ディスクのベンチマークを見やすいかんじにしたい - Qiita
output version : 3 fio version : fio-2.1.11 jobname : job1 groupid : 0 error : 0 read total IO (KB) : 0 read bandwidth (KB/s) : 0 read IOPS : 0 read runtime (ms) : 0 read submission latency (min) : 0 read submission latency (max) : 0 read submission latency (mean) : 0.000000 read submission latency (stddev) : 0.000000 read completion latency (min) : 0 read completion latency (max) : 0 read complet
購読しているセキュリティ関連メーリングリスト情報 - Qiita
もはや恒例になっているような気もしますが、BIND9の脆弱性情報が出ましたね。各ディストリビューションではすでに修正済みパッケージが提供されていると思いますが、どうやって知るの？って聞かれたので、購読しているメーリングリストをまとめておくことにしました。RSSフィードでも良いんだけど、RSSフィード読み飛ばしがちなのでメーリングリストの方がおすすめです。 JPCERT/CCメーリングリスト https://www.jpcert.or.jp/announce.html (RSSフィードも提供) 毎週1回セキュリティ関連のトピックをまとめておくってくれる。 緊急性が高い場合は都度注意喚起が行われる。 貴重な日本語情報でしかも読みやすくまとまってて便利。 Ruby on Rails: Security Ruby on Railsのセキュリティ情報が流れてくる。 Railsを使っているなら入ってお
os.Exit()はDefer functionの実行を待たない - Qiita
testingパッケージを利用してテストを記述している場合、初期化や終了後の後処理を記述するにはTestMain関数を利用する。 package test import ( "log" "os" "testing" ) func TestMain(m *testing.M) { setup() code := m.Run() teardown() os.Exit(code) } func setup() { // 何らかの初期化処理... log.Println("setupped here.") } func teardown() { // 何らかの終了処理... log.Println("cleaned up here.") } func TestCase(t *testing.T) { t.Errorf("the test always fails") }
Google Cloud Dataflowを試してみた - Qiita
Google Cloud Dataflowがpublic betaになってから試してみたいと思っていたので、ようやく試してみることにした。Google Cloud Dataflowが何なのか知りたい時は次のスライドを読むと良い。 Google Cloud Dataflow を理解する - #bq_sushi 必要なもの Google Cloud Platformのアカウント Java 8 Maven Java 7では動かなかった気がするので、Java 8をあらかじめダウンロードしておこう。MavenはMac環境であればHomebrewでインストールできる。 Dataflow APIを有効にする あらかじめDataflow APIをGCPのコンソールから有効にしておこう。コンソールのUIが変わっててちょっとびびったけど、検索できるので簡単に見つかる。 Dataflow SDK for Jav
Supervisorにおける死活監視通知とEvent Listenerプロセスを再起動したい - Qiita
Supervisorという便利プロセス管理ツールがある。プロセス監視以外に、STDOUTとSTDERRをログにつないでくれたり、複数プロセス起動してくれたりして便利だ。Supervisor 3.0からEvent Listenerという機能が追加されて、これを使うとSupervisor上で発生したイベントにフックしていろんな処理ができるようになった。 EventListener EventListenerはSupervisorが管理する他のプロセスと同様に、Supervisorの子プロセスとして起動され、標準入力/出力を経由してSupervisorと通信する。Supervisorからはイベントとその情報が渡されてくるので、それを元にメールを送信したり、外部の通知用HTTP APIを叩いたりできる。図にするとこんな感じ。 取得できるイベントには次の種類がある。 Supervisor側はプログラ
フォームからPOSTされた値をstructにバインドできるbindformを書いた - Qiita
GolangではJSONを構造体にそのままバインドできるjson.Unmarshalとかがあって、それなりに便利だ。同じようにフォームからPOSTされた値も構造体にバインドできるようにしたい。WAFのいくつかはこれを実現している。 https://github.com/martini-contrib/binding http://www.gorillatoolkit.org/pkg/Schema 最近あまりWAFを使わずにnet/httpを使うことが多いし、リフレクションの勉強にもなりそうだったので、フォームからPOSTされた値をバインドできるライブラリをつくった。 harukasan/bindform - Github 使い方 リフレクションを使っているので、json.Unmarshalと同じ感覚で使用できる。 type ContactForm struct { Name string
