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昨日の続きで、CircleCI 2.0 を使い、毎日 bundle update を自動実行する設定例です。 circleci-bundle-update-pr という便利なツールを使用させてもらいます。 circleci-bundle-update-pr の README にも設定例は掲載されていますが、別の例ということで。 2017/12/01 現在の情報となります。 以下の例では、平日の日本時間午前 9:00 (UTC 0:00) に、ジョブを実行します。 .circleci/config.yml ruby_image: &ruby_image circleci/ruby:2.4.2 bundle_cache_key: &bundle_cache_key bundle-{{ checksum "Gemfile.lock" }} version: 2 jobs: build: (省略)
分かってる。2017年にもなって、まだ Boxen ユーザーがいたことに驚いているんだろう? 参考)Boxen 使ってて許されるのは 2013年だけだった - Qiita しかし、今回の焦点はそこではない。少なくとも僕のユースケース(後述)にとっては、パーフェクトではないにしろ、Boxen は良い働きをしてくれていたし、長く苦楽を共にした戦友ともいえる存在だった。 そんな Boxen がリブセンス入社初日に死んだ。 具体的に言うと、 Mac の ユーザー名が数字のみ だと Boxen がエラーを吐いてマトモに動かない 原因は Boxen が使っている Puppet が、ユーザー名が数字のみだと、user ではなく uid として扱ってしまうため ユーザー名が数字のみだと Boxen や Puppet だけでなく他のツールでも不具合を引き起こす可能性がある ということについて、皆さんに注意を
Corporate Engineering Teamの須藤です。 スマートニュースにJoinしてまだ2ヶ月弱となりますが、この10月より発足した あまり耳馴染みのないCorporate Engineering Teamについて 、どんなことをして、何をミッションとしているのか。少しお話させていただきたいと思います。 Corporate Engineering Teamとは 所属部署 弊社では、Engineering組織の一つのチームとして存在しています。 職種も、ソフトウェアエンジニアということになっていて、エンジニア職となります。 情報システム部的な部署が、コーポレート組織や、完全に独立して存在する会社も多いと思いますが、スマートニュースではエンジニア職ということに拘りをもって、この配置になっております。 目指す姿: 会社をHackしよう $sudo hack company スマートニ
🎄 Advent Calendar もう12月ですね。 あっという間に、今年も残り1ヶ月となりました。 12月といえばクリスマス。 そしてアドベントカレンダーです。 そんなわけで、今年はMisocaでもアドベントカレンダーを作りました! この記事はMisoca Advent Calendar 2017の1日目です。 中の人がそんなにいないので、同じ人が何度か出てくることになります。 途切れず25日完走できるか、乞うご期待。 あ、ちなみに初日の担当は@kokuyouwindです。 BOOTHで技術同人誌を頒布してるのでよろしくおねがいします。 コミケにも持っていきます。初日のキ-53aです。 🐤 esa.io Misocaでは情報共有にesa.ioを使っています。 ポストをWIPで作ってから書き足していけるため、気軽に情報をアウトプットでき大変便利なツールです。 ✍️ 寄せ書きポスト M
In the weeks since I started talking about the need to clean up our architecture, I’ve noticed a surprising resistance to the idea. Apparently the notion that it’s a good idea to hide the framework, UI, or database from the application code is not universally accepted. I first blogged about this topic here , I did a whole cleancoders.com episode on the topic. I’ve also done several keynotes on the
なかなか珍しい ex-mixi(会社のOB/OG)によるAdvent Calendarの一発目をかます masartz です。 ミクシィは 2ホップ前の会社、現所属はメルカリになります。 どういうスタンスで書けば良いのかわかりませんが、各方面を考えてミクシィ時代から今に至るまで継続してることを述べていきたいと思います。 大規模であるが故の技術的な対策 mixiもメルカリも大規模と言って良いレベルのサービスで、そのための負荷対策はどのエンジニアにも求められるものです。 特にクラウドなインフラ環境が今ほど整っておらず、スケーリングに緻密な設計が求められたミクシィ時代に学んだ分散手法は今も活かされています。 ミクシィエンジニアなら、下記は L1分散作業 と表現すれば、その一言で伝わることでしょう。 tech.mercari.com こういった手法はサービス初期に用いられることは少ないでしょうし、
こんにちは、SRE の @masartzです。 今回は最近取り組んだ、メルカリの主要データベースの容量削減のお話をしようと思います。 TL;DR 主要データベースの容量を20%以上削減しました どういう状況だったか? 何をしたか? メルカリでは2017年11月現在、出品数は1日100万件を超えています。 なので、単純に日々多くのデータが増えていっています。 そのためデータベースのスケーリングは常に検討し、取り組まなければならない課題です。 今回扱ったデータベースはいくつかあるデータベースの中で商品テーブルを持つ、メルカリの主要データベースになります。 増え続けるデータに対応するための、テーブル分割を変則的な形で対応したのでその過程を紹介します。 前提:データベース分割方法 メルカリのデータベースには 会員情報や商品情報など、基本要素となるデータから、通知やお知らせメッセージなど付加的な機能
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