西澤です。S3バケットを直接マウントしてファイルシステムのように使いたいケースがありますが、s3fsはややパフォーマンスに難があります。Goで書かれていてs3fsよりも高速に動作することを売りにした"goofys"というツールを見つけたので、早速試してみることにしました。 s3fs-fuse/s3fs-fuse · GitHub GitHub - kahing/goofys: a Filey System for Amazon S3 written in Go 前提パッケージのインストール 今回はAmazon Linux(Amazon Linux AMI 2015.09.1 (HVM), SSD Volume Type)環境で検証を行いました。golangとfuseパッケージが前提として必要となりますので、下記のようにインストールします。 $ sudo yum install golang
西澤です。AWS上にシステムを移行する上で、毎度のようにご相談を受けるのが、S3へのファイル転送をどうするか？という問題です。ビッグデータの元となる大量のファイル、RDBのダンプファイル、その他のバックアップファイル等を含め、安価で堅牢なS3にまずはデータを格納し、そこから自由に利用したいというユーザの希望を実現する為に、まずは何よりもS3にファイルを持っていかなければなりません。 今回は、過去のブログも遡りつつ、これまで試してみた各種転送方式をご紹介し、それぞれのユースケースを整理しておこうと思います。また、この記事は書きっぱなしにするのではなく、今後必要に応じてメンテナンスもすることで、再利用できるような記事に育てていきたいなと思っています（執筆時点での意気込みであり、何かを保証するものではありません）。 前提 Amazon Kinesis Streamsを利用するようなリアルタイム処
AWS製のS3マウントツール「Mountpoint for Amazon S3」を試してみた | DevelopersIO
Mountpoint for Amazon S3 は高スループットが求められるワークロード向けのS3マウントツールです。 札幌オフィスの中川です。 少し前にS3バケットをローカルファイルシステムとしてマウントするためのファイルクライアントツールとして、Mountpoint for Amazon S3 が登場していました。 ファイルシステム上の操作をGetやListのようなS3オブジェクトAPIに変換し、アプリケーションがopenやreadといったファイル操作を通じてS3にアクセスできるようにします。 ツールはRustで書かれており、ペタバイトクラスのデータ処理を必要とするような読み取り負荷の高いワークロード向けに最適化されています。 また、先日のアップデートで書き込みも一部サポートされました。 ※2023年7月時点では新規ファイルの作成のみサポートされており、既存のファイルへの更新や削除は
もっと早いやつが出たので新しいのを書きました。参考にどうぞ。[20160129追記] [AWSで]今流行のgoofysでS3を爆速マウント[EC2] s3fsを使用してEC2インスタンスにS3バケットをマウントします。 だけど、アクセスキー情報をインスタンスに置いておきたくない！ ・・・という状況を想定してIAM Roleを使用しました。 IAMユーザーは使ったことありましたがRoleは初でした。 ハマるかと思いましたがそんなでもなかったです。 マネジメントコンソールからIAMを選択しRoleを選択 新しいRoleを作ります。 名前は『use-s3』としました S3に読み書きしたいのでフルアクセスで。。。 作成できました！ EC2インスタンスを立ち上げる 通常と変わりませんがこの時、先ほど作成したRoleを指定することを忘れないように注意しましょう。 S3バケットの準備 『uses3』とい
攻撃者の心理 Kali Linux紹介 1
タグ 保湿RTX1210VagrantVirtualBoxAnsibleLarabelClamAVCentOS7SWX2200ゆるいハッキング大会RTX1100MySQLPlesk12おりょりょんNFSPostfix基板修理linux 入門atomゆるいハッキングDrupalVisual Studio 2017RabbitMQMVCAsteriskベンチマークBINDGitMastodonwindows10GeoIPApacheAWS S3AWS CLIFuelPHPVulsH2OSSHFSAWS EFSZabbixRDPELBロードバランサsshバックアップ負荷分散AWS EBSCybozu Office10ElasticsearchSWX2300LogstashKibanaLaravelKubernetes仕事猫現場猫ゆるいハッキングセミナーALBDNSConoHa Vlanデッドロッ
GitHub - kahing/goofys: a high-performance, POSIX-ish Amazon S3 file system written in Go
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はじめに Turing株式会社の自動運転MLチームでエンジニアをしている越智 (@chizu_potato)と塩塚 (@shiboutyoshoku) です。 Turingが目指す自動運転は、大量のデータで学習された非常に賢い機械学習モデルを活用することです。そのために、走行パートナーの方たちと協力して創業時からこれまで大量の走行データを取得してきました。走行データは車両に取り付けられた複数カメラによる360度をカバーした動画と、そのときの速度やGPSなどの走行ログを含んでいます。データサイズは80TBを超え、時間換算で3500時間程度です。 これだけのデータサイズでモデルを学習するためには、1枚のGPUだけで頑張るには限界があり複数のGPU (multi-GPU) による分散並列学習が必要となってきます。しかし、ただ分散並列学習を行うだけではmulti-GPUに対し、データの入出力 (I
s3fsよりも高速なgoofysが待望のContent-Type自動設定をサポート | DevelopersIO
