Google Compute Engine ではインスタンス起動時に実行するスタートアップスクリプトを指定できる.そのスタートアップスクリプトのログは,マニュアル によると にあると書かれている.しかし,CoreOS の場合,Systemd を用いてスタートアップスクリプトを起動しているので,ログの取得には journalctl を使う.スタートアップスクリプトのサービス名は google-startup-scripts.service なので,
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2016/11/18 現在 GCE はすぐ変わるので注意 ざっくりとした手順 1. instance に、script を仕込む。 実行中の instance の場合 対象の instance をぽちー 編集 ぽちー カスタムメタデータ の キー と 値 を入力 キー startup-script-url or shutdown-script-url 値 gcs のスクリプトのパスを記入 (下記URL) [例] 公開リンク ✓ 右クリック → リンクのアドレスをコピー 一番下の 保存 クリック これから作成する instance の場合 一番下の 管理 クリック 先ほどと同じように、 キー と 値 を記入する。 以上 2. script の動作確認 下記コマンドにて script の動作確認ができる。 sudo google_metadata_script_runner --script-
え、Dockerで? いくらdocker好きだからって、これは意味が無いだろうと思った人、かなり正解かもしれません。 そもそも、pritunl自体インストールが容易なので、dockerを使うと発生する作業のオーバーヘッドの方が大きいと思うかもしれません。 わたし自身これについてはあまり大きな意義を見いだしていませんが、やってみたら結構簡単にできたのでっと言い訳しておきます。 きっかけ この記事( http://qiita.com/sue71/items/7b30766ddf070d4e3f25 )が目に入ったからです。 そもそもVPNサーバーを立ち上げたいと考えていたのですが、http://centossrv.com/openvpn.shtml このサイトを探しただけで止まっていました。証明書をいっぱい作るってだけで抵抗感w 目から鱗 pritunlを使うとかなり簡単に構築できそう! ht
以前のエントリにて、gRPCとServer-Sent Eventsを利用したサーバプッシュ型ミドルウェアを作ったという話を書いた。今回のエントリは、Production環境に配置し、Web/iOS/Androidの3デバイスにおいて世に放ったというエントリ。 gRPCとServer-Sent Eventsでサーバプッシュできるplasmaを公開しました このミドルウェアはPlasmaと名付けられていて、3月に春休みを使ってインターンをしに来た恐ろしく徳の高い大学生によって書かれた。 実装に関する馴れ初めについては彼のエントリを参照して欲しい。 サイバーエージェントのインターンに参加してポーリング撲滅しようとしてきた このPlasmaを構想するに至った動機だが、Webやスマートフォンアプリが参照している画面やコンポーネントの状態変化をサーバプッシュによって検知し、何かしらの処理をするというこ
Liveblog by Beyang Liu (@beyang) Alan Shreve is an hacker, entrepreneur and creator of ngrok.com. ngrok is the best way to connect expose services behind a NAT or firewall to the internet for demos, webhook development and IoT connectivity. Today, he's giving us a whirlwind tour of gRPC and how to use it in your production web service. Q: How do Microservices talk to each other? A: SOAP. Just kidd
κeenです。先日同期と話しててQUICの中身ってあまり知らないよねってことでQUICの仕様(ドラフト)を読んだのでまとめますね。あまりまとめきれてませんが。 ※ドラフトは既に古くなっているのでこのブログの内容は現行では正しくない可能性があります。というか一部既に正しくないことが判明しています。ご注意下さい 後で新しいドラフトを発見したので内容を書き換えました。とりあえずリンクを貼ってあるドラフトの内容までは反映出来ています。 背景 仕様を読む前にQUICの背景から。 HTTP/2でHTTPにストリームという概念が入りました。 1つのコンテンツ毎に順にやりとりするのではなく、複数のコンテンツを並行して通信する仕組みです。 # 今まで []--CCCBBBAAA-->[] # HTTP/2 []--ACCBCABBA-->[] 上の図でいえば例えばAのコンテンツがサーバの都合で遅くてもBやC
# コメント行 CC := gcc OBJ_FILE = \ main.o SampleProj: $(OBJ_FILE) $(CC) -o SampleProj$(OBJ_FILE) clean: $(RM) *.o $(RM) SampleProj TARGET = SampleProj # ターゲット名:実行形式のファイル名になります EXTENSION = c # 拡張子 CC = gcc # コンパイラ指定 CFLAGS = -g -MMD -MP LDFLAGS = LIBS = INCLUDE = -I ./include SRC_DIR = ./src OBJ_DIR = ./build SOURCES = $(shell ls $(SRC_DIR)/*.$(EXTENSION)) OBJS = $(subst $(SRC_DIR),$(OBJ_DIR), $(SOURCE
pythonの内包表記について nbviewerにも投稿済。 pythonといえば内包表記です。 <= 偏見? でも、慣れないと読みにくいので、少し詳しく読み方をまとめてみました。 通常のリスト生成 extension_1 = [] for i in range(10): extension_1.append(i) extension_1 #>>> [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] リスト内包表記 基本構文 [counter for counter in iterator] 僕は先に [i for i in] だけ書いてから修飾することが多いです。 extension_1と同等のリストを内包表記で生成する場合は