Google ChromeにHTTP2の時代が来ていた - Qiita
気がついたらGoogle ChromeでHTTP/2が使えるようになっていた。Google Chrome 39ではSPDY/4 (HTTP/2 Draft 14)に対応しており、www.google.comを閲覧する際にHTTP/2が使用できる。 有効にするにはchrome://flagsからEnable SPDY/4を有効にしよう。なお、未だ実験的実装であることを忘れずに。 SPDY Indicatorを有効にしていれば稲妻が青色になって格好いいです。 nghttp2.orgは青くならなかったが、これはHTTPで接続しているからだった。https://nghttp2.org/ではHTTP/2が有効になっていることを確認出来る。 Register as a new user and use Qiita more conveniently You get articles that matc
PHPのarray_columnが便利 - Qiita
PHP5.5で入ったarray_column()がとても便利だと言うことを@edvakf@githubに教えてもらった。 DBから取得したデータとか下のような形式になってることがよくある。 <?php $rows = [ 0 => [ 'id' => 40, 'title' => 'dave', 'comment' => 'Hello, world!'], 1 => [ 'id' => 10, 'title' => 'alice', 'comment' => '你好，世界！'], 2 => [ 'id' => 30, 'title' => 'charlie', 'comment' => 'こんにちは、世界！' ], 3 => [ 'id' => 20, 'title' => 'bob', 'comment' => 'Salve , per omnia saecula !' ], ]; こう
最近の6TB HDDまとめ - Qiita
WESTERN DIGITALはコンシューマ向けのGreen、Redモデルのみで、エンタープライズ向けのモデルは見つからなかった。 WD Green、WD RedはIntelliPowerとよばれる可変回転数の仕組みを使っているので回転数は不明だ。 Seagateはエンタープライズ向けではConstellationというブランドを使用していたが、いくつかのシリーズに別れたようだ。 HGST Ultrastar He6はヘリウム充填式のHDDで液冷にも対応しているとのこと。 HGST Deskstar NAS 0S03842は情報が少なく、データシートも公開されていないように見えるが、中身の型番はHDN726060ALE610とのことなのでUltrastar 7K6000のコンシューマ向けなんじゃないかなーと推測している。 参照元 WESTERN DIGITAL Green WD60EZRX
SSLv3で問題になるフィーチャーフォンの対応 - Qiita
docomoのiモードブラウザ1.0の機種を除き、殆どの場合TLSv1.0に対応しているようです。ただしコメント欄にもありますが、docomoに関しては、らくらくホンがiモードブラウザ1.0との記載がありますので、継続して注意が必要です。 TLSv1.0もそれほど使いたい規格ではないため「TLSv1.1以降にも対応しているよ！」みたいな情報引き続きお待ちしております。 更新履歴 2014/10/31: コメント欄にてauのすべての機種がTLSv1.0に対応している(ただしTLS拡張にはアップデートにより対応)ことを教えてもらったので修正しました。 Register as a new user and use Qiita more conveniently You get articles that match your needsYou can efficiently read back
Kibana 4 BETAファーストインプレッション - Qiita
Kibana4のBETAがリリースされたことに、Kibana3のissueがcloseされた通知で気がついた。Kibana3のbugfixはやってくれなさそうだけど、とりあえず、Kibana4を試すことにした。 必要なもの JVM Kibana 4.0.0-BETA1 Elasticsearch 1.4.0.beta1 初期設定 Kibana4をとりあえず使ってみるために必要な項目は次の通りだ。 Elasticsearch 1.4.0.beta1をセットアップする Kibana 4.0.0-BETA1をセットアップする インデックスの初期設定を行う Elasticsearch 1.4.0.beta1を準備する Kibana4ではElasticsearch 1.4以降が必要になっている。ベータ版がリリースされているので、適当にダウンロードして起動しよう。 Elasticsearch.org
ビルドする際にバージョン情報を埋め込む - Qiita
Golangのアプリケーションはビルドした状態で各サーバにデプロイするのが一般的だと思うが、どのバージョンがデプロイされているのか確認したくなる。ビルドする際にバージョン情報を埋め込めると良い。 リンク時に変数を指定する まずはバージョンを表示できるようにコードを追加しよう。-versionオプションが指定されたらバージョン番号をプリントして出力するようにする。 package main import ( "flag" "fmt" ) var version string var show_version = flag.Bool("version", false, "show version") func main() { flag.Parse() if *show_version { fmt.Printf("version: %s\n", version) return } // ...
