高負荷システムでNVMeデバイス使用時のfstrimとdiscard mount optionの話 - たごもりすメモ
先にまとめると ディスクI/Oに高い負荷をかけるシステムでNVMeデバイスを使うときweekly cron jobでfstrimが走る状況になってたら停止しろ じゃないとfstrimが走った瞬間にI/Oパフォーマンスが刺さって死ぬ fstrimを停止するならdiscard mount optionを有効化しろ、ただしその状態でのI/O性能で問題ないかどうか測っておけ discard mount optionを有効化しても大きいファイルの削除には気をつけろ、プチfstrimみたいになるぞ 追記されるばかりで大きくなるファイル(そして削除されるファイル)はNVMeじゃないデバイスに置いとけ 高I/Oスループットを期待するシステムでのNVMeとfstrim 社内で小さめのインスタンスを多く並べてトラフィックを捌いてたのを色々要件があって大きめのインスタンスにまとめるようなシステムアップデートをや
「君、今日からクラウド担当ね」 未経験者が1人で始めた、ファミマのAWS移行の舞台裏
「君、今日からクラウド担当ね」 未経験者が1人で始めた、ファミマのAWS移行の舞台裏（1/2 ページ） 国内に約1万6000店舗、海外に約7300店舗を構える、コンビニ大手のファミリーマート。商品の在庫管理、宅配便の受発注管理、決済といった店舗システムを長年オンプレミスで運用してきたが、2017年末から段階的にクラウド（Amazon Web Services）に移行している。 ファミマで移行の責任者を務める土井洋典さん（システム基盤構築部 クラウド推進グループ マネジャー）は、当時クラウドは専門外だったが、上司から突然このミッションを任され、試行錯誤しながら業務に当たってきた。 当初は部下もおらず、たった1人でのスタートだったが、社内外を巻き込みながら移行に取り組んできた土井さん。その舞台裏ではどんな苦労があったのか。アマゾン ウェブ サービス ジャパンがこのほど開いたイベント「AWS S
[Python]機械学習などでテキストデータを特徴量にする際のソースコード集 – かものはしの分析ブログ
都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト テキストデータの特徴量化について 仕事ではテキストデータを多用するので、機械学習などで扱うためにテキストデータを特徴量にするためのアプローチを色々と整理してソースコードを残しておきたいと思います。今回はあくまでも私の知っているものだけなので、網羅性はないかもしれませんが悪しからず。 （2019/08/18 追記）Stackingをカジュアルに行えるvecstackというモジュールを用いた予測も試してみました。下の方の追記をご覧ください。 アプローチ テキストデータを特
![[Python]機械学習などでテキストデータを特徴量にする際のソースコード集 – かものはしの分析ブログ](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/a787dca9147676db06027eb58bb689b8fa4eb62b/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Fkamonohashiperry.com%2Fwordpress%2Fwp-content%2Fuploads%2F2018%2F08%2Fanimal_kamonohashi.png)
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