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ブックマーク / naoya-2.hatenadiary.org (5)

  • インフラの継続的デリバリー - naoyaのはてなダイアリー

    事前に断っておくがここでいう「インフラ」はレイヤ的には OS より上の話。 少し前に GitHub 時代のデプロイ戦略 - naoyaのはてなダイアリー で、GitHub を介したデプロイを実践しているということを紹介した。普段の開発を Pull Request ベースでやっているので、デプロイもまた Pull Request を契機に実行させると色々捗る、という話。 このプラクティスの対象領域をインフラにまで拡大してみました、というのが今回の話。 DNS レコードを Pull Request を merge した契機に自動で更新 AWS を利用している場合、ドメインの管理も Amazon Route 53 を使うといろいろと都合がいい。 Route 53 での DNS レコードの更新はこれまでブラウザから操作していた。これだと誰がいつ作業したかわからないし履歴もトラックしづらい。また変更

    インフラの継続的デリバリー - naoyaのはてなダイアリー
    mdoi
    mdoi 2014/08/21
  • Sqwiggle が良いという話、またはリモートでアジャイル開発をどう進めるか - naoyaのはてなダイアリー

    KAIZEN platform Inc. は、新しい働き方をいろいろ試してみようという会社でそのひとつにリモートワークがある。リモートワークの良さあるいは良くないところについては、以前に Rebuild.fm の ep.32 でも話した。 ちかごろは、オンラインミーティングのための道具、情報共有のための道具もクラウドサービスがたくさんあるので、その辺を使って工夫すれば一昔前に比べてだいぶリモートワークも現実的になってきている。実際、KAIZEN には大阪からリモートワークしている人とか、最近リモートワークを前提に都内から鎌倉に引っ越したメンバーなんかもいる。 リモートワークアジャイル開発 HipChat、Google Hangout や Qiita Team なんかを使うことで、日常の会話、ミーティングや情報共有についてはもともと特に困ったこともあまりなかった。特に Qiita Team

    Sqwiggle が良いという話、またはリモートでアジャイル開発をどう進めるか - naoyaのはてなダイアリー
    mdoi
    mdoi 2014/05/12
    こんな感じで、リモートだ、オフィスだ、という二元論じゃなく、どっちも状況に応じて選択できまっせ、というのが重要だと思ってる。
  • MapReduce - naoyaのはてなダイアリー

    "MapReduce" は Google のバックエンドで利用されている並列計算システムです。検索エンジンのインデックス作成をはじめとする、大規模な入力データに対するバッチ処理を想定して作られたシステムです。 MapReduce の面白いところは、map() と reduce() という二つの関数の組み合わせを定義するだけで、大規模データに対する様々な計算問題を解決することができる点です。 MapReduce の計算モデル map() にはその計算問題のデータとしての key-value ペアが次々に渡ってきます。map() では key-value 値のペアを異なる複数の key-value ペアに変換します。reduce() には、map() で作った key-value ペアを同一の key で束ねたものが順番に渡ってきます。その key-values ペアを任意の形式に変換すること

    MapReduce - naoyaのはてなダイアリー
  • Hadoop Streaming - naoyaのはてなダイアリー

    id:naoya:20080511:1210506301 のエントリのコメント欄で kzk さんに教えていただいた Hadoop Streaming を試しています。 Hadoop はオープンソースの MapReduce + 分散ファイルシステムです。Java で作られています。Yahoo! Inc のバックエンドや、Facebook、Amazon.com などでも利用されているとのことです。詳しくは http://codezine.jp/a/article/aid/2448.aspx (kzk さんによる連載記事)を参照してください。 Hadoop Streaming 記事にもあります通り、Hadoop 拡張の Hadoop Streaming を使うと標準入出力を介するプログラムを記述するだけで、Hadoop による MapReduce を利用することができます。つまり、Java 以外

    Hadoop Streaming - naoyaのはてなダイアリー
  • GNU screen いろいろまとめ。 - naoyaのはてなダイアリー:

    先日人力検索で GNU screen の設定TIPSについて質問してみたところ、かなーり役立つ設定とかをたくさん教えてもらうことができました。みなさん感謝。 そんで、教えていただいた通りにカスタマイズした結果、こんな感じのスクリーンショットが撮れました。MacOSX のターミナルです。 おかげさまでかなり便利になって作業効率が上がったと思います。いろいろ教えてもらったお礼とまではいきませんが、やった設定とかをはまりどころとかも交えて紹介してみます。名付けてリバースNDOメソッド。ちなみに、知ってる人にはごく当然のことが当たり前のように書いてるので、あんまり役に立たないかもしれません。 hardstatus alwayslastline で最終行にウィンドウ一覧を表示 これは今回の質問とは直接関係ないのですが、やるとやらないとでかなり使い勝手が違うので。 hardstatus alwaysl

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