PayPayカード、メインフレームの基幹システムをAWSに移行--業界で前例なき規模
2015年にソフトバンクグループとなってからビジネスが大きく変わり、「『ネット屋の金融を目指す』というトップのビジョンの基でIT戦略も大きく変化した。あまり表明していないが、ITを大手ベンダーに丸投げせず自社でコントロールできるようにし、『ネット屋の金融』らしいプロダクトファーストな新しい金融サービスを目指すようになった。社内エンジニアでもシステム内部はベンダーにしか分からない状態で、エンジニアがものづくりに取り組むためにもシステム内部を理解していることが必要だった」（信太氏）という。 上述の経緯から同社の基幹システムは長年メインフレームで運用されてきたが、ビジネスが変わったことでモダナイズ（最新化）の必要性が高まり、まず2016年頃からアプリケーションを「COBOL」から「Java」に書き換える（リライト）改修を行った。このリライト作業は容易ではなく、「当時の担当者が既におらずドキュメン
TypetalkのEC2インスタンスをインテルプロセッサからARMベースのAWS Graviton2に完全移行。性能向上と費用削減を実現 | 株式会社ヌーラボ(Nulab inc.)
TypetalkのEC2インスタンスをインテルプロセッサからARMベースのAWS Graviton2に完全移行。性能向上と費用削減を実現 はじめに こんにちは。SREの二橋です。最近の楽しみは、キャンプと釣りの動画を見ながら、お家で妄想を膨らませることです。 この度、TypetalkのEC2のインスタンスをインテルプロセッサを搭載したM5系からARMベースのAWS Graviton2を搭載したM6g系に完全移行しました。そこで、Graviton2の概要から移行しようと思った理由、作業内容、移行の効果などをお伝えしたいと思います。 AWS Graviton2とは？ Graviton2はAWSがArm Neoverse コアをベースに独自開発したプロセッサです。2020年夏にAmazon EC2で一般用途向け(M6gとM6gd)、コンピューティング最適化(C6gとC6gd)、メモリ最適化(R6
JITとコードの暖気の実体 - #chiroito ’s blog
どうも、趣味でOpenJDKのコミッタをしてます。 とあるブログを読んでいたら気になる点があったので検証してみました。 JITと暖気 Javaプロセスはアプリケーションを動かしながら必要に応じてバックグラウンドでバイトコードをネイティブコードにコンパイルします。このコンパイル時にはCPUリソースを使用します。 コンパイルにはいくつかのレベルがありますが、コンパイルされる前やレベルの低いコンパイルのコードはCPUのリソース効率が悪かったり、アプリケーションの処理中にコンパイルが実行されるとCPUリソースを奪いあったりなどが問題になります。 そのため、Java のアプリケーションで性能を気にする要件がある場合、本番に近いリクエストを投げてコードをJITコンパイルする事があります。これをよく暖気と言います。これにより本番のリクエストが来る前にコードを最適化し、よりCPUリソース効率の高いコードで
IntelliJ Platform 2020年ロードマップ | Post Blog
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「Rust」言語はCよりも遅いのか、研究者がベンチマーク結果を解説
「C」や「C++」に代わるシステムプログラミング言語として「Rust」が注目を集めている。メモリ安全性が高く、メモリ破壊バグといった脆弱（ぜいじゃく）性を作り込みにくいからだ（関連記事）。 ただし、システムプログラミング言語では、高い処理性能が必須条件であり、これがCやC++が使われ続けている理由となっている。Rustはどの程度「速い」のだろうか。 ドイツのミュンヘン工科大学で博士課程の学生であるポール・エメリク氏は2019年9月9日、Rustで作成したデバイスドライバの性能評価をGitHubで発表した。 同氏のグループはさまざまな言語で同じ機能を備えたデバイスドライバを記述し、性能を比較している。 何が性能低下を引き起こしているのか 性能評価用に作成したのは、Intelのイーサネットコントローラー向けのLinux用デバイスドライバだ（ixgbeタイプ）。 エメリク氏は解説の冒頭で研究に取
最近のJava Webフレームワーク / Java Web Framework javaq2019
2019/6/25に行われたJavaコミュ@福岡での登壇資料です
なぜRDBからCSV + COBOLに変更する事でコスト削減と高速化を同時に実現出来たかの考察 - ブログなんだよもん
そもそも既存はどんなロジック？ RDBなんだからWhere句使ったら？ なぜファイルにすると速くなるのか？ 並列化と分散処理による高速化の可能性 COBOL使う必要あったの？ Javaとかじゃダメだったの？ まとめ TLを見てると以下の記事が少し話題になってました。 tech.nikkeibp.co.jp tech.nikkeibp.co.jp 対象の記事は有料会員じゃないと見れないのだけど事例としては以下みたい。 リソース - ユーザー事例 - COBOL製品 ユーザー事例 : マイクロフォーカス さて、この記事の驚きポイントは「１億レコードくらいのDB処理をRDBからCOBOL + CSVに変更してUnixサーバからWindowsサーバに変える事で性能を維持しつつコストを1/5くらいにした」という事でしょう。 「せっかく7割もあったSQLを全部COBOLに変えるとか時代に逆行しすぎ！」
