Vercel、Webpack後継を目指す、Rustベースの「Turbopack」をリリース | gihyo.jp
Vercel、Webpack後継を目指す、Rustベースの「Turbopack」をリリース JavaScriptフレームワークNext.jsの開発などで知られるホスティングサービス企業Vercelは2022年10月25日、Rustベースで高速に動作する新たなモジュールバンドラ「Turbopack」をリリースした。これはNext.jsでのアプリ開発を高速化するため、JavaScriptモジュールバンドラWebpackを置き換えるもの。 Webpackの700倍の速さを実現 同社によると、大規模なアプリケーションではTurbopackはWebpackの700倍高速に更新が表示されるとのこと。これは同社のビルドツールTurborepoなどで培われた各種キャッシュ最適化の技術を用いて実現されている。 TurbopackをNext.js 13開発サーバーで使用することで、超高速なホットリロード（HM
『遠くへ行きたければ、みんなで行け』解説全文公開：Code for Japanはどのようにコミュニティを運営しているのか：遠くへ行きたければ、みんなで行け ～「ビジネス」「ブランド」「チーム」を変革するコミュニティの原則
本記事は，4/21発売の『遠くへ行きたければ，みんなで行け ～「ビジネス」「ブランド」「チーム」を変革するコミュニティの原則』の日本語版解説を，執筆者の一般社団法人コード・フォー・ジャパンの代表理事，関治之さんより許諾を得て公開するものです。日本を代表するコミュニティであるCode for Japanを例として，「上記書籍で語られるコミュニティの運営原則を，日本のコミュニティに当てはめるとどうなるのか」をテーマに執筆いただきました。 Code for Japanは「ともに考え，ともにつくる社会」の実現を目指し活動している，シビックテックコミュニティです。シビックテックとは，シビック（市民）とテクノロジーを組み合わせた造語で，市民がよりよい社会づくりを主体的におこなうためのさまざまなテクノロジー活用のことを指しています。市民が，地域の課題解決を行政に任せきりにせず，立場を超えてともに考え，と
2022年に注目したいCloudNative関連技術 | gihyo.jp
あけましておめでとうございます。サイバーエージェントの青山真也（@amsy810）です。今年の新春企画では、2022年にも動向を見ていきたいと思っている、2021年のCloudNative関連のトピックを紹介します。項目としてはeBPF、WebAssembly（Wasm）、複数Kubernetesクラスタの管理・連携、CNCF Technical Advisory Groups（TAGs）によるWhitepaperを取り上げていきます。 eBPF eBPFは、カーネルのソースコードの変更なしに任意のプログラムをカーネルに組み込み、カーネル空間で任意の処理を実行するための仕組みです。CNCFのプロジェクトでは、Cilium・Calico・Falco・Pixieなどで利用されています。 CloudNative領域でのeBPFは、ネットワーク関連での利用が一番活発です。eBPFを利用したCN
PHPの生みの親、ラスマス・ラードフ氏インタビュー | gihyo.jp
PHPの生みの親、ラスマス・ラードフ氏インタビュー 2015年12月に無事公開されたPHP7。その公開に先立ってPHPの生みの親であるラスマス・ラードフ氏に話を伺う機会がありました。英語で行われた一時間のインタビューは長大ですがラスマス氏の思想がよく分かる話題が多く、可能な限りそのままの形でお伝えすべく、その模様すべてをお届けします。 なお、インタビューは10月に開催されたPHPカンファレンス2015の講演終了後に行われ、リリースに関する話題などはその時点でのものです。 現在の仕事と生い立ち ―――― まずは、PHPを作ってくださってありがとうございます。今日の基調講演もすばらしかったです。 ラスマス：ありがとうございます。 ―――― いきなりですが、個人的な質問から始めてもいいでしょうか。 ラスマス：どうぞ。 ―――― Etsyではどのようなお仕事をなさっているんですか？ ラスマ
「Amazon Aurora」は伊達じゃない! ─FlyData 藤川氏が読み解くAWSのデータベース戦略 | gihyo.jp
「Amazon Aurora」は伊達じゃない! ─FlyData 藤川氏が読み解くAWSのデータベース戦略 第3回めとなるAmazon Web Services（AWS）の年次カンファレンス「AWS re:Invent」が、今年も例年通り米ラスベガスにおいて開催されました。11月11～14日の4日間に渡って延べ1万4000人の参加者を集めた今回のカンファレンスは、例年にも増してその規模も熱量もパワーアップしているのを実感させられました。 今回のre:Inventでは合わせて11の新サービスが発表されました。その中でもこれからのエンタープライズITを最も大きく変える可能性があるサービスといえるのが新データベースエンジン「Amazon Aurora」です。このAuroraの魅力について、今回、re:Inventに初出展を果たした米FlyData ファウンダーの藤川幸一氏にお話を伺いました（イン
