Kindle Paperwhite向けに自炊pdfを最適化する - stanaka's blog
id:halfrackがKindle Paperwhiteのタワーを作っていたので、Kindle Paperwhite向け自炊pdfの最適化をしてみました。 Kindle Paperwhite向けの自炊pdf最適化は、 余白を適切に削除すること 画像を最適なサイズである横658ドット x 縦905ドットにすること の2つが大事です。特に後者が重要で、デバイスごとに最適なサイズにすることでpixel by pixelで表示することができます。ちなみに、これまでのKindleでは横560ドット x 縦735ドットが最適でした*1。 調査には1ピクセルごとに線を入れたpdfを作成して行いました。このpdfでは、ページごとに画像サイズを1ピクセルずつ変えていて、最適な解像度ではない場合、綺麗に一様な模様にならず、すぐに分かります。これでちょっとずつ探りながら最適なサイズを探すわけです。地道ですね。
TwitterはCassandraへの投資を続ける - stanaka's blog
先週後半ぐらいから、Cassandra関連で色々動きがあったので、まとめておきます。 一番注目されるTwitterのCassandraへの方針ですが、Twitterのエンジニアリングブログの記事で明らかにされています。 We're using Cassandra in production for a bunch of things at Twitter. A few examples: Our geo team uses it to store and query their database of places of interest. The research team uses it to store the results of data mining done over our entire user base. Those results then feed into thi
はてなダイアリーの高速化の裏側 - stanaka's blog
先週、ダイアリーがリニューアルされました。今回のリニューアルはダイアリーの応答時間の改善が目玉の一つとなっており、そのために１週間リリースを延ばし、改善の時間を確保していました。今回は、この改善について記しておきます。 はてなでは「推測するな、計測せよ」の原則にしたがって、ダイアリーのユーザーページの全アクセスの応答時間を解析し、ヒストグラムを作っています。また、特定の閾値(1秒、2秒とか)以内に何%のリクエストを返却できている割合をグラフ化しています。 このグラフを見ると、応答時間時間は時間とともに劣化することが一目瞭然です。実際に今年初めの値と比較すると10%〜20%程度の悪化が確認されました。あとは、これをひたすら改善していくのみです。今回実施した主な対策は、以下の通りです。 ネットワーク パケットロスが発生しているようなトラフィック経路上のボトルネックの解消(L2スイッチの置換、物
シンガポールにAWSがやってきたのでレイテンシを計測してみた - stanaka's blog
シンガポールにAWSがやってきました。Amazon EC2、S3だけではなく、Amazon RDSなど、VPCを除いた、ほぼフルセットとなっているようです。 We've just opened up an AWS Region in Singapore, with two Availability Zones. The new region supports Amazon EC2 (including Elastic IP Addresses, Amazon CloudWatch, Elastic Block Storage, Elastic Load Balancing, and Auto Scaling), Amazon S3, Amazon SimpleDB, the Amazon Relational Database Service, the Amazon Simple Queu
Scala on Hadoop: Hadoop Conference - stanaka's blog
先日、Hadoop ConferenceでScala on Hadoopというタイトルで発表してきました。スライドを以下に置いておきます。 Scala on HadoopView more presentations from Shinji Tanaka. ダイジェストとして、ScalaをHadoopで動かすための方法を書いておきます。 まず、Hadoop上でScalaを実行させるためには、JavaとScalaを接続するライブラリが必要となります。ここでは、SHadoop( http://code.google.com/p/jweslley/source/browse/#svn/trunk/scala/shadoop )を使用します。SHadoopは、型変換を行うシンプルなライブラリです。 よくあるWordCountのサンプル、WordCount.scala (http://blog.jo
とあるはてな社員の日記 - まっさらなサーバを30分で本番投入できるようにする
すこし前にはてなスターのリリースがされたのですが、サービス開始直後にありがちなことに、時々負荷で遅くなったり、アクセスしにくくなったりしてしまいました*1。これではいけない、ということで、すぐ次の日に、バックエンドのサーバを一気に10台近くまで増やして、おおむね快適に使える状態になっていると思います。この時に、新しいサーバをまっさらな状態から、だいたい30分程度で本番投入することができていました。これを、どのように実現したのかを軽く紹介したいと思います。 ちなみに、サービスの重さは、サーバ増強だけで済むものではなく、それ以降も、Javascriptが重い!とか、アプリケーションロジックで重いSQL を走らせてしまって遅いという問題は何回かありました。が、そこはインフラではなく、アプリケーションの問題で、アプリケーションの改善は、継続的に進んでいると思います。ので、今回は、インフラの話に限定
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