スポンサーサイト | プログラマーズ雑記帳
今回は JVM, .NET といった仮想マシン(VM)についての記事です。 最初、 .NET と仮想マシンの説明のスライドを作っていたのですが、 最近 JVM と BEAM を少し調べて興味がでてきたので、合わせて VM の話としました。 そうすると今度は、スクリプト言語や LLVM の話も外せないなと思って足したら、結構な大作になってしまいました。 JVM に絞った話では、以下の記事にも説明を書いているので、こちらもご覧ください。 JDK のインストール(Windows)と Java 関連用語の説明 | プログラマーズ雑記帳 スライド版です。 ここからブログ版です。 はじめに 仮想マシンといっても、 OS のエミュレーターのようなものではなく、 JVM といったプロセス仮想マシンについてのお話です。 JVM 、 .NET Framework など最近、この仮想マシン(VM)のシェアが大幅
The Grinder, a Java Load Testing Framework
The Grinder is a JavaTM load testing framework that makes it easy to run a distributed test using many load injector machines. It is freely available under a BSD-style open-source license. The latest news, downloads, and mailing list archives can be found on SourceForge.net. Key features Generic Approach Load test anything that has a Java API. This includes common cases such as HTTP web servers, S
我々はいかにして技術選択を間違えたのか？ 2016 - Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアのブログ
どうも！アプリケーション基盤チームの横田(@yokotaso)です！ kintoneなどで利用していたJavaフレームワークのSeasarのEOLに伴い、S2Daoからの脱却を試みたのですが、パフォーマンス問題や障害を発生させてしまうなど問題を多々発生させてしまいました。 同じ過ちを繰り返さないという強い決意のもと、今回の失敗をブログで公開いたします。 失敗をあえて公開する点で斬新かつ濃いブログ記事となっております！ 失敗体験の公開は恥だが役に立つ！ 移行先の選定の失敗 移行先として選定したプロダクトは Hibernate*1です。 Hibernateを選んだ理由としては Spring Framework を選定した Spring Frameworkで Interface + アノテーションでプログラミングするならSpring Data JPA が有力 JPAに準拠したのORMの中でも、H
ID生成大全 - Qiita
セッションIDやアクセストークン、はたまた業務上で使う一意の識別子など、いろんなところで一意のIDを生成しなきゃいけないケースが存在します。 そこで世間で使われているIDの生成方法について調べてみました。 選択基準 ID生成における要求として、以下の観点が上げられるかと思います。 生成の速度 大量にデータを短期間で処理し、それらにIDを付与する場合、ID生成そのものがボトルネックとなることがあります。 推測困難性 IDを機密情報と結びつける場合、IDを改ざんされても、機密データが見れないようにできている必要があります。 順序性 採番した順にデータをソートする必要がある場合は、IDがソートキーとして使えないといけません。 それぞれについて各生成手段を評価します。 ID生成の手段 データベースの採番テーブル 採番用のテーブルを作り、そこで番号をUPDATEしながら取得していくやりかたです。古い
Scalaに関する誤解と事実を語る - kmizuの日記
TL;DR 世間のScalaに関するイメージは、昔のままであることが多い 昔のままどころか、最初から間違ったイメージを持たれていることも多い 実際には、既に解決されている問題は多々あるし、改善に向かっていることも多い プロジェクト管理の問題を言語に押し付けているケースもある はじめに 自分が最初にScalaに触れたのが2005年（Scala 1からカウントした場合）、あるいは2007年（Scala 2以降からカウントした場合）と、Scalaとの付き合いも結構長くなってきましたが、その間に Typesafe社（現Lightbend社）の設立 実質標準ビルドツールとしてのsbtの確立 ライブラリのバイナリ後方互換性に関するポリシーの策定 公式ScalaイベントScala Daysのはじまり Play 2 Frameworkの登場 Scala Center発足 その他色々 がありました。この間、
Nianticの求人から推測する『Pokémon GO(ポケモンGO)』のサーバ構成 - Qiita