西澤です。S3バケットを直接マウントして高速に使えるgoofysが待望のContent-Typeの自動設定をサポートしたとの情報を見つけたので、早速試してみることにしました。 kahing/goofys: a Filey System for Amazon S3 written in Go Use /etc/mime.types to set Content-Type accordingly · Issue #54 · kahing/goofys Content-Typeとは S3にオブジェクトを配置する際には、システムメタデータを設定することができます。S3のウェブホスティング機能を使ってWEB公開する場合、ブラウザは配置されたオブジェクトのContent−Typeを参照して挙動を変える為、WEB公開するオブジェクトには適切なContent−Typeを仕込んであげる必要があります。 AW
Machine Learning Casual Talksは、機械学習を用いたシステムを実運用している話を中心に、実践的な機械学習に関して気軽に話す会です。実際に運用していく上での工夫や、知見を共有します。今回は、ABEJAの服部圭悟氏が、文献を紹介しながら、自社のABEJA Platformでの実践例も交え、AWS環境における機械学習プロジェクトのベストプラクティスを解説しました。前半は環境の構築について。関連資料1、関連資料2 文献についての紹介 服部圭悟氏（以下、服部）： 本日は、文献『Cost-efficient and scalable ML-experiments in AWS with spot-instances, Kubernetes and Horovod』について紹介したいと思います。 実はこちら、Twitterのほうで紹介してもらったのを読んだのですが、すごくよいな
参考：s3fsよりも高速に使えるgoofysを試してみた[クラスメソッド] Developers.IOの記事をそのまま試してみました。 使ってみてs3fsとの速度差が尋常じゃないのでこれおすすめですよ 大事なこと IAMロールをちゃんと振りましょうね！ IAMロールは以前書いたこれの前半に書いているので参考にしてください。 あ！S3のバケットも準備しておいてくださいね！ キーワード [ S3 マウント EC2 ] SFTP 同じことやっても・・・なのでサムシングにゅー。 SFTPでファイル送れるようにユーザー作ってみよう！
![[S3]今流行のgoofysでS3を爆速マウント - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e84846dfb3c4d2f3748350aeadde3818b0519c9f/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTkxNiZoPTMzNiZ0eHQ9JTVCUzMlNUQlRTQlQkIlOEElRTYlQjUlODElRTglQTElOEMlRTMlODElQUVnb29meXMlRTMlODElQTdTMyVFMyU4MiU5MiVFNyU4OCU4NiVFOSU4MCU5RiVFMyU4MyU5RSVFMyU4MiVBNiVFMyU4MyVCMyVFMyU4MyU4OCZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnR4dC1jbGlwPWVsbGlwc2lzJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9NWNlYzMyZWFiMTc5ZTA4YTYwOGJjMjM2N2I3MjYzNzA%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTYxNiZ0eHQ9JTQwWXVraV9CQjMmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPWYyNDE2YTAzZGIyNDQyNmQwOTBkZDZiYWY0ZDIxNDc3%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3De7d01d83ef59a9c73ebd44d9fb8bed54)
ベルリンのしがひです。入社して1ヶ月が経ちました。クラスメソッドでは常識の範囲でAWSが自由に使えるので、何かを覚えた中学生のように日々アレコレ試しているところです。 ここベルリンオフィスの従業員の業務端末は全てMacで、つい最近サポート用のCeleronラップトップを購入するまでWindows環境がありませんでした。軽いWindowsアプリケーションを試したいならBoot CampでOSを入れればいいのですが、少ないSSDを圧迫しますし、たまにしか使わないのに自分の端末に別OSが眠っているというのも気持ちがいいものではありません。 Windowsでストレージをかなり食うアプリケーションを使う必要があり、オンデマンドで維持費が低い環境を考えてみました。 On-Demand Windows 10 Desktop as a Service Citrix XenDesktop Essential
[ストレスレスへ]S3操作の効率化を図るため、goofysでのマウント・アンマウント手続きを抑えてみた | DevelopersIO
はじめに S3上の圧縮ファイルをダウンロードして数行を取得する、といった作業は繰り返すとそれなりの時間と手間が掛かります。 S3バケットをローカル環境にマウントすることによってアクセスに掛かる時間を短縮して作業を軽快にしつつ、見落としがちなアンマウント操作もまとめてみました。 導入 作業の繰り返しが快適になるように性能を求めたいため、マウントにはgoofysを利用します。 go get github.com/kahing/goofys go install github.com/kahing/goofys s3fsよりも高速に使えるgoofysを試してみた S3の指定バケットをマウントする 指定するバケット名は必ず利用するAWSアカウントがアクセスできるバケットであることを確認しておきます。環境設定をしていない場合はdefaultプロファイルが適用されるため、必要に応じてAWS_PROFI
