https://jp.techcrunch.com/2018/07/28/2018-07-27-inmates-idaho-jpay-hack/
はじめてのElasticsearchクラスタ
1. Copyright © Acroquest Technology Co., Ltd. All rights reserved. 1 JJUG ナイトセミナー「Elasticsearch特集」 はじめてのElasticsearchクラスタ 2018-07-25 Acroquest Technology 束野 仁政(つかの さとゆき) 2. 自己紹介 • 束野 仁政(つかの さとゆき) • 仕事 1. Elasticsearch関連(コンサル, 設計, 構築, 運用) 800億件、100TBのクラスタ運用経験あり Elastic{ON} 2018 San Franciscoに参加 2. 分散処理・ビッグデータ関連(Hadoop, Spark等) 3. データ分析・機械学習関連 https://qiita.com/snuffkin Copyright © Acroquest Techn
AWS Systems Manager パラメータストア は AWS Secrets Manager と統合、ラベリングを追加し設定の更新を容易に
AWS Systems Manager パラメータストア は、AWS Secrets Manager が管理するシークレットの検索を可能にします。今回のローンチでは、パラメータストアが管理するお客様のパラメータおよび Secrets Manager が管理するシークレットを、単一の API を使って検索できるようになります。パラメータストアを使用した Secrets Manager のシークレットの検索についての詳細は、こちらをご覧ください。 さらに、パラメータバージョンにラベルを追加することもできます。ラベルは人間にとって読みやすく、パラメータバリューを意図しない上書きから守り、展開に問題があった場合、パラメータバージョンを以前のものに復帰させることができます。例えば、データベースコネクションストリング、dev 全体の API キー、本番環境などの設定パラメータがあった場合、パラメータの
Reddit - Dive into anything
Rust and OpenGL from scratch, a blog post series where we learn how to build OpenGL renderer with Rust Ok, so I think this series is ready to be announced. It is nothing too exciting, at the #13 lesson we are still rendering a colored triangle to window. But at least it is a safe triangle. The lessons in the series are targeted to game developers (preferably with some C++ and OpenGL experience, bu
なぜぼくがConsulに心奪われるのか - 理系学生日記
ちょっと来週の中央線 Meetup で発表する Consul の資料をつくっているんだけど、つくっていたらすごい興奮してきて異常に興奮してきて、 いややっぱり Consul ってスゴいんすよみたいな熱い気持ちを吐露したくなったので発表資料まだぜんぜん作ってないんですけどここに発露します。 いつもは結構確認しながらエントリかくんですけど今日は一気に短時間でガーって書いたのでまちがいとかたくさんあると思いますけどごめんね。 かつて思い描いていた分散システムの未来 共有するデータによって広がる未来 伝搬システムとしても 他のプロダクトとの組み合わせ そういうわけで かつて思い描いていた分散システムの未来 なにがすごいかって、やっぱり自律分散的なところで Gossiping と Raft を使って整合性のある情報共有ができるようになっているっていうところがすごいと思うんですよ。 むかしから情報共有
BigQuery MLの線形回帰で電力需要予測やってみた
グルーヴノーツ コンサルタントの吉村です。 先週（日本時間7月26日午前1時過ぎ）に発表されたBigQuery MLを試してみました。 BigQuery MLとはGoogleのDWHであるBigQuery上で線形回帰とロジスティック回帰を実現するものです。 もちろんBigQueryで動くのでモデルを作るところも並列で高速に処理されることが期待できます。 これまで線形回帰といえばR言語やPython、またはExcelの分析ツールアドイン（16項目制限有り）を使っていたかと思います。 これがBigQueryでやればクエリを書けばプログラミングはいらないしデータサイエンティストには便利ですよね。 さて実際に使ってみたいと思います。題材としてはもちろん電力需要で線形回帰でモデルを作って予測していきます。元ネタのデータはこの形です。 説明変数 ・月（1〜12の整数が文字列として入っている） ・曜日（
freee のマイクロサービスを K8s + Go で組む！ 短期プロジェクト成功の記録 / microservices-using-k8s-and-go
July Tech Festa 2018 の登壇資料です。
分散システム、本当に「正しく」開発できますか？ #JTF2018 / July Tech Festa 2018
July Tech Festa 2018 で使用したスライドです。二相コミットを例として、分散アルゴリズムの検証にモデル検査を使用する手法について解説しています。また、代表的なモデル検査ツールである SPIN、TLA+、P について、同じシステムを各ツールで記述してみることでその特定の違いについて学びま…
Statechart - 増井俊之
表を使って状態遷移を表現することもできる。transition[][]のような遷移表を作っておき、state = transition[state][input]のように現在の状態と入力から次の状態を計算するようにしておけばプログラムは簡単になる。 正確な遷移表を作ることだけ注意すれば良い。
ハンダづけをはじめよう
本書は、エレクトロニクス（電子工作）初心者のためのハンダづけ入門書です。独学で電子工作を学ぶ読者を対象に、さまざまなハンダづけの手法の紹介に始まり、ハンダごてやハンダなど必要な道具の選び方、そして実際のハンダづけの手順、失敗した際の対処法まで、詳しく解説を行い、初めてのハンダづけへの不安を取り除きます。さらに上級者のためには、表面実装部品のハンダづけ方法も解説。日本語版ではテクノ手芸部によるオリジナル作例（紙箱で作るハンダの煙吸い取り器、暗くなるとほんのり光る小さなライト）を追加しました。 刊行によせて はじめに 1章 ハンダづけってなんだろう？ ほかの種類のハンダづけ ハンダづけ（ロウづけ）と溶接の違い エレクトロニクスのハンダづけ 2章 ハンダづけの基本的な道具と材料 どんなハンダごてを買うべき？ いい道具、すごい道具、そして買ってはいけない道具！ でも、ほかにどんな種類のハンダごてが
Zilog Z80 FPGA
A-Z80 is a conceptual implementation of the venerable Zilog Z80 processor targeted to synthesize and run on a modern FPGA device. It differs from the existing (mostly Verilog) Z80 implementations in that it is designed from the ground up through the schematics and low-level gates. This design is capable of mimicking the actual Z80 CPU and it illustrates its inner workings for as much as it is know
Double Faults | Writing an OS in Rust
This post explores the double fault exception in detail, which occurs when the CPU fails to invoke an exception handler. By handling this exception, we avoid fatal triple faults that cause a system reset. To prevent triple faults in all cases, we also set up an Interrupt Stack Table to catch double faults on a separate kernel stack. This blog is openly developed on GitHub. If you have any problems
RubyのJITに生成コードのメモリ局所性対策を入れた話 - k0kubun's blog
昨日、RubyのJITの性能改善のためのパッチを入れた。 github.com JITすればするほどRailsが遅くなる問題 Rubyの次期バージョンである2.6には、バイトコードをCのコードに変換した後、gcc/clangでコンパイルして.soファイルにしdlopenすることで生成コードのロードを行なう、MJITと呼ばれるJITコンパイラが入っているのだが、マージしたころのツイートにも書いていた通り、Railsで使うとより多くのメソッドがJITされるほど遅くなってしまうという問題があった。 結果、"MJIT slows down Rails applications"というチケットが報告されることとなり、昨日までの5か月の間閉じることができなかった。 元の構成 対策を始める前のMJITは大雑把に言うとこういう感じだった。メソッド1つごとに1つの.soファイルが作られ、ロードされる。 無制
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最高のITエンジニアリングを支える守りと攻めの「設計技術」と「SRE」 - Speaker Deck
20180729 JTF2018 AWS Management Toolsの使いどころ