rbenvの管理にpuppet-rbenvを使うようにした - Glide Note
alup/puppet-rbenv 新規でRubyを使うサーバを構築中で、RPMを作らずrbenvで管理しようと思って、 いろいろ方法を模索していたら、puppet-rbenvというものを見つけて 大変便利だったので、導入の作業ログをメモとして残しておく。 他部署はビルドサーバで、rbenvを利用してインストールしたファイルを一式tar.gzで固めて、 デプロイして、展開ってのをやってて、台数が多い場合はこれが高速で良いんですが、 今回は2台だけで、ビルドサーバ用意して、tar.gzを一斉配布方式だと 用意するmanifestとdistのファイルが多くてちょっと非効率だった。 導入環境はpuppetは下記のバージョンを利用 puppet-server-2.6.18-3.el6.noarch puppet-2.6.18-3.el6.noarch puppet-rbenvの導入
これは凶悪……コーディングのヤバいバグ＆仕様 Best5 | 株式会社LIG(リグ)｜DX支援・システム開発・Web制作
こんにちは。LIGフィリピン支社代表のせいとです。 コーディング中にバグやブラウザ仕様のせいで、「なんじゃこりゃアア」ってなること、皆さんありませんでしょうか。 今回は、その中でもとりわけ「なんじゃこりゃアア具合」が激しいトラブルを、僕の独断と偏見のランキング形式でお話しさせていただきます。 なんでランキング形式にしたかというと、そっちの方が面白いと思ったからです。面白くなかったらごめんなさい。 第5位 IE9.jsを入れると、IE7で謎の隙間が発生しまくる IE9.jsを採用したサイトをIE7,8で見ると、 <class="ie7_anon ie7_class6" id="ie7_pseudo2" style="overflow: hidden; display: block;"/> こんなものが追記されていたりします。 こいつに高さがあるせいで、隙間が生まれてしまいます。が、こいつがな
奇跡のJava
アプリケーションの最も基本的な部分を支える開発基盤が大きく変わろうとしている。主役は「二つのJava」だ。Javaを基に、関数型という先進技術を導入した「Scala」。Scalaに触発されて関数型のアイデアを取り入れたJavaの次期版「Java 8」。この二つが互いに影響を及ぼしながら、本来ならトレードオフの関係にある「高生産性」「高品質」を両立できる新たな基盤を実現しようとしている。三菱UFJフィナンシャル・グループのように利用を始めた企業も出てきた。情報システム部門として二つのJavaを生かさない手はない。 （進藤 智則） 本記事は日経コンピュータ7月11日号からの抜粋です。そのため図や表が一部割愛されていることをあらかじめご了承ください。本「特集」の全文は、日経BPストアの【無料】特別編集版（電子版）で、PCやスマートフォンにて、7月18日よりお読みいただけます。なお本号のご購入はバ
tjun月１日記
今年はいろいろあったので、書いておく。 仕事 2019年の前半はかなり頑張ったと思う。2018年4月にメルペイに入社してからSREとしていろいろ準備してきて、今年2月にメルペイをリリースできた。この1年、SREのエンジニアTech Leadとしての仕事とEMとしての仕事を両方やっていたので、それぞれ書いてみる。 SRE リリースが近づく前は設計したインフラをコード化して仕組みを作る作業と、リリースまでに必要なことをいろいろ整理してつぶしていくということをひたすらやっていた。Microservices Platform teamと協力してやることもあった。技術的な部分だけでなく、マイクロサービスの運用のための組織的な仕組みづくり、会社としての情報統制などいろいろなことをやってた。このときにいろいろ仕組みを作っておいてよかったと思う。 2018の年末から2月のリリースまではいろいろあってめちゃ
Twitter、分散リアルタイム処理システム「Storm」公開 | gihyo.jp
2011年9月18日、Twitterは分散リアルタイム処理システム「Storm」をオープンソースで公開しました。より正確に言うと、2011年7月に買収されたBackTypeのメンバーが買収以前より開発を進めていたものです。BackTypeはTwitterのつぶやきを解析するシステムを開発していたスタートアップ企業でHadoopのヘビーユーザでもありましたが、リアルタイム性の問題点を解消すべくStormの開発に至ったようです。ちなみに同じオープンソースの分散リアルタイム処理システムとして米Yahoo! が「S4」を公開していますが、Stormはデータを処理する信頼性の高さやAPIのシンプルさに違いがあります。 StormのアーキテクチャはHadoopと似通っており、クラスタはMaster-Workerパターンに基づいています。Masterノードには「Nimbus」、Workerノードには
