TIME_WAITに関する話 | GREE Engineering
こんにちわ。せじまです。 先日ポチった C302CA が届いたんですが、（話が長くなるのですごい雑にいうと）Chromebook の、いろいろ削ぎ落として最適化するという方向性には、とても学ぶところがありました。 昨年末、 MySQLのサーバ集約に取り組んでいるという話をさせていただきましたが、「DB集約できてきたので、Webアプリケーションサーバも集約するかー」ということで、最近はWebサーバの集約にも取り組んでいます。 ただ、PHPゴリゴリ書いてるのではなく、集約していく上で Linux や TCP 的な観点からチューニングしたほうが良いところを見てまして、そのへんについてあるていどまとまったので、次のスライドを書かせていただきました。
SQS、ElastiCache、Lambdaで作る高可用なアラート通知システム | GREE Engineering
インフラのいわほり（@egmc）です。 サーバ監視を構成するシステムは色々ありますが、今回はAWS環境上での監視に使われているアラート通知の仕組みについて紹介させて頂きます。 監視システムの構築そのものは2015年頃、AWSの本格的な利用に伴い、AWS環境を対象とした新規システム（AWSモニタリングシステム）の構築プロジェクトにて作成されたものですが、稼働から約2年が経過し、それなりに実績が積めてきたのではないかと思います。 通知システムにはYusuraという名前がついていて、機能的には過去のエントリで紹介されていたAWACSに近いものとなります。 主な機能としては 設定に基づいた通知先の振り分け アラートの集約(summarize) 同一アラートの抑制（suppress） インスタンスのタグ情報に基づいたignore処理（特定のタグがついているインスタンスを通知の対象とする） を行います
Go 言語のプロファイル機能とネットワークコネクションにまつわるトラブルシューティング
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog インフラエンジニア見習いの森本です。これまで数年ほどサーバーサイドエンジニアとして開発ばかりをしてきた人が最近インフラエンジニアになりました。 3月末に開催された Go Conference 2017 Spring で開発チームの後藤から弊社で開発・運用している AWS S3 互換の分散オブジェクトストレージ Dragon についての発表がありました。 Goでヤフーの分散オブジェクトストレージを作った話 私は Dragon の運用を担うチームに所属しており、本稿ではその業務の中で発生したトラブルシューティングについて紹介したいと思います。 分散オブジェクトストレージ Dragon で発生していた課題 Dragon で gorout
ぐるなびにおけるGo言語の活用 - ぐるなびをちょっと良くするエンジニアブログ
こんにちは。 ビジネスソリューション開発グループ チャネルソリューションチームの長谷川と申します。 弊社では一部の処理や業務効率化にGo言語を使用していますので、今回はぐるなびにおけるGo言語導入の経緯や活用例をお話しします。 ビジネスソリューション開発グループについて Go言語の話をはじめる前に、私の所属するビジネスソリューション開発グループについて簡単に説明させていただきます。 ビジネスソリューション開発グループのミッションは、ぐるなびのビッグデータの利活用。グループは分析を主業務とするデータソリューションチームと、分析されたデータを使い実際にサービスを開発・運用するチャネルソリューションチームの2チームで構成されます。 データソリューションチームは分析やバッチ処理の比重が高いためPython、R、Perlなどが使われ、チャネルソリューションチームではPHPが最も多く使われています。
CNNの高速化: Winograd's Minimal Filtering - Fixstars Tech Blog /proc/cpuinfo
Winograd’s Minimal Filtering Algorithm では、入力とフィルタを元の空間における畳み込みが要素ごとの積となるような空間に変換し、要素ごとの積をとった後に逆変換することで畳み込みを行います。 このアルゴリズムを用いたとき、出力サンプル数 $m$、フィルタサイズ $r$ の畳み込み $F(m, r)$ に必要となる乗算回数 $\mu(F(m, r))$ は $m + r – 1$ となります。 また、変換と逆変換をネストすることによって2次元の畳み込みも行うことができます。その場合、出力サンプル数 $m \times n$、フィルタサイズ $r \times s$ の畳み込み $F(m \times n, r \times s)$ に必要な乗算回数 $\mu(F(m \times n, r \times s))$ は $(m + r – 1)(n + s –
