atm_09_tdのブックマーク / 2016年8月22日

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2016年8月22日のブックマーク (4件)

マイクロサービスの終焉 | POSTD
これは未来からの投稿です。現在、信頼のおけるスケーラブルなプロダクションシステムの構築は、言ってみれば、その他のソフトウェアを書くのと同じくらい容易になっています。未来にはどのような風景が広がっているのか、お伝えしましょう。 2016年当時は、誰も彼もが「マイクロサービス」を取り上げていました。例えば、1996年に「情報スーパーハイウェイ構想」の記事ばかりが出回った頃に似ています。「情報スーパーハイウェイ構想」というフレーズがやがて消滅し、人々はインターネットの構築に戻っていったのと同様に、サービスが、スケーラブルなソフトウェアシステム構築の標準になるにつれ、マイクロサービスの「マイクロ」の部分もまた、削り落とされて行きました。私たちが使ってきた（そして捨て去った）名称であるにもかかわらず、どちらの用語も、当時のテクノロジーに対する考え方とその使い方に起こった転換を示しています。サービスベ
atm_09_td 2016/08/22
アプリケーション

アーキテクチャ
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清く、正しい、nmapの使い方
ここでは、表題にもあるとおり、nmapという、セキュリティ確保に非常に役立つツールについて説明します。ただし、この文章、長いですよぉ（笑）。このツールは、ネットワーク上のサーバーが、「どの様なサービスを提供している（可能性があるか）をリモート（ネットワーク越し）に調査するためのものです。なぜ、提供しているサービスを調査することが、セキュリティ確保につながるのでしょう？どんなサービスが動いていたっていいじゃん、とか、俺はどんなサービスを使っているか知っているから、なんていう声が聞こえてきそうです。しかし、多くの場合、使っているつもりのないソフトが動いていたりなんかして、サービスが知らぬ間に動いていたりします。知らぬ間に動くんだから、ろくな設定がされておらず、余計にセキュリティ上危ない、ということになりますねぇ。また、トロイの木馬のように、勝手にサービスとして動いてしまう悪意のツ
atm_09_td 2016/08/22
ネットワーク
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[Spark][Scala] Spark2.0でEncoderを用いてDatasetを生成してみる | DevelopersIO
はじめに分散環境での大規模データ処理エンジンであるSparkの最新バージョン 2.0 が先月リリースされました。主にSQL周りのAPIとDataFrame/Dataset周りのAPIに改良がなされており、具体的には以下のような変更がありました。 DataFrameとDatasetの統合従来のSQLContext,HiveContextに代わる新しいエントリポイントであるSparkSessionの導入共有変数であるアキュムレータAPIのリプレース（従来のAPIはDeprecated) DataFrameで動く機械学習 API(org.apache.spark.ml.~)の拡充機械学習 APIで構築したモデルの永続化と他言語SDKへの共有 R向け分散アルゴリズム Datasetは1.6からすでに導入されているAPIですが、今回2.0の変更にともなって改めて外部のデータからDatasetに格
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Spark

Scala
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【翻訳】プロダクトマネジメントトライアングル - ninjinkun's diary
original: The Product Management Triangle (by Dan Schmidt) (translated by ninjinkun, reviewed by Kosuke) はじめにプロダクトマネジメントは多くのソフトウェア企業が重要だと認識している役割だ。それにもかかわらず、「プロダクトマネジメント」を正確な言葉で定義することは驚くほど難しい。自らを「プロダクトマネージャー」と呼ぶ人々は、企業ごとに全く違うことをやっている。彼らは異なるタイプのプロダクト、異なるタイプのチーム、異なる組織構造の中で働いている。このプロダクトマネジメントの立場の違いは、とても不毛だ。外の立場から見ていると、同じ肩書きの仕事を参照する際に、誤解を引き起こしているように見える。全てのプロダクトマネジメントの仕事を統合して、共通の話題を抽出しようとすると、価値を説明しようとし
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プロダクトマネジメン
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