Meilisearch を利用して Sphinx で日本語全文検索を実現する
モチベーション ドキュメントツール Sphinx から出力した HTML オンラインドキュメントに日本語対応の全文検索機能を追加したい。 結果 オンラインドキュメントと日本語全文検索 前提 日本語全文検索に対応する OSS を利用する ドキュメントツールは Sphinx を利用する Sphinx の検索バーを置き換える サーバレスの検索は諦める サーバ運用を検討する 企業利用前提なので費用がかかっても良い 検索は難しいので検索部分は頑張らない 完璧は求めない reStructuredText を解析するのではなく HTML を解析して処理する Meilisearch を採用 いろいろ調べたりしていたが Meilisearch が良さそうと判断した。 Meilisearch 日本語検索に対応している Rust で書かれており性能がでそう Rust であれば問題が起きた際、会社でなんとかできる
k6 + Echo + go-sqlite3 + Litestream + Linode Object Storage 簡易負荷試験メモ
注意 とっても雑な検証なので参考などにはしないでください。ちょっとした興味で自分用に調べてるだけです。 結論 Echo を利用した秒 1 万リクエストを超えないウェブサービスで、かつ SQLite の機能で要件がみたせるのであれば、SQLite + Litestream 十分と判断出来る結果だった。 利用技術 Load testing for engineering teams | Grafana k6 Grafana に買収された Go で書かれた負荷試験ツール JS でシナリオが書ける Litestream - Streaming SQLite Replication SQLite リアルタイムバックアップツール mattn/go-sqlite3: sqlite3 driver for go using database/sql Litestream も使ってる 安心と信頼の matt
WebRTC を今から学ぶ人に向けて
この資料には宣伝が含まれます ライセンス Creative Commons — 表示 - 非営利 - 改変禁止 4.0 国際 — CC BY-NC-ND 4.0 内容 これから WebRTC を学ぶ人が何を学ぶべきで、何は学ばないべきなのかを書く。定期的に更新していく。 趣味で学びたい人はターゲットに入っていません、仕事で利用する場合のみがターゲット。 まとめ 急がば回れで、W3C の資料を理解できるまで読み込む。 下手にフレームワークに依存したりして簡単な仕組みを覚えてしまうと後からツライ。 Media Capture and Streams WebRTC 1.0: Real-Time Communication Between Browsers Identifiers for WebRTC's Statistics API 作って学ぶも良いが、まずは出てくる単語などの意味を理解できるの
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