1ワールドで済ますというチャレンジ Nianticの求人を見ていて、凄く驚いたのは、「Software Engineer - Server Infrastructure」での次の項目。 all on a single, coherent world-wide instance shared by millions of users. 対訳 全ての(アクション)は、数百万のユーザーに共有された単一の一貫した(サーバ群で行われる) つまり、ポケモンGOは１ワールドで構成されている。MMOのサーバを作ったことがある人なら5それがどんなに大変かピンとくるだろう。特に、ポケモンGOの様に一日に数百万人とかが遊ぶゲームで、1ワールドでゲーム世界を構築するのは、結構大変だ。6 MMOで1ワールドがなぜ大変か(データストレージとの戦い) MMOの様なオンラインゲームで、1ワールドがなぜ大変かを図示する。
Android向けKotlinのロードマップ | Post Blog
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PlayFrameworkをただの静的型付けMVCだと思って本番稼動させると死ぬ - サナギわさわさ.json
(3/15 : タイトル修正しました。wは小文字ですね、すみません・・・) PlayFrameworkが流行り始めてから割と経ちますので、そろそろ正式採用しようと考える方も多いのではないかと思います。 強力な静的型付けで守られたPlayは、ミッションクリティカルなシステムや数万行を超える大規模システムの構築に特に向いているような気がします。 また、Servletを使っていないのに加えてMVC構造がベースなので、今までRailsなどで開発をしていた人でもシームレスに移行できると思います。 しかし、忘れてはならないのがPlayのアーキテクチャが全ての処理が非同期で行われることを前提としているという事です。 ここを忘れてPlayをただの強力な静的型付けで守られたMVCフレームワークとだけ考えて開発を進めてしまうと、本番環境で稼動させた時にパフォーマンスが上がらずに困ることになるかもしれません。今
Android Studio 2.0のInstant Runの仕組みを解読する - Qiita
これは、DroidKaigi 2016のセッション「Instant Runを実現する仕組み」と連動するエントリです。セッションは30分という短い時間で行われるので、細かい説明はこちらでまとめていきます。 Part I: Instant Runを理解するためのAndroidビルド概説 はじめに 2015年11月に、Android Studio 2.0 previewと同時に公開されたInstant Runは、開発中のアプリケーションのAndroidデバイスあるいはエミュレーター（以下"target"）へのデプロイメントを高速化して、また実行中のアプリケーションを再起動することなくコードを置き換えることを可能にして、デバッグ開始までの待ち時間を劇的に減らすことが可能になりました。開発者がIDE上でデバッグを指示してから、実際のデバッグ開始まで、場合によっては1秒程度で出来てしまう、というもので
Docker で「速くてウマイ」な CI 環境を構築するための 5 つの Tips | 株式会社ヌーラボ(Nulab inc.)
Docker 社のユースケースでもあげられているように、CI/CD で Docker を使うというのは、プロダクションシステム以外で Docker の特性を活用できる良い場所だと考えています。ヌーラボではBacklog でのプルリクエストの提供以降、CI のジョブの実行のために Docker を利用しています。ここではその運用から学んだ５つの Tips を紹介したいと思います。 ヌーラボの CI 環境の全体図 これがヌーラボの CI 環境の全体図です。 CI には Jenkins を利用しており、Jenkins のジョブのトリガーとなるのは左側の Backlog や Typetalk です。実際には Jenkins Backlog Plugin や Jenkins Typetalk Plugin を利用してジョブを処理しています。これらのプラグインの詳細については本ブログ末に参照先をのせて
自堕落な技術者の日記 : RSAとECDSA、署名生成と署名検証どっちが速い？ - livedoor Blog（ブログ）
Ruby + OpenSSLで署名 Ruby + OpenSSLでRSAやECDSA署名するには、OpenSSLコマンドで普通に PKCS#5の秘密鍵と公開鍵を準備してこんな感じで署名生成、署名検証すればヨロシ。 # ECDSAの署名生成 prvKey = OpenSSL::PKey::EC.new(File.read(PKCS#5秘密鍵PEM)) hashed = OpenSSL::Digest::SHA1.digest(署名対象メッセージ) sigVal = prvKey.dsa_sign_asn1(hashed) # ECDSAの署名検証 pubKey = OpenSSL::PKey::EC.new(File.read(PKCS#5公開鍵PEM)) hashed = OpenSSL::Digest::SHA1.digest(data) isValid = pubKey.dsa_ver
#JJUG - Java で最速のハッシュアルゴリズムを求めて
【東京】【聴講者募集】JJUG ナイト・セミナー 「ビール片手にLT&納涼会」の発表資料です。 https://jjug.doorkeeper.jp/events/28182
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