分散リアルタイム処理フレームワーク Storm（その1） - 現場のためのソフトウェア開発プロセス - たかのり日記
少し前になりますが、2011/09/19に、Twitterから、分散リアルタイム処理フレームワーク「Storm」がオープンソース化されて公開されました。 最近は、Hadoopの効果により、BigDataへの注目度が高まっていますが、Hadoopが領分とするバッチ処理から、よりリアルタイム処理へのニーズが高まってきているように思います。 Stormは、BigDataに対してリアルタイムの処理を可能にするフレームワーク。 Hadoopと比較されることがありますが、個人的には、それぞれ用途が違うと思っているので、比較することにあまり意味はなく、特性に応じて使い分けることが重要だと思います。 Stormの特性は、以下のような点。 非常に広範囲のユースケース メッセージ処理、ストリーム処理、データストリーム上の継続的なクエリ実行・クライアントへの結果配信、同時並行で行う対話形式での検索回答（分散RP
Twitter Stormをインストールしてみます！（その２ - Taste of Tech Topics
こんばんは。kimukimuです。 前回に引き続き、Twitter Stormのインストール手順を書いてみます。 ・・・今回はあまり画面が無くて、文字ばかりになりますが、ご了承下さい＾＾； 3.Stormインストールの前提ソフトウェアのインストール（２ ZeroMQ 2.1.7 ZeroMQというのはネットワークライブラリの一つで、 マルチキャストやユニキャストといった『多数への通信』が 扱いやすいという特徴を持ちます。 Stormは多数のマシンで構成されるのが前提なため、適しているのでしょう。 バージョンが指定されているのは動作確認を行ったバージョンのようです。 とりあえず、インストールしてみましょう。 > cd /usr/local/download > wget http://download.zeromq.org/historic/zeromq-2.1.7.tar.gz > tar
Hadoop × リアルタイムストリーミング＝ Storm？ - Taste of Tech Topics
こんばんは、kimukimuです。 今日はいつものAndroidではなくて、Hadoopで最近調べていることを書きます！ 1. 最近Hadoopは熱いんです！ 最近、Hadoopを用いたビジネスがひたすら熱いです。 『Big Data』を扱う新たな情報分析プラットフォームとして、 破壊的なまでの広がりを見せています。 これまで１日かかっていたデータの集計が、 １５分で出来るようになり、より素早い意思決定が可能になる。。。。 それを特別なハードは使わず、マシンを束ねてやってのけるというのはすごいですよね。 ２〜３年前にAmazon Elastic MapReduceが登場したころに弄ってみて、 価値が理解できずに投げ出した過去の自分を蹴り飛ばしたいくらいに。 しかも、ついこの間次世代MapReduce(Hadoop-0.23)も発表されて、さらに勢いが増しています。 ただ、これはどうやら現在
tjun月１日記
今年はいろいろあったので、書いておく。 仕事 2019年の前半はかなり頑張ったと思う。2018年4月にメルペイに入社してからSREとしていろいろ準備してきて、今年2月にメルペイをリリースできた。この1年、SREのエンジニアTech Leadとしての仕事とEMとしての仕事を両方やっていたので、それぞれ書いてみる。 SRE リリースが近づく前は設計したインフラをコード化して仕組みを作る作業と、リリースまでに必要なことをいろいろ整理してつぶしていくということをひたすらやっていた。Microservices Platform teamと協力してやることもあった。技術的な部分だけでなく、マイクロサービスの運用のための組織的な仕組みづくり、会社としての情報統制などいろいろなことをやってた。このときにいろいろ仕組みを作っておいてよかったと思う。 2018の年末から2月のリリースまではいろいろあってめちゃ
storm-programming
