TomcatでGoogleGuiceを使う - Qiita
1.7.0_51 Hello World 依存 jar の追加 guice-3.0.jar と guice-servlet-3.0.jar をクラスパスに追加する。 build.gradle は以下。 dependencies { providedCompile 'org.apache.tomcat:tomcat-servlet-api:7.0.50' compile 'com.google.inject:guice:3.0' compile 'com.google.inject.extensions:guice-servlet:3.0' } <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <web-app xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="http://java.sun.
カネとAgile #RSGT2018
10. 顧客発見 【ニーズ検証】 顧客実証 【売って検証】 組織構築 【本格拡大】 Problem/Solution Fit Product/Market Fit Scaling Retention CAC < LTV 売上 課題解決可能 な最小限 売り方最適化 / 売上最大化売る 指標値例 検証アク ション 検証 ポイント MVP 目標 MVP作って壊す 最低限の 売れる状態 セグメントに応じて売れる状態 検証が既存ユーザに影響与えない 独自な価値提供を出来ているか 深い課題を抱えた顧客がいるか その課題の解決策は妥当か 独自な価値提供を出来ているか 顧客は本当に買ってくれるか コスト構造に無理がないか 顧客開拓 【リーチ検証】 独自な価値提供を出来ているか 最適な売り方の検証 最適な価格設定の検証 導入期 成長期 成熟期 利益 独自な価値提供を出来ているか CPA最適化 マーケットシェ
Performance Considerations for Elasticsearch Indexing
Elasticsearch users have delightfully diverse use cases, ranging from appending tiny log-line documents to indexing Web-scale collections of large documents, and maximizing indexing throughput is often a common and important goal. While we try hard to set good general defaults for "typical" applications, you can quickly improve your indexing performance by following a few simple best practices, de
【新サービス】AWS FargateのコンテナをECS CLIからデプロイしてみた #reinvent | DevelopersIO
AWS Fargateでコンテナをデプロイ 新サービス「AWS Fargate」に対して、ECS CLIを使ってデプロイしてみました！ 1.1.0 からサポートしており、先ほどアップデートがありました。 ECS CLIのインストール 最新バージョンに上げます。 $ sudo curl -o /usr/local/bin/ecs-cli https://s3.amazonaws.com/amazon-ecs-cli/ecs-cli-darwin-amd64-latest $ ecs-cli --version ecs-cli version 1.1.0 (4f176a7) Fargateのクラスタを立ち上げる Fargateを使える状態にするため、クラスタを立ち上げます。 $ ecs-cli up --launch-type FARGATE INFO[0003] Created cluste
Elasticsearchインデクシングパフォーマンスのための考慮事項 - Qiita
マッピングタイプを使いすぎないようにする Elasticsearchでは１つのインデックスの中に複数の異なるスキーマ定義を持つことができる。このスキーマ定義をマッピングタイプという。単に「タイプ」と呼ばれる事もある。フィールドのデータタイプとは別の概念。インデックスはデータベースに、マッピングタイプはその中のテーブルに例えられる事が多いが、同じ名前のフィールドはマッピングタイプが異なっていても定義が共有されたりして、データベースのテーブルほど互いに独立していない中途半端なものになっている。（2.0より前のバージョンではタイプごとにフィールド定義が異なっていても多少使えたりしたが、2.0以降は厳密に禁止されるようになった. 参照：Conflicting field mappings） タイプが異なっていてもデータは同じLuceneインデックスの中に混ざって入ってしまうため、タイプ間で互いに影
Elasticsearchインデックス作成におけるパフォーマンス考慮事項
Update November 2, 2015: If you're running Elasticsearch 2.0, check out this updated post about performance considerations for Elasticsearch 2.0 indexing. 小さなログラインドキュメントの追加から、Webスケールコレクションの大きなドキュメントのインデキシングまで、Elasticsearchユーザーの導入事例は多岐にわたります。多くの場合、インデキシングスループットを最大限にすることが重要な課題です。私たちはできるだけ「典型的」なアプリケーションに適するように、一般的なデフォルトを設定するようにしていますが、ここで説明する簡単なベストプラクティスを用いれば、インデキシングのパフォーマンスを向上させることができます。 まず、できれば巨大なJa
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