現代ITインフラの王道をゆくLinuxパッケージ管理の基本構成 | 外道父の匠
RedHat系におけるRPMパッケージを扱うYUM、Debian系におけるDEBパッケージを扱うAPT、これらはサーバー管理において重要なわけですが、絶妙な度合いで、おざなりに扱ってもわりとなんとか運用出来てしまう感があります。そのため今一度、こんな感じが今風のスタンダードじゃないっすかね（ｷﾘｯ という構成を説明してみます。 ぶっちゃけ、たいしたことないネタの集合体なので、タイトルに下駄を履かせました。 そもそもパッケージは必要なのか 言うまでもなく必須です。理由は、インストール物のファイル管理が容易になるのと、インストール時間を短縮できるからです。既存のパッケージでconfigureオプションが物足りない時や、RPMパッケージが存在しない場合は作成することになります。 最近はプロビジョニング・ツールによって全て自動化できるので、超簡素なコンパイルのものはレシピに落とし込んで終わりにした
AWSとDockerで実現する Infrastructure as Code
2015/07/10 Infrastructure as Code Casual 札幌 #0 発表資料 http://infracode-sapporo.connpass.com/event/16476/
分散システムについて語るときに我々の語ること ― 分散システムにまつわる重要な概念について | POSTD
分散システムについては、もう随分と前から学びたいと思っていました。ただ、それは一度首を突っ込んだら最後、ゴールのない迷路に迷い込むようなものなのです。どこまでも続いているウサギの穴のようなものです。分散システムに関する文献は星の数ほど存在します。様々な大学からたくさんの論文が発表されているばかりでなく、膨大な数の書籍もあるのです。私のような全くの初心者には、どの論文を読んだらいいのか、どの書籍を買ったらいいのか、見当もつきません。 そんなとき、一部のブロガーが、 分散システムエンジニア （それがどういう意味であれ）になるなら知っておくべき論文というものを推奨しているのを見つけました。その一部を紹介しましょう。 FLP , Zab , Time, Clocks and the Ordering of Events in a Distributed Systems , Viewstamped
Fluentd + Elasticsearch + Kibanaで遊んでみた(その1) 〜環境構築から簡単な動作確認まで〜 - カタカタブログ
※2017/4/11追記: 新しいバージョンのFluentd 2.3 + Elasticsearch 5.3 + Kibana 5.3での環境構築記事を書きました。 totech.hateblo.jp 今年の冬休みは前々から気になっていた、ログ可視化ツールとして名高い３点セット、Fluentd + Elasticsearch + Kibana で遊んでみることにした。 ググればいたるところに構築手順はあるものの、バージョン違いなどで苦労した箇所もあったので、現時点の最新版を一から構築したときのメモを残す。 入れるバージョンは全て現時点での最新版である以下の通り。 Fluentd (td-agent 2.3.0) : ログ収集ミドルウェアで、今回はログファイルをElasticsearchへ転送する用途のみに使う Elasticsearch 2.1.1 : 全文検索システムで、データベースを内
二千万レコードあるテーブルへのalterをサービスを止めずに流す | All Your Bugs Are Belong To Ass
※このエントリはMySQL Casual Advent Calendar 2015の5日目のエントリです。 openark-kit というものについて ここまで読んでわかった方は、この先を読む必要はありません。 openark-kitとは、mysqlの運用に便利なツールキットを14個あつめたソフトウェアパッケージです。 Shlomi Noachという方がPythonで開発しており、少なくとも2009年に発表されているようです。 2015-12-05時点での最新版は196.1となっており、.tar.gz および .deb で配布されております。 このエントリを書いた背景事情 そもそも僕自身、50を超えるクラスタ化されたmysqlノードと一緒に業務生活を送っております。 ところが、システムが非常に古くさい構成のため、合計レコード数が2億から3億程度ある垂直分割されたテーブルに対しALTERを投
「AWSからGCPに切り替えたらコストが1/10になった」CETエンジニア 吉田啓二氏インタビュー - Tech Blog - Recruit Lifestyle Engineer
前編（「ビッグデータは“リアルタイム”でこそ価値がある」）では、リアルタイムなビッグデータ解析プロジェクト「CET（Capture EveryThing）」が始まったきっかけから、いまのチームまで組織に焦点を当てました。 後編では、いよいよビッグデータ解析のシステムについて深掘りしていきます。 Amazonのクラウドサービスを活用して作り上げた現状のシステムを捨て、Googleで作る構成に変えようとしているそう。その意図とは。 クラウドサービスのコストパフォーマンスなど、エンジニアやアーキテクトには気になる情報が満載です。 「CET」で基盤構築や分析・集計アプリケーションの開発を行っている、吉田啓二さんに聞きました。 聞き手／構成／編集／写真：小川楓太（NEWPEACE Inc.） AWSで本格的に運用するのは厳しいかなという印象です —— 今回構築された基盤の具体的なシステム構成はどのよ
大規模Node.jsを支える ロードバランスとオートスケールの独自実装
This document discusses messaging queues and platforms. It begins with an introduction to messaging queues and their core components. It then provides a table comparing 8 popular open source messaging platforms: Apache Kafka, ActiveMQ, RabbitMQ, NATS, NSQ, Redis, ZeroMQ, and Nanomsg. The document discusses using Apache Kafka for streaming and integration with Google Pub/Sub, Dataflow, and BigQuery
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