PHPはどのように動くのか ～PHPコアから読み解く仕組みと定石：書籍案内｜技術評論社
2015年9月17日紙版発売 2015年9月17日電子版発売 蒋池東龍 著 A5判／248ページ 定価2,508円（本体2,280円＋税10%） ISBN 978-4-7741-7642-0 Gihyo Direct Amazon 楽天ブックス ヨドバシ.com 電子版 Gihyo Digital Publishing Amazon Kindle 楽天kobo honto 本書のサポートページサンプルファイルのダウンロードや正誤表など この本の概要 同じようなスクリプトなのに，なぜパフォーマンスが違うのか？ オブジェクト指向だと，なぜ遅いのか？ PHP7は，なぜ速くなったか？ 最も人気のあるWeb用プログラム言語であるPHPの知られざる内部構造を解説した，日本初の書。「メモリを節約したり，処理を軽くしたりするスクリプトを書くには」「パフォーマンスの高いExtensionを作るには」「Zen
第19回 OpenLDAPの冗長化対策【1】 | gihyo.jp
はじめに 構築当初はアドレス帳データしか存在しなかったテスト用LDAPサーバでも、それを本格的に運用すると、「データの集中管理」だけでなく「サービスの安定性」を検討する必要があります。いわゆるサーバ、ネットワークの世界で「冗長化」や「二重化」と呼ばれている部分です。 恐らく読者の皆さんの中にも、「集中管理で便利なのはわかるけど、センター側の障害を想像すると導入に踏み切れない」という方がいらっしゃるのではないでしょうか？ OpenLDAPに限らず、安定したサービスを提供するためには 信頼性の高いハードウェアでサービスを構築する（RAID1、電源冗長化等含む） 信頼性の高い（安定した）OSでサービスを提供する 社内ではなくデータセンターなど安全な場所で運用を行う（停電、自然災害対策） 万が一に備え、ハード、ソフト共に保守契約を結んでおく などいくつかの要素が考えられます。これらは予算さえか
第8回 データ処理における並列アルゴリズム［3］ | gihyo.jp
はじめに 前回は、結合処理の並列化における基本戦略について説明し、ソートマージ結合における具体的な並列アルゴリズムを説明しました。今回は、ImpalaやPrestoに加えて、Apache SparkやHadoop MapReduceのMap Joinにおいても用いられているハッシュ結合における具体的な並列アルゴリズムを説明します。 ハッシュ結合における並列アルゴリズム ハッシュ結合は、2つのデータにおいて同一の属性値をもつレコードを見つける方法として、レコードのハッシュ値を用いるものです[1]。すなわち、当該方法においては、一方のデータのすべてのレコードの結合キーに対してハッシュ関数を用いてハッシュ値を計算し、当該ハッシュ値からなるハッシュ表を事前に構築しておき、他方のデータのレコードの結合キーに対して同一のハッシュ関数から得られたハッシュ値を用いてハッシュ表を参照することにより、同一の
第1回 なぜ、Hadoopはどのように動くのか、を学ぶのか | gihyo.jp
はじめに ビッグデータ解析のためのシステム基盤として、Hadoopをはじめとするオープンソースのデータ処理ソフトウェア（データ処理系）が広く利用されつつありますが、当該データ処理系をすでに利用している、もしくは利用の検討をしている読者の方々の中には、たとえば以下のような問題を抱えている方が少なからずいらっしゃるのではないでしょうか。 データ処理系の使い方はなんとなくわかるが、その内部をあまり理解できていない。または、内部の動作原理がよくわからないので、本格的に使う気にならない。 同様の目的を達成する複数のデータ処理系において、どれを使って良いかがよくわからない。または、適切に使い分けられていない気がする。たとえば、どのような場合にHadoopを用いて、どのような場合に同類のデータ処理系であるImpalaやSparkを用いれば良いかが“明確に”わからない。 このような問題を解決するには、
第27回 JSONデータを扱うためのJavaライブラリ「Jackson Java JSON-processor」 | gihyo.jp
「Jackson Java JSON-processor」とは 近年のWebアプリケーション開発では、JSONが必須の技術になっています。クライアントサイドで利用されるJavaScriptで容易に扱えることから、Webサーバとのデータ交換のためのフォーマットとして広く利用されているからです。Javaアプリケーションも例外ではなく、次期Java EE仕様であるJava EE 7（JSR 343として仕様策定中）にもJSONを扱うためのAPIが標準で取り込まれる見込みになっています。 それに伴い、Java用のJSON APIの標準仕様についても、JSR 353として標準化プロセスに入っています。その他にも、すでにJavaでJSONを扱うための様々なライブラリが存在しています。中でも「Jackson Java JSON-processor」や「google-json」はJSR 353にも既存実装
