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CodeCommit が東京リージョンでも使えるようになったので, Code~ 系を使ってデプロイを統合します. ※github を使っている場合は CodeDeploy で直接デプロイできます. 以前の記事 AWS CodeDeploy 導入調査 AWS 設定編 ではソースコードを zip 化して S3 にアップロードして CodeDeploy でデプロイという方法を取っていました. この方法だとチーム運用するには CI サーバー等がないとちょっと厳しそうだったのですが, CodeCommit を使用することによりその辺りのハードルが少し下がります. CodeCommit https://aws.amazon.com/jp/codecommit/ 言うなれば AWS の git ホスティングサービスです. ただし現時点(2017/06月)では PullRequest 機能もありませんので

docker-compose では depends_on によってコンテナの起動順をある程度 制御することができます. ただし depends_on が保証するのはコンテナの起動順だけでコンテナ内の サービスの準備が完了するまでは待ってくれません. 参考: http://docs.docker.jp/compose/startup-order.html 現在, docker-compose にて APP + DB の構成に k6 を追加して手軽に 負荷試験もできるようにしようとしたのですが, k6 の実行が APP のサービス 準備完了後にならず試験の最初の方がアクセスエラーが発生してしまいました. そこで上記サイトでも紹介されている dockerize を使用しました. (ネット上で検索すると環境を docker 化するのを dockerize と呼んでいる ところがあるので情報は転がっ

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 近年の KVS では割と Redis が覇権を取っていることもあり(当社比), 社内の多くのプロジェクトで Redis を使用するようになりました. ということでノウハウ的なのも溜まってきたのでまとめたいと思います. (大量のユーザーデータを扱うソシャゲにしか当てはまらない部分もあるかと思います) 単純にパフォーマンスを RDB < Redis と思い込んでとりあえずでキャッシュしない 「Redis は速い」と言われますが, インデックスをちゃんと貼った RDB のクエリも そこまで遅いわけではありません. 結局通信コストの方が遥かに大

結論 × オペレーションが難しい ⚪︎ ドキュメントが難しい きっかけ それまでログに対して SELECT による集計等はやっていましたが, 直接 BigQuery のコマンドを使用してのデータ追加はやったことがありませんでした. 今回追加作業をするにあたって 「MySQL とかみたいに INSERT バッチとかですぐ終わるでしょ」と高を括っていました. Google Cloud SDK インストール SDK をインストールすることによりコマンドライン上から BigQuery コマンドを実行できます. https://cloud.google.com/sdk/ これは普通にダウンロード & インストールなので大丈夫. bq コマンドのドキュメントを読む https://cloud.google.com/bigquery/bq-command-line-tool?hl=ja SDK インスト

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Locust入門記事で負荷試験はとりあえず実行できたけど、もっとよく知りたい人向けの記事です。 本記事は http://docs.locust.io/en/latest/ に載っている情報をTipsとしてまとめたものです。 サンプルコードも同サイトのものです。 ※英語力十分の方は上記サイトを見た方がいいです Locust クラス min_waitとmax_wait それぞれのタスクの実行間隔はmin_waitとmax_waitの間のランダム値になります。 実際のユーザーはひっきりなしにAPIを実行しません。 ブログサイトなら本文を見る時間が、ゲームアプリでも内容よってはAPIとAPIの実行間隔が空きます。 ある程度ユーザーの行動が予測できる場合はmin_waitとmax_waitを適切な値に設定するとより実際の運用時に近い負荷になるでしょう。 デフォルトは min_wait=500, ma

mysql> select * from book_book; +----+------+-------------+-----+----------------------------+----------------------------+ | id | name | description | tag | created_at | updated_at | +----+------+-------------+-----+----------------------------+----------------------------+ | 1 | A | A's book | A | 2016-06-22 01:50:25.895551 | 2016-06-22 01:50:25.895986 | | 2 | B | B's book | B | 2016-06-22 01:50

本記事はテストコードを「書いたことない」、「いらない」、「意義がわからない」 といった方々に、「書いたらちょっとはいいとこあるよ」と紹介する記事です。 そもそも書き方がわからない ※バリバリテスト書いてる人は飛ばしてください テストコードの書き方って習ったことありますか？ そういえばないなーなんか難しいことやるんでしょ？ って方もそれなりの数いるような気がします。 まず結論から言えば、テストコードは基本的に、 割と泥臭いよ！ なんか自動的にソースファイル内の関数引っ張ってきてくれて、 値評価とかもしてくれる。でも難しいんでしょ？ と思ってたりする人もいるんじゃないでしょうか。 そう思っていた時期もありました。 (探せばあると思いますがたぶんお金かかる系。むしろお金取れる系) 簡単に例を挙げますと、 犬の鳴き声を国を指定して取得する関数

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Pythonより速いという触れ込みのPyPy。 実際どういうものなのでしょうか？ Google先生のお力を持ってしても日本語で、「こういうものだ！」と 説明してくれるのはWikipedia先生くらいしか見つかりません。 英語のサイトならブログ等で記事も比較的多かったのでがんばって ちょっとまとめてみました。 注. 色々なドキュメントからの抽出、まとめですが訳や解釈が 間違っている可能性があります。ご指摘頂ければ修正・加筆します。 各参考サイト等 https://ja.wikipedia.org/wiki/PyPy http://pypy