株式会社ロングゲート - プログラミングの魔導書 ～Programmers’ Grimoire～ vol.3
プログラミングの魔導書 〜Programmers' Grimoire〜 Vol.3 “Parallel, Concurrent, and Distributed Programming” 並行世界の魔物に人類はどう立ち向かうのか。 目次(カッコ内に数字のある記事名についてはサンプルをご覧いただけます) 序文 熊崎 宏樹 Lock-free入門 (1 2) 熊崎 宏樹 OpenACC 藤田 典久 ErlangとScalaにおけるアクターモデルの紹介 (1 2) 幾田 雅仁 C#の非同期処理 岩永 信之 Real World STM ～作って学ぶSTM～ 石井 大海 データ並列への招待 (1 2) shelarcy 合成可能なメッセージパッシング ～Concurrent ML の紹介～ 小笠原 啓 コルーチンスタイルプログラミング 高橋 晶 画像検索入門 miyabiarts 購入 PDF 版
日本IBMの苦悩と日本の特殊事情 | ネットコマース株式会社
「IBMの存在感、最近は小さくなりましたね・・・」 私がファシリテーションしたセミナーの席で、地方企業の情報システム部門長から、しみじみと言われました。 日本アイ・ビー・エム（以下、日本IBM）の地方ビジネスが振るいません。今に始まったことではありませんが、最近の元気のなさは、これまでにも増して厳しさを感じています。 昨年7月、日本IBMは営業体制を大きく見直し、地方の営業力強化のために東北(仙台)・中部(名古屋)・関西(大阪)・西日本(福岡)の4支社を設置、これまでのパートナーに任せっきりの地方営業を大きく見直しました。この詳細については、こちらの記事に詳しく書きましたので、よろしければご覧ください。 この背景には、日本における中小企業400万社の圧倒的存在感があります。大企業からの大幅な収益拡大が期待できないなかで、地方の中小企業を新規開拓し、顧客ベースを拡大することで、事業の拡大を図
2014年のウェブシステムアーキテクチャ - stanaka's blog
(Monitoring Casual Talk in Kyotoで発表してきたので、ブログエントリにまとめ直しました) 2013年はインフラ周りの技術的な進化が大きく、いくつかのエポックメイキングな概念と実装が産まれました。個人的には特に以下の2つが大きいと思っています。 AWSの本格普及期 DockerとImmutable Infrastructure これらを踏まえて、2014年のウェブシステムの進化の方向性を考えてみます。また、それによるモニタリングへの影響もあわせて考えます。だいぶ長くなってしまったので、急ぐ人は最後に結論をまとめましたので、そちらからどうぞ! 2013年という時代背景 AWSが本格普及期を迎えているのは、言わずもがなのことで、Re:Inventでの246件という膨大のセッション数などにその勢いが表われています。 また、DockerはLXC (LinuX Conta
wercker + Capistrano で自動デプロイ - milk1000cc
GitHub / Bitbucket のプライベートリポジトリも無料で CI し放題の wercker というサービスがあります。(2013/11/30 現在) サイトもきれいで素敵です。ビルド成功後、Capistrano でデプロイが自動実行される方法を書いておきます。 まず、アプリの設定で SSH 公開鍵を作成します。 生成された公開鍵は、デプロイ先サーバの ~/.ssh/authorized_keys や Bitbucket のデプロイ鍵などに追加しておきます。 次に、アプリの設定から Deploy targets の設定をします。Custom deploy を選択して、 master ブランチのビルドに成功したら、自動デプロイするようにします。 入力したら、Deploy pipeline の Add new variable をクリック。 SSH Key pair を選択し、先ほど
その選択、ちょっと待った！NoSQLデータベースへ乗り換える前に検討すべき3つのポイント
最近、どうも安易に「NoSQLにすれば厄介なDB設計から開放される」と考えている人が多いように思えて仕方がない。だが待って欲しい。本当にNoSQLと呼ばれるデータベースを使えばアプリケーションの開発・運用の苦しみから逃れられるのだろうか。もちろん「そんなことは無い！！絶対にだ！！」と私は考える。今日はその理由について語ろうと思う。 トランザクション先日、リレーショナルデータベースにおけるDB設計についてセミナーで解説したばかりだが、リレーショナルデータベースにおけるデータの整合性は何もDB設計だけが担保しているわけではない。リレーショナルモデルと同じかそれ以上に欠かせないのがトランザクションだ。 トランザクションがあるおかげで、トランザクション終了後のステータスは「成功」か「失敗」の2つしかないということが保証される。すなわちオール・オア・ナッシングだ。もしトランザクションの途中で何らかの
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Pythonista も �ls を読むべきか？
InfluxDB & LevelDB Inside-out