第291回 tmux／GNU Screenのラッパーコマンド、byobuを使いこなす（2013年版） | gihyo.jp
Ubuntu Weekly Recipe 第291回tmux／GNU Screenのラッパーコマンド、byobuを使いこなす（2013年版） Ubuntuには、byobuというtmux/GNU Screenのラッパーコマンドが準備されています。これらのコマンドをうまく利用することで、ターミナル上での作業効率を大きく引き上げることができます。今週は、2013年現在のbyobuの利用方法を紹介します。 Byobu Ubuntuでは、GNU Screenやtmuxのラッパーコマンドである「byobu」を利用することができます。デスクトップ版には標準では導入されていませんが、次のように操作することで簡単に導入できます（サーバー版ではデフォルトで導入されています）。 $ sudo apt-get update $ sudo apt-get install byobu GNU Screenとtmu
第40回 MOPS：安全性の高いパスワードハッシュ作成ツール - phpass | gihyo.jp
第32回 PHPセキュリティ月間（Month of PHP Sercurity）で「PHPセキュリティ月間」（MOPS - Month of PHP Security）について簡単に紹介しました。 今回はパスワードを安全に保存するツールの紹介です。今まで数回に渡ってMOPSの成果の一部を紹介してきましたが、今回で最後です。 MOPS Submission 10: How to manage a PHP application’s users and passwords http://www.php-security.org/2010/05/26/mops-submission-10-how-to-manage-a-php-applications-users-and-passwords/index.html この論文は1位を取得した論文です。Drupal 7でこのライブラリが利用されてい
第23回 Rackとは何か（1）Rackの生まれた背景 | gihyo.jp
はじめに SinatraやRamazeといったRubyのWebアプケーションフレームワークに興味をお持ちの方であれば、Rackという名前をしばしば目にしているかもしれません。どうやら様々なフレームワークに使われているらしいのだけど、そいつが一体なんなのかよくわからない、そんなあなたのために今日はそのRackをご紹介したいと思います。 様々なフレームワーク、様々なアプリケーションサーバ しばらく前なら、Ruby on Railsブームの真っ只中、Rubyと言えばRails、Webアプリケーションを作るならRails、といったイメージを持たれていた方も多かったと思います。実際にWebアプリケーションを作ったり、Rubyに触れたりしたきっかけがRailsだったという方も多いでしょう。 しかし最近は、RubyのWebアプケーションフレームワークと一口に言っても、非常に簡単にアプリケーションが書けて
第10回 MongoDBでの集計処理 | gihyo.jp
MongoDBでの集計処理の概要 一般的なNoSQLプロダクトは、RDBのSQLでいうGroup By句やSum関数などの集計機能がありません。集計を実施するには、アプリケーション側で独自にコードを書くことになります。 しかし、MongoDBは、NoSQLのパフォーマンスを維持しながら、RDBライクな機能を実装することを開発方針として掲げており、集計機能に関してもいち早く実装してきました。MongoDBで集計処理を行う方法は3つあります。 1. Aggregationフレームワーク SQLでいうGroup By句やSum関数を提供します。Mongo Shellからクエリと同じように実施できます。一部の処理（$groupと$sort）はシャーディングに対応しており、各シャードで処理します。 2. MongoDBのMap/Reduce機能 Map関数/Reduce関数を独自に定義し、集計処理を
第6回 HotSpot JVMのヒープ構造の仕組みを把握する | gihyo.jp
ヒープ構造は2つの領域から成り立つ 前回までの連載では、HotSpot JVM（以下HotSpot）やJRockit JVMなどのJVMの種類を問わない内容を紹介しました。今回からは、Oracle社より提供されるHotSpotをもとに、実装の具体的な特徴を見ていきましょう。 HotSpotは無料で使用できるJVMの1つで、デスクトップからサーバまで幅広い環境で使用されています。フルGCの発生回数を抑えてアプリケーションの停止時間を短くするために、第5回で紹介した世代別GCを採用しています。 HotSpotでは、ヒープを以下の2つの領域に分かれています。 New領域 ⇒ 若い世代の領域 Tenured領域 ⇒ 古い世代の領域 図1 HotSpotでの世代別ヒープ 比較的短命なオブジェクトは、New領域内のGCで回収されます。長時間使用されるオブジェクトは、New領域を対象とされるマイナーGC
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