storm-programming — Presentation Transcript MacBookAirから始める storm @tjun2012/3/1 Advanced Tech Night BigDataの次のSTEP リアルタイム分散処理のイマドキ LT 自己紹介名前： 高木潤一郎twitter： @tjunblog： http://tjun.jp/blog仕事： メーカーエンジニア最近stormなどのリアルタイム分散処理に興味があります 2 アジェンダ・ 1台から始めるstormプログラミング・ そして分散へ・ (storm-contribの紹介) 3 stormプログラミングを始めよう 今回LTに向けて作ったもの twitterからユーザタイムラインを取得して 話題のURLを取り出して Growlで通知する 4 なんとなく設計するtwitterからユーザタイムラインを
Twitter Stormをインストールしてみます！（その１ - Taste of Tech Topics
こんばんは。kimukimuです。 今日は以前紹介した、Twitter Stormのインストール手順をまとめてみます。 公開された直後だったためにそれほど大々的な動きはなかったのですが、 最近Cassandraとの接続プロジェクト等も公開されて、 実際に使えるものになりつつあるようです。 最近ネタがころころ変わっていますが、他のネタに窮したからではないんですよ。 決して。ええ。多分。 ・・・いえ、Android4.0（Galaxy Nexus）も出ないし、 InfinispanもWin7+WinXPでIPv4/IPv6混在してIPマルチキャストできなかったりいろいろありますので、否定はしないのですが。。。。 1.まずはマシンの準備をします まずはじめにマシンの準備を行います。・・・なんですが、 このために物理マシンを買ってくるわけにもいかないので仮想マシンです。 スペックとしては下記のよう
Dempsy:ビッグデータを処理する新しいリアルタイムフレームワーク
ビッグデータのリアルタイム処理は、今日最も話題性のあるトピックの１つのようだ。Nokiaは新しいオープンソース製品、Dempsyをリリースしたばかりである。Dempsyは、Storm, Esper, Streambase, HStreaming,Apache S4と同類である。ソースコードがApache 2ライセンスのもとでリリースされている。 Dempsyの狙いは、大量の”ほぼリアルタイムな”ストリームデータを可能な最小の遅れで処理する問題を解決することである。待ち時間がより重要な この類の問題には、以下の様なユースケースがある。 広域に分散したシステムをリアルタイムに監視する ソーシャルネットワーク データの完全でリッチなストリームを処理する 広域分散システムから生成されたログ情報をリアルタイムに分析 地球規模でリアルタイムに車両トラフィック情報を統計的に分析 Dempsyの重要な特性
tjun月１日記
今年はいろいろあったので、書いておく。 仕事 2019年の前半はかなり頑張ったと思う。2018年4月にメルペイに入社してからSREとしていろいろ準備してきて、今年2月にメルペイをリリースできた。この1年、SREのエンジニアTech Leadとしての仕事とEMとしての仕事を両方やっていたので、それぞれ書いてみる。 SRE リリースが近づく前は設計したインフラをコード化して仕組みを作る作業と、リリースまでに必要なことをいろいろ整理してつぶしていくということをひたすらやっていた。Microservices Platform teamと協力してやることもあった。技術的な部分だけでなく、マイクロサービスの運用のための組織的な仕組みづくり、会社としての情報統制などいろいろなことをやってた。このときにいろいろ仕組みを作っておいてよかったと思う。 2018の年末から2月のリリースまではいろいろあってめちゃ
リアルタイム分散処理Stormの耐障害性は？ - Tech-Sketch
リアルタイム分散処理とは 「ビッグデータ」処理のためにHadoopを用いますと、「複数のマシンに大量データ処理を分散して飛躍的に性能を向上する」ことが容易に可能となります。 ところがHadoopの弱点としまして、ビッグデータをいったん蓄積し、バッチで一括処理する形態で処理が行われますので、処理データが発生してからそれに対する処理結果が得られるまで必ずタイムラグが発生します。このため、クレジットカードの不正アクセス検知、センサーデータなどでの異常値検出のようなリアルタイムなレスポンス(低レイテンシー)が要求されるビッグデータ分野へのHadoopの適用は向いておりません。 このような随時発生する大量データ（ストリーミングデータ）を、蓄積せずにリアルタイムに処理する「リアルタイム分散処理」が求められています。 今回は、リアルタイム分散処理のソリューションとしてTwitter社より公開された
