手軽に負荷テストができるツール「Taurus」がスゴい
modules: jmeter: version: 5.4.1 # ここに書いてあるバージョンを勝手にダウンロードしてくれる properties: log_level.JMeter: WARN log_level.JMeter.threads: WARN system-properties: org.apache.commons.logging.simplelog.log.org.apache.http: WARN 既存ツールのラッパーとして動作 デフォルトでは内部的にJmeterが実行されますが、以下のようなツールで作成されたスクリプトを流用することが可能です。 JMeter Gatling Locust Selenium Vegeta つまり、さきほどはYAMLでシナリオが記述可能とは言いましたが、もちろん既存のスクリプトを流用できるってことです。 いままで作り上げてきたスクリプトや
lambrollでLambda関数をデプロイする
はじめに 最近、fujiwaraさん作のlambrollというAWS Lambda専用のGo製デプロイツールを使ってみたので備忘も兼ねて記事にまとめたいと思います（認識の間違い等あればツッコミいただければと） lambroll is a minimal deployment tool for AWS Lambda. これが非常に便利で、Lambdaの作成、削除、デプロイ等が非常に簡単にできます。上がったLambda関数をローカルから簡単に呼び出すこともできるため開発も非常にしやすく、git管理も可能です。素晴らしいことにCircleCIのOrbも用意されているのでCircleCIで簡単にlambrollを使うことができます。では、早速最低限の使い方を説明していきます（今回は「見て理解する」スタイルで文字少なめで説明していきます） レポジトリ GitHub | fujiwara/lambro
忘れやすい、複雑なJSONの要素をfor...in文で取り出す方法 - Feel Physics Backyard
配列、連想配列、単純なJSON、項目によってプロパティの中身が異なるような複雑なJSONの要素を、for...inループで取り出すことができます。しかし、やり方に統一感がなく、忘れやすいので、まとめておきます。 // 配列 var list = ['ハンバーグ', 'カレー', '親子丼']; // 連想配列 var hash = {名前: 'ハンバーグ', 分類: '洋食', 主成分: 'タンパク質'}; // 単純なJSON var json = { ハンバーグ: { 分類: '洋食', 主成分: 'タンパク質' }, カレー: { 分類: '洋食', 主成分: '炭水化物' }, 親子丼: { 分類: '和食', 主成分: 'タンパク質' } }; // 複雑なJSON var complexJson = { ハンバーグ: { 分類: '洋食', 主成分: 'タンパク質' }, カレ
Clickhouse as an alternative to ElasticSearch and MySQL, for log storage and analysis, in 2021
In 2018, I've written an article about Clickhouse, this piece of content is still pretty popular across the internet, and even was translated a few times. More than two years have passed since, and the pace of Clickhouse development is not slowing down: 800 merged PRs just during last month! This didn't blow your mind? Check out the full changelog, for example for 2020: https://clickhouse.tech/doc
JavaScriptのディープコピー速さ比較 〜7つの手法/ライブラリを比べてみた〜 - Qiita
この投稿では、JavaScript(Node.js)でディープコピーするにあたって使えるコードスニペットやライブラリの処理速度を比較した結果をお見せします。 比較対象 JSON.stringify/JSON.parse Nodeビルトインモジュールv8のserialize/deserialize lodashのcloneDeep deepcopy - deep copy data clone - offers foolproof deep cloning of objects, arrays, numbers, strings, maps, sets, promises, etc. in JavaScript. clone-deep - Recursively (deep) clone JavaScript native types, like Object, Array, RegExp,
grep の「バイナリファイル (標準入力) に一致しました」が出る条件を調べていたらそれは長い旅路の始まりだった。
はじめに 昨今では1行につき、1つの JSON を出力する様なログファイル形式も珍しくはありません。 grep しやすい データベース化しやすい これらの理由で各所で多く使われています。僕も仕事で普通に使っているのですが、ある日突然そのログファイルを集計するスクリプトで以下の様なエラーが出始めました。
EC2インスタンス内のログをCloudWatch LogsとS3バケットに保存してみた | DevelopersIO
はじめに おはようございます､加藤です｡EC2の上で動くアプリケーションログを一時的にCloudWatch Logsに保管､長期的にS3バケットに保存というアーキテクチャを試してみました｡ こちらが概要図です｡ EC2インスタンスでCloudWatchエージェントを動かし､ログをCloudWatch Logsに転送します｡CloudWatch LogsのロググループからKinesis Data Firehose→S3と転送します｡ Kinesisエージェントをインスタンスにインストールすれば直接Kinesis Data Firehoseにログを転送できますが､CloudWatch Logsに短期間はログを保存して置きたい・CloudWatch Logsで任意の文字列を検出した場合はアラートを上げたいというシチュエーションを想定し､このようなアーキテクチャになりました｡ 永続的に保存したい要
【参考訳】HashiCorp Terraform 0.12 プレビュー · Pocketstudio Technology Log
HashiCorp の blog に、 Terraform 0.12 プレビューに関する投稿 が先日（2018年6月28日 原題： HashiCorp Terraform 0.12 Preview ）にありました。例によって参考訳として共有させていただきます。以下どうぞ。 HashiCorp Terraofrm 0.12 Preview （Terraform 0.12 の主要な新機能に関する、連載投稿です） Terraform 0.12 は広範囲にわたる Terraform 言語改良に焦点をあてており、今夏後半にリリース予定です。Terraform 0.12 のリリースに先立って、次回の主要な改良を伴うリリースについてお知らせしますので、コミュニティは早々にフィードバックできます。 HCL の改良範囲には for ループ、条件式（conditional expression）の改善、nul
Big Sky :: net/http でレスポンスの内容を確認したいなら io.TeeReader を使おう
« Golang で物理ファイルの操作に path/filepath でなく path を使うと爆発します。 | Main | VimConf2017 に参加してきた。 » printf デバッグは便利だ。技術の後退と言われようと printf でないと解決できない事はまだまだたくさんあります。 今日は net/http でクライアントが得たレスポンスの JSON を確認したいといった場合に、どうデバッグしたらいいかを書いてみたいと思う。 Go のインタフェースは大よそ io.Reader もしくは io.Writer を使う様に設計されている。こうする事でプログラムがメモリを一度に沢山確保してしまわない様にしています。 package main import ( "encoding/json" "fmt" "log" "net/http" ) type Foo struct { ID
Fluentdってなんじゃ？
今回はfluentdについて触れてみたいと思います。 普段サーバーの運用をしていて、規模が大きくなりサーバーが分散されるとWebサーバーやアプリケーションのログが各サーバーに散在することになり、ユーザーからの問い合わせや集計などのためにログをかき集めたりする必要が出てきます。 fluentdはイベントログをJSONフォーマットで転送して一箇所に集約するためのツールです。 集計などを行う場合、Apacheなどの生ログはテキストデータなのですが、fluentdを経由しJSON化することで、ログのデータをオブジェクトとして扱うことが出来るので、DBに入れてフィルタをかけて集計なども簡単に行えます。 また、fluentdは入力元となるログの種類や出力先の指定をプラグイン形式で様々なフォーマットに対応して、それぞれを組み合わせることで数多くの用途に答えることができます。 例えば以下のような入出力がで
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