2007年08月20日21:41 カテゴリLinux netdumpでクラッシュダンプ取得 Linuxカーネルのクラッシュダンプを取るには、Red Hat系だと diskdump と netdump があると思います。 ちなみに、RHEL5(Red Hat Enterprise Linux 5)だと kexec を使った kdump もありますし、SLES(SUSE LINUX Enterprise Server)だと LKCD が標準のようです。 クラッシュダンプをネットワーク上のサーバに保存する netdump を試してみたので、メモしておきます。 ローカルディスク上に保存する diskdump も試したのですが、システムディスクは swap も含めて全て md でミラーリングする予定です。 diskdump では mdデバイスには保存できないようだし、ダンプ用に専用パーティションを設
前回はcrashコマンド ライブシステムでカレントプロセスのバックトレースを見ましたが、 SysRqキーでも可能です。その方法を紹介します。 SysRqキーを使用するとバックトレース以外もいろんな情報を取得できます。 カーネルのデバッグでは特に便利です。 SysRqキーはキーボードにあるキーですが、システムが動作しなくなりキーが入力できなくなったときにも動作するのが特徴です。 SysRqキーを押すとバックトレースやメモリ、タスクなどの情報を取得したり、リブートなどカーネルに特定の動作をさせることができます。 SysRqキーではあらかじめ用意された動作しかさせることができません。 例えばリブートであればrebootコマンドや"shutdown -r"コマンドを実行すればよいのですが、システムが停止(ロックアップ、ハング、ストール)しキーの入力ができなくなった場合でもSysRqキーは割り込みを
_ Google App Engine のデータストアは Bigtable をどのように使っているのか [gae][bigtable] Google App Engine (GAE) が発表されてから2週間ほど経ちます.GFS や Bigtable という名前だけはよく耳にするようになりましたが,Bigtable と GAE のギャップについては話題になっていないように思います. Bigtable は multi dimensional sorted table と言われるように, primary key (row key) でソートされたテーブルでしかありません.つま り,GAE のデータストアが提供するような多様な検索機能は持たないわけ です.というわけで,GAE のデータストアを実現するために,Bigtable がどのように使われているのかを考えてみました. # この件について,もし
Googleのユーザーエクスペリエンスチームに所属するSue Factor氏が、Googleの公式ブログにて「Googleらしいデザイン原則」について、10個の原則を提示しています。デザインというか、ネットサービスの設計自体に関する原則となっており、さまざまな場面で応用できそうなものとなっています。 詳細は以下から。 Official Google Blog: What makes a design "Googley"? Googleのデザイン原則は以下の通り。 1.人々に焦点を当てろ――彼らの生活、彼らの仕事、彼らの夢に 2.すべてはミリセカンド単位で数えろ 3.シンプルにすると強力になる 4.初心者ユーザーを引き込み、上級者ユーザーを魅了しろ 5.革新に挑め 6.世界に通用するデザインを 7.今日と明日のビジネスのために計画せよ 8.気を散らさず、目を楽しませるようにしなさい 9.人々
24/2/22 イメージ情報86号発刊いたしました弊社のマーケティング&トレンド情報誌「イメージ情報86号」が発刊いたしました。 今号では来年2025年の春夏の色やイメージを予測提案、今を知り、変化する未来予測に役立つ、時代の動きや女性の嗜好を分析した情報も収録。 特集では 今求められる「アフターコロナの暮らし」(女性編)のイメージ分析の定点観測分析を掲載、特典として本誌および感性ライフスタイル調査最新版データのダウンロードサービスがございます。 お問合せ・お申込みは左のお問合せフォームよりお願いいたします。 サンプルは左のバナーよりダウンロードしていただけます。 お見積りのご要望も承ります。 ■「イメージ情報」についてはこちらをごらんください。 ■「イメージ情報85号」データダウンロードサービスは2月21日で終了させていただきました。 ■「イメージ情報86号」データダウンロードサービスを
改めてソフトウェアのオープン化について考えています。ソフトウェアの特性を考えると、共有を実現するためにソフトウェアほどすばらしいモノはありません。しかも、この活動を会社としてやることに大きな意味があると思うのです。 ソフトウェアの「所有の同時性」と「同質性」 ソフトウェアの特性を整理すると「所有の同時性」と「同質性」というものになると思っています。 サービスは「無形性(所有できない)」と「同時性(生産と消費が同時)」という特性があります。これと比較するとソフトウェアは媒体(メディア、サーバ)を通じて所有できるので無形とは言えません。ですから所有できます。しかも、同時に所有することができます。これが「所有の同時性」です。 しかもソフトウェアはどんなに所有が同時に発生しても品質の劣化は一切発生しません。工業製品のコピーや製造工程はブレを管理しなくてはなりませんが、ソフトウェアのコピーはまさに
