This article is more than one year old. Older articles may contain outdated content. Check that the information in the page has not become incorrect since its publication. Many new gRPC users are surprised to find that Kubernetes's default load balancing often doesn't work out of the box with gRPC. For example, here's what happens when you take a simple gRPC Node.js microservices app and deploy it
消えない「汚染」のイメージ 暑かった平成最後の夏も終わり、実りの秋がやってきました。今年も、新米の季節です。西日本に引き続き、福島でも間もなく主力品種米の収穫が本格化します。 みなさんは「福島の米」というと、どのようなイメージを持っていますか? 味や品種を思い浮かべる方、そもそも何のイメージもない方。TOKIOが毎年行っている、テレビ番組の米作り企画を挙げる方もいるでしょうか。大相撲が好きな方なら、優勝力士への副賞として福島県産のお米が贈られていることが出てくるかもしれませんね。 一方で、原発事故に伴う風評被害、もしくは「放射能汚染」という残念なイメージを持ってしまっている方も、少なくないのかもしれません。 実際のところ福島の米は、原発事故後、知識人や著名人、マスメディアからさえも、数々の心無い言いがかりを受け続けてきました(山本太郎参議院議員の「(国会議員に出す弁当は)ベクレてる」発言や
ISUCON8 の本選問題は、競技者がコントロールできない外部 API 呼び出しを多数含んだ出題内容でした。 講評では、 サービスの特性を適切に分析した上で、まとめるところはまとめたり、遅延させるところは遅延させるなど ……とさらっと書かれていますが、実際そんなことを短時間で分析することは可能なのかよ!という話題が競技後の懇親会でもあったので、それ AWS X-Ray でできるよ、というエントリをまとめておきたいと思います。 今回の解析は Perl 版の初期実装に対して行ったものですが、なぜ Perl かというと AWS の公式 SDK にない X-Ray 関連の CPAN モジュールを自分が書いているので、その宣伝も兼ねています。(blogエントリ書いてなかった) AWS::XRay Plack::Middleware::XRay Devel::KYTProf::Logger::XRay
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