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スチュアート・バターフィールドはついこの前、彼の企業、Slack Technologyのオフィスをサンフランシスコのフォルソンストリートに移したばかりだが、もう既に次の引っ越し(というより上のフロアへの移動)の事について話している。 「この4階を又貸しすることを考えてるよ」と彼は簡素なミーティングルームで語った。カナダ・バンクーバーにあるSlackの事務所も手狭になっており、現在増築中だという。 SlackのCEO、スチュアート・バターフィールドは、彼の前の会社Flickrを買収したヤフーを退社した。友人に送られた銅製のオブジェとメモと共に。 移ってきてから4ヶ月になるが、レンタル机、議論の場となるコーヒーマシン、そしてGlitchと書かれた大きなサイン看板(これについては後述する)の他にSlackの本社にはあまりモノがない。 関連記事:Airbnbの「マネジメントしない」マネジメント方法
id:kazeburo さんが Gazelle という高速な Perl 用の Web アプリケーションサーバーを公開されました。 Gazelle - Plack Handler for performance freaks #yokohamapm from Masahiro Nagano Gazelle の特徴のうち幾つかは、 id:mopemope 作の Meinheld と同じです。 IO周りは全てCで書かれている accept4 や writev などの Linux 独自のシステムコールを利用している 一方で異なる点もあります。 Meinheld は HTTP/1.1 に対応していて、 keep-alive が利用できる。 Meinheld は greenlet というコルーチンを利用して、 long polling や SSE に対応している。 Meinheld が http-pa
本稿では,YARN 上における分散処理基盤のリソース管理の仕組みと,問題となる状況,および Spark の解決方法について,Spark の例をまじえて説明します. YARN の基礎 MapReduce v1 では,TaskTracker が MapSlot/ReduceSlot という単位でリソースを管理していましたが,YARN では,"コンテナ"という単位でリソースを確保し,その中で処理を行います. コンテナには,CPU/メモリ/ディスク帯域幅/ネットワーク帯域幅などを割り当てることが可能です.2014/12時点では,CPU/メモリのリソース管理サポートが入っています.ディスクIO/ネットワークIOの制御も来年には入るかもしれません. Spark on YARN におけるリソース管理の例 Apache Spark は,オンメモリ用上のデータ処理を容易に行うことができる分散処理フレームワー
追記 こんな記事を読むより、まともな関数型プログラミング言語を使ってまともに関数型プログラミングを学ぶほうが、関数型プログラミングについてよほど正確な理解を得られます。少しでも関数型プログラミングに興味のある人は、まずは真面目なHaskellの教科書やすごいH本を読んだり、やさしいHaskell入門を読んだりしながら、実際に関数型プログラミングのコードを書いてみることをお勧めします。 繰り返しますが、この記事はあんまり読む必要はないです。関数型プログラミングを理解するには実際に自分でコードを書いてみるのが一番です。関数型プログラミングあるいは関数型プログラミング言語を理解するもっとも確実な方法は、Haskellをあなたのマシンにインストールして何かまとまったアプリケーションを書いてみることです。Haskellでアプリケーションが書けたら、自分は関数型プログラミングを理解しているし使えると胸
「私が滑っていく先はパックが向かう所であり、パックがあった所ではない」-Wayne Gretzky CoreOSとDockerの間で 最近 、 騒動 がありました。DockerはCoreOSのクラスタ管理の領域に入り込むために構築している製品の範囲を広げています。それにより、CoreOSがDockerと競合する独自のコンテナランタイム Rocket を発表したのです。そういった動きは、Clayton Christensenの『 Law of Conservation of Modularity 』を読んでいれば十分に予測できるものでした。 我々がコモディティ化に関する研究から洞察したのは、コモディティ化がバリューチェーンのどこかで進んでいる時はいつも、脱コモディティ化という逆のプロセスがバリューチェーンの別のどこかで進んでいるということです。(中略)この2つのプロセスが相互関係にあるという
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