フロントエンドのパラダイムを参考にバックエンド開発を再考する / TypeScript による GraphQL バックエンド開発
フロントエンドのパラダイムを参考にバックエンド開発を再考する / TypeScript による GraphQL バックエンド開発
Immutable Infrastructure Conference #1 : ATND でLTしてきた。 内容はきれいにゴミを捨てましょうという話以上のものは特にない。 背景の説明が少し雑だったので補足すると、Jenkins のジョブスクリプトで、git push する度に docker run していたら ゴミがどんどんたまっていったという感じ。 1 push あたり、アプリコンテナ、DBコンテナとか合わせて3コンテナぐらい起動してるから開発が活発だと、どんどんゴミがたまる。 さらに補足すると、Device mapper がらみのゴミは、aufs 使うとかなり解決できそうな感じはしてる。 (Device mapper だとブロックデバイスレベルでイメージ差分を表現するので、デバイス毎(差分)毎に mount が走るみたいな実装になってるけど、aufs だとファイルシステム単位で複数の
フロントエンドのパラダイムを参考にバックエンド開発を再考する / TypeScript による GraphQL バックエンド開発
分散テスト実行システムRRRSpecをリリースしました | クックパッド開発者ブログ 公開したらいろいろ反応があって嬉しいのだけれども、ちょっと補足したいところもあったし、様々な事情により今書いてしまうのが妥当なので、個人の日記でポエムっぽく補足する。 名前 RRRSpecで「とりぷるあーるすぺっく」。 マシンのスケーリングについて 「なんとか理論」って書いているが、実際のところすごく活用しているわけでは全くない。専門の人からしたら小学生ですか〜と言われるレベルなので、お断りとして大学の学部生が教養で学ぶレベルという形になっている。 ただ、こういうスケーリングに関係するところで、初歩的な方法ではあっても"It works"な結果が得られているので、勝てば官軍、動けば正義なところはある。実際、オークションの値段を決めるのにも、いくらで入札するのか、いくらまでだったら値上げするのか、落札できな
Fluentd is an open source data collector for unified logging layer. Fluentd allows you to unify data collection and consumption for a better use and understanding of data.
皆さんお元気ですか?LINEサーバー開発室でサーバ開発を担当している崔珉秀と申します。 この記事ではLINEのサーバーの開発とリリースプロセスについて述べたいと思います。 LINEの開発者はどんな形で開発しているのか、サービスに変更事項をどのように適用しているのか、お互い協力してより良い開発環境を得るためにどんな努力をしているのかをお伝えする機会になったらいいなと思います。 ここで述べるリリースプロセスは、LINEのサーバ開発の流れとソース管理システムの運用方法、そして本番環境に変更事項を適用するまでの過程です。 LINEのServer Applicationはその役割とシステムの構成によって複数のServer Applicationに分かれて構成されています。 例えばNetwork通信及びProtocolなどを担当するApplication、messagingやsocial graph
万が一に備えてサイトの負荷テストを行ってくれる『Load Impact』 March 10th, 2009 Posted in その他 Write comment こういうツールはすでにあるのだろうが、わかりやすいインターフェースが良かったのでご紹介。 Load Impactはサイトの負荷テストを行ってくれるツールだ。規模によっては有料であるが、お試しサービスもあるので覗いてみるといいだろう。 ウェブでビジネスを行っているサイトにとって、負荷対策は言うまでもなく重要だ。サイトが1時間落ちただけで売上げがガクンと減ってしまうこともあるだろう。 そうした事態に備えるためにも、今のサイトがどこまでの負荷に耐えうるのかを調べ、十分な対策を練っておくべきだろう。 もちろんテスト後には詳細なレポートを見ることができる。ちゃんと見方も教えてくれるので勉強になる。 現在そこまで負荷対策が重要ではなくても、
こんにちは!@at_grandpa です。 社内勉強会でdockerについて話す機会がありました。 以下に、勉強会で使用したスライドを載せます。 「dockerって聞いたことあるけどなんなんだ?」という人向けに作りました。 (自分もその立ち位置だったので) はじめてのdocker from at_grandpa 内容としては以下になります。 現在のサーバー運用が抱える問題 ( p.9 ) dockerを支える技術 ( p.56 ) AUFS LXC 実際にdockerを使う流れ ( p.85 ) pingとvimをインストールしてみる dockerのその他の機能 ( p.113 ) AUFSやLXCについては、以下のサイトが個人的にわかりやすかったです。 Dockerが利用しているAUFSとLXC スライド内で使用したURLはこちらです。 Docker: Linuxコンテナを使ってアプリ
