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。 リモートワークとアジャイル開発 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
RubyMotion のテスト、継続的インテグレーション - naoyaのはてなダイアリー
昨日は RubyMotion のもくもく会でした。 先日の RubyMotion Kaigi 2013 で 実践RubyMotion という題目で発表したのだけど、テストについてはprintデバッグ上等だ、このクソムシがとか言ってかなり適当に済ませてしまった。ので、もくもく会ではテスト周りに手をつけるぞと思い、そういえば Travis CI が RubyMotion に対応してたのも思い出し RubyMotion のテストを Travis CI で回すのを検証した。 が、手間取るかと思った Travis CI 周りはとっても簡単で、.travis.yml に language: objective-c と書くだけであっさり動いてしまった。 というわけで RubyMotion アプリの継続的インテグレーションは .travis.yml を一行書けば完了です。終わり･･･じゃあまったくブログ記
Reveal - naoyaのはてなダイアリー
Reveal (http://revealapp.com/) なる iOS 向けのランタイムインスペクタなるものを知人のツイート経由で見つけた。ランタイムインスペクタとは何か ･･･ "Reveal brings the power of tools like Firebug and Web Inspector to iOS developers." ということでiOS アプリ用の Firebug みたいなのだと思えば良い。 動画を観てると確かにすごい。3D で動かしながら View の階層を手繰ってアプリのビューがどういう構造になっているかを見ていくことができる。更に動的にパラメータを変更して大きさや動きを変える、なんて Firebug の css の編集みたいなこともできるようだ。ベータ版は無料のようだ。 これは捗る。 RubyMotion で動かす ドキュメントを見てみたところ Re
naoyaのはてなダイアリー - MySQL の負荷分散に LVS + keepalived を使う
あとで書く、と言った手前なので書くとします。 DSASの中の人がすごい勢いで LVS の話を書いてくれてます。この辺。LVS を使うと Linux と箱でロードバランサが作れちゃいます。普通に買ったら数百万とかしちゃうやつ。 DSAS の中のひとに感謝しつつ、いい機会なのでやってみよう! と思っていろいろ試して昨日あたりからはてなの中でも LVS + keepalived で動かしはじめてます。いまのところ問題なし。 そのロードバランサをどこに使ってるかですが、普通ロードバランサというとインターネットからの入り口のところに置いてウェブサーバーの負荷分散に使うイメージがあります。が、今回ははてなでは MySQL のスレーブの手前に置くという役割でとりあえず使いはじめました。 +-----------+ +-----------+ | mod_perl | | mod_perl | +----
Kikker の学習の仕組みと Rocchio アルゴリズム - naoyaのはてなダイアリー
先日のソーシャルブックマーク研究会では id:kanbayashi さんによる発表がありました。id:kanbayashi さんは Kikker や はてブまわりのひと などの開発をされている方です。最近情報検索理論に入門した自分にとっては、非常に面白い発表でした。 発表の中で Kikker の学習の仕組みについての解説もありました。Kikker は Cosine similarity で推薦するドキュメントを検索しているそうですが、ユーザーのクリックデータを使って、ユーザーごとに推薦対象を最適化するようにしているそうです。この学習は、ユーザーが見たページのベクトルを、そのユーザーの趣向ベクトルに足し込むことで実現している、とのことでした。 SBM研究会で発表した"私がチャレンジしたSBMデータマイニング"のスライド - Ryoの開発日記 Neo! 発表ではベクトルを加算することについて「
Linux の close は fsync 相当を調べる - naoyaのはてなダイアリー
Linuxのcloseは暗にfsyncするから、ここであげられている 100000回繰り返し open 8K write close というパターンだとfsyncコストが見えちゃうので良くないんじゃないかな とのことで、そうなのか! と思ったので例によって深追いしてみました。 まず fsync(2) の実装は fs/sync.c にあります。 asmlinkage long sys_fsync(unsigned int fd) { return __do_fsync(fd, 0); } static long __do_fsync(unsigned int fd, int datasync) { struct file *file; int ret = -EBADF; file = fget(fd); if (file) { ret = do_fsync(file, datasync);
naoyaのはてなダイアリー - Linuxのページキャッシュ
世間では PHP が、Perl が、と盛り上がっているようですが空気を読まずまたカーネルの話です。今回はページキャッシュについて。 /dev/shm に参照系ＤＢを持っていくと I/O 負荷が激減した件（当たり前だけど） - drk7jp で、ディスク上にあったファイルを /dev/shm (tmpfs) に移したら I/O 待ちがなくなって負荷がさがった、ということなんですがおそらくこれは tmpfs に置く必要はないかなと思います。Linux (に限らず他の OS もそうですが) にはディスクの内容を一度読んだらそれはカーネルがキャッシュして、二度目以降はメモリから読む機構 = ページキャッシュがあります。tmpfs にデータを載せることができた、ということは物理メモリの容量に収まるだけのデータサイズかと思うので、放っておけば該当のファイルの内容すべてがメモリ上にキャッシュされて io
naoyaのはてなダイアリー - 負荷とは何か
調べごとをしたので blog に書いて理解を深めようのコーナーです。長文です。 Linux でシステム負荷を見る場合にお世話になるのが top や sar (sysstat パッケージに同梱されてるコマンド) などのツールです。 top ではシステム統計のスナップショットを見ることができます。今システムがどういう状態かなーというときは top が便利。 top - 08:16:54 up 3 days, 14:43, 6 users, load average: 0.18, 0.07, 0.03 Tasks: 43 total, 2 running, 41 sleeping, 0 stopped, 0 zombie Cpu(s): 18.2% us, 0.0% sy, 0.0% ni, 81.8% id, 0.0% wa, 0.0% hi, 0.0% si一方の sar では10分ごとのシ
naoyaのはてなダイアリー - カンファレンスの資料 - はてなと私と開発環境
UP しときました。時間が15分だったので、ちょっとあっさりめの内容ではありますが。 http://bloghackers.net/~naoya/pdf/060909devcon.pdf 個人的にはここ最近のカンファレンスの中では一番面白かったかなと思いました。いろいろ役に立つ話とか、自分もやってみようみたいな話がいろいろ聞けたのが大きかったのかも。 2回目はどうだろう、だいたい話す内容が被りそうなので難しいかもね(笑) あ、そうだ。昨日の感想とかいろいろ読みたいので blog に書いた人は Shibuya.js のページなりこのエントリなりにトラックバックしていただけると大変嬉しいです。読んだやつは http://b.hatena.ne.jp/naoya/decon/ あたりに。
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