Amazon ECS でスケーラブルな Mastodon インスタンスを立ち上げる
Amazon ECS でスケーラブルな Mastodon インスタンスを立ち上げる Tweet はじめに 今回は、Barcelona を使って、Amazon ECS 上に Mastodon のインスタンスを立ち上げる方法を紹介したいと思います。 単に Mastodon のサーバを起動するだけなら、VPSなどを使って一台のサーバで全部動かす方が簡単です。しかし、それではスケーラビリティの面で限界があり、ユーザが増えてきた時にいろいろ困ると思います。 ECSとさまざまな AWSのマネージドサービスを組み合せて構築することで、以下のようなメリットがあります。 ユーザが増えてきた時に負荷に応じてさまざまな方向に拡張できる 一つのクラスタ内に複数のインスタンスを立ち上げ、1インスタンスあたりの費用と運用面の負荷を抑えることができる バックアップの取得やレプリカの運用が簡単で、データを確実に守ることが
FizzBuzz 問題をテスト駆動型開発で実装する (準備編) - Qiita
先日、Microsoft の開発者向けイベント de:code2017 に初参加しました。 最新の技術動向から、レガシー系開発現場をどうマネジメントし変えていくか、と幅広いテーマの話を聞くことが出来、とても面白かったです。 中でも DO03 50 分でわかるテスト駆動開発 というセッションのライブコーディングの題材であった、FizzBuzz 問題のテスト駆動開発 がとても印象的でした。 そこで、そもそもテスト (単体テスト) とは？ から振返りつつ、自分なりに実践してみました。 実践内容を順追っていくと長くなりそうなので、準備編と実践編の 2 つに分けて投稿します。今回は、準備編です。 単体テストとは 一言で言うと 単体テストとは、クラスやメソッド等の小さな単位でプログラムが仕様書通りに動作するかを確認するテストです。 単体テストの手法 主に、以下の 3 つに分けられます。 機能確認テスト
Terraform+ユーザデータ+Ansibleでのサーバプロビジョニングを活用する - Qiita
はじめに クラウドを使ってシステムを運用しているとTerraformとAnsible(Chefでもpuppetでもなんでもいいです)の両方を組み合わせて使うことが多いはずであす。 （ここではAnsibleとします。） 一般的にはこう使うことが多いと思います。 1. Terraformでクラウド上にインフラを構築する 2. APIを使ってデプロイ先のサーバ情報を取得する 3. Ansibleで取得したサーバへ対して設定やアプリのデプロイを行う 一方で、こういう利用の仕方も場合によってはありだなと感じます。 1. Terraformでクラウド上にインフラを構築する 2. 仮想サーバのユーザデータ機能(※)を利用してAnsibleを実行してプロビジョニング ※ユーザデータ機能とは仮想サーバインスタンスの起動時に任意のコマンドを実行できる機能 ここでは、Alibaba Cloudを例に、Terra
Android アプリのリソース定義ポリシーを整備した話 - クックパッド開発者ブログ
前回のあらすじ その後発生した様々な問題 トップ画面の大規模変更 画面ごとの Style の乱立 Style 定義の度に質問が飛んでくる 改善に向けて 実際の定義ポリシー Color Dimen Style 再利用性を高めるために 継承の仕組み parent 指定による継承 名前による継承 クックパッドにおける Style 定義のポリシー TextAppearance Base TextAppearance の定義 TextAppearance の定義 まとめ 技術部モバイル基盤グループの児山(@nein37)です。 モバイル基盤グループではモバイルアプリの開発だけでなく、開発環境の整備や開発効率の向上も重要な目的の一つとしています。 昨年、開発効率向上の一環として行っているアプリのリソース整理の取り組みについてAndroidアプリのリソースを整理して開発効率を改善した話という記事で紹介さ
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