Reverse Proxy がなぜ必要か - naoyaのはてなダイアリー
フロントエンジニアに知ってもらいたいリバースプロキシの重要性 | RickyNews この記事が目に入って読んでみた。なるほど、昨今は Reverse Proxy は便利な L7 ルーター的なものとして認識されているのだな、と思った。URL の Rewrite や、VirtualHost 云々。確かに Reverse Proxy の便利な側面ではある一方、それらは Nginx などの Reverse Proxy でなければ実装が不可能かと言えばそんなことはないものでもある。 自分は Reverse Proxy はもうすこしサーバー/インフラ的な側面でその役割を捉えている。今更何をというものでもあるが、昼休みがてら時間があるので簡単に書いてみよう。 Reverse Proxy はWebシステム全体のリソース最適化のためのパーツ Reverse Proxy のインフラ的な視点での役割は「Web
インフラの継続的デリバリー - naoyaのはてなダイアリー
事前に断っておくがここでいう「インフラ」はレイヤ的には OS より上の話。 少し前に GitHub 時代のデプロイ戦略 - naoyaのはてなダイアリー で、GitHub を介したデプロイを実践しているということを紹介した。普段の開発を Pull Request ベースでやっているので、デプロイもまた Pull Request を契機に実行させると色々捗る、という話。 このプラクティスの対象領域をインフラにまで拡大してみました、というのが今回の話。 DNS レコードを Pull Request を merge した契機に自動で更新 AWS を利用している場合、ドメインの管理も Amazon Route 53 を使うといろいろと都合がいい。 Route 53 での DNS レコードの更新はこれまでブラウザから操作していた。これだと誰がいつ作業したかわからないし履歴もトラックしづらい。また変更
Github を使って雑誌原稿を書く - naoyaのはてなダイアリー
今日はこのあと Github の Tokyo Drinkup January 2014 に行くのだが、先方から、もしかしたら 10分ほど Github について話してもらうかも、と打診された。話すか話さないかわからないが、もし話すとしたらと仮定し内容の整理も兼ねて以下「Github を使って雑誌原稿を書く」ということについて書いてみようと思う。 「Github を使って雑誌原稿を書く」もしくは「Github を使った雑誌編集者とのコラボレーション」について、である。 Web+DB PRESS の連載 ご存知の方もいるかもしれないが、このところ技術評論社の Web+DB PRESS で連載をしている。連載を始めて、もう一年近く経った。以前にも Perl に関する連載をしていて、そのときも数年ぐらい続けたので、間があきつつも、なんだかんだでそれぐらいの付き合いになる。 最近は特にテーマは決めず
Treasure Data - naoyaのはてなダイアリー
少し前にログの話を書いた http://d.hatena.ne.jp/naoya/20130219/1361262854 ときに、Treasure Data については後日にもう少し詳細に書くと言ったので書くとしよう。 近頃 Treasure Data (以下、時折 TD) という名前をちらほら聞いたことがある人は多いのではないかと思います。「ビッグデータのクラウドサービスである」とか「日本人が創業したシリコンバレーのベンチャー」、あるいは Yahoo! 創業者の Jerry Yang が投資したとか、Fluentd と何か関係があるといった文脈などなど。 けど、具体的に Treasure Data がどういうサービスで、どういう機能を持っていて、どんな場面で利用されるものなのかはまだあまり良く知られていないかもしれない･･･ようにも見える。今日はその辺から少し紹介していこうかなと思う。
開発メモ#6 : ログの取り扱い : GrowthForecast, Amazon S3, Treasure Data で心労ゼロ - naoyaのはてなダイアリー
開発メモ#6 です。前回から少し間があいてしまいました。 開発メモ#2 : AWS でのホスト / クラウドネイティブなデプロイ - naoyaのはてなダイアリー で書いたように、EC2 へのアプリケーションのデプロイにあたっては Elastic IP の利点を活かしてカジュアルにホストを入れ替えまくっています。ちょっとこのデプロイは慎重になりたいな、と思ったらスナップショットからインスタンスを立ち上げては切り替える、の繰り返し。 この運用をしていると、スナップショットとの差分ができやすいのは chef-solo で吸収するというのが前回、前々回のはなし。 もう一点問題があります。アクセスログやアプリケーションのログです。フロントエンドのサーバをあっちこっち切り替えているうちに、そのままではログが分断されてしまう。ホストを Terminate しようものならログは消失してしまいます。 この
