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2018年4月3日のブックマーク (3件)

  • Nginx 1.13 の http_mirror_module を試す - たごもりすメモ

    みなさんにも、さまざまな過去の経緯からくる微妙挙動を満載した外部ユーザ向けのHTTPサーバをリプレイスしたりするとき、実際にガツンとやっちまう前にちょっとリクエストを分岐して挙動と性能を確認したい、と思うことがあると思います。考えるだけでつらい気分になってくるやつ。でもやったほうが100倍マシなやつ。 どうしよっかなとちょっと考えたところ、少し前にこんな話があったのを思い出すはずですね*1。 asnokaze.hatenablog.com とはいえヨッシャ使うぞといきなりぶちこむこともできないので、まずいくつか試してみることにする。 準備 前提としては以下のように、元のアプリケーションと同じにホストにリバースプロキシが立っており、そこのnginxで http_mirror_module を使う、という想定*2。ミラー先はどこか適当なアプリケーションサーバ(あるいはロードバランサ)で、元アプ

    Nginx 1.13 の http_mirror_module を試す - たごもりすメモ
  • スタートアップでも出来る分析基盤 - AppBrew Tech Blog

    こんにちは、遊撃エンジニア兼代表の深澤です。 最近はインフラからサーバーをメインにいじっています。昔はクライアントも書いていました。 弊社は、「再現性を持ってユーザーに刺さるプロダクトをつくる」ことを目指しチームビルディングをしています。 なので、創業からのてんやわんや(スタートアップは皆そうです)の中で、数字とちゃんと向き合う方法を模索してきました。 結果として、今現在どういった分析基盤で仕事をしているかに関して書きたいと思います。 ※注 あくまで、2017年初頭にサービスインしたLIPSの分析基盤を、分析について何も知らない人間が組んできたという話です。開始の技術選定からは1年以上経っているので、参考程度にお願いします。 技術的には枯れた内容しかやっていません。分析は、技術だけでなく、掛けるコストやオペレーションに組み込むレベルの話が出来てはじめて意味をなすものなので、そちらの話がメイ

    スタートアップでも出来る分析基盤 - AppBrew Tech Blog
    kuchitama
    kuchitama 2018/04/03
    スタートアップも規模感さまざま。うちでは、Redshiftはデータの規模に対して過剰感あったので、BigQueryにするつもりだし。でも、かなり参考になるな。いま、分析まわりの構築してるし、さっそく取り込みたい内容ある。
  • Kafka/Fluentd/Sparkを用いたデータ分析基盤の運用話 by ペンギン愛好家 さん - niconare

    新宿Geek Lounge#4 分析基盤Meetup ver2での発表資料です。 https://shinjuku-geek-lounge.connpass.com/event/83127/

    Kafka/Fluentd/Sparkを用いたデータ分析基盤の運用話 by ペンギン愛好家 さん - niconare