世界的ベーシスト何やってるんですか！　ロックバンド「レッチリ」のフリーさん、なぜか養蜂に目覚めて18万匹のハチを飼育する アメリカのロックバンド「レッド・ホット・チリ・ペッパーズ」のベーシストであるフリーさんが、なぜか養蜂にハマってしまっていると話題になっています。自身のFacebookやInstagramには、完全に養蜂家の顔になってしまった世界的ベーシストの写真が投稿されています。 【養蜂家の顔になってしまった世界的ベーシスト】 　フリーさんが養蜂に目覚めたのは、世界的にミツバチが減少しているという問題もさることながら、それ以上にハチに対する深い愛情があったからだそう。養蜂を始めてまだ数カ月ですがすっかり養蜂の奥深さにハマってしまい、自宅の庭にそれぞれ6万匹以上のミツバチが入った巣箱を3つ設置。専用の機材の使い方なども習得して、本格的な養蜂にいそしんでいるそうです。なにそのTOKIOと

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ELB EC2 Release Posted on Aug 17 こんにちは、Cloud Automator開発チームの千葉です。 Cloud Automatorの可能性を大きく広げる、新アクションリリースのご報告です！ AWSベストプラクティスの中心に位置する Elastic Load Balancing (ELB)と Auto Scaling 機能ですが、利用に際しての注意点は少なくありません。 この『注意点』の詳細については、多くの素晴らしい記事が公開されているので本稿では割愛します。 参考: 『AWS AutoScalingがManagement Consoleで設定できるようになったのでちょっといじってみた』 今回リリースした『ELB: EC2インスタンスを登録』『ELB: EC2インスタンスを登録解除』アクションは、ELB利用時に解決しなければならない、多くの課題に効果的な機能

Unicorn の graceful restart は無停止でのデプロイを可能にして非常に便利だが、fork を用いて実装されている都合で古いプロセスから新しいプロセスに環境変数が引き継がれるため、そのことに起因するトラブルがいくつかある。 dotenv の設定が書き変わらない 設定情報を dotenv で管理している人も多いと思うけど、環境変数を使っているので罠がある。 例えば最初に .env に MEMCACHE_SERVERS=memcache-server-001:11211 と書いてあったとする。 このとき Unicorn を起動すると、dotenv によって MEMCACHE_SERVERS=memcache-server-001:11211 が環境変数に追加される。 その後、接続先として memcache-server-002:11211 を追加したくなって .env を編

Send feedback About Persistent Disk Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. By default, each Compute Engine virtual machine (VM) instance has a single boot Persistent Disk volume that contains the operating system. When your apps require additional storage space, one possible solution is to attach additional Persistent Disk volumes to your VM. Persist

Ask questions and post articles about the Go programming language and related tools, events etc.

Get better application performance and smarter security on a platform that makes your team more productive.

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Send feedback Installing the Cloud Monitoring agent on individual VMs Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. The Cloud Monitoring agent gathers system and application metrics from your VM instances and sends them to Monitoring. You can also configure the Monitoring agent to monitor third-party applications. This guide explains how to install the Clou

Send feedback Google Cloud Observability agents Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Google Cloud Observability provides the following agents for collecting metrics on Linux and Windows VM instances. Which agent should you choose? Ops Agent: The primary agent and preferred agent for collecting telemetry from your Compute Engine instances. This agen

PaaS サービスの Google App Engine には、現状 beta だが Managed VMs という機能が備わっている。これは App Engine のプラットフォーム上で Docker コンテナを動かすもので、実質的には App Engine 上で任意の言語を用いて開発できることを意味する。実際、 Google も nodejs を展開するサンプルを公開しており、比較的手軽に動かすことができた。 そこで試しに、 Perl の Mojolicious フレームワークを App Engine 上に展開し実行してみた。 今すぐ試す ツール類（docker とか gcloud とか GCP のプロジェクトとか）は準備しておいて下さい。 $ git clone git@github.com:aql/perl-appengine-sample.git $ cd perl-appeng

〜 大晦日に秒間 1 万ユーザを捌くためにやったこと (ロードバランサー編) 〜今回、ロードバランサーは全面的に AWS の Elastic Load Balancing (ELB) を使用しました。 Web API を提供するシステムにはもともと ELB を使う予定だったのですが、静的ファイルの配信などは ClouldFront + S3 という構成でいこうと思っていました。 が、最終的には静的ファイルを配信するシステムも ELB + EC2 という構成になりました。 そのへんの経緯とか、AWS を使うときのシステムのフロント周りの負荷分散にはどういう選択肢があるのかとか、軽くまとめてみようと思います。 静的ファイルの配信には CloudFront を使ったほうがいいのかCloudFront は S3 と併用することで、静的なファイルの配信のことはほとんど考えなくていい、というくらい簡単