Vagrant - naoyaのはてなダイアリー
先日 Vagrant を触ってみたら便利すぎて鼻血が出ました。しばらく見ないうちに色々進んでるもんですねえ、いやはや参っちゃいました。 Vagrant は仮想マシンの VirtualBox のフロントエンドに相当する、ruby で書かれたツールです。vagrant コマンドなどを使ってコマンドラインから簡単に新しい VM を作れる。 % gem install vagrant % vagrant box add centos http://developer.nrel.gov/downloads/vagrant-boxes/CentOS-6.3-x86_64-v20130101.box % vagrant init centos % vagrant upこれだけで CentOS の Linux box をローカルマシン内に立ち上げることができる。*1 *2 なにこれすごい。 % vagra
LTSVフォーマットなログを fluentd + GrowthForecast で料理 - naoyaのはてなダイアリー
ここ数年のデータ解析の重要性の高まりから、ログに関するソリューションが方々で活発に探求されている昨今でございます。ウェブサーバーの単純なアクセスログをそのまま保存するではなく追加情報を添加してみたり、あるいはアプリケーションから直接ログを吐いてそれらをデータウェアに投げ込んで･･･というのも当然のように行うようになりましたね。 しかしあまり自由度のない access_log の combined フォーマット。さてどうしたもんか･･･ ここで id:stanaka の登場です。 Labeled Tab Separated Valueというのは、はてなで使っているログフォーマットのことで、広く使われているTSV(Tab Separated Value)フォーマットにラベルを付けて扱い易くしたものです。はてなでは、もう3年以上、このフォーマットでログを残していて、one-linerからflue
HBFav というはてなブックマーク iPhone アプリを作りました - naoyaのはてなダイアリー
ちょこちょこと余暇の時間を使って、HBFav という iPhone アプリを作りました。 HBFav は、はてなブックマークの「お気に入り」機能を閲覧するためのアプリです。はてなブックマークの「お気に入り」は、気に入ったユーザーがブックマークしたブックマークを一覧する機能、つまり、Twitter で言うところのタイムラインです。それを見る専用のアプリがほしかった、ということで作ったものです。 ･･･ということで、繰り返すと、HBFav はタイムライン形式でソーシャル・ブックマークを楽しむためのアプリ。はてなブックマークのお気に入り機能を活用しているぜ! という方におすすめです。 HBFav は、App Store からインストールできます。 App Store - HBFav : http://itunes.apple.com/app/id477950722 Kindle とともに HBF
「Web開発者のための大規模サービス技術入門」という本を書きました - naoyaのはてなダイアリー
自分が作ったWebサービス、将来大きくなってもシステムは大丈夫なんだろうか? そんな不安を抱きながらWebサービス開発に携わっている方も多いでしょう。あるいは、毎日毎日システムが悲鳴を上げる、どうしたらこの状況を看破できるんだろう? 成長したWebサービスを前に、困っている技術者の方もいるかもしれません。 筆者も、まったく同じ経験をしてきました。 月間1,500万人が訪れる、はてなというサイト。その大規模システムの開発と運用に、筆者らは取り組んでいます。1,000台のホストが、その負荷を捌きます。100万人以上のユーザによってブログやソーシャルブックマークに投稿され続けるデータは日々大きくなっていき、サーバリソースを逼迫させます。ギガバイト、テラバイト単位のデータ量が技術者たちを悩ませます。それでもトラフィックの波は収まることを知りません。 (中略) どうしたらこの怪物、大規模サービスを抑
エンジニアの不安と壁 - naoyaのはてなダイアリー
このところ、KLab×はてな エンジニア応援ブログコンテストというのを開催していまして、エンジニア人生に関するちょっとした小話をブログに書いていただくと、内容によっては、シリコンバレーに行けたり、iPad が貰えるかもしれない。という企画です。「え、ブログ書くだけでシリコンバレー? 」 なかなか太っ腹な企画です。 よい機会なので、宣伝がてら、自分もちょっと、昔話をしてみたいと思います。 振り返ってみると、自分がエンジニアとして経験を積むなかで、「ここが壁だったな」と思うところがぼちぼちありました。それが何で壁に感じたのかといま改めて考えると、いずれも体系的な知識がなかったために、それを乗り越えるための指針がなかったというのが大きかったように思います。 きれいなコードを書くにはどうしたらいいんだろう? 負荷分散って、どうやるんだろう? 溜め込んだデータをうまく活用するには、どうしたらいいんだ
