Linux eBPFトレーシング技術の概論とツール実装 - ゆううきブログ
eBPF（extended Berkley Packet Filter）という用語を著者が初めてみかけたのは、2015年ごろだった。最初は、eBPFをその字面のとおり、パケットキャプチャやパケットフィルタリングを担うだけの、Linuxの新しいサブシステムであろうと認識していた。しかし、実際にはそうではなかった。 システム性能の分析のための方法論をまとめた書籍Systems Performance 1 の著者で有名なBrendan Greggが、Linuxのネットワークサブシステムとは特に関係ない文脈で、古典的なシステム性能計測ツールでは計測できないことを計測するツールを作っていた。その計測ツールがeBPFという技術によって実装されていることを知ったときに、eBPFに興味をもったのだった。また、eBPFは、システム性能を調べる用途以外にXDP（eXpress Data Path）と呼ばれるプ
サーバーレスアーキテクチャ再考 - ゆううきブログ
2014年にAWS Lambdaが登場し、Functionを単位としてアプリケーションを実行する基盤をFunction as a Service(以下、FaaS)と呼ぶようになった。 そして、同時にサーバーレスアーキテクチャ、またはサーバーレスコンピューティングと呼ばれる新しいコンセプトが普及するに至った。 当初、そのコンセプトが一体何を示すかが定まっていなかったために議論が巻き起こり、今現在では一定の理解に着地し、議論が落ち着いているようにみえる。 しかし、サーバーレスという名付けが悪いということで議論が着地したようにみえていることにわずかに疑問を覚えたために、2019年の今、これらの流れを振り返ってみて、サーバーレスアーキテクチャとは何かを改めて考えてみる。 サーバーレスとの個人的関わり サーバーレスアーキテクチャという名を僕がはじめて耳にしたのはAWS Lambdaが登場した2015
サーバレス時代におけるヘテロジニアス時系列データベースアーキテクチャ - ゆううきブログ
この記事は、第2回ウェブシステムアーキテクチャ研究会の予稿です。 ウェブシステムをモニタリングするために、高可用性、高書き込みスケーラビリティ、メトリックの長期保存が可能な時系列データベースが求められている。 これらを実現するために、性能特性の異なる汎用Key-Value Store(以下KVS)を組み合わせ、透過的に問い合わせ可能な、ヘテロジニアス時系列データベースであるDiamondを開発した。 この記事では、Diamondを分散システムの観点で捉え、アーキテクチャ、データ構造、実装を紹介し、考察によりFuture Workを議論する。 1. はじめに 2. アーキテクチャ アーキテクチャ概要 動作フロー データ構造 KVSの機能要件 3. 実装 実装概要 KVS間のデータ移動 データ位置の解決 費用特性 4. 考察と今後の課題 Diamondの欠点 将来機能 5. まとめ スライド
AnsibleとDockerによる1000台同時SSHオペレーション環境 - ゆううきブログ
1000台同時SSHオペレーション環境を構築するにあたって、手元のローカル環境の性能限界の問題を解決するために、オペレーションサーバをSSHクライアントとすることによりSSH実行を高速化した。実行環境としてDocker、レジストリとしてAmazon ECR(EC2 Container Registry)を用いて、ローカル環境とオペレーションサーバ環境を統一することにより、オペレーションサーバの構成管理の手間を削減した。 はじめに システム構成 実装上の工夫 オペレーションサーバ越しのroot権限実行 rawモジュールとscriptモジュールのみの利用 Ansibleの実行ログのGit保存 まとめと今後の課題 はじめに 3年前に Ansible + Mackerel APIによる1000台規模のサーバオペレーション - ゆううきブログ という記事を書いた。 この記事では、ホストインベントリと
自作Linuxコンテナの時代 - ゆううきブログ
最近、Docker以外のコンテナ型仮想化技術の流れとして、自作コンテナエンジンの時代が来るのではないかと感じている。 自作コンテナエンジンとは、コンテナ型仮想化技術を構成する個々の要素技術を組み合わせ、自分の用途にあわせて最適化したコンテナエンジンのことだ。 他のOSのコンテナ仮想化技術について疎いため、以下ではLinuxに限定して話を進める。 概要 Dockerも含めて、Linuxコンテナはコンテナを構成する複数の要素技術の組み合わせである。自分のやりたいことに対して、Dockerをはじめ既存のコンテナエンジンが複雑すぎるケースがある。そこで、自分の用途にあわせてコンテナエンジンを自作することを考えてみる。libcontainerに代表されるように、Linuxコンテナエンジンを自作しやすい環境が整いつつある。今後は、巨大なコンテナエンジンに対して、UNIX哲学に基づいて制御可能な小さなコ