Pre-warming 状態の ELB でも、想定するトラフィック等によっては 1 つでは対応しきれないことがあります！ (Pre-warming については 大量同時アクセスに備えて ELB を Pre-warming 状態にしておく を参照) そういう場合は、Route 53 で DNS ラウンドロビンを設定して、複数の ELB にトラフィックを分散させるようにしておきます。 手順はそれほど難しくないのですが、忘れそうなので公開メモっておきます。 rr-sample.uniba.jp というホストに 2 つ ELB をもたせたいという気持ちでいきます！ まずは、ELB を作ります。 つぎに、Route 53 にうつり、ELB の数だけ A レコードを作成します。 Alias の Yes を選択することで、ターゲットが入力できるようになります。 フォーカスをあわせると、S3 のバケットや

「vim入門」系記事で解説されないためか、意外と使い方が知られていないvimgrep。 ファイルを開いては検索、開いては検索ってしてる？ grepするためにvimから出てる？ grep結果を見て改めてvimで開き直してる？ それ、vimgrep使えば256倍早くなる（かも）よ。 簡単なまとめ vimgrepは… ファイルをまたいで検索できる grepやgit-grepよりは遅いので巨大プロジェクトでは検索対象を絞ったほうがいい ワイルドカード使うと簡単に絞り込める 繰り返し同じ対象から検索する場合はargument listを使うと捗る gitリポジトリではgit-ls-filesと組み合わせる 該当箇所に素早く移動＆編集できる quickfix-windowと組み合わせると更に捗る この記事読むと分かること :vimgrepコマンドの使い方 :cwindowコマンドの使い方 :argsコ

REAPERを高解像度ディスプレイで使うととても小さく表示されて 使いづらいので、スケーリングやフォント拡大の設定をする。 UIのスケーリング ま Arch Linux（Manjaro Linux）でThinkpadのトラックポイントのボタンが不安定な場合の対処法December 31, 2020

目次 問題の根っ子 Web制作の場合 ー インブラウザデザイン(Designing in the Browser) Webアプリ開発の場合 ネイティブアプリの場合 イニシアチブの所在 プログラマーへの指示の出しかた 判断材料を提供する 検索性の高い資料 カラースキーム レスポンシブ対応 インタラクション プラットフォームごとに異なる自然な表現 まとめ アプリ開発においてのフローは、まずデザイナーがデザイン指示書を作成し、プログラマーが、なるべく忠実にそれを再現するように実装していくという順序になることがよくあります。自然で現実的な発想ではあるのですが、実際の開発の過程では、この流れが思っていたほどスムーズにいかないこともあります。そこで、これまでの経験を踏まえて、今後案件をはじめる前にデザイナー、あるいは、プロジェクトマネージャーやディレクターに読んでもらうための資料を作成することにしまし

2021/4/28 に東京大学で開催された＜AIセミナーシリーズ＞ 「Arm CPUにおけるSIMDを用いた高速計算入門」講演会で使用した資料になります。

Introducing Sessions: the latest product from Waldo!

こちらも参考情報としての翻訳です。2015年8月にリリースされた、Docker 1.8 の新機能に関する補足となります。 Introducing Docker Content Trust | Docker Blog http://blog.docker.com/2015/08/content-trust-docker-1-8/ オリジナルの投稿は、2015年8月12日に、Docker 社の Diogo Mónica 氏によって書かれました。画像は、同ブログからの引用です。 —-ここから—- ■ 更新フレームワーク(TUF) を使ったイメージに対する署名と検査 Docker コミュニティから寄せられた一般的なリクエストは、強力な暗号方式とインフラ上でソフトウェアを実行するコードのバージョンに関する保証でした。これは安全性やプロダクションにおける開発に対して絶対的に不可欠なものです。これらの要

恒等モナド Maybeモナド リストモナド 継続モナド Do 記法 連鎖呼び出し モナド とは、一連のステップによって実行する計算を記述する際に使用する、1つのデザインパターンです。 純粋関数型プログラミング言語 では、モナドは 副作用を管理する ために広く利用されていますが、 マルチパラダイム言語では、モナドで複雑性を制御することもできます 。 モナドはデータ型をラップして、空の値を自動的に伝播したり（ Maybe モナド）、非同期コードを簡略化したり（ 継続 モナド）といった、新たな動作を既存のデータ型に追加します。 一連のコードをモナドと見なすためには、その構造には次に挙げる3つの要素が含まれていなければなりません。 型コンストラクタ — 基本的な型に対してモナドの動作を追加した型を作成する機能です。例えば、基本的なデータ型 number に対して、 Maybe<number> とい