SensuとはSensuはhttp://sensuapp.org/で公開されているオープンソース(MITライセンス)のモニタリングフレームワークです。 特徴以下のような特徴があります(公式サイトの記述を整理) シンプルで融通が効き拡張性があるモニタリングフレームワークエージェント、メッセージバス、イベントプロセッサーの機能を提供要件にあわせて他のツールとの組み合わせが可能クラウドを意識して開発自動でクライアント(監視対象)を登録コミュニティが活発RubyのEventMachineを使って作られているコードはGitHubでホストされ、テストコードは高いカバレージ。TravisCIで継続的インテグレーションを実施Nagiosのプラグインを再利用可能設定はすべてJSONファイルで行うRabbitMQを使ったメッセージ型のアーキテクチャーオムニバスインストーラーを提供個人的な見解としては、Sens
個々のクライアントがサーバに要求する処理量は小さなものでハードウェアの性能上は問題がなくても、あまりにもクライアントの数が多くなるとサーバがパンクする――。これが最近Web開発者の間で話題となっている「C10K問題」(クライアント1万台問題)だ。 プロセス番号が足りなくなる パンクするのは例えばプロセス番号だ。 Ajaxの実装として最近注目されている技術に“Comet”(コメット)と呼ばれるものがある。HTTPのセッションをあえて切断せずに、サーバとクライアント間でつなぎっぱなしにするテクニックだ。Cometを使えばクライアントからのリクエストに応えるだけでなく、サーバ側からも不定期に情報を送り出すことができる。例えば、Web上でチャットサービスを実装するには、通常はクライアント側からサーバに一定間隔でポーリングすることで、ほかのユーザーの発言分をサーバから取得して表示するが、Cometの
Immutable (不変な) Infrastructure は、サーバを一度セットアップしたら二度と変更を加えないという運用スタイルのことを指します。 クラウド環境では、必要に応じてすぐにサーバを用意し、不要になったら簡単に破棄することができます。Immutable Infrastructure は、このようなクラウドの特性を活かす運用スタイルとして、注目されつつあります。 背景 Immutable Infrastructure が提唱された背景にある技術として、 Auto Scaling や Blue-Green Deployment*1 などがあります。 Auto Scaling Auto Scaling は、負荷に応じて自動的にサーバ台数を増減させる技術で、 AWS では標準で提供されています。常に必要な台数だけ起動していればいいので、コスト削減になるというものです。 Auto S
Nginx 1.4.2で試しました。 ネームサーバーは、ローカルのunboundをlocal-zone, local-dataを使って簡易コンテンツサーバーにして試しました。 local-zone: "oreno." static local-data: "api.oreno. 30 IN A 192.0.2.11" # local-data: "api.oreno. 30 IN A 192.0.2.12" proxy_passにホスト名を書くと→名前解決は一度だけ このように Nginx の設定を書いた場合、 location /api { proxy_pass http://api.oreno:9999; } 「api.oreno」の名前解決は、nginxの起動時に行われます 名前解決できない場合は、nginxは起動しません 名前解決できた場合は、ずっとそのIPアドレスにreverse
Linuxの起動処理は、これまでinit/upstartと呼ばれる仕組みで行われていました。Red Hat Enterprise Linux 7 (RHEL7)では、これが、systemdと呼ばれるまったく新しい仕組みに置き換わります。Fedoraでは、すでに先行してsystemdが採用されていますが、この連載(?)では、Fedora 17での実装をベースとして、systemdの考え方や仕組み、利用方法を説明していきます。今回は、systemdの動作の基礎となる「Unit」の概念を理解します。 systemdを採用したFedoraでLinuxの基礎を学びなそう!という方には、「「独習Linux専科」サーバ構築/運用/管理――あなたに伝えたい技と知恵と鉄則」がお勧めです。(^^/ systemdの考え方 参考資料 ・Rethinking PID 1:systemdの開発者であるLennart
あるプログラミング言語で実際にWebAppを開発できるようになるまで、何が必要だろうか。言語仕様の習得は終えているとしよう。おそらく、最低限以下のような知識が必要だと思われる。とりあえずHaskellについて知っていることを書いた。 ← ここまで引用。 パッケージマネージャ Cabal 1.18を使おう。以上。 アプリケーションサーバ WSGIとかRackとかの流れでHaskellでもwebアプリのサーバインタフェースを統一化する動きがいくつかあった。その中で一番市民権を得たのはwaiと呼ばれるものだ。 ただ、残念なことにHaskell界でここ数年ずっと続いているI/Oストリーミングライブラリ戦争の決着がついていないため、統一化の状況は思わしくない。waiはconduitというライブラリに依存しているが、フレームワークによっては別のI/Oストリーミングライブラリを基盤にしている。 現状の3
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