実践ハイパフォーマンスMySQL 第2版 - naoyaのはてなダイアリー
オライリー・ジャパン から実践ハイパフォーマンスMySQL 第2版が発売されました。第2版の出版にあたって、弊社の id:stanaka, id:hideoki と自分の3人で監訳を担当させていただきました。 実践ハイパフォーマンスMySQL 第2版 作者: Baron Schwartz,Peter Zaitsev,Vadim Tkachenko,Jeremy D. Zawodny,Arjen Lentz,Derek J. Balling,伊藤直也(監訳),田中慎司(監訳),吉川英興(監訳),株式会社クイープ出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2009/12/14メディア: 大型本購入: 17人 クリック: 373回この商品を含むブログ (45件) を見る 好評だった初版は確か、自分がはてなに入社した直後ぐらいに読んだ記憶があるのでもう 5 年も前になります。はてなの MySQ
γ符号、δ符号、ゴロム符号による圧縮効果 - naoyaのはてなダイアリー
通常の整数は 32 ビットは 4 バイトの固定長によるバイナリ符号ですが、小さな数字がたくさん出現し、大きな数字はほとんど出現しないという確率分布のもとでは無駄なビットが目立ちます。 Variable Byte Code (Byte Aligned 符号とも呼ばれます) は整数の符号化手法の一つで、この無駄を幾分解消します。詳しくは Introduction to Information Retrieval (以下 IIR) の第5章に掲載されています。(http://nlp.stanford.edu/IR-book/html/htmledition/variable-byte-codes-1.html で公開されています) Variable Byte Code はその名の通りバイトレベルの可変長符号で、1バイトの先頭1ビットを continuation ビットとして扱い、続く 7 ビット
Binary Indexed Tree (Fenwick Tree) - naoyaのはてなダイアリー
圧縮アルゴリズムにおける適応型算術符号の実装では、累積頻度表を効率的に更新できるデータ構造が必要になります。もともと算術符号を実装するには累積頻度表が必要なのですが、これが適応型になると、記号列を先頭から符号化しながら、すでに見た記号の累積頻度を更新していく必要があるためです。 累積度数表をナイーブに実装すると、更新には O(n) かかってしまいます。配列で表を持っていた場合、適当な要素の頻度に更新がかかるとその要素よりも前の要素すべてを更新する必要があります。適応型算術符号のように記号を符号化する度に更新がかかるケースには向いていません。 Binary Indexed Tree (BIT, P.Fenwick 氏の名前を取って Fenwick Tree と呼ばれることもあるようです) を使うと、累積頻度表を更新 O(lg n)、参照 O(lg n) で実現することができます。BIT は更
String::Dictionary - naoyaのはてなダイアリー
String::Dictionary という Perl のライブラリを作ってみました。 http://github.com/naoya/perl-String-Dictionary/tree/master String::Dictionary は検索エンジンその他を作る時に必要になる「辞書」のためのデータ構造 + API です。辞書は単語の集まりですが、これを配列やハッシュなどで持つのではなく、単語をすべて繋げた一つの大きな文字列として保持することでメモリ領域を節約したものです。単語は単に文字列連結で持つだけでなく、Front Coding で圧縮しています。以下簡単な解説です。 辞書は例えば [0] ･･･ jezebel [1] ･･･ jezer [2] ･･･ jezerit [3] ･･･ jeziah [4] ･･･ jeziel ...という風に単語を配列で持つことで実現でき
Canonical Huffman Codes での符号長の効率的な計算 - naoyaのはてなダイアリー
