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いつも心に省メモリ。どうも、かわしんです。今日はメモリアロケーションについてのポエムを綴ります。さらっと流してください。 ちなみに、ここでいう省メモリとはメモリサイズだけの話ではありません。 メモリをアロケート（確保）するとき、あなたはどんな感情を抱くだろうか？おそらく何も感じない人がほとんどだろう。というかメモリをアロケートしたことにすら気づいていないのかもしれない。 僕はメモリをアロケートするたびに心が痛む。本当はアロケートしなくてもいいのではないか、別のところでまとめてアロケートした方がいいのではないか？色々悩んだ結果、苦渋の選択としてメモリをアロケートするのだ。 メモリアロケーションのコストとは何か 僕がなんとなくメモリアロケーションに罪悪感を覚え始めた時、僕はメモリアロケーションのことを何も知らなかった。大きなメモリを確保するほどコスト（確保に必要な計算時間）が大きくなると思って

D2 is a diagram scripting language that turns text to diagrams. It stands for Declarative Diagramming. Declarative, as in, you describe what you want diagrammed, it generates the image. For example, download the CLI, create a file named input.d2, copy paste the following, run this command, and you get the image below. NETWORKUSERAPI SERVERLOGSCELL TOWERONLINE PORTALDATA PROCESSORSATELLITESTRANSMIT

Miraiボットネットとは Miraiは、2016年9月13日夜、米国のセキュリティジャーナリストBrian Krebs氏のWebサイト「Krebs on Security」に対して行われた大規模なDDoS攻撃に使用されたとして話題になったボットネットです（関連記事）。Miraiは主にWebカメラやルーター、デジタルビデオレコーダーなどのIoTデバイスを踏み台としてDDoS攻撃を仕掛けます。 参考：セキュリティ用語事典：DDoS攻撃 攻撃を受けた後に投稿されたKrebs氏のブログ記事によれば、同サイトを保護していたAkamaiが、ピーク時にはそれまでに経験した最大規模の攻撃の2倍近いトラフィックを観測したそうです。 また、2016年10月21日にTwitterやNetflixなどが利用するDNSサービスへ行われたDDoS攻撃でも、Miraiボットネットが利用されていたのではないかと推定され

The cloud native OAuth 2.0 and OpenID Connect serverAuthenticate third party users and secure access to your applications and APIs with Ory Hydra. Existing solutions lack flexibility and granular control, limiting adaptability to specific business needs. Ory Hydra integrates with your infrastructure, giving you complete control over authentication workflows.

Noms is a decentralized database philosophically descendant from the Git version control system. Like Git, Noms is: Versioned: By default, all previous versions of the database are retained. You can trivially track how the database evolved to its current state, easily and efficiently compare any two versions, or even rewind and branch from any previous version. Synchronizable: Instances of a singl

5年前に買った『Java並行処理プログラミング ―その「基盤」と「最新API」を究める―』をようやく読んだ。買った頃には Perl やシンプルな JavaScript ばかり書いていたので並行プログラミングなんてほとんど気にすることがなく、実感がなくて読むのも途中で止まってしまっていた本で、家を掃除しているときに見つけたもの。その後も趣味で Android アプリを書くなど Java に触れる機会はあったけれど、せいぜいが AsyncTask を使うくらいで、マルチスレッドを強く意識してコードを書くこともなかった。 Java並行処理プログラミング ―その「基盤」と「最新API」を究める― 作者: Brian Goetz,Joshua Bloch,Doug Lea出版社/メーカー: ソフトバンククリエイティブ発売日: 2006/11/22メディア: 単行本購入: 30人 クリック: 442回

（本稿は、QCon London 2016で行った講演の内容に基づいています。スライドとビデオは近日中に掲載予定です） 2014年に開催された最初のGopherConで、私は「 Best Practices in Production Environments（本番環境でのベストプラクティス） 」と題した講演を行いました。 SoundCloud の私たちはGoのアーリーアダプターで、その時点までに既に2年近く、本番環境向けの様々なGoコードを書き、実行し、メンテナンスしていました。そして私たちはいくつかのことを学んだので、その教訓をまとめ、多くの人に伝えたいと思ったのです。 それ以来、私はフルタイムでGoを使う仕事を続けています。SoundCloudではその後の活動やインフラチームで、そして現在は Weaveworks で Weave Scope や Weave Mesh の開発に使ってい

