新Linuxカーネル解読室 - ソケットインターフェース(データ構造と概要編) - VA Linux エンジニアブログ
「Linuxカーネル2.6解読室」（以降、旧版）出版後、Linuxには多くの機能が追加され、エンタープライズ領域をはじめとする様々な場所で使われるようになりました。 それに伴いコードが肥大かつ複雑化し、多くのエンジニアにとって解読不能なブラックボックスとなっています。 世界中のトップエンジニア達の傑作であるLinuxカーネルにメスを入れ、ブラックボックスをこじ開けて、時に好奇心の赴くままにカーネルの世界を解読する「新Linuxカーネル解読室」プロジェクト。 本稿では、旧版第21章で解説されていたソケットインターフェースについて、カーネルv6.8のコードをベースに主にデータ構造を中心に解説します。 はじめに ソケットの実体と概要 ソケット操作関数の実装 ファイル操作関数によるソケット操作の実装 次回予告: ソケット生成編 執筆者 : 須田 哲志、稲葉 貴昭 ※ 「新Linuxカーネル解読室」
Google AI Studioを使ってみる
こんにちわ。 GMO NIKKOのT.Mです。 Google AI Studioとは Google AI Studioは、GoogleのAIモデルであるGeminiを使ってプロンプトの検証やモデルのチューニングなどが行える開発ツールです。Gemini APIのAPIキーの取得もできます。 Google AI Studioの始め方 Googleアカウントがあれば始められます。 企業などでGoogle Workspaceを使っている場合は、「早期アクセスアプリ」を有効にする必要がありました。システム管理者に相談してみましょう。 Google AI Studioの起動 Google AI Studioの公式ページから「Google AI Studioにログイン」ボタンを押せば、画面が開きます。 ログインするとGoogle AI Studioが開きます。 クイックスタート クイックスタートのドキュ
コンテナの仕組みを勉強したかったため、Goでコンテナランタイムを自作した。雑実装だし未実装の機能もたくさんあるが、ある程度形になってきたため現状をまとめる。 リポジトリ github.com kombu/dashi - 自作コンテナランタイム kombu/nimono - eBPFを利用したシステムコールロガー kombu/yaminabe - dashiとnimonoを利用したマルウェアサンドボックス プロジェクト名から和の雰囲気を感じるが、これはリポジトリ名をkombu（昆布）にしたかったため、せっかくなら今回は和風で固めようと思ったから。趣があっていいんじゃないでしょうか。 dashiが自作コンテナランタイムだが、nimonoとyaminabeは実験的な要素で、セキュキャン2023でコンテナを使ったマルウェアサンドボックスを実装した経験があり、今回はその再実装を自作コンテナランタイム
背景 こんにちは！Hanoi Dev Centerでバックエンドエンジニアをしているminhquangです。この記事では、私がAI事業本部のある新規プロダクト開発に参画した際に経験したパフォーマンスチューニングについて話したいと思います。 皆さんはサービスのローンチ(サービスを世の中に初めて出すリリース)をやったことがありますか。サービスローンチするときに、リクエストのスパイクや、ユーザー数の増加によるサーバー負荷増加など、様々な未知な課題が存在します。 私のチームでは数百万人の利用が見込まれるサービスにおいて、18000RPSを実現するべく負荷試験とパフォーマンスチューニングを実施しました。 本記事では、上記のサービス要件を満たすために私たちが取り組んだ負荷試験やパフォーマンスチューニングについて説明しつつ、これらの経験から得られた学びを共有したいと思います。 前提 技術スタック サーバ
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コンテナランタイムを自作した - zebian.log
大規模サービスのローンチに向け、パフォーマンスチューニングした話 #go #aws