文中の中で「MMAP」と記載した場合、これはMongoDB 2.xもしくはMongoDB 3.0のMMAPv1ストレージエンジンのことを指します。また「WiredTiger」と記載した場合は、MongoDB 3.0のWiredTigerストレージエンジンのことを指します。 コンピュータが遅いとはどういうことなのか MongoDBに限らずコンピュータシステムが遅いというのはどういうことなのでしょうか？ １つ目は、コンピュータのリソースが限界に達して何かを待っている状態です。コンピュータにはCPU、メモリ、ディスク、ネットワークといったリソースがあります。例えば、多くのプロセスで大量の計算をした時には、CPUの使用が限界に達して、結果としてCPUを使えずに待たされる処理が出てきます。メモリであれば、メモリ量が限界に達してディスクからデータを読むことになり、ディスクのIOを待つという事になります

を押して、Ruby製HubotクローンのRubotyを動かす方法を説明します。 Slackを設定 まず、利用するSlackのチームでXMPP Gatewayを有効化しましょう。この設定はTeam Ownerが設定画面から有効化する必要があります。その後、Ruboty用のSlackアカウントを作成し、利用するSlackチームに招待しましょう。Slackの提供するHubot Integrationではアカウントをつくる必要はありませんでしたが、3rd Party製のBOTをまともに利用する場合にはアカウントが必要になります。Rubotyを管理しそうな人のGmailアドレスに +ruboty とか付けて登録すると良いんじゃないでしょうか。 Herokuにデプロイ 次に、RubotyをHerokuにデプロイしましょう。Herokuアカウントを持っていれば、記事先頭に載せたデプロイボタンを押せば設定

hubotって GitHub社が開発したチャット(bot)です。開発・実行フレームワークには、CoffeeScript を使用しているので簡単に機能を追加することができるというのが目玉ですね。使用用途としては、Slackに組み込んで DevOps 楽～に～なんていうのが流行ってる（結構前からだけどね）という代物です。 Node.js で動くので導入するにもかなり敷居が低いっていうのが人気があるっぽい。 GitHub社謹製！ bot開発・実行フレームワーク「Hubot」 【Slack】15分で作る猫ボット （Hubot + 人工知能ボットAPI） hubot連携 terukizm さんの Hubot連携 記事がとても分かり易いのでそちらの記事に沿って進めました。ただ Mattermost のバージョンが若干古いのでそこらへんを最新化してみる。あと vagrant版hubot-mattermo

ブログ2つを纏めた転載 CentOS 7.2 で Docker 始めます CentOS 7 で Hubot on Docker をやってみたメモ 新しく契約したサーバーに CentOS 7.2 を入れたので、Docker 入れて Hubot を試してみた 多くの人がやって掲載してるけど、自分のメモとして書く Docker のインストール まずはインストールですが、CentOS 7.x からはデフォルトのリポジトリにあるので yum でインストールが可能 $ sudo yum install doker $ sudo systemctl start docker $ sudo systemctl enable docker Created symlink from /etc/systemd/system/multi-user.target.wants/docker.service to /u

Hubot上でcronを動かした時のメモ。 毎日、10時に朝会の連絡をするcronを設定してみます。 準備 node-cronが必要なのでインストールする。

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こんにちは。吉川 ( @rrreeeyyy ) です。今期オススメのアニメはリゼロです。 Nginx は設定ファイルの記述力も高い、大変便利な Web サーバです。 便利な反面、設定ファイルの複雑化や、設定に依っては意図しない挙動を引き起こしてしまうこともあります。 そこで本稿では docker 並びに infrataster を使用し、 Nginx の挙動をテストすることによって、安全に Nginx の設定を記述する方法について紹介します。 テスト対象の Nginx の仕様 今回は例として、次のような仕様の Nginx のテストについて考えます。 ネットワーク帯は 10.0.0.0/16 を使用している Nginx の前段として L7 ロードバランサが存在している L7 ロードバランサが https を終端している Nginx 自体は 80 番ポートと 8080 番ポートにて待ち受けてい

インフラ部の荒井（@ryot_a_rai）です。この記事ではインフラの振る舞いテストのツールであるInfratasterを使ってリバースプロキシの設定のテストをしてみたいと思います。 Infratasterとは Infratasterはインフラの振る舞いをテストするフレームワークで、RSpecのテストヘルパとして機能します。例えば、 特定のヘッダ付きのHTTPリクエストを送信した時にあるレスポンスヘッダが返ってくることをテストする Capybaraを使って実際のWebブラウザ上での挙動をテストする MySQLのSHOW VARIABLESの結果をテストする といったことが可能になります。 細かい概要についてはこちらのスライドやREADMEをご覧ください。 Serverspecとの違い インフラのテストといえばServerspecが有名かと思いますが、InfratasterはServersp

