Googleが、太古のディストリビューションであるRed Hat 7.1から、10年新しいDebianベースのディストリビューションへ、ライブアップグレードした話を紹介する。 そのあと、自分の身の回りの環境と比較し、参考にすべきポイントを考察する。 原文は USENIX LISA の投稿論文だ。しかし、中身は論文体というよりは、事例の紹介といった適切かもしれない。 MERLIN, M. Live Upgrading Thousands of Servers from an Ancient Red Hat Distribution to 10 Year Newer Debian Based One. In Proceedings of the 27th conference on Large Installation System Administration (LISA) (2013),

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

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

主にアプリケーション開発者向けに、Linuxサーバ上の問題を調査するために、ウェブオペレーションエンジニアとして日常的にやっていることを紹介します。 とりあえず調べたことを羅列しているのではなく、本当に自分が現場で使っているものだけに情報を絞っています。 普段使っているけれども、アプリケーション開発者向きではないものはあえて省いています。 MySQLやNginxなど、個別のミドルウェアに限定したノウハウについては書いていません。 ログインしたらまず確認すること 他にログインしている人がいるか確認（w） サーバの稼働時間の確認 (uptime) プロセスツリーをみる (ps) NICやIPアドレスの確認 (ip) ファイルシステムの確認（df） 負荷状況確認 top iostat netstat / ss ログ調査 /var/log/messages or /var/log/syslog /

今年も技術しかしてない。 やけにブログを書くことに傾倒していた。 26歳になった。 YAPCで発表した。 ISUCONに負けた。 入社２年過ぎた。 入社2年成功 https://t.co/X0HxWVYAAB— ゆううき (@y_uuk1) December 1, 2015 振り返ってみると、今年は技術でも仕事でもプライベートでも、ものごとやものの考え方は5年後、10年後はどうなるのか、変わらないものは何か、色褪せないものは何かを考え始めた年だった。 具体的には、例えば、単にブログを書いて、1カ月にN回書いたとかNブクマついたとか、対外発表の数をこなしてたくさん発表したねだけで終わるのではなく、その先に何があるのかを考えるといったことだ。 他には、5年後でも使っている技術はなにかとか、それを見極めるためには何を理解している必要があるのかといったこともある。 去年は若者らしくあまりそういった

この記事ははてなエンジニアアドベントカレンダー2015の1日目です。今回は、既存の運用フローに乗せやすいDockerイメージへのchrootによるデプロイの考え方と自作のコンセプトツール droot を紹介します。 github.com 背景 Docker 本番導入の課題 Docker 導入の目的 Docker + chroot のアイデア droot: Dockerイメージにchrootするコンテナツール droot の使い方 droot push: Dockerイメージをtar ball化しS3にpushする droot pull: S3にpushしたイメージをダウンロードし展開する droot run: 展開先のディレクトリにchrootする droot の実装 droot push/pull の実装 droot run の実装 あわせて読みたい あとがき 背景 Dockerがリリー

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

社内で論文輪読会みたいなことやってて、そこで紹介した論文の内容についてです。 最近、Graphite に保存しているデータのバックアップ（データ同期）に rsync 使ってて、かなり遅いので困ってた。 LISA っていう 大規模システム、sysadmin 系のカンファレンスがあって、ここから論文探してたら、ちょうど巨大データの高速バックアップの実装の話があったので読んでみた。 論文概要 dsync: Efficient Block-wise Synchronization of Multi-Gigabyte Binary Data - https://www.usenix.org/conference/lisa13/technical-sessions/presentation/knauth - Thomas Knauth and Christof Fetzer, Technische U