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7 回目の ISUCON、なんとか 2 日通しの枠で予選通過できて本当に良かった。 今回も @mirakui, @rosylilly と一緒に白金動物園として参加しています。 今回はギリギリの集合ながら予定より開始が遅れたので、アニメを 2 本見ました。結城友奈は勇者である -鷲尾須美の章- #2 はチームビルディングの話で景気が良かった [独自研究] し、その後も something 景気が良い物ということで Fate/Apocrypha #16 も見たけどこれも景気が良かったです。アストルフォ私服。 というわけで、白金動物園の手の内を公開します。ベストスコアは 34 万ほどで対したことないけど…。上位陣のスコアびびる。 実装 https://github.com/shirokanezoo/isucon7q Ruby + Go… にする目論見が最終的に Ruby のみです。ベスト 346
Mackerel / NewRelic / Elasticsearch Seminar という夢のコラボーレーションのイベントで登壇してきました。3サービスそれぞれ強みがあって、勿論競合する部分(代替できる部分)もあるのだけど組み合わせて使うことが多いと思っているサービスです。次は「住み分けにこんなユースケースあるよ」みたいな話が出来れば聞きたいのでそういう企業で喋りたい人、絶賛大募集中です。 登壇について で私の資料はこちら。 speakerdeck.com インフラエンジニアからすると知ってて当たり前のtopコマンドの見方みたいな話になってます。でもtopは今を知るためのコマンドで歴史を知るためにはモニタリングが必要です。そして歴史(履歴)が無いと障害対応の時に比較することができません。これは id:y_uuki くんが言ってる下記のツイートがまさにそのとおりだと思っています。 モニタ
こんにちは。 pixivの投稿ユーザ向けグロースを担当しているエンジニアのsestaです。 4月28日、ISUCON6本戦の問題を作ったedvakf、catatsuyと一緒に第2回社内ISUCONを開催しました! ISUCONとは3人までのチームで参加し、与えられたウェブアプリケーションのチューニングを制限時間いっぱい行い、パフォーマンスに基づいたスコアで競いあうコンテストです。 去年の社内ISUCON開催記事に引き続き、 今年は当日の様子のレポートとベンチマークなどの全体構成について紹介します。 当日の様子 今年は38人もの社員が参加し、その中にはなんと、ビジネス職の新卒や人事(!?)も参加していました。 競技時間は10:30から18:00までと本番のISUCONと同様にしました。 10:30によーいどんで始めた社内ISUCONですが、前半はなかなかスコアを伸ばすチームが現れませんでした
今年もいすこんに参加してきました。 運営メンバーのみなさま、今年もありがとうございます。 ISUCON5から今回までの準備はこちら techblog.karupas.org 反省会の様子はこちら ofsilvers.hatenablog.com より突っ込んだ感想などはid:karupaneruraがまとめてくれるので、わたしは当日のチームの動きについてざっと書いておきます。 準備 前日の主にAzureまわりについて軽く。その他の準備についてはこちら。 前日までのAzureでの素振りは(matsuuさんが素振り用テンプレートを公開してくださるまでは)自分たちでひととおりGUIから用意していた。 ただエントリーが開始になって、案内のメールに ・開始時刻になると、ログイン後の画面にて予選用イメージURLが閲覧可能となります と書いてあり、全部いりのテンプレートが来るのか「VMそのもののイメージ
id:hakobe932とid:hatz48の3人で「C0-100%」というチームで出てきた.結果は予選敗退. アプリケーションエンジニア3人で,テストを書いて安全に作ろうという作戦で進めていた. 準備 ISUCONだからといって乱暴にコードを書かず,普段通りの正しい安全なオペレーションをしよう,という話をして,ISUCON4と5で練習して,便利グッズを整えたり,デプロイの練習をしたりしていた. ローカルでセットアップするスクリプトを用意 Mechanizeでテストを書けるように Devel::Coverでカバレッジを取れるように Devel::NYTProfでプロファイリングできるように CircleCIに乗せる CIが通ったらデプロイ デプロイされたらSlackに通知が来る mackerelで外形監視 ISUCON4の練習ではC0 100%を達成できて,順調な雰囲気だった. 前日に集ま
適当な単語群を含む辞書があったとします。「京都の高倉二条に美味しいつけ麺のお店がある」*1という文章が入力として与えられたとき、この文章中に含まれる辞書中のキーワードを抽出したい、ということがあります。例えば辞書に「京都」「高倉二条」「つけ麺」「店」という単語が含まれていた場合には、これらの単語(と出現位置)が入力に対しての出力になります。 この類の処理は、任意の開始位置から部分一致する辞書中のキーワードをすべて取り出す処理、ということで「共通接頭辞検索 (Common Prefix Search)」などと呼ばれるそうです。形態素解析、Wikipedia やはてなキーワードのキーワードリンク処理などが代表的な応用例です。 Aho Corasick 法 任意のテキストから辞書に含まれるキーワードをすべて抽出するという処理の実現方法は色々とあります。Aho Corasick 法はその方法のひと
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