Cracking Kubernetes Node Proxy (aka kube-proxy)
Cracking Kubernetes Node Proxy (aka kube-proxy) Published at 2019-11-30 | Last Update 2021-02-03 TL; DR This post analyzes the Kubernetes node proxy model, and provides 5 demo implementations (within couples of lines of code) of the model based on different kernel infrastructures (userspace/iptables/ipvs/tc-ebpf/sock-ebpf). Related posts: Cracking Kubernetes Node Proxy (aka kube-proxy) Cracking Ku
SI案件でアジャイル開発を進めるときの勘所
みなさんこんにちは。@ryuzeeです。 10月に発売となった『プロダクトマネジメント - ビルドトラップを避け顧客に価値を届ける』ですが、まだお読みになっていない方是非よろしくお願いします。 また、ここ数か月新しい書籍の翻訳に取り組んでいて、来年の春くらいには発売になるかと思います。この本も楽しい本だと思うので是非楽しみにお待ち下さい。 さて、先日、プライベート講演で、SIのコンテキストでアジャイル開発を進める場合に、どのような点に気をつけておくとよいかを話して来ました。 汎用的な内容で読者の方の参考になるかと思いますので、資料を公開しておきます。 以下、資料だけ見てもわからない方向けの解説です。 TL;DR（結論）SI案件でアジャイル開発を適用する場合、顧客側がアジャイルを正しく理解していない可能性があるので、案件開始前に教育すべしステークホルダーマネジメントは重要。これはウォーターフ
Rustのカレンダー | Advent Calendar 2020 - Qiita
About reserved postingIf you register a secret article by the day before the same day, it will be automatically published around 7:00 on the same day. About posting periodOnly articles submitted after November 1 of the year can be registered. (Secret articles can be registered anytime articles are posted.)
Rust初心者が楽して作るHTTPクライアントCLI (surf & clap) - 好奇心に殺される。
Rust Rust初心者が楽して作るHTTPクライアントCLI (surf & clap) 実務で使うツールをRustでサラッと実装したので、僕が踏んだ実装方法を紹介します。 Overview こんにちは pon です。これはRust Advent Calendar 2020 の記事です。 初心者がHTTPクライアントCLIをRustで書いて、実務で利用したので、実装方法を紹介します(ほとんどライブラリの紹介になる気がするが...)。Rustで何か作ってみたい人の足がかりになると思います。 作ったやつ 社内のAPIを叩くので実際のコードは公開できませんが、どんな感じのツールかを共有します。テキストからキーワード一覧を取得して、そのキーワードごとに検索エンジンが何件返すかを調べる簡単なツールです。 これを作るのに使ったライブラリを紹介します。これらを使うとRustでも簡単にHTTPクライアン
[レポート] BIツールカジュアル座談会 ~Lookerの集い~ #bilabo | DevelopersIO
2020年12月10日、「BIツール研究所」という"すべてのBIツールを扱うユーザーが交流・情報交換をするためのコミュニティ"によるイベント「BIツールカジュアル座談会 ~Lookerの集い~」が開催されていました。Lookerを扱っている弊社としては興味深いテーマのイベントでしたので参加(聴講)してきました。 当エントリではその内容についてイベントレポートの形でお届けします。 目次 登壇者 イベント関連リソース イベントレポート 1.製品の特徴を客観的に整理 2.環境要因に対するメリット・デメリットの紹介 3.専門家が熱く推すポイントの紹介 4.それLookerでできます！ まとめ 登壇者 この日イベントに登壇されたユーザーの皆様の情報は以下の通りです。 司会：前側 将氏(@willanalysts、オープンエイト) 登壇者 佐々木 江亜氏(@0610Esa、マネーフォワード 分析推進室
![[レポート] BIツールカジュアル座談会 ~Lookerの集い~ #bilabo | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/126e9836addd5646c3a0048a3636c6cd49d57a7c/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F06%2Flooker-in-google_1200x630.png)
Service Discovery in Kubernetes: Combining the Best of Two Worlds