週末に参加した Managing Gigabytes の読書会で第2章のハフマン符号を担当しました。この中で Canonical Huffman Codes の解説がありますが、そこにハフマン符号の符号長を効率的に求める手法の説明が含まれています。 輪講では時間切れのためこのアルゴリズムの解説が駆け足になってしまいましたので、改めて解説資料を作ってみました。2009 年の今に Managing Gigabytes を読んでいるという方はあまり多くないかもしれませんが、参考になれば幸いです。 https://www.dropbox.com/s/539fhyc7rf6b9ik/090518computing_huffman_code_length.ppt?dl=0 (PPT, 258K) 先日 Canonical Huffman Codes の習作を Python で実装しましたが、このコード
B木 - naoyaのはてなダイアリー
昨年から続いているアルゴリズムイントロダクション輪講も、早いもので次は18章です。18章のテーマはB木(B Tree, Bツリー) です。B木はマルチウェイ平衡木(多分木による平衡木)で、データベースやファイルシステムなどでも良く使われる重要なデータ構造です。B木は一つの木の頂点にぶら下がる枝の本数の下限と上限を設けた上、常に平衡木であることを制約としたデータ構造になります。 輪講の予習がてら、B木を Python で実装してみました。ソースコードを最後に掲載します。以下は B木に関する考察です。 B木がなぜ重要なのか B木が重要なのは、B木(の変種であるB+木*1など)が二次記憶装置上で効率良く操作できるように設計されたデータ構造だからです。データベースを利用するウェブアプリケーションなど、二次記憶(ハードディスク)上の大量のデータを扱うソフトウェアを運用した経験がある方なら、いかにディ
Aho Corasick 法 - naoyaのはてなダイアリー
適当な単語群を含む辞書があったとします。「京都の高倉二条に美味しいつけ麺のお店がある」*1という文章が入力として与えられたとき、この文章中に含まれる辞書中のキーワードを抽出したい、ということがあります。例えば辞書に「京都」「高倉二条」「つけ麺」「店」という単語が含まれていた場合には、これらの単語(と出現位置)が入力に対しての出力になります。 この類の処理は、任意の開始位置から部分一致する辞書中のキーワードをすべて取り出す処理、ということで「共通接頭辞検索 (Common Prefix Search)」などと呼ばれるそうです。形態素解析、Wikipedia やはてなキーワードのキーワードリンク処理などが代表的な応用例です。 Aho Corasick 法 任意のテキストから辞書に含まれるキーワードをすべて抽出するという処理の実現方法は色々とあります。Aho Corasick 法はその方法のひと
第11回 Kansai.pm / スペルミス修正プログラムを作ろう - naoyaのはてなダイアリー
昨日は第11回 Kansai.pm でした。 今回は無理を言って自分がホストを担当させていただきましたが、面白い発表が多く開催した自分も非常に満足でした。 PFI の吉田さんによる Cell Challenge での計算機に合わせたアルゴリズムのチューニング手法の発表 (発表資料) は圧巻でした。伊奈さんの本文抽出の話 (発表資料)、はこべさんのコルーチンの話 (発表資料)、いずれも難解になりがちなところを凄く分かりやすく解説されていて、さすがだなと思いました。各々ショートトークも、いずれも良かったです。 スペルミス修正プログラムを作ろう 自分も 20 分ほど時間をいただいて、スペルミス修正プログラムの作り方について発表しました。 スペルミス修正プログラムを作ろうView more presentations from Naoya Ito. スペルミス修正プログラムについてはずばり スペル
ダイクストラ法, 貪欲アルゴリズム - naoyaのはてなダイアリー
現実逃避をしながらウェブを眺めていたら ダイクストラ法（最短経路問題） にたどり着きました。単一始点最短路問題におけるダイクストラ法の解説です。 何を思ったのか、図を眺めていたところ動かしたい衝動に駆られて、気付いたらパワポでアニメーションができていました。 http://bloghackers.net/~naoya/ppt/090319dijkstra_algorithm.ppt 実装もしてみました。隣接ノードの表現は、ここではリストを使いました。 #!/usr/bin/env perl use strict; use warnings; package Node; use base qw/Class::Accessor::Lvalue::Fast/; __PACKAGE__->mk_accessors(qw/id done cost edges_to prev/); package Q
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YAPC::Asia 2009 1日目 「Perlで圧縮」の資料 - naoyaのはてなダイアリー