Stormってどこで実際に使われてるの？ - Taste of Tech Topics
こんにちは。kimukimuです。 今日もStormの話です。 ですが、今日は少し趣向を変えてStormが実際にどんな場所で使われているかを紹介してみます。 ・・・というのも、Stormって「リアルタイム分散処理フレームワーク」ではありますが、 それだけだと何ができるかさっぱりで、かつ日本では実運用として使っている場所は無いので。 ＃あるかもしれませんが、少なくとも情報は公開されていません。 そんなわけもあって、紹介するのは全て外国の企業となりますが、書きますね。 尚、元情報はStormのWikiからです。 企業名 用途 Groupon リアルタイムのデータ統合に使用している。重複しないデータをまとめるのに有用。 Rubicon Project リアルタイム入札システムにおける広告の表示回数の解析に使用。毎日6億5千万のオークションの結果を毎日処理し、より有効な広告の提案を行っている。また
Streaming Processing for Big Data - なぜか数学者にはワイン好きが多い
ビッグデータが流行っているので，大量データをストリーミングにsemi-realtimeに処理できるフレームワークを探しました． 条件は， 処理の取りこぼしが無いこと できるだけシンプルであること 各種言語へのバインディングがあること などです． フレームワークとしては，Dempsy，Storm，Esper，Streambase，HStreaming，Yahoo S4などがありますが，順次調べていきます． Dempsy比較的新しい，Dempsy. http://dempsy.github.com/Dempsy/ What is Dempsy? In a nutshell, Dempsy is a framework that provides for the easy implementation Stream-based, Real-time, BigData applications.
Apache Drillの開発された背景とモデル、構造 - 夢とガラクタの集積場
こんにちは。 とりあえず前回のものだけではまだApacheDrillが何が何やらわからないため、 開発された背景や位置づけなども含めてまとめてみます。 1.Apache DrillProposalの内容 とりあえず、Apache DrillProposalの内容を要約して訳してみます。 概要 Apache DrillはGoogle Dremelをベースに開発された、巨大なデータに対して対話式に解析が可能な分散システムである。 提案 Apache DrillはGoogle Dremelをベースに、 幅広いクエリ言語／解析対象のデータセットに対応することを目指す。 かつ、入れ子構造になっているデータに対しても適した検索手段を提供する。 Apache Drillは最終的に10000のサーバ、ペタバイトクラスのデータ、兆単位のレコードに対して秒単位での検索を可能とすることを目指す。 背景 多くの組
StormでTopologyを素早く起動させる方法は？ - Taste of Tech Topics
こんにちは。kimukimuです。 最近花粉で駆逐される側に回っている今日この頃です。 アレグラＦＸ、ザジテン等普通に薬局で買える薬も強力なものがそろってきているんですが、 それ以上に花粉の症状がひどく、例年になく苦しんでいる状態です。 ・・・ただ、マスクすると息が吸えずに苦しく、それはそれで問題なんですよね。 ともあれ、では本題に入りましょう。 1.Topologyを起動するのには時間がかかります 実際にStormクラスタを扱ったことがある方であればわかるかと思いますが、 StormでTopologyを起動する際には下記のように時間がかかります。 ＃当然、マシンの性能で変わりますがCorei7やXeon E3といったCPUを積んだエントリサーバクラスだと下記くらいです。 TopologyをSubmitするJavaコマンドを起動するのにかかる時間：3秒 TopologyをSubmitする時
Stormをはじめよう - Go ahead!
