カヤック流ソーシャルアプリの作り方 インフラ編 - KAYAC engineers' blog
入社4年目にもなってtech.kayac初登場のせいです。 ブログ書けプレッシャーにとうとう屈する時がきました。 これで夢にkyo_agoが出てうなされなくてすみます。(彼はtech.kayacの尻たたき担当でした) 先々月「ぼくらの甲子園!熱闘編」というゲームをモバゲー内にてリリースしました。 これは去年リリースした「ぼくらの甲子園!」の続編です。 モバゲーユーザの方、是非遊んでみてください。 今回はこの「ぼくらの甲子園!熱闘編」がどういうインフラ構成になってるか紹介したいと思います。 注) 題名に「カヤック流」とはつけましたが、カヤックでは多様性を善としている風潮があり、 ゲームによってインフラの構成が違うどころか、利用しているプログラミング言語すら違います。 なので全てのゲームがこのような構成になってるわけではありません。 前提 今回のインフラ構成を決めるに至って考慮した点は「ラクに
Apache チューニング Tips | Carpe Diem
先日、Web サーバ勉強会 #2 が開かれました。内容は、Apache のチューニングということで、参加したかったのですが、他の予定があって参加できませんでした。 そこで、僕が個人的に行っている Apache のチューニングを紹介したいと思います。最初、スライドで作成しようかと思ったのですが、ブログにまとめたほうがよさそうなのでブログにまとめていきます。 まず、大前提として Apache をチューニングするうえで、大事なことはその Apache が提供する Web サービスの種類のよって大きくチューニングする内容が異なるということです。例えば、動画・写真共有サービスと株価情報のサービスを比較すると、当然のことながら大きくサービスの内容が異なりますし、HTTP レベルでみるとクライアントからのリクエスト数、データサイズ、などがかなり違ってきます。 ですので、まずは自分が扱っているウェブサービ
Twitterで株式市場を予測：「86.7％の精度」 | WIRED VISION
前の記事 台所で生じる「ホワイトホール」：物理学者が検証 Twitterで株式市場を予測：「86.7％の精度」 2010年10月22日 サイエンス・テクノロジー コメント： トラックバック (0) フィードサイエンス・テクノロジー Lisa Grossman Image: flickr/Perpetualtourist2000 ある1日に『Twitter』の世界(Twitterverse)がどのくらい平穏だったかを測定することで、3日後の『ダウ・ジョーンズ工業株価平均』の変化の方向性を86.7％の精度で予測できるという研究成果が発表された。 この発見は、(別の研究から派生した)ほとんど偶然によるもので、研究者たち自身が驚いている。インディアナ大学のJohan Bollen准教授(社会科学)らによる研究論文は、プレプリント・サーバー『arXiv.org』に掲載された。 これまでの研究によって
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