Go1.5とGo1.6でGoのGCのレイテンシが大きく改善された．この変更について「ちゃんと」理解するため，アルゴリズムレベルでGoのGCについて追ってみた． まずGoのGCの現状をパフォーマンス（レイテンシ）の観点からまとめる．次に具体的なアルゴリズムについて，そして最後に実際の現場でのチューニングはどうすれば良いのかについて解説する． GoのGCの今 最初にGoのGCの最近の流れ（2016年5月まで）をまとめる． Go1.4までは単純なStop The World（STW）GCが実装されていたがGo1.5からは新たなGCアルゴリズムが導入された．導入の際に設定された数値目標は大きなヒープサイズにおいてもレイテンシを10ms以下に抑えることであった．Go1.5で新たなアルゴリムが実装されGo1.6で最適化が行われた． 以下は公開されているベンチマーク．まずはGo1.5を見る． Gophe

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Stateful Extracting useful information from unstructured data often requires machine learning. SensorBee works well with online machine learning algorithms by storing machine learning models as user-defined states. It supports various machine learning toolkits, including Chainer and some components of Jubatus. In addition, SensorBee’s query language enables stateful temporal data handling. Express

As of late April, 2021 Gizmo has been placed in maintenance mode. This toolkit provides packages to put together server and pubsub daemons with the following features: Standardized configuration and logging Health check endpoints with configurable strategies Configuration for managing pprof endpoints and log levels Basic interfaces to define expectations and vocabulary Structured logging containin

Goというプログラミング言語の強みの１つは、 Tony Hoare考案のCSP に基づくビルトインの並行性(Concurrency)です。Goは並行性を念頭にデザインされているため、複雑に並行したパイプラインの構築を可能にしています。でも、それぞれの並行性パターンがどのように見えるものなのか気になったことはありませんか。 もちろん、気になったことはあると思います。恐らくそれぞれ形は違っても、誰もが頭に描いているのではないでしょうか。もし、「1から100までの数字」について聞かれたら、無意識に頭の中で数字のイメージを思い浮かべると思います。例えば、私の場合、自分の前から1から20までがまっすぐに並び、21以降は90度右に曲がり1000以降まで続くイメージが浮かびます。これは多分私が幼稚園の時に教室の壁に沿って数字が貼られていて、ちょうど角に数字の20があったからなのだと思います。別の例えをす

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初めてこのブログに投稿します、PlNOKlOです！ 皆さんよろしくお願いします。 このエントリーは、Elasticsearch Advent Calendar 2015の15日目です。 さて、 今日紹介したいのは、elasticの新プロダクト「Beats」シリーズです。 社内で @cero_t さんが「みんなでBeatsのWebinarを見る夕食会」なるイベントを 突発的に企画したので、よく分からないながらも参加してきたのですが、、、 震えました モニタリングツールとしてかなりよくできている感じで、 @cero_t さんが騒ぐ理由も分かる気がしました。 特にPacketbeatは想像以上にヤバかったですね。 皆さん、こいつは注目です！ ということで、そんなBeatsシリーズのうち、 TopbeatとPacketbeatの2つについて、私の震えポイントを紹介します！ 1. Beatsとは？

https://github.com/google/kati kati について、ドキュメント書こう…と思っていたのですがなかなか進まないので、とりあえず日本語で書いてみることにしました。何書くかがあまり明確じゃないテーマなので、何書くか考えるのと英語考えるのを両方同時にやるのが少し大変で。 動機 kati は GNU make のクローンです。いずれ完全なコンパチになると嬉しいですが、なかなか難しいだろうと個人的には諦めています。用途に対して実用的ならば良いかなと。 動機としては、 Android platform のビルドシステムが、なかなかシュールな GNU make 黒魔術で構成されていて、 make が実際になんかしはじめるまでが遅かったので、そこを高速化したいというものでした。 ビルドシステムが遅いという時、まずだいたいヌルビルドとフルビルドの2点を考えます。ヌルビルドてのは生

この投稿は、私が去年OSCONで行ったプレゼンテーションを基に作成しています。プレゼンよりは簡潔に編集し直し、プレゼン後にいただいたいくつかのフィードバックに応える形で記事を書いています。 Go言語に関してよく言われるのは、Go言語はサーバでうまく機能し、静的なバイナリや強力な並行処理、高いパフォーマンスを見せくれるということです。 この投稿では、その後半の2つの項目に関して焦点を当てます。プログラマとってGo言語とそのランタイムは、スケーラブルなネットワークサーバをスレッド管理やブロッキングI/Oを気にせずに書くのにどんなに有効かを説明していきます。 効率的なプログラミング言語に関しての議論 技術的な話に入る前に、Go言語をターゲットにしたマーケットを説明する2つの議論に関してお話したいと思います。 ムーアの法則 画像は以下より引用； 2005年5月にHerb Sutter氏が書いたDr