Fluentdの設定を考えるときはこんなかんじで考えると便利 - Qiita
Fluentdはデータを流すのに非常に便利なツールでそこら中で使われている(個人調べ)。そのため、なんかいろんなところで設定を見るのであるが、タグに情報が付いていたりフィールドに情報がついていたりして、あれ、これどうなってるんだっけ感に襲われることがよくある。 このあたり自分でも混乱しがちなので、普段どのように考えているかだいたいまとまった気がしたところで書いておくことにした。 Fluentdのデータ構造 まずはFluentdのデータ構造を知っておいた方が良い。Fluentdの内部データはMessagePackで符号化されているが、Fluentdのデータ構造は単なるハッシュではなく、時刻(time)とタグ(tag)という属性を持っている。次のような感じだ。 レコード レコード(record)は入力されたデータそのものであり、tailプラグインであれば、tailした1行のデータに相当する。重
Solr、ElasticsearchをはじめとするHTTP APIのレスポンスキャッシュ方針 - Qiita
Webサービスでは、Solr、Elasticsearchをはじめとする検索エンジンの結果をキャッシュしたいことは比較的よくあるはなしではないだろうか。ユーザー向けに提供している検索では、人気のワードで検索されやすく、それ相応の負荷になる。また、コンテンツに付加されているタグをクリックすると同じタグが付けられているコンテンツが検索される事例など、おなじようなクエリが投げられやすい状況は容易に推測できる。 さて、このような場合検索エンジンにおいてはどのようなキャッシュ戦略をとれば良いか。 1. Solr、Elasticsearchなどの検索エンジンに内蔵されているキャッシュ機能を利用する ElasticsearchではFilterCache、SolrではさらにFilterCache、QueryResultCache、documentCacheなどより細かなキャッシュ機能を利用できる。これらのキ
BigQuery Connector for Excelを使ってExcelで超高速クエリ実行を行う - Qiita
Google BigQueryは超高速でクエリを実行できて便利であるが、結局のところExcelデータでください、みたいなことを言われたりして面倒なことがある。こういったとき、Google BigQuery Connector for Excelを使用すれば、Microsoft Excelから直接Google BigQueryにクエリを発行し結果を取得することが出来る。 BigQuery Connector for Excel - Google BigQuery - Google Developers BigQuery Connector for Excelを準備する BigQuery Connector for Excelを使用するには、ページにアクセスし専用の認証キーを発行する必要がある。 Google BigQuery Connector for Excel BigQuery Conn
Table Decoratorを使って処理するレコード数を削減する - Qiita
Google BigQueryはクエリで処理したデータ量だけ課金される。テーブルが大きくなれば大きくなるほど課金されてしまうのである。これではログを1つのテーブルに大量に挿入していると困ったことになってしまうように見える。 Google BigQueryでは、このような追記型のテーブルに対して、テーブルのサブセットを利用することで、クエリにかかるコストを削減できるTable Decoratorという機能がある。 Table Decorators - Google BigQuery - Google Developers この記事は上記記事の抄訳となる。 Table Decoratorを利用する 通常、BigQueryにはクエリ実行時に全てのカラムをスキャンする。Table Decoratorを使用することで、データのサブセットに対し、費用効果の高いクエリを実行できる。Table Decor
FluentdでGoogle BigQueryにログを挿入してクエリを実行する - Qiita
Googleの虎の子BigQueryをFluentdユーザーが使わない理由はなくなったとのこと。 Googleの虎の子「BigQuery」をFluentdユーザーが使わない理由がなくなった理由 #gcpja - Qiita よし、Google BigQueryを使って超高速ログ解析だ!!!!と思っているとそこまでの道のりは長かった。 Google BigQueryの環境を構築する Google BigQueryはGoogle Cloud Platformのサービスの1つである。Google Cloud Platformには様々なサービスがあり、統合されているような、されていないような作りになっている。AWSのWebインターフェースも難しいけど、Google Cloud Platformもよくわからないので覚悟してかかろう。公式のドキュメントも記述が古いときもあるので疑ってかかろう。 プロジ
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Rubyの変数の振る舞いまとめ - Qiita
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