Spring Bootのログ出力(概要) - Qiita
Spring Bootのログ出力(概要)について以下の公式を読んだので訳した。 26. Logging なお、How-toガイドはSpring Bootのログ出力(How-toガイド)にまとめた。 26. ロギング Spring Bootでは全ての内部ロギングでCommons Loggingを利用しているが、基本となるログ実装部分は開発者に委ねられている。デフォルトではJava Util Logging、Log4J、Log4J2、Logbackが提供されている。つまりこれらが利用可能ということ。また、これらのいずれを利用するにしろ、コンソール出力と任意のファイル出力も可能な状態に予め設定されている。デフォルト設定では、Starter POMを利用する場合はLogbackが採用される。Logback以外を利用したければdependencyを変更するだけでOK。 26.1. ログフォーマット
Neo4Jの検証メモ - 冥冥乃志
SpringBoot 1.4が対応したみたいなので、これから先に予定している機能のこともあり、用途の検討も含めて少し使ってみました。なお、SpringBootからの利用ではなく、Neo4Jそのものの検証です。 そもそもNeo4Jとは？ 大体以下から大まかに抜粋。 neo4j.com Neo4j - Wikipedia レコード(Neo4J的にはNode)と関連のグラフ構造でデータを表現するグラフデータベースです。データ構造がリレーションモデルではないので、当然系譜的にはNoSQLなわけですが、他のNoSQLとは違ってKeyValue形式ではないのが特長です。 で、他のグラフデータベース(ぶっちゃけ他に何があるか知りませんが)と違うのは、 ACID特性をフルサポート トランザクションがある インデックスがある といったあたりで、Enterprise Editionの可用性とともに、この辺結構
Dockerでelasticsearchの環境を作って、そのイメージをterraform使ってEC2にデプロイする - Qiita
Dockerでelasticsearchの環境を作って、そのイメージをterraform使ってEC2にデプロイするAWSElasticsearchDockerTerraform 概要 Elasticsearch運用をDockerに移行する為に、とりあえずは手元のMac環境でElasticsearchを立ててみる。ついでに、terraformで立てたEC2に、dockerhubに登録したイメージをデプロイする。 それぞれバラバラにしか触ったことなかった、docker,terraformをしっかり触って理解するのが目的。 チェックポイント まずは、やってみたレベルなのでここを目標にする elasticserch1.6のDockerイメージを作る ローカルで2台起動してクラスタ構成の確認 ドキュメントの登録と両ノードで引けることを確認 作ったイメージをEC2にデプロイしてみる elasticse
1.0が出てたのでPrometheusに入門してみた - Qiita
もう3週間前くらいですが、Pull型という珍しいアーキテクチャの監視ツールであるPrometheus1.0がリリースされました。最近は日本でもPrometheus Casual Talkが開催されるなど導入事例も増えてきたようなので、今後の導入を視野に入れて触ってみました。 特徴 自分が見た範囲で気になった特徴としては、以下のようなものがありました。 Go製 アラート機能が無償で利用可能(例えばELKスタック使う場合、Watcherがありますが、利用には有償契約が必要) 扱えるのは数値のみ(ログ等で文字列を扱う場合は別のツール等が必要) Pull型 監視ツールはPush型(監視対象側が監視ツールに情報を送る)のものが多いと思いますが、PrometheusはPull型(Prometheusが監視対象の情報を取得する)です。理由はここに書いてありますが、ラップトップ等で気軽に監視ツールを実行で
[和訳]Docker に関するよくある10個の質問 #docker - クリエーションライン株式会社
本稿は The 10 Most Common Questions IT Admins Ask About Docker(2016/7/27) の和訳記事です。 私たちは6週間の全行程で、HPE Discover、DockerCon、RedHat Summit 、Cisco Live など一連のイベントに参加しました！それぞれのイベントにおいてDockerの代表のひとりとして参加者とお話しすることができ、とてもうれしく思いました。IT運用部門で働いている人もいれば、開発部門で働いている人もいました。また、会社のインフラストラクチャチームでIT管理者として働いている多くの人々とも話をしました。そのうちに私は、そのような人たちが私にする質問に共通の傾向があることに気づきました。そこで私は考えたのです。IT管理者たちからの質問の中から最も多かったものを集めてリストを作ってみてはどうだろうかと。つま
![[和訳]Docker に関するよくある10個の質問 #docker - クリエーションライン株式会社](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/11c56a2d1d4422e346af2cb653537c1c90b7b0e8/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwww.creationline.com%2Fcms_iL3DVvxR%2Fwp-content%2Fuploads%2F2016%2F08%2Fdocker_blog_16080401.png)
Docker をフル活用したインフラの紹介と成長し続けるためのインフラ戦略 / #abejameetup
Innovation Meetup ~Startup Infrastructure~ の発表資料です http://abeja-innovation-meetup.connpass.com/event/36707/
Pythonスクリプトのメモリ消費量をしらべる | Divide et impera
高性能なPCとか使っているとついつい富豪的なプログラミングでもいいかーとか怠けてしまうけれど ラズベリーパイとかだとちょっとリソースが少なめなのでちょっとメモリは気をつけたい。 メモリ消費量をどうやって調べればいいのか、ぐぐってみたら面白そうなものを発見した。 Pythonスクリプトのパフォーマンス計測ガイド ↑ここに書いてあったのだが、memory_profilerというものがあるらしい、 さっそくpipでDL ちなみにリンク先で指定していたインストールする物は以下の通り。 $ pip install -U memory_profiler $ pip install psutil メモリ調査の方法 調査をしたい関数の上に、@profileってつけるだけ。 そして調査対象のスクリプトをこのように指定して実行するそうだ。 $ python -m memory_profiler hoge.py
Subtests & Sub-benchmarks in Go1.7
In Go1.7, `testing` package will supports subtests and sub-benchmarks. With this feature, you can define tests/benchmarks in a test/benchmark function. It’s easy to create hierarchical tests or table-driven sub-benchmarks. It also provides a way to share common setup and tear-down code. This feature may have less benefits on tests because normally table-driven tests is enough. It will improve your
golangで書いたアプリケーションのstatic link化 - okzkメモ
「goで書いたアプリケーションは実行ファイルひとつコピーするだけでいいのでインスコ超ラクチン」なんて思ってたんですが、 go1.4からnetパッケージを使っているアプリケーションは、フツーにビルドするとdynamic linkになるようになってました。 $ cd /path/to/your_app $ go build $ file your_app your_app: ELF 64-bit LSB executable, x86-64, version 1 (SYSV), dynamically linked (uses shared libs), not stripped そんなわけで別環境にバイナリコピーしても動かないケースが発生して超絶アタマを悩ませることになるのですが、 そんなときは以下のようにbuildすればstatic linkになってくれるようです。 $ go build
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