Itamae、Auto Scaling、CodeDeployを用いてdeployフローを刷新した話。そして板前をprovisioningした話。 - SmartNews Engineering Blog
その上で、新しく作り上げた deploy フローについて、雑な絵になりますが概略図を以下に示します。 主要な登場人物は Itamae Auto Scaling CodeDeploy GitHub / Circle CI となります。それぞれ追って説明をしていきます。 https://github.com/itamae-kitchen/itamae Itamae は @ryot_a_rai さんが作られた LightWeight な Chef like な OSS です。Chef で実現できた事のうち、 recipes の部分のみを切り出したようなシンプルなツールになっています。 (こちらの発表資料より引用) 弊社内で蓄積された Chef 関連のリソースを再利用・再整理するために粒度がちょうど良かったこともあり、Itamae を用いて provisioning の定義を書き直すことにしました
Electron を試す - 開発環境の構築 - アカベコマイリ
これまで NW.js を使ってきたが同じ Chromium + Node 系のフレームワークとして最近は Electron のほうが勢いあるようなので試したくなった。使用感を把握するため、まずは開発環境を構築してみる。 更新履歴 2015/11/5 npm-scripts を babelify 7.2 (Babel 6.x) を採用した内容へ更新。また最新 watchify の Windows 対応について追記した。これらの詳細については babelify v7.2 を試すを参照のこと。 2015/10/19 npm-scripts を最新へ更新、Main プロセスのビルド説明に Browserify の --node オプション解説を追加。 設計方針 package.json と npm だけを使用 AltCSS は Stylus を採用 ユニット テスト対応 コード ドキュメント対応
開発から運用に至るフローを一体化するAtlas
共通しているのは、いずれも何らかのワークフローの解決を目指すという点です。そのためにHashiCorpが提案しているのは、コード化を通した自動化です。それは、効率の向上だけでなく、人手による誤りを防ぐという役割も持ちます。そのため、本来行いたい開発や運用に関する業務に集中するための仕組みを提供しています。 その一方で、実際の開発から運用に至る流れを見てみますと、各ツールを組みあわせる必要が出てきます。たとえば、次のようなケースが考えられます。 Vagrantで作った環境を、Packerでマシン・イメージ化したい Packerで作成したマシン・イメージを使ってTerraformで使いたい Terraformで作った環境を、Consulで監視・オーケストレーションしたい そこに登場するのがAtlasです。Atlasは、サイトの説明によると「開発から運用に一貫したフローを提供する」とあります。A
AWS Lambda + PhantomJSでサイト監視(簡易版) - tnaototo's diary
休み中にサイトが死んでてアレコレあって、楽に監視できないかなーと。 Zabbixとかいろいろあるけど、そこまでガッツリじゃなくてもいいんだよなーと。 404や500になってたら通知が来てくれればいいかなーと。 ついでに画面キャプチャもあるとうれしいなーと。 ただ、稼働中のサーバーには何もインストールしたくないなーと。 PhantomJSやらCasperJS使えばできるのは分かるんだけど、そのためにEC2とか立てたくないなーと。 Lambdaでどうにかできないかなーと思って探したらありました。 github.com 本当にありがとうございます。 で、クローンして作ったのがこれ。 元のソースに少し付け足しただけなんだけど・・ github.com AWS Lambda上でPhantomJSを動かし、 チェック対象のサイトが200以外を返したら、 画面キャプチャを撮ってメールで送信するやつ。 E
第3回 ストリーミング処理とバッチ処理によるデータ収集 ~ Embulk編 ~ | gihyo.jp
このデータをローカルのPostgreSQLのtestdb以下で定義しておきます。また合わせてサンプルデータもインポートしておきます。 create table users ( user_id bigint PRIMARY KEY, sex smallint, last_update timestamp NOT NULL, closed_account_time timestamp NOT NULL, age smallint, city varchar(30), device varchar(30), country varchar(30) ); INSERT INTO users (user_id, sex, last_update, closed_account_time, age, city, device, country) VALUES (1190452, 1, '2011-07
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