O’Reillyの方からStormをはじめようを献本して頂いて読んだのでレビュー！ 感想 最近増えてきている100ページくらいの本なので，さっくり読めました． 簡単にまとめると ”英語は読みたくないので情報が古くてもStormの概要を日本語で読みたい” という方向けの本． 大きな理由は以下: Stormの対象バージョンが0.7.1と古い．俺でもTridentというのが0.8から入っているのを知っているので，その辺の目玉機能は書かれていない 多分原著の方も少し書き方が雑．なんの説明もなく実装のクラス名を使って説明している所とかあるので「？」となる所がある サンプルコードも少し雑で，使ってない変数があったり説明と実装があってなかったりもたまにある 翻訳が少し微妙．Cursorが”カーサー”だったり，原著の方の構成の不味さもあるのか，日本語的に理解しにくい文がちょくちょく混じっている (監訳はい
データ・ストリーミング勉強会にいってきた＆しゃべってきた - たごもりすメモ
参加者を限定してということですが、行われた勉強会があったので行ってきた。内容がたいへん興味深かったので。幸いにして自分にも喋れるネタがひとつあったのでやってきた。 http://www.zusaar.com/event/834003 いってきた Stormの話、何ができて何ができないんだっけとか、アプリケーションの複雑度はどのくらい許容できそうなのかねーとか、そもそも長時間運用するときにアプリケーション(トポロジ)を動作させたまま変更できるんだっけとか*1、いろいろ聞いた。 結論として、やっぱり総量として流量が大きいストリーム処理アプリケーションをホストするにはいいけど、細かいメトリクスを算出するようなアプリケーションを大量に走らせる、みたいなのには向いてなさそう。これは最初から自分が考えていたこととほぼ合致するので、まあいいや。 でもStormをがっつり使うようなアプリケーションを一度や
Ruby初心者のCapistranoデプロイ入門 | 開発メモるアル
Capistranoを使って、Ruby初心者でもRuby以外のソースコードをデプロイできるようになるまでの流れです。 Rubyもよくわからないし、デプロイツールもろくに使ったことないけど、 Capistranoを使ってコードをデプロイしたい。という人に特に向けた記事です。 私自身そういう人でした。 私の理解不足の部分が多々ありますが、とにかくCapistranoを使ってデプロイができることを目的とします。私は今回の方法で、PHPのコードをデプロイしています。 「もう手動デプロイは嫌だ」「デプロイツール使いたい」「なんかデプロイツール使わないとヤバそう」と思っている方々にとってちょうどいい記事になればいいなと。 Capistranoデプロイができるまで（目次） Capistranoってどういうもの デプロイの流れの概要 デプロイ先サーバーとの接続条件 Ruby、RubyGemsのインストール
第1回 Red Hat Enterprise Linux 7の新機能｜コラム｜Red Hatソリューション｜日立ソリューションズ
Red Hat Enterprise Linux（以降、RHEL）の次期バージョンであるRHEL7では、現行バージョンであるRHEL 6だけではなく、UNIXライクなOSとしてLinuxが誕生して以来の大きな変更が存在します。 今回、RHEL7で予定されている新機能の中から重要なものをいくつか紹介します。 Red Hat Enterprise Linux（以降、RHEL）の次期バージョンであるRHEL 7における変更や機能強化点を理解するには、RHELの開発モデルを理解するのが近道です。 RHEL 2.1はRed Hat Linuxをベースとしていますが、RHEL 3以降はFedora (Core)をベースに開発されています。従ってFedoraとRHELのリリースサイクルから「差分」を抽出すれば、それがすなわちRHELの変更・機能強化点となるわけです。 図 1 RHELの歴史 を見ると分か
「Amazon Redshift」を使ってみた ～使いどころと、つまずきがちなポイント
はじめに Amazon Redshiftは、Amazon Web Services（AWS）が提供するデータウェアハウス（DWH）サービスで、2013年2月に正式リリースされ、同6月4日には東京リージョンでも利用可能になりました。既存のDWHと比較しても安価で、PostgreSQLベースで容易に高速なデータ分析が可能であることなどが知られており、注目も高まっています。 ところが、日本国内では「使ってみた」という情報は非常に少ないです。幸運にも筆者は、限定プレビューの段階からRedshiftに触れる機会に恵まれました。そこで、今回は「こんな使い方をしてみました」「こんなところでつまずいた」といったことを中心に紹介したいと思います。 なお、本記事は限定プレビュー～サービス開始当初の米国東部リージョンでの使用結果を元に執筆しており、当時のAPIバージョンは2012-12-01です。東京リージョン
HTML5Experts.jp
進化するWeb ～Progressive Web Appsの実装と応用～(de:code2018より) 物江 修 2018年5月に開催された日本マイクロソフト主催のイベントde:code 2018で「進化するWeb ～Progressive Web Appsの実装と応用～」というセッションを担当しました。 イベントに参加できなかった...