![[ストレスレスへ]S3操作の効率化を図るため、goofysでのマウント・アンマウント手続きを抑えてみた | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/55e5ee85a70b0b6893eeca79750f0d06a94b8595/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F05%2Famazon-s3.png)
AWS SagemakerでJupyterを使ったり、独自機能を使う AWS SagemakerでのJupyterの使用例と、工夫すべき点を示します また、JupyterのPythonに内蔵されているsagemakerで他のコンテナサービスと連携して、SageMakerにユニークな機能であるRandom Cut Forestによる異常検知の使用例を示します。 個人でデータサイエンスコンペとかやるのにJupyterをさくっと立てて使いたいニーズがあるのと、会社でのセキュリティを担保した環境でのJupyterを利用できるユースケースを想定して、GW中に自分の個人契約のAWSで一通りのサーベイを行いました。 目次 AWS sagemakerとは Amazon Linux anacondaにモジュールを追加する SageMakerのOSとusernameとpermission インスタンスのスケー
はじめに AWSを利用していて、S3をサーバーマウントする技術としてs3fsが有名だと思います。 ですが、s3fsは遅いと感じる人は少なくないかと思います。 そこで他に何かないかなと思って調べたところ、goofysというのがあるみたいです。 goofysのREADMEに、以下のBenchmarkが載っていました。 ということで、とりあえずgoofysを使ってS3をマウントしたいと思います。 goとfuseのインストール まず、goofysを利用するにあたり、goとfuseが必要となるためパッケージをインストールします。
goofys インストールと s3fs との速度検証について | Wedding Park CREATORS Blog
こんにちは。SREチーム インフラエンジニアの綿引です。 本日は goofys という AWS S3 マウント用ソリューションの インストールについて記載しようと思います。 goofysとは goofys とはサーバから S3 バケットをファイルシステムのようにマウントして、 OS上からディレクトリの様に使用できるソリューションです。 S3 の使用方法としては、 1. 静的ウェブサイトホスティング機能を有効にして S3 側でホスティングを行う 2. ログなどを格納する （aws cli などを用いて） といったものが一般的だと思います。 ただ今回の goofys を用いると OS側からマウントができるので、 Linux の「cp」 コマンドや 「ls」 コマンドが使用可能となり、使い方の幅が広がります。 同様の機能を持つソリューションの一つに s3fs というものもあり、 私も今までこちら
goofys 使うと、S3バケットを直接マウントしてファイルシステムのように使用することが可能ですが、Homebrew 使えばわりかし簡単に OS X でも使用できたので、やり方をさらっと 環境整備 Homebrew インストール まずは、Homebrew が入ってないと話になりません。 入ってない場合はいれましょう。 $ /usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"
![[S3] OS X に goofys 入れて S3 をマウントする - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/6dbed7f7386d8284c1063b59116efd31fb6833b0/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTkxNiZoPTMzNiZ0eHQ9JTVCUzMlNUQlMjBPUyUyMFglMjAlRTMlODElQUIlMjBnb29meXMlMjAlRTUlODUlQTUlRTMlODIlOEMlRTMlODElQTYlMjBTMyUyMCVFMyU4MiU5MiVFMyU4MyU5RSVFMyU4MiVBNiVFMyU4MyVCMyVFMyU4MyU4OCVFMyU4MSU5OSVFMyU4MiU4QiZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnR4dC1jbGlwPWVsbGlwc2lzJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9ZjBmODhhZDUxMWE4MWVkNjAyMWZiNTUwMzc4YWJlNGU%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTYxNiZ0eHQ9JTQwd29rYW1vdG8mdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPWFhZWNkMTA2ZGUxOWNmZGVjMGIwNzM2YTdiMTM4ZDNk%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Df5c43652fdac873cd86c8ed432698f6f)
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西澤です。今回は敢えてのアンチパターンへの挑戦。深遠なる理由によりFTPサーバ経由でS3バケットへのファイル転送が必要となった際の構成について検討してみました。ひとまず、ひと通り動作することは確認できましたのでご紹介させていただきます。本番環境ですぐに利用できる構成ではないという前提でお読みいただければありがたいです。 今回の要件 今回は下記のような要件で実現案を考えました。 クライアント側の実装により転送プロトコルはFTP縛り FTPサーバに十分な可用性を持たせたい 無駄なEC2起動は避ける為、Active/Standbyは避けたい ファイル数が多い為、ローカルディスクとS3の差分を管理するよりも、S3マウントを利用した方が安全 S3に配置するファイルは厳密な排他制御は不要で、必要に応じて上書きできれば良い 構成案 ということで、こんな構成にできたら、余分な作り込みをせずに要件を満たせる