Traefik: canary deployments with weighted load balancingDon't miss new posts in the series! Subscribe to the blog updates and get deep technical write-ups on Cloud Native topics direct into your inbox. Before jumping to any Kubernetes specifics, let's talk about the service discovery problem in general. What is Service Discovery In the world of web service development, it's a common practice to ru
Digdagのアーキテクチャとコンセプトを理解する #digdag | DevelopersIO
Treasure Data社によってOSSワークフローエンジン『Digdag』はその発表以後多くの反響を呼び、社内外を含め良く利用されるようになってきていますが個人的には下記の『試してみた』エントリ以降、あまり触って来ていませんでした。ちょっと個人的にも腰を据えて取り掛かってみようかという感じになってきましたので、仕組みや使い方を把握するという意味で一番参考になるであろう公式ドキュメントの一部を読み進めてみた記録をブログエントリとして残しておきたいと思います。 Treasure Data社のOSSワークフローエンジン『Digdag』を試してみた #digdag ｜ Developers.IO Digdagのアーキテクチャ Digdagによるワークフローの自動化 ワークフローを使って、手動で行なっているあらゆる操作を自動化出来ます。一連のタスクを『ワークフロー』として定義し、Digdagを使
Digdag serverでH2やPostgreSQLのデータベースにデータを格納する - Qiita
はじめに Digdagのサーバは、H2(Java組み込みデータベース)やPostgreSQL内にプロジェクトなどの情報を格納することができる。 Digdagのサーバの設定は次の三つの場所に格納できる(ようだ) H2オンメモリ H2パス指定 (組み込みJavaのデータベースでパスを指定して永続化) PostgreSQL 設定ファイルの形式 サーバの設定はJavaのシステムプロパティ形式で記述する(参考)。key = valueという形式です。 将来的にはHOCON形式で記述できるようになるかもしれないとのこと。use HOCON configuration format :で区切った形式でも大丈夫なようですが(参考)、各種サイトを見ると=で書いているほうが多いので、=で統一することにしました。 H2オンメモリの場合 digdag scheduler -mとすれば良いようだ。(参考) オンメモ
Digdag + Embulkをクラウド転生させてデータ基盤運用を圧倒的に楽にした話 - エムスリーテックブログ
こんにちは、エムスリー エンジニアリンググループ / 製薬企業向けプラットフォームチームの鳥山 (@to_lz1)です。 これは エムスリー Advent Calendar 2020 の19日目の記事です。 エムスリーでは現在、各システムのオンプレ環境からクラウドへの移行を急ピッチで進めているところです（勉強会の配信アーカイブをYouTubeでもご覧いただけます。公式テックチャンネルのご登録、ぜひお願いします!） www.youtube.com これに関連して私のチームでも最近「データ基盤（Digdag + Embulk）のクラウド移行」を行ったため、そのときに考えたことや移行して良かったことを共有したいと思います。 エムスリーのデータ基盤について それまでの構成 クラウド環境でのアーキテクチャ DigdagとEmbulkの分離 Digdag on AWSからBigQueryを操作する 併
当初、機械学習用を目的として構築された CI/CD サービスである Amazon SageMaker パイプラインの紹介
エンドツーエンドの機械学習ワークフローを構築、管理、自動化、拡張する Amazon SageMaker の新機能である Amazon SageMaker Pipelines を公開いたします。SageMaker Pipelines は、ML ワークフローに自動化とオーケストレーションをもたらし、機械学習プロジェクトを加速して、本番環境で数千個のモデルにスケールアップできるようにします。 機械学習は反復的なプロセスであるため、データエンジニア、データサイエンティスト、ML エンジニア、DevOps エンジニアなどのさまざまな利害関係者間のコラボレーションが必要となります。データの準備、機能エンジニアリング、トレーニング、モデル評価のステップ数が多くなり、データ依存関係の管理が複雑になる可能性があるため、モデルを構築するためのスケーラブルなプロセスを構築することは困難です。モデルの数が増えるに
時系列データの保存先をDynamoDBからTimestreamへ移行すべきか検討してみる | DevelopersIO
計測対象が増えた場合にカラムやアトリビュートが横に増えていくのか、レコードが縦に増えていくのかという違いがあります。 ストレージ Timestreamはメモリストアとマグネティックストアという2種類のストレージを持ちます。それぞれ以下のような役割を持ちます。 メモリストア 新しいデータを保存するためのストレージ ある時点のデータを高速に抽出するようなクエリに最適化されている マグネティックストア データを長期間保存するためのストレージ 分析クエリをサポートするように最適化されている 各ストレージにはデータの保持期間が設定でき、設定したデータ保持期間とレコードのタイムスタンプに応じてレコードの保存先がメモリストア → マグネティックストアと遷移し、マグネティックストアのデータ保持期間を超過したレコードは削除されます。 現在はメモリストアとマグネティックストアの2種類でストレージが構成されてい
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