【AWSにおけるセキュリティ】冗長バーチャルMFA | DevelopersIO
よく訓練されたアップル信者、都元です。さっきはヤられました…。早速ボスに「同じネタの記事書いちゃったんですよーｗｗ」という話をしたら、想像通りのドヤ顔を頂きました。ごちそうさまでした。 さて、マジで悔しいので再びMFAネタ。 MFAを滅失した場合 前のエントリで説明した通り、アカウントのセキュリティ向上にはMFAが有効です。特にルートアカウント（非IAMアカウント）はアカウントの解約までできてしまう、最も強い権限を持っていますので、是非ともMFAを活用したいところです。 しかし、MFAというのは基本的に個人に帰属してしまいがちなデバイスです。業務で利用するAWSアカウントについて、そのルートアカウントにMFAを設定した場合、そのMFAを持ち歩くのは、恐らくそのプロジェクトの責任者ということになります。 では、その責任者がMFAと共に、何らかの事故に巻き込まれてしまった場合、どうなるでしょう
AWSアカウントのセキュリティを強化する 〜 MFAの利用 | DevelopersIO
よく訓練されたアップル信者、都元です。アカウント認証というのはIDとパスワードによってなされるのが一般的です。パスワードは複数の文字種を使い、数字を含め、長いモノを設定する等、各種プラクティスはあちこちで議論されていますが、そもそものアカウントの数が多くなると、厳正なパスワード管理にもどこかにほころびが出てくる可能性 *1が出て来ます。 MFAによるセキュリティ向上 そういった状況で、パスワードだけに依らないセキュリティ向上の手段として、AWSではMFA（Multi-Factor Authentication - 二要素認証）に対応しています。 具体的にどういうことかというと、ログイン時には通常のIDとパスワード *2に加えて、そのログインのタイミングで手持ちのデバイス（ハードウェア）に表示されている数字 *3を入力しなければ、認証に成功しない、という認証方式です。デバイス上の数字は一定時
日本の全エンジニアに捧ぐ！現在公開されているAPI一覧【2013年版】 | Find Job ! Startup
2013年のいま、API界隈が熱い！ 今年に入り、官公庁の統計データやNHKの番組情報など、今までなかなか利用できなかったデータがAPIとして扱えるようになってきました。このエントリでは現在公開されているAPIを一覧でまとめます。いま使えるAPIはこれだけ読めば大丈夫。2013年の最新マッシュアップ事情をあますとこなく網羅します！ HOT! API 総務省 次世代統計利用システム（国勢調査、人口推計、就業構造、企業統計、物価統計 etc.） NHK番組表（※未公開） 行政・自治体・公共サービス 郵便番号 郵便番号検索API（郵便番号 → 住所） 郵便専門ネット（郵便番号 → 住所、郵便番号の簡易存在チェック） ぽすたん（郵便番号 → 住所、住所 → 郵便番号） IW3 PROJECT（郵便番号 → 住所、住所 → 郵便番号） 宇宙 Google+ JAXA PR（※現在一部の学生に限定公開
ゆーすけべー日記
ここ最近の僕の開発で指標になっているのは「システムとしてのクオリティを上げるか」であり、それって当然のごとく行われているかもしれなくて、いわゆる Quality Assurance = QA なんて言葉があったり、某社では Test Engineer の方がいたりするわけです。ただ、あまりにも僕としては「ずさんな」ところが多々あると考えています。「よしAを変更した → デプロイ → Bがエラー出てる」なんてことがないように「機能が望むように動作しているか」をテストコードで担保しようと努めている次第です。例えば、先日サービス内で使用している Flickr API の一部メソッドが正常に機能しない（ どんなに一般的な語彙で探しても検索結果が空で返ってくる ）なんてことがありましたが、テストコードのおかげで問題の切り分け、つまり、これは本当に Web API が壊れているのだ！ということがテスト
ソフトウェア開発委託基本契約書の不備により、未払い200万円の被害を受ける - Moonmile Solutions Blog