今回はインフラに対する自動テストツールであるInfratasterを軽く試してみたいと思います。 Infratasterはインフラの外部から振る舞いをテストするツールで、構築したサーバに対してそのサーバのサービス利用者に近い視点でテストをすることができるのが特徴です。 ちなみにインフラの自動テストと言えばServerspecがよく知られていますが、サーバ内部からテストするServerspecに対してInfratasterは外側からと、ひと味違ったアプローチのテストツールとなっています。 準備 Infratasterの公式サイトにチュートリアルがありますが、今回は最初の一歩としてそれをさらに単純化したものを試していきます。 ローカルのマシンに作業ディレクトリを作り、その中でInfratasterを動かしていきましょう。 MacもしくはLinuxなどで試してみてください。 $ mkdir in

Diskへの書き込みが不要なIn-Memoryがもっともパフォーマンスがよく、次にWiredTigerが続く結果となりました。In-Memoyに比較して、データ圧縮やDiskフラッシュが必要なWiredTigerも大きく劣るわけではなく、優秀な結果です。 一方、MMAPv1は他の2つに比べてかなり下がる結果です。MMAPv1は、コレクションレベルロック（バージョン2.x以前はDBレベルロック）であるため、多重書き込み時にはロック待ちが多くなるのと、非圧縮のためにDiskフラッシュ時の書き込み量が多くなるためと推測します。 また、それぞれのストレージエンジンで、書き込み完了後のdb.stats()を確認しました。 In-Memory MongoDB Enterprise > db.stats() { "db" : "test", "collections" : 1, "views" : 0,

Java MongoDB Driverを使ってJavaからMongoDBにアクセスする方法について、全くはじめての人向けメモ。 MongoDBには色々機能があるようですが、今回はJava MongoDB Driverを使った簡単なCRUDの記述方法を解説します。 MongoDBのこと RDBとは用語が異なります。 何も知らずにJava MongoDB Driverのドキュメント読んでも？？？となってしまうので、最低限、RDBとの用語の違いを把握しておきましょう。 RDBとMongoDBのデータベース構造の比較は以下の通り。 RDB MongoDB

第2回ではシンプルな環境を例に、設定記述の際のポイントをいくつか紹介しました。実際の環境では、より複雑で管理するサーバの台数が非常に多いこともあるでしょう。そのような条件下でも、迅速にテストコードを記述しなければならない状況においては、さらに効果的なテストコード管理のための工夫が必要です。そこで最終回の第3回目は、Serverspecでテストコードを書いたりコードを管理したりする際に、より効率良く行うためのTipsを紹介します。 Serverspecの公式サイトにも様々なTipsがまとめられているので大変参考になります。こちらもあわせてご覧ください。 Serverspec Advanced Tips（英語での解説ページですが、非常に参考になります。） http://serverspec.org/advanced_tips.html 共通のテストコードをまとめて管理 第2回では、1台のサーバ

無料で利用できるDB2としてDB2 Express-Cと90日間限定の評価版が以前から提供されていましたが、2017年6月より新たにDB2 Developer Community Editionというエディションが登場しました。 背景 これまでの2つの無料エディションにはいくつかの制約が設けられていますが、それらのうち特に重要な制約は以下となります。 DB2 Express-C 大規模DB、エンタープライズ向けの機能が利用できない pureScaleやBLUはともかく、オンライン再編やテーブル区分化すら制限されている 評価版 利用期間が制限されている そのため、開発者が大規模DB向けの機能をいつでも気軽に検証するということが難しい状況でした。開発者がほぼ全機能を利用可能なエディションとしてDeveloper Editionが有償で提供されていますが、ライセンス料はかなり高額です（本記事執筆

botといえばHubotが有名ですが、個人的にはJavascriptがそんなに得意でもないし、hubot-slack moduleもv3→v4で大幅に仕様が変わって追従できなくなり、Slackとの連携では稀に接続が切れてBot自体黙り込んでしまうというつらい状況で、ほとほと疲れてしまいました。一方、Python製のErrbotが良い出来なので紹介します。 なお、既に先人の方が入門については記載されているので、「HubotでできるアレはErrbotでできるのか」という観点で紹介したいと思います(あとメリット/デメリットも紹介します)。 Errbot: Python製chatbotの基礎 | Qiita Errbotを試しに導入する これから紹介するErrbotとその機能については、以下にまとめたDockerコンテナで確認することができるようにしました。(プラグイン自体は、公式からほとんど引っ