Linuxサーバにログインしたらいつもやっているオペレーション - ゆううきブログ
主にアプリケーション開発者向けに、Linuxサーバ上の問題を調査するために、ウェブオペレーションエンジニアとして日常的にやっていることを紹介します。 とりあえず調べたことを羅列しているのではなく、本当に自分が現場で使っているものだけに情報を絞っています。 普段使っているけれども、アプリケーション開発者向きではないものはあえて省いています。 MySQLやNginxなど、個別のミドルウェアに限定したノウハウについては書いていません。 ログインしたらまず確認すること 他にログインしている人がいるか確認（w） サーバの稼働時間の確認 (uptime) プロセスツリーをみる (ps) NICやIPアドレスの確認 (ip) ファイルシステムの確認（df） 負荷状況確認 top iostat netstat / ss ログ調査 /var/log/messages or /var/log/syslog /
Go言語によるCLIツール開発とUNIX哲学について - ゆううきブログ
この記事ははてなエンジニアアドベントカレンダー2014の8日目です。 今回は、Go言語でサーバ管理ツール Mackerel のコマンドラインツールmkr を作るときに調べたこと、考えたこと、やったことについて紹介します。（mkr は現時点では開発版での提供になります。） コマンドラインツールについて コマンドラインツールを作るにあたって、@deeeet さんの YAPC Asia 2014 での発表資料が非常に参考になります。 書籍 UNIXという考え方ーその思想と哲学 の内容をベースに、コマンドラインツールはどうあるべきかということが丁寧に説明されています。 上記資料から引用させていただくと、コマンドラインツールにおいて重要なポイントは以下の7つであるとされています。 1つのことに集中している 直感的に使える 他のツールと連携できる 利用を助けてくれる 適切なデフォルト値を持ち設定もでき
Go言語の便利情報 - ゆううきブログ
ここ1年ぐらい収集した便利 Go 言語情報を並べただけです。 http://b.hatena.ne.jp/y_uuki/golang/ https://github.com/stars?language=go オフィシャル 言語機能解説を中心にピックアップ。 Effective Go - The Go Programming Language Go's Declaration Syntax - The Go Blog Share Memory By Communicating - The Go Blog Defer, Panic, and Recover - The Go Blog Go Concurrency Patterns: Timing out, moving on - The Go Blog Go Slices: usage and internals - The Go Blog
Dockerは速いのか？Dockerのパフォーマンスについて重要なことは何か？ - ゆううきブログ
だいぶ前からDocker（Linuxコンテナ）のパフォーマンスについて、速いことは速いだろうけどどの程度速いのか、もし遅いことがあるなら何がパフォーマンスにとって重要なのか（AUFSが遅いとかそういうの）が気になっていたので、今回は で紹介されていた Docker のパフォーマンス検証に関する IBM の Research Report を読んだ。Report の内容をベースに、Docker のパフォーマンスの勘所などをまとめてみた。 Report のタイトルは An Updated Performance Comparison of Virtual Machines and Linux Containers 。 GitHub にベンチマークコードと実験データが置いてあってちゃんとしてる。 前提 まず、VMとコンテナの歴史を振り返るのに知らぬはエンジニアの恥。今さら聞けない【コンテナ/仮想
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