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TL;DR information_schema.innodb_buffer_page は重い ib_buffer_pool にはテーブルスペースIDが記録されるので、それを使ってほげほげする こんな感じ? mysql> SET GLOBAL innodb_buffer_pool_dump_now = 1; mysql> SELECT space, name FROM information_schema.innodb_sys_tablespaces INTO OUTFILE '/tmp/space.txt'; $ awk -F, '{print $1}' /var/lib/mysql/ib_buffer_pool | sort | join - <(sort /tmp/space.txt) | uniq -c | sort -n -r -k 1 | head 54570 50 hogeh
この記事は、第2回ウェブシステムアーキテクチャ研究会の予稿です。 ウェブシステムをモニタリングするために、高可用性、高書き込みスケーラビリティ、メトリックの長期保存が可能な時系列データベースが求められている。 これらを実現するために、性能特性の異なる汎用Key-Value Store(以下KVS)を組み合わせ、透過的に問い合わせ可能な、ヘテロジニアス時系列データベースであるDiamondを開発した。 この記事では、Diamondを分散システムの観点で捉え、アーキテクチャ、データ構造、実装を紹介し、考察によりFuture Workを議論する。 1. はじめに 2. アーキテクチャ アーキテクチャ概要 動作フロー データ構造 KVSの機能要件 3. 実装 実装概要 KVS間のデータ移動 データ位置の解決 費用特性 4. 考察と今後の課題 Diamondの欠点 将来機能 5. まとめ スライド
Major browsers and platforms have built-in support for new Web standard for easy and secure logins via biometrics, mobile devices and FIDO security keys Read testimonials from W3C Members https://www.w3.org/, and MOUNTAIN VIEW, Calif., — 4 March 2019 — The World Wide Web Consortium (W3C) and the FIDO Alliance today announced the Web Authentication (WebAuthn) specification is now an official web st
Lambda処理内容 SNSのメッセージから、処理対象となるS3のバケット、キーを取得します。 ログの時刻情報として期待するカラムのデータが日付フォーマットに一致しない場合や、カラム数が異常なレコードはエラーレコードとして除外します。 「request」カラムに含まれるURLを「urlparse」モジュールを利用してパースし、解析時に利用頻度の高い「HOST」や「PATH」を事前に抽出します。 「json」モジュールを利用してJSONエンコードを行い、Firehoseに対しバッチ転送を行います。 4: Firehose 今回、出力先はS3のみとしましたが、Amazon Elasticserach Service、Redshiftと連係も可能です。 Firehoseのバッファ時間はELB(ALB)のログ出力間隔にあわせ、300秒としました。 Firehoseの後処理をLambda関数で実装す
こんにちは! Arukas 担当の山田です! 今回は、Dockerコンテナホスティングサービス『Arukas(β版)』のご紹介です! はじめに これまでのサーバの初期セットアップ作業というと、Ansible や Chef のような構成管理ツールを使用するであるとか、代々受け継がれる秘伝のシェルスクリプトを適用するであるとか、誰かがwikiに書いたメモをひたすらコピペしてコマンドを投入していくようなセットアップ作業が一般的でした。 シェルスクリプトはちょっとしたセットアップ作業には向いてます。 しかし、サーバの種類やOSが増えるとともにコードが増加しやすく、コードに一文字の誤りがあるだけでも実行途中でセットアップが中断してしまいます。スクリプトが中断された場合には該当箇所を修正してからスクリプトを再実行。運が悪ければ、OSの再インストール作業からやり直しです。セットアップが必要なサーバが一台
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