フリーで作業をしたり小さな会社で請け負い作業をするときには「ソフトウェア開発委託基本契約書」を結ぶことになると思うのだが、これを結んでしまった後、トラブルが発生したときに「請負側」が被害を蒙っている、という現状です。 本日、弁護士に相談したところ「ソフトウェア開発～」の条項から、「違約金などは取れない」旨の通知を受けたのですが、かなり納得がいかないので、ここにフリーランスという立場の防御のために事案を晒しておきます。 # 上の図は「給与」って書いてあるけど、実際は報酬/委託金です。 今回のソフトウェア開発は、発注元Lから元請けGに製品開発を依頼しています。この中で株式会社Eの仲介があって個人事業主のM（＝私）にところに話が来ている状態です。それぞれの契約は、 発注元Lと元請けGの間の契約 元請けLと株式会社Eの間の契約 株式会社Eと個人事業主Mとの契約 に分かれます。どれも請負契約で、最終
シェルスクリプトのデバッグは typeset または declare を使うと良いかも - よんちゅBlog
はじめに つい最近知った便利なデバッグ方法 (長年シェルスクリプトを書いているのに知らなかった。これが常識だったら恥ずかしい…) シェルスクリプトのデバッグでは echo で変数の中身を見るという原始的な方法をよく使うかと思います。 いわゆる プリントデバッグ というやつですね。 もう少し詳しいデバッグが必要な場合は、 set -x と set +x でデバッグしたい部分を囲むという方法もあります。 今回は プリントデバッグ で使う echo の代わりに typeset or declare を使うと良いというお話です。 プリントデバッグは typeset or declare を使おう typeset or declare は変数宣言などでよく使うコマンドですが、変数の中身を見るのにも使えます。 echo と比べて何が良いのかというと、変数の中身はもちろん変数名や変数の型も表示してくれ、
【AWS】EC2をリソースレベルでアクセス許可してみた | DevelopersIO
まずはマネージメントコンソールのIAMのページで2つのユーザを作成します。 マネージメントコンソールにログインできるようパスワードも設定しておきましょう。 次にユーザAのポリシーを設定します。 カスタムポリシーで下記JSONをテキストエリアに貼り付けて"Apply Policy"します。Resourceで arn を指定することで node-A のみをStartInstance/RebootInstance/StopInstance 操作できます。arnの"123456789012"はAWSアカウントIDです。（"::"でアカウントID省略記法が使えるか試したのですが、省略はできないようです） { "Version": "2012-10-17", "Statement": [ { "Action": [ "ec2:describe*" ], "Sid": "Stmt137337989500
TDD Anti-patterns catalogue at Stack Overflow を簡単に訳してみた - joker1007’s diary
Stack OverflowのTDD Anti-patterns catalogueというスレがとても面白かったので訳してみた。 Stack Overflowのvoting機能でアンチパターンへの投票を行っている感じ。 上から投票の多い順になっている。 得票数はこの記事執筆時点(2013.7.9)のもの。 SQLアンチパターンっぽく、パターン名はそのまま片仮名にしてみた。 また、内容がかなり被っているとか、状況がかなりレアじゃないかと思うものは、一部省略しました。 (ブコメで訳間違ってるよ、って教えてもらったので、一部修正しました 2013.7.10) フリーライド (テストのただ乗り) 50pt 新しいテストケースを書くのではなく、他の機能のテストに新しいアサーションを追加して既存のテストケースに乗っかる。 セカンドクラス シティズン (二等市民) 47pt プロダクションコードのように
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ツイッターStorm:オープンソースのリアルタイムHadoop
Charming Python: Functional programming in Python, Part 3
IK.AM
No.4 BigDataの次のSTEP リアルタイム分散処理のイマドキ - Advanced Tech Night
Stormの注目の新機能TridentAPI
Charming Python: Functional programming in Python, Part 3
内海 英一郎のブログ: 「Storm 解剖」@ データ・ストリーミング勉強会
知る人ぞ知る特濃クラウドカンファレンス「GigaOM Structure 2013」を写真で振り返る その1
http://blog.asial.co.jp/1184
AWSにおけるアプリ仮想化の経済学