話してないけど、資料はあるので公開しまっする。 Customization of DBIC::Schema::Loader 概要 開発中にスキーマに変更が発生して、make_schema_at()を何度も叩く際に困ることと、Schema::Loaderで比較的意図した通りにSchema, Tableクラスを生成する為に、こんな風にするといいおって内容です。 せっかちな人向け こんな感じ。 内容の解説はプレゼン資料を見てくだしあ。 #!/usr/bin/perl use strict; use warnings; use FindBin; use File::Spec; use lib ( File::Spec->catfile( $FindBin::Bin, qw/.. lib/ ), File::Spec->catfile( $FindBin::Bin, qw/.. schema/ )
HTTP::Server::Wrapper と CatalystConの発表資料 Cisco Catalystシリーズの勉強会という事で参加したのに、全然違うPerlとか良くわからないやつの勉強会でした。 とりあえずCatalystにログインした所からスタートしたんだけど反応がなくて、enした辺りでようやくhiroseさんが笑ってくれました。 とりあえずshow confしたけど無反応で酷い温度差でしたね。 なんだかサンフランCiscoとかPlugin使わないよJKとかいう言葉が飛び交ったり、発表者全てがCatalystをDISっていましね。 nothingmuchがスペシャルゲストとして来てくれたお陰でプチYAPCというか前々前夜祭くらいのノリになっていました。 しょうがないのでCatalyst::Engineを抜き出して再利用できるようにしたHTTP::Server::Wrapperと
前置き Catalystアプリをたくさん書いている 毎回同じようなことを書く必要がありまくる いつも書くconfig ... 前置き Catalystアプリをたくさん書いている 毎回同じようなことを書く必要がありまくる いつも書くconfig いつも書くコントローラ ...
2. Catalyst のいやんなところ component が context に依存してるー>特に Model! MyApp::M::Foo にビジネスロジックを実装すると Catalyst でしか使えない Test が面倒くさい! 4. 作り方 Helper がついてる script/myapp_create model Foo Adaptor Foo::Class create package MyApp::Model::Foo; use strict; use warnings; use base 'Catalyst::Model::Adaptor'; __PACKAGE__->config( class => ‘Foo::Class', constructor => ‘create', ); 1;
今回は竹迫さんのリクエストもあったのでなるべくゆっくりめに話そうと思うには思っていたのですが、結局だれだったかが「時間が長くなっても話のペースは変わらんと思う」と予言していた通りになってしまったのが申し訳ないというかなんというか。 すべては当日の朝、スライド書いている最中に 10:20 <t********> Catalyst 年表とかほしいとふとおもいますた 10:20 <t********> 2005年 sri 独裁政権時代 10:20 <t********> とか、そんな感じの。という天の声を聞いて、ちょろっとだけ差し替えるつもりが100%増量になってしまったのが敗因、ということにしておきたいと思います。 なにはともあれ資料はこちら。 http://www.tcool.org/talks/catalyst_conf1.pdf それから、今回自重したCatalystで軽量版のJifty
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
2. アジェンダ WAF における MVC と WAF と M の関係 Catalyst(WAF) から M を切り離す方法 MVC の M を構築するためのアーキテクチャ 4. WAF の役割 WAF は基本的に Web/Http の世界の仕事をする セッション管理 認証処理 URL ディスパッチャ フォームバリデーション Controller としての役割 M と V のノリとしての役割 モデルへ処理の委譲 モデルの処理結果を View にフォワード 5. WAF の役割でないこと モデルの管理 モデルのビジネスロジック モデルの Caching の機構 Etc.. Catalyst で良くない点 Catalyst::Model::* M が Catalyst に依存している Model をプラガブルに拡張するのは、 AF の役割