S3にあるファイルを加工したり中間結果のファイルを保存したりTreasureDataに格納するような処理を書いていったときに発生したエラーメモ。 digdag version 0.9.24 github.com サーバーモードでdownload_fileオプションが使えない プロジェクトディレクトリ内にダウンロードしたはずのファイルが次のタスクで消え去った ファイルに保存せずにスクリプトを書いてDigdag.envを使ってクエリ結果を変数に保持させて対応 別の方法も（参考 digdagのtd>のdownload_file） プロジェクト外のディレクトリを参照できない SQLファイル動的に生成してtdオペレータに渡すようなタスクを作った 生成したファイルをプロジェクトディレクトリに保存するようにしたが次のタスクでNo such file or directoryになり参照できず（ローカルモー
ゲーム販売webアプリケーションSYAKERAKEを支える技術, HaskellとYesodで作られています Haskell (その3) Advent Calendar 2017 - Qiitaの3日目の記事です. この前｢Haskellで書かれたwebサービスって何がある?｣と聞かれて, HackageとかStackageのようなHaskellに関連したサービスぐらいしかパッと出せませんでした. なので, webアプリケーションであるSYAKERAKEがHaskell製であることと, これを構成するライブラリなどを書いていこうと思います. SYAKERAKEがどういうサービスかはサイトを見ていってください. 半分このサービスの宣伝です. お許しください. この記事を読むことで, 小規模ながらもプロダクションレベルのwebアプリケーションがHaskellで作れるということがわかっていただけ
数万PVに耐えるApacheチューニング
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APCu , OPcacheの導入 PHP サーバ高速化
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AWS CLIでAWS S3にアップロード ダウンロード
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S3をEC2インスタンスにマウントして使うときのStorageGateway, s3fs, goofysそれぞれのパフォーマンス - Qiita
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Goofysを使ってS3をマウント
Amazon S3のバケツをマウントしてファイル操作できるようにします。 S3をマウントする方法としてメジャーなs3fs-fuseというプロダクトがありますが、パフォーマンスが良くないです。色々調べたところ、よりパフォーマンスを重視した、Goofysというプロダクトがあったので、試してみました。 POSIXの規格を厳密に実装せず、パフォーマンスを重視した実装になっているそうです。 以下、セットアップ方法です。 環境 AMI: Amazon Linux AMI 2016.03.0 (HVM), SSD Volume Type - ami-f80e0596 Type: c4.large S3でバケツを作成しておきます。 バケツ名は my-goofys-bucket としました。 Goofysをセットアップ Goとfuseをインストール。 $ sudo yum install -y golang
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仮想化プラットフォーム Proxmox VE 5.1 を試してみる
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MySQLのデッドロック対処 おまけでギャップロック
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機械学習に使うデータをS3にまとめて保存しておき、インスタンスのストレージを使わない様にしたかったので、S3をマウントして使う事にしました。 安定性を考えてs3fsを使っていますが、goofysの方が早いらしいです。 条件 Ubuntu 16.04 s3fs-fuseを利用（goofysは安定性が微妙らしいため） IAM Role を利用（Key情報をEC2インスタンス内に保持する必要がないため） ※Roleを使用すればEC2 インスタンス起動時に IAM Role 選択するのみ 手順 １．S3 Bucket の準備 ２．IAMロールの準備 ３．s3fs-fuse のインストールと設定 ４．マウントの自動化 ※ １と２はAWSコンソール画面での操作 ※ ３と４はインスタンスにSSH接続してから操作 １．S3 bucketの準備 バケット名：s3-bucket1-gpu リージョン：米国東部
システムガーディアン株式会社
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amaozon linuxにFTPサーバーを作成。 S3に直接FTPサーバーにしたいのですができないらしい、EC2を通してFTPサーバーを作成する。 S3なので容量は気にしなくていい。 ▼追記2016/07/23-----------------------------------------------------------------------------------▼ FTPサーバー構築後の話になります。 送受信はできるのですがファイルの上書きの際に接続が切れてしまう現象になりました。 もう一回接続しなければなりません。 「451 Failure writing to local file.」というエラーがでてきますが、ググったら容量が少なくて出てくるエラー。 S3だから、っんな訳あるかって思いました（笑）調べていくうちにgoofysとvsftpdの相性が良くないそうです。。。
