24 ゲートウェイ 172.31.1.254 DNS1 8.8.8.8 DNS2 8.8.4.4 これは以下のように実行することで設定可能です。 hostnamectl set-hostname HOSTNAM
Editor – The NGINX Plus Dockerfiles for Alpine Linux and Debian were updated in November 2021 to reflect the latest software versions. They also (along with the revised instructions) use Docker secrets to pass license information when building an NGINX Plus image. Docker is an open platform for building, shipping, and running distributed applications as containers (lightweight, standalone, executa
[CentOS]Linuxの動きと起動の仕組みについて説明できるか!?投稿者: adachin 投稿日: 2018/04/202018/04/20 本日はLinuxの動きや起動についてブログしたいと思います。近年はインフラもクラウドばかりですし、オンプレも(OSインストールから設定まで)触ることが減ってきました。(kickstartあるし)Linux触っているならどのように起動して、どのように動いているのかはちゃんと把握するべきです。 ■その前にデーモン(Daemon)って何なのよ 「起動されるとシステムがシャットダウンするまで常に動いてるプロセス」です。 ちなみに二種類のタイプがありますので以下を参考に。 カーネルに関係するデーモン メモリー内でプロセス切り替えに使うデータを入れ替え、I/Oのためのバッファを入れ替えるデーモンがあります。CentOSで見ていきましょう。
grpc-gatewayはHTTP2+ProtocolBuffer をプロトコルに用いるgRPCのサービスを、HTTP/1.1のRESTfulな JSON APIとして利用できるようにするリバースプロキシを生成してくれるツールだ。 厳密にはProtocolBuffersを処理するコマンドであるprotocのプラグインとして動作し、protocに読み込んだgRPCのサービス定義をもとにGoで記述されたコードを生成する。生成されたコードはHTTPサーバのハンドラになっていて、net/httpに登録して使えるようになっている。 ハンドラはHTTP/1.1でリクエストを受け取ると、リクエストに含まれるJSONを対応するProtocolBufferのメッセージに変換し、プロキシ先のgRPCサービスのメソッドを呼び出す。このgRPCサービスは、元にしたスキーマが同じであればGo以外の言語で実装されてい
ペパボ研究所主席研究員兼チーフエンジニアの松本です。Twitter上ではまつもとりー(@matsumotory)と呼ばれています。 2018年の3月5日から2日間に渡って開催された、第40回インターネットと運用技術研究会(IOT40)で、九州大学との共同研究の進捗について研究報告してきました。また、その研究会の中で、クックパッドの吉川さん(@rrreeeyyy)に「Web サービスの信頼性と運用の自動化について」というタイトルで招待講演をして頂きましたので、それらについて紹介します。 論文(研究会予稿)とスライドを以下に公開します。 九州大学の笠原先生の研究報告 研究会予稿 軽量コンテナに基づく柔軟なホスティング・クラウド基盤の研究開発と大規模・高負荷テスト環境の構築 スライド 発表後の感想 本発表では、九州大学とペパボ研究所が共同研究の中で議論を行い、FastContainerとしての研
B! 139 0 0 0 最近良くGitHubなんかで公開されてるオープンソースのドキュメントを見ようとすると こんな感じの似たようなフォーマットで書かれているものが多くなっています。 余りに多いので最初GitHubのサービスかな、とか思ったんですが、 これはまた別のRead the Docsという ドキュメント用ホスティングサービスによるものでした。 Read the Docs Read the Docsでドキュメントを公開してみる Sphinxのインストール レポジトリ側の準備 Read the Docsへの登録 ページを作成 Indexページ ページ内容の編集(Markdown to reStructuredText) タイトル ハイパーリンク 画像 リンク付き画像 インラインマークアップ コードブロック リスト テーブル Pythonのモジュール説明 その他reStructured
7:40:10 PM: Build started 7:40:10 PM: Fetching cached dependencies 7:40:10 PM: Expected build cache - but failed to find it 7:40:10 PM: Failed to extract cache, continuing with build 7:40:11 PM: No cached dependencies found. Cloning fresh repo 7:40:11 PM: git lfs clone git@github.com:odoku/sphinx-on-netlify-sample 7:40:12 PM: git remote rm origin 7:40:12 PM: Preparing Git Reference refs/heads/mast
(注:2017/04/20、いただいたフィードバックを元に翻訳を修正いたしました。修正内容については、 こちら を参照ください。) 要約 HTTP/2 にはHTTP/1.xに比べて多数の改良点がありますが、 カオステスト を行ったところ、HTTP/2のパフォーマンスがHTTP/1より劣る状況があることが分かりました。 ネットワーク上にパケット損失がある場合、TCP層での輻輳制御によって、少数のTCPコネクションの中に多重化されているHTTP/2ストリームがスロットリングされます。さらに、TCPリトライのロジックにより、リトライが行われている間、1つのTCPコネクションに影響しているパケット損失が、いくつかのHTTP/2ストリームに同時に強い影響を与えます。言い換えれば、ヘッドオブラインブロッキングが事実上、ネットワーク階層の レイヤ7 から レイヤ4 へ移動したということです。 背景とサー
最近仕事では機械学習を使ったアプリケーションをKubernetes上で運用することが多くなっています。 MLOpsのような言葉も次第に浸透してきたりと、システムとしての機械学習をどう運用していくかが活発に議論されるようになってきました。 運用に頭を悩まされてきた身としては心強い限りです。 この記事ではKubernetes(以下k8s)のようなコンテナオーケストレーション技術が、機械学習システム(以下MLシステム)の実行基盤としてなぜ適しているのかについて考えてみました。 注意点として、私はMLアルゴリズムの専門家ではなく、またLinuxやコンテナ技術の専門家でもありません。 あくまで仕事としてMLシステムを運用するためにk8sを利用している立場からの考察です。 TL; DR: MLシステムの運用には次のような課題が存在する 目的によって求められるワークロードの形態が異なる 一時的・断続的に
AWS Blockchain Templates を使用すると、一般的なオープンソースフレームワークを使用してセキュアなブロックチェーンネットワークを、すばやく簡単に作成してデプロイできます。 ブロックチェーンとは、トランザクションが検証済みでセキュアであることを確実にするための信頼済みの中央当局を必要とすることなく、複数の当事者がトランザクションを記録できるアプリケーションの構築を可能にする技術です。ブロックチェーンは、トランザクションが記録される共有台帳へのアクセス権をネットワーク内の各参加者が持つピアツーピアネットワークを確立することによってこれを可能にします。これらのトランザクションは設計上、イミュータブルで単独での検証が可能です。 AWS Blockchain Templates により、管理された認証済みの AWS CloudFormation テンプレートを使って Ether
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