※この投稿は米国時間 2020 年 2 月 1 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 作業効率を検証するために Google のサイト信頼性エンジニア(SRE)が使用している主な測定指標の一つが、日々の時間の使い方です。長期間のエンジニアリング プロジェクトのために時間を確保する必要がありますが、エンジニアには Google のサービスを稼働し続ける責任もあり、そこにも手作業が生じることがあります。Google の SRE は、いわゆる「トイル」に費やされる時間を勤務時間の 50% 未満にすることを目指しています。では、トイルとは何でしょうか。トイルに邪魔されずに開発スピードを維持するには何をすべきでしょうか。本稿ではこれらの問いについて見ていきます。 まずトイルの定義ですが、『Site Reliability Engineering』の第 5 章には次の
※この投稿は米国時間 2019 年 1 月 26 日に Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 このたび、『The Site Reliability Workbook』がウェブサイトで閲覧できるようになりました。Google で生まれ、他の企業にも広まりつつある Site Reliability Engineering(SRE)は、運用上の問題をソフトウェア的に解決するためのエンジニアリングであり、Google におけるエンジニアリングの本質的な部分を占めています。 SRE は考え方であり、一連のプラクティスやメトリクスであり、システムの信頼性を保証するための処方箋でもあります。SRE モデルを構築すれば、サービスの信頼性が向上し、運用コストが下がり、人間が行う作業の価値が高くなって、サービスとチームの双方で大きなメリットが得られます。上述の新しいワークブックは、
どのような規模であれ、継続的デリバリを行うには、ソフトウェア変更を迅速にリリースできるだけでなく、安全にリリースできるようにする必要があります。Google と Netflix が先ごろ発表した、オープンソースの自動カナリア分析サービスである Kayenta は、本番環境デプロイの迅速なロールアウトに伴うリスクを軽減します。 Kayenta は Google と Netflix によって共同開発されました。Netflix の社内カナリア システムを進化させ、完全にオープン、拡張可能で、高度なユース ケースに対応できるようにしたものです。Kayenta によって企業のチームは、エラーが起こりやすく時間もかかる面倒な手動またはアドホックのカナリア分析を減らし、自信を持って、変更を本番環境に迅速にプッシュできるようになります。 Kayenta は、オープンソースのマルチクラウド継続的デリバリ プ
フィードバックを送信 API 設計ガイド コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 変更履歴 はじめに これは、ネットワーク API の一般的な設計ガイドです。2014 年以来 Google 内部で使用され、Cloud API やその他の Google API を設計するときに Google が従うガイドです。この設計ガイドは、外部のデベロッパーへの情報提供と、互いの連携作業の効率化のためにここで共有されています。 Cloud Endpoints のデベロッパーには、このガイドは、gRPC API を設計するときに特に役立つことがあり、そのような場合にはこれらの設計原則を使用することを強くおすすめします。ただし、このガイドの使用は必須ではありません。Cloud Endpoints と gRPC はガイドに従わなくても使用できます。 このガイドは、gR
分散システムやマイクロサービスの開発に適しているとして、Go プログラミング言語が人気を集めています。しかし、適切なツールが揃っていなければ、Go で書かれたマイクロサービスのトラブルシューティングは非常に大変です。 Go の大ファンである私たち Google Cloud は先ごろ、分散トレーシング バックエンドの Stackdriver Trace に Go クライアント ライブラリを追加しました。これで、実行環境が Google Cloud Platform(GCP)か他のクラウドかに関係なく、あらゆる Go アプリケーションの難しいパフォーマンス問題を検出(そして解決)しやすくなります。 分散トレーシングを使う理由あるページのレイテンシ問題を解決しようとしていると仮定しましょう。そのシステムは多くの独立したサービスから作られており、そのページのデータは下流のさまざまなサービスによって
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