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今日はDockerで高速と呼ばれているOverlayFSを利用することをしたいと思います。 すでに、いろいろな報告、紹介があるので、そちらも合わせてみていただければと思います。 1.中井さんのめもめも：Fedora22のDockerでoverlayfsドライバーを利用する手順 2.【RHEL7.1】Dockerでoverlayfsが便利すぎるので乗り換えるべき！ 3. 第68回　Dockerストレージドライバーの性能比較 (中井悦司) ※Dockerコンテナを複数起動するときに、overlayFSを利用した場合は非常に速度が速いようです。ファイルシステムの仕組み上、ファイルシステムの書き込み/読み込みにおいても同様の結果が得られると思います。 ※利用環境は、CentOS 7.1＋Dockerです。 CentOSでoverlayを使用する Dockerの設定は、3つあります。/etc/sys

Reactがもっと広まって欲しいと思っている今日このごろ。React EuropeでJoseph Savona氏の講演でRelayについての「モヤっと」がいっきにかなり解消された気がするので、要点を本編を翻訳しながら自分なりにまとめておきます。 私の理解が誤っている可能性は十二分にありえるので、ご指摘いただければ幸いです。 はじめに ReactとFluxって組み合わせと共によく目にするのが↓の図。 矢印は一方向にしか進まないのが特徴で、わかりやすいってのがいろんなところで書かれているんですけど、 結局データをサーバからとってくるところってどうなってるの？ってのが疑問として残ります。つまり、図で表現すると↓の部分の仕組みがどうなっているかってところです。 その部分を、Instagramのようなサービスを例に説明しています。 クライアントはどのようにしてサーバからデータを取得すべきか まず、I

LOOKRECは、医用画像をクラウド上にアップロードし、リアルタイムに共有できるプラットフォーム。医師と医師、医療機関や地域を繋ぎ、医師や医療従事者の遠隔でのチーム医療を実現します。さらに、DICOM 画像の閲覧、保存機能を有し、クリニックなどでは PACS に替えて診療業務での利用も可能です。 （ISMS クラウドセキュリティ認証を取得）

また、Developer Console上からファイルをアップロードする場合に関してはドキュメントに明記がなかったので推測ではありますが、quota制限はジョブと同じような感じではないかと思います。 ジョブを使うメリットとしては1度のデータ読み込みで大きなデータファイルを送れることやGCS上のファイルを送れること、streamを使うメリットは一度に送れるデータ量はそれほどではないものの、ジョブ実行時の遅延もないので割とリアルタイムにデータ送信、データ分析を行えること等が挙げられます。 これらの方法で読み込んだデータをBigQueryに新しく作ったテーブルや既存のテーブルに追加したり、テーブルのデータの書き換えたりすることが出来ます。 今回は、上述したデータ取り込み方法のうち、Streamを使ったBigQueryへのデータ取り込み方法の詳細と実装例について解説します。 以下、基本は http

本日、『Google Cloud Platform セッション- 最新技術と日本での展開について』ということで、GCPのイベントが六本木グランドハイアットで開催されました。 かなり盛況でした！これまで色々聞いてた話もあったのですが、やっとオープンになってこのイベントはオープンなので、色々カミングアウトしても問題なかろうと言うことで、私視点で興味のあった部分を抜粋しました。 速報ということで、メモレベルですが、雰囲気分かるでしょうと思いますので共有します。 ○Googleシャイリッシュさんより -GAEの規模感 475万アプリ 280億件/日　Wikipediaの10倍のアクセス 6.3兆 DataStoreオペレーション/月 ○塩入さんより 省略 ○福田さんより -GAE AKBの2.3万qps（Query per Sec） OneDirectionのOneDay（SonyMusic） V

画期的なソリューションと改革のノウハウ ビジネスがデジタル変革に乗り出したばかりのお客様も、すでに変革を進めているお客様も、Google Cloud のソリューションとテクノロジーで成功への道筋をつけることができます。

I started learning Python 3.4 and would like to start using libraries as well as Google App Engine, but the majority of Python libraries only support Python 2.7 and the same with Google App Engine. Should I learn 2.7 instead or is there an easier way? (Is it possible to have 2 Python versions on my machine at the same time?)

今までこのblogはVPS上で動作させてきたが、この度 Managed VMs に移行した。 Wikiと全文検索は一時的に利用不能になっているが、他はそのまま動作しているはずだ。 主な動機はいまどき個人blogのためだけにシステムを管理するのは厭ということである。 慣れているのと安いのでManaged VMsにしたが、システムをDockerizeしてあるので、必要であれば少しの手間でElastic Beanstalkでもどこでも移動できる。 難点としては、このblogにはVMがオーバースペックということだ。Managed VMs(elastic beanstalkも同じだった筈だが)はdockerコンテナとそれを走らせるVMを1:1にmapするので、この程度の負荷だとリソースが余ってしまう。複数のコンテナ(モジュール)でシステムを構成しようとするとVMの利用料がかなり無駄である。本当はN: