オペレーティングシステム: 講義案内
冬学期 「オペレーティングシステム」講義案内 田浦健次朗 2007年度最終回発表会資料 目次 配布資料 オペレーティングシステム(OS)とは なぜオペレーティングシステムを学ぶのか？ 講義の進め方 教科書・参考書 講義項目 配布資料とスライド 授業で使う予定のスライド． ただし変更があるかもしれません． スライド0 (pdf, ppt), 資料0 10/1 配布 (pdf, doc). スライド1 (pdf, ppt). 資料1 10/15 配布 (pdf, doc). スライド2 (pdf, ppt). 資料2 10/22 配布 (pdf, doc), スライド3 (pdf, ppt), 資料3 (pdf, doc). スライド4 (pdf, ppt), 資料4 (pdf, doc). スライド5 (pdf, ppt), 資料5 (pdf, doc). スライド6 (pdf, ppt),
RailsでMongoDBの使用を検討する際に気になったこと - ITアドベンチャー
これまでRails+MySQLでWebアプリを開発してきたのですが、MongoDBについて調べ始めたところ、なかなか良さそうに思えてきました。 そこで、実際に使用できるかどうか検討してみましたが、その際に気になった点を挙げておきます。 メリットは何か？ システムを停止しなくてもスキーマ変更が可能。 シャーディングの設定が簡単なので、容易にスケールアウトできる。 （オマケ的なメリットですが）idがデフォルト12バイト。 Rails ActiveRecordでは4バイトなので、もしかするとあふれる可能性があるかもしれないというのが頭に引っかかっていました。 MongoDBのObject IDでは、タイムスタンプ（4バイト）＋マシンID（3バイト）＋プロセスID（2バイト）＋カウンター（3バイト）がデフォルトなので、あふれる可能性はかなり低くなると思われます。 参考： MongoDB マニュアル
Kibana の elasticsearch のデータで監視 - Qiita
2016/1/12 追記 elasticsearch 2.x では Facet 機能が無くなっているので Aggregation を使って同様の結果を得る方法を追記しました Kibana でグラフなどを眺めるだけでなく、elasticsearch (以降ES) の計算機能を利用して監視に使う方法です。 ブラウザの Developer Tools などで Kibana が ES に問い合わせているクエリを確認しながら試します。ES は機能が豊富すぎてなかなか大変です。ES を使うなら「高速スケーラブル検索エンジン ElasticSearch Server」を読むと良いと思いますが、本だけ読んでもクエリの種類や機能が多すぎて挫折します。試しながら必要な時に必要な箇所を読みましょう。全く読まないとそれはそれで落とし穴に嵌りそうなのが ES です。暗黙での動作に要注意です。 それでは本題です。 K
それFluentdで! #fluentd
3. INDEX -fluentdの紹介 – こんなことができるようになります – アーキテクチャ簡単紹介 -こんなことをやってみました – apacheのログを集約して、elasticsearchにいれて、kibanaでみてみる – apacheのログをURL毎にグルーピングしてレスポンスタイムを GrowthForecastでみてみる -現状をこうしよう！ – apacheログの集約、集計、活用 – MySQLの更新履歴をfluentdでSolrにいれる -可視化について – 事前に考え抜くこと – 目的の明確化、KGIとKPI – 設計サンプル 4. INDEX -fluentdの紹介 – こんなことができるようになります – アーキテクチャ簡単紹介 -こんなことをやってみました – apacheのログを集約して、elasticsearchにいれて、kibanaでみてみる – apa
Elasticsearchのクラスタにノードを追加するときにやっていること - すずけんメモ
Elasticsearchのクラスタにノードを追加するのは簡単にできる。しかし、インデックスを盛々積んだクラスタにノードをカジュアルに追加すると、一気にシャードのアロケーションが走って負荷があがる。また、何の設定もせずに追加するとsplit brainを起こしやすくなる。適切に設定すれば大丈夫なので、それをまとめておく。 結論 安全にやるなら、 ノード追加前に全shardの移動を止める。 split brainを避けるために、最小のマスターノード数を設定しておく。 ということをしておくとよい。 クラスタ設定はリアルタイムに変更できるので活用しよう。 Cluster Update Settings http://www.elasticsearch.org/guide/en/elasticsearch/reference/current/cluster-update-settings.html
プログラマーのための確率プログラミングとベイズ推定
プログラマーのための確率プログラミングとベイズ推定¶PythonとPyMCの使い方¶ベイズ推定(Bayesian method)は，確率推論のためのもっとも適切なアプローチであるにもかかわらず，書籍を読むとページ数も数式も多いので，あまり積極的に読もうとする読者は少ないのが現状である．典型的なベイズ推定の教科書では，最初の3章を使って確率の理論を説明し，それからベイズ推論とは何かを説明する．残念ながら多くのベイズモデルは解析的に解くことが困難であるため，読者が目にするのは簡単で人工的な例題ばかりになってしまう．そのため，ベイス推論と聞いても「だから何？」と思ってしまうのである．実際，著者の私がそう思っていたのだから． 最近の機械学習のコンテストで良い成績を収めることができたので，私はこのトピックを復習しようと思い立った． 私は数学には強い方である．しかしそれでも，例題や説明を読んで頭の中で
RESTful Meetup vol.3 を開催しました #RWABookja - ぶろぐ。@はてな
4/12(土)の夜に『RESTful Meetup vol.3』を開催しました。 RESTful Meetup vol.3 - Sendagaya.rb | Doorkeeper 昨年の記事の通り『RESTful Web APIs』の読書会を月2回ペースで開催してきましたが、その後、著者のMike Amundsen(@mamund)さんから、ワークショップのために東京へ行くという知らせがあったので、これはイベントをやるしかない！ということで企画しました。 vol.3ということで、実は過去2回開催しています。そのときは『RailsにおけるRESTfulなURL設計勉強会』というタイトルで、かなりターゲットを絞っていたのですが、今回は「REST」「Web API」というかなり広いテーマにしました。このことでRuby/Railsに限らず多様な言語の人に集まってもらえたのがとてもよかったです。 ビ
ScaleOut | Supership
2024年4月1日より、Supership株式会社は親会社であるSupershipホールディングス株式会社に吸収合併されました。 合併に伴い、存続会社であるSupershipホールディングスは社名をSupershipに変更し、新たな経営体制を発足しました。本件に関する詳細は、プレスリリースをご確認ください。 2024年4月1日より、Supership株式会社は親会社であるSupershipホールディングス株式会社に吸収合併されました。 合併に伴い、存続会社であるSupershipホールディングスは社名をSupershipに変更し、新たな経営体制を発足しました。 本件に関する詳細は、プレスリリースをご確認ください。
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