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4月14日から17日までの4日間、米カリフォルニア州サンタクララにおいて、MySQL Conference and Expo(以下、MySQLカンファレンス)が開催された。MySQL関連の最大のイベントである。セッションは有料で、日本円で10万円を超える金額にもかかわらず、参加登録者数は2,000人近くに達し※、日本からも多くのユーザーが参加していた。 ※ セッション参加のできない、展示会場のみの申し込み者も含む。 今回のMySQLカンファレンスでは、複数データセンターにまたがってMySQLを活用するような大規模事例、ペタバイト級の規模に挑戦する事例、MySQL Clusterの事例、Heartbeat + DRBDによる高可用性の事例など、さまざまな事例が発表された。とくにFacebookは、1万台のWebサーバ、800台のキャッシュサーバ(memcached)、そして1,800台のMy
普段バランスボールに座って仕事をしているのにWBSの撮影は普段ボールで仕事をしていない人が軒並みボールに座るので自分の分がなくなって撮影中のテンションが下がってしまったアンケートに英語キーボードの人+1できなかったjokagiです.上鍵のタイプの英語キーボードってかなり少なくて困ってます. そういえばなんとか正式採用になってプロフィールに掲載されました. あらためてよろしくお願いいたします. さて今回はウェブ開発というかインターネット向けサーバー&クライアントな開発をする上で「問題の切り分けちゃんとできるようになりましょう」という話です. 問題の切り分けちゃんとできてますか? あるサービス,わかりやすいのはウェブサービスを開発していると,普通さまざまな問題がでてきます. スクリプトなどロジックの問題の場合は解決できる人は多くいらっしゃるのですが, 「サーバーにつながらない」という現象に対し
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You are here: SEW Home › SEW Blog › Google › Google Will Bank on VisualRank - PageRank for Images « Microsoft's Deadline Passes Without Yahoo Deal | Main | Clinton, McCain, Obama: Drilling Down on Local in Campaign '08 » April 28, 2008 Google Will Bank on VisualRank - PageRank for Images On Thursday, Google Research engineers presented a paper at the International World Wide Web Conference in Beij
SAN FRANCISCO � Google researchers say they have a software technology intended to do for digital images on the Web what the company’s original PageRank software did for searches of Web pages. On Thursday at the International World Wide Web Conference in Beijing, two Google scientists presented a paper describing what the researchers call VisualRank, an algorithm for blending image-recognition sof
Web2.0を特徴づけるキーワードとして「ロングテール」というキーワードが使われることが多い。通常の店舗では品目数上位20%が全体の売り上げの80%を占めるのが普通だが、ネットのビジネスでは残り80%の品目の売り上げが上位20%の売り上げを上回る(図1)──代表例はアマゾン(amazon.com)だ──というように表現されることが多い。 しかし、ちょっと待っていただきたい。 まず第一に、通常の店舗より多い品目数を扱えるというのは、ホントに「Web2.0」の特徴なのか? ネットのほうが品目数をたくさん扱えるのは、94年にアマゾンが創業されてからずっとそうだったのではないのか? Web1.0か2.0か、というのは単なる言葉の定義の問題ではあるが、2.0のほうが、より「進んでいる」というイメージを持たれやすい。しかも、「ロングテール」という言葉が、「かっこいい」「最先端」といったポジティブなイメ
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