環境:OSX Yosemite 10.10.3 Python : 2.7 機械学習のライブラリscikit-learnを利用しようとしたとき $ pip install -U scikit-learn (省略) Successfully installed sklearn Cleaning up... で見事インストール成功かとおもいきや $ python Python 2.7.6 (default, Sep 9 2014, 15:04:36) [GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 6.0 (clang-600.0.39)] on darwin Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> from sklearn import datasets Traceb
$ ./install.sh Welcome to the Google Cloud SDK! Traceback (most recent call last): File "/Users/admin/Downloads/google-cloud-sdk/bin/bootstrapping/install.py", line 8, in <module> import bootstrapping File "/Users/admin/Downloads/google-cloud-sdk/bin/bootstrapping/bootstrapping.py", line 9, in <module> import setup File "/Users/admin/Downloads/google-cloud-sdk/bin/bootstrapping/setup.py", line 27,
こんにちは、@yoheiMuneです。 Pythonを良く書いていますが、独特な記法も含めてなかなか綺麗な書き方が身につきませんでした。そこで腰を据えてPEP8(Style Guide for Python Code)を学びました。学ぶとやっぱりいいですね、今まで悩んでいたこともすっきりして、綺麗に統一感あるコードが徐々に書けるようになってきました。今日は復習がてら、Pythonのコーディング規約で注意すべきところを中心に、ブログにまとめたいと思います。 目次 参考資料 まずはじめに参考資料ですが、Pythonのコーディングルールを学ぶために、以下の情報を参照しています。このブログでは以下の一部しか扱わないので、他にもきになるところがありましたら、下記リンクをぜひご参照ください。 PEP 8 -- Style Guide for Python Code(英語) pep8-ja 1.0 ドキ
ALEは、Vim8もしくはNeoVimで非同期にlinterを実行してくれるプラギンである。 Go以外にも様々な言語1に対応している。 似たようなプラギンは多数存在するわけだが、設定なしでもすぐ使えるという点がよい。 なにも考えなければインストールするだけで使える、便利。 Goでもいくつかのlinterを使えるようになっているが、デフォルトはgofmtになっているのでgometalinterにする必要がある。 plugin managerにはdein.vimを使っているのでその場合だと以下ような感じになる。 if &compatible set nocompatible endif let s:dein_dir='~/.cache/dein/repos/github.com/Shougo/dein.vim' set runtimepath+=s:dein_dir if dein#load_
ALE(Asynchronous Lint Engine) サポート言語とLintツール インストール 使い方 FAQと設定 特定のLintツールのみを有効にする 左端のシンボルカラムを表示したままにする シンボルを変更する エラーと警告数をステータスラインに表示する メッセージのフォーマットを変更する コードチェック完了後に特定の操作を実行する エラー間を移動する ファイル保存時のみチェックするようにする ロケーションリストの代わりにQuickFixを使用する ALE(Asynchronous Lint Engine) wonderwall.hatenablog.com 上記記事で、flake8でPythonのコードをチェックするためにSyntasticやvim-flake8を使ってみたが、チェック中に操作ができないので非同期で動作するプラグインを調べてみる。 プラグインとしてはvim-
型付きPythonは静的型解析ツールであるmypyによる検査と、jediによる補完が効くという開発に役立つ便利な恩恵があります。 実行時には(まだ)型の恩恵はないですが始めるには十分な恩恵だと感じたので始めてみました。 venvとmypyを使うので、Python3と言ってもPython3.5(現在の最新版)を使います。 スタイルチェックにはflake8を使用します。 Vim(Neovim)の準備 :echo has('python') :echo has('python3') コマンドが1を返すことを確認します。もし0の場合は、Pythonを有効にします(有効にする方法は"vim python 有効"で検索)。 Python3.5のインストール ※Python3.6も出るみたいなので適宜その時の最新版をインストールしてください パッケージマネージャーでインストールするとPython3.5が
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