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はてなブックマーク for iPhone 公開！
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はてなにおける SSD の実績 - mura日記 (halfrack)
社内で SSD の寿命について話題に上がったので、ちょろっと X25-M G1 の運用実績に関する日記を書いてみよう。 プロダクション環境にある MySQL が動いているホストから、比較的 I/O が激しいものをチョイスして smartctl を叩いた結果がこんな感じ。 # smartctl -d ata -a /dev/sda smartctl version 5.36 [x86_64-redhat-linux-gnu] Copyright (C) 2002-6 Bruce Allen Home page is http://smartmontools.sourceforge.net/ === START OF INFORMATION SECTION === Device Model: INTEL SSDSA2MH080G1GC Serial Number: xxxxxxxxxxxxxx
私のブクマをお気に入りに入れてくださっている方々へのお詫びと、非公開ブクマが相変わらずダダ漏れしている件について。 - コミュニケーションする福が内
http://b.hatena.ne.jp/guide/plusで、エントリ単位でブクマの公開/非公開が設定できるようになったのですが、非公開のブクマがお気に入りに出てきてしまうようです。 1ヶ月間、無料で使えるということなので、現在無料お試し期間中なのですが、歴代の人気エントリhttp://b.hatena.ne.jp/entrylist?sort=countを非公開でブクマしたところ、私をお気に入りに入れている方々のお気に入りページに反映されてしまったようです。 一度に大量にブクマしたので、お気に入りに入れてくれている人の迷惑になってはいけないと思い、非公開でブクマしたのですが、全く意味がなかったようです。 気付いたのは以下の記事がきっかけ。 最近毎晩飲んでて酔っ払ってるからかもしれないが、ブクマのfavに4桁記事がやたらと出てくる。favの人がブクマしてるわけでもないのに。 なんなの
1Uラックマウント可能なサーバを自作する - marqs blog
はてなでは以前から自社製サーバを使用しているのですが、今年の春に、新たに自社製1Uハーフサーバを開発しました。 最近、タワー型だとメーカー製でもかなり安価なサーバがあるのですが、データセンターでの運用を考えると1ラックへの集積度が問題になってくるので、必然的にラックマウント可能なサーバが求められます。1Uサーバの中で価格対性能比のよいものを探すと、まだまだはてな的に使いやすいサーバが少ないので、今回このような1Uラックマウント可能なサーバを自社開発しました。 さてこのサーバの特徴としては、 ケーブル類がフロントアクセス 組み立て簡単 いけてるインフラアルバイトのid:hxmasakiが組み立てると15分 1ラックに60台以上搭載可能 もちろん、電源容量との兼ね合いもあります ディスクのホットスワップが可能 低消費電力 お値段据え置き 以前の自社製サーバとほぼ同価格 といったところがあげられ
はてなブックマークのやりすぎちゃったかもしれないSEO - ぼくはまちちゃん！
はい！こんにちはこんにちは！！ もうすぐ梅雨ですね！ 2009年も半ばって感じです…！ 2009年といえば…、 そう！ マネタイズですね！！ はてなのマネタイズ！！ マネーだいじ…！ だってお金がなくなっちゃうと、みんなの大好きなはてなもなくなっちゃうもんね…。 そうそう、ところで！ ぼくさっきGoogleで検索していて、ちょっとしたことに気がついちゃったんですが！ 今日はちょっとそれを、ここにメモしておきますね！ ↓ほらこれ、 site:b.hatena.ne.jp エゴサーチしよう - Google 検索 はてなが URLの末尾にタイトルの文字列を含めてる。 あれれ…、前からこうだったっけ…！ URLにキーワード文字列を含めてやるのって今のところものすごく強力なSEOのひとつで、 Amazonとかもその手法をつかっているからか、 本のタイトルなんかで検索すると、よくAmazonが一番上
「はてな流大規模データ処理」を見てきた - もぎゃろぐ
KOF2008：関西オープンソース2008というイベントに来ています。 はてなの伊藤さんの講演があったので、講演メモを公開。 ＃ボクがメモした内容であって、100%言ったとおりに書いてあるわけじゃないので、参考としてご覧ください。 (続き) アジェンダ 大規模なデータ OSのキャッシュ MySQLの運用 大規模データアプリケーションの開発 データの例 はてなブックマークのデータ量：五千万件くらいのデータ量 このデータに対して何百万人がアクセスしてくる状況でどういう作りにするか レコード数 1073万エントリー 3134万エントリー 4143万タグ データサイズ エントリー2.5GB 何の工夫もなく普通にアクセスすると...200秒待っても結果が帰ってこない 大規模データの難しいところ 開発サーバで開発者が作っている時は快適に動いていても、多数の人間がアク
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