S3署名バージョン2廃止を受け「どうしたものか…」と困っている方へ！まずは気になる対象を確認してみましょう。 | DevelopersIO
環境と検証方法 環境 FTP用サーバ OS： Windows2016(ami-0071141e8929a58d5) ツールバージョン： 取得できる最新バージョン（上記表に記載） マウント用サーバ OS： AmazonLinux(ami-00a5245b4816c38e6) ツールバージョン： Githubより取得 アクセス用S3バケット（blog-sonobe-s3v2） CloudTrail用S3バケット（blog-sonobe-s3v2-logs） CloudTrail 証跡： blog-s3vs 検証方法 [事前] ClouTrailの有効化 アクセス用S3バケット作成 FTP用サーバ作成とツールインストール マウント用サーバ作成とツールインストール [確認方法] アクセス用S3へ接続 ファイルのアップロードや削除などの操作を実施 CloudTrail用S3へ出力されたログファイルを
On-Premise to AWS 6 Who are we ? Persol Group Intelligence Innovation lab. SEEDS Company keiyo senge • DevOps Team • Team Leader • Certified Scrum Master HITO Manager • / (ATS; Applicant Tracking System) • since 2010 • HP • • AWS • • AWS • HR x Tech • 2016 4 • • • • CentOS 5.x EOL 2017 3 31 ➡ 2016 4 DevOps ➡ • • • ➡ • • • • • • ➡ AWS Struggle • DevOps 4 • • • • • AWS 30% ➡ • • • • 2 AWS Mind Set •
やってみた感想 Goofysで S3 を mountした方が楽な気がする。 S3Client でAWS Signature Version 4する方法が解らなかった。 環境 EC2 + S3 EC2 t2.nano (region=us-west-2a) Amazon Linux AMI release 2016.03 PHP 7.0.7 (cli) (built: May 25 2016 18:36:46) ( NTS ) Server version: Apache/2.2.31 (Unix) S3 (region=us-west-2) S3の構築 バケットの作成 任意のバケット名を入力してクリッククリック。 S3アクセス用IAMユーザ作成 AWS アカウント内での IAM ユーザーの作成 credentials.csv をダウンロードしておく。 中身はこんな感じ
マッコスengineerなら1度は見たことあるであろうlsの結果に出力される "@"について。 今まで見て見ぬ振りをしてきたが、気になったので調べてみた。 OS X ハッキング! (253) Leopard解体新書(4) ～拡張された拡張属性～ | マイナビニュース 答えはここに書いてあるのですが EA (Extended Attributes) と呼ばれるメタ情報であり、 EXIFなどのファイルに埋め込まれたものとは別。 EAはTigerで実装されたHFS Plus独自の機構であり、 ファイル本体とは別に存在するため、HFS Plus以外のファイルシステムへ コピーすると原則して失われる(通常は「AppleDouble」の機能により、 EAは「._元のファイル名」という形式の別ファイルに書き出されるが)。 おお、なるほど「._元のファイル名」これいつも気になってました。 そういうことか。
オブジェクトストレージ比較 - VPS比較.com 2024年版
各社のオブジェクトストレージの比較一覧表 オブジェクトストレージの使い方Azure、ConoHaとBackblazeはs3互換ではありませんがs3proxyを使う事で互換性を追加する事が出来ます。 s3互換性を得ると、s3cmd等s3専用のツールが使えるようになります。 また、s3互換性を持ったオブジェクトストレージは、goofysを使う事で、普通のネットワークストレージのように見える形でマウントする事が出来ます。 WordPressの安価な画像置き場として使いた場合にはWP Offload Media Liteが役立つでしょう。 オブジェクトストレージとは&向いてる用途Object Storageは、比較的安価で、ファイルはHTTPリクエスト経由で丸ごと読み書きするので、全て読み書きする必要がある画像・動画やログ置き場には向いてるストレージになります。 逆にファイルの一部だけ読む処理が多
Filesystem in Userspace (FUSE) is a software interface for Unix and Unix-like computer operating systems that lets non-privileged users create their own file systems without editing kernel code. This is achieved by running file system code in user space while the FUSE module provides only a bridge to the actual kernel interfaces. FUSE is available for Linux, FreeBSD, OpenBSD, NetBSD (as puffs), Op
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