“LLM for SRE“の世界探索 - ゆううきブログ
ChatGPTが登場した当初、対話や要約、翻訳、コード生成などの典型的な言語タスクができても、SREやAIOpsの研究開発にはあまり関係ないのではないかと正直思っていた。AIOpsでは典型的にはいわゆるObservabilityデータ（メトリクス、ログ、トレースなど）が入力となるため、自然言語ではなく数値のデータを解析することが求められる。自然言語のタスクを研究対象としていなかったため、AIOpsとChatGPTに強い関係性は見いだせなかった*1。 しかし、自分で大規模言語モデル（Large Language Model: LLM）を日常的に使用したり、表題にあるようにSREのためのLLM（LLM for SRE, LLM4SRE）に関する論文を読むうちに、LLMのテキスト生成器としての性質よりもその優れた推論機械としての性質に注目するようになった。特にSREの障害診断は、人間の専門家が推
Linux eBPFトレーシング技術の概論とツール実装 - ゆううきブログ
eBPF（extended Berkley Packet Filter）という用語を著者が初めてみかけたのは、2015年ごろだった。最初は、eBPFをその字面のとおり、パケットキャプチャやパケットフィルタリングを担うだけの、Linuxの新しいサブシステムであろうと認識していた。しかし、実際にはそうではなかった。 システム性能の分析のための方法論をまとめた書籍Systems Performance 1 の著者で有名なBrendan Greggが、Linuxのネットワークサブシステムとは特に関係ない文脈で、古典的なシステム性能計測ツールでは計測できないことを計測するツールを作っていた。その計測ツールがeBPFという技術によって実装されていることを知ったときに、eBPFに興味をもったのだった。また、eBPFは、システム性能を調べる用途以外にXDP（eXpress Data Path）と呼ばれるプ
サーバーレスアーキテクチャ再考 - ゆううきブログ
2014年にAWS Lambdaが登場し、Functionを単位としてアプリケーションを実行する基盤をFunction as a Service(以下、FaaS)と呼ぶようになった。 そして、同時にサーバーレスアーキテクチャ、またはサーバーレスコンピューティングと呼ばれる新しいコンセプトが普及するに至った。 当初、そのコンセプトが一体何を示すかが定まっていなかったために議論が巻き起こり、今現在では一定の理解に着地し、議論が落ち着いているようにみえる。 しかし、サーバーレスという名付けが悪いということで議論が着地したようにみえていることにわずかに疑問を覚えたために、2019年の今、これらの流れを振り返ってみて、サーバーレスアーキテクチャとは何かを改めて考えてみる。 サーバーレスとの個人的関わり サーバーレスアーキテクチャという名を僕がはじめて耳にしたのはAWS Lambdaが登場した2015
時系列データベースの論文を書いた - ゆううきブログ
先週、第11回インターネットと運用技術シンポジウム (IOTS2018)にて、投稿した論文の発表をしてきました。 IOTSは査読付の国内の研究会であり、2年前に招待講演をさせていただいた研究会でもあります情報処理学会でウェブオペレーション技術について招待講演した話 - ゆううきブログ。 実は、そのときに、来年論文を投稿するぞと意気込んでいました。 実際にはそこから2年かかりましたが、この度論文を投稿することができました。 予稿 HeteroTSDB: 異種混合キーバリューストアを用いた自動階層化のための時系列データベースアーキテクチャ スライド 実務から研究へ 今回投稿した論文の内容は、Mackerelで開発した時系列データベースに関するものです。 これらはすでにAWS Summit Tokyo 2017、Web System Architecture研究会で発表済みのものになります。 時
2019年SRE考 - ゆううきブログ
この記事では、自分が数年Site Reliability Engineering (SRE)を実践しつつ、SREについて考えてきたことをまとめる。 先月開催されたMackerel Drink Up #8 Tokyoと先日開催された次世代Webカンファレンス 2019では、SREについて集中的に議論する機会に恵まれたため、脳内メモリにキャッシュされているうちに、SREに関する私的な論考をまとめておく。 (以降では、SRE本の原著にならい、技術領域名を指すときはSRE、職種名を指すときにSREsと表記する。) SREとの関わり なぜSREに関心をもったのか 2015年にメルカリさんがSREチームを発足したときに、SREsの存在を知り、SREsはシステム管理者、Webオペレーションエンジニア、インフラエンジニアといった既存の職種を置き換えていくものだと理解した。 当時、自分が注目したのは、SRE
サーバレス時代におけるヘテロジニアス時系列データベースアーキテクチャ - ゆううきブログ
この記事は、第2回ウェブシステムアーキテクチャ研究会の予稿です。 ウェブシステムをモニタリングするために、高可用性、高書き込みスケーラビリティ、メトリックの長期保存が可能な時系列データベースが求められている。 これらを実現するために、性能特性の異なる汎用Key-Value Store(以下KVS)を組み合わせ、透過的に問い合わせ可能な、ヘテロジニアス時系列データベースであるDiamondを開発した。 この記事では、Diamondを分散システムの観点で捉え、アーキテクチャ、データ構造、実装を紹介し、考察によりFuture Workを議論する。 1. はじめに 2. アーキテクチャ アーキテクチャ概要 動作フロー データ構造 KVSの機能要件 3. 実装 実装概要 KVS間のデータ移動 データ位置の解決 費用特性 4. 考察と今後の課題 Diamondの欠点 将来機能 5. まとめ スライド
AnsibleとDockerによる1000台同時SSHオペレーション環境 - ゆううきブログ
1000台同時SSHオペレーション環境を構築するにあたって、手元のローカル環境の性能限界の問題を解決するために、オペレーションサーバをSSHクライアントとすることによりSSH実行を高速化した。実行環境としてDocker、レジストリとしてAmazon ECR(EC2 Container Registry)を用いて、ローカル環境とオペレーションサーバ環境を統一することにより、オペレーションサーバの構成管理の手間を削減した。 はじめに システム構成 実装上の工夫 オペレーションサーバ越しのroot権限実行 rawモジュールとscriptモジュールのみの利用 Ansibleの実行ログのGit保存 まとめと今後の課題 はじめに 3年前に Ansible + Mackerel APIによる1000台規模のサーバオペレーション - ゆううきブログ という記事を書いた。 この記事では、ホストインベントリと
RedisサーバのCPU負荷対策パターン - ゆううきブログ
Redisは多彩なデータ構造をもつ1インメモリDBであり、昨今のWebアプリケーションのデータストアの一つとして、広く利用されている。 しかし、一方で、性能改善のための手法を体系的にまとめた資料が見当たらないと感じていた。 実際、最初にCPU負荷が問題になったときにどうしたものかと悩み、調査と試行錯誤を繰り返した。 そこで、この記事では、自分の経験を基に、RedisサーバのCPU負荷対策を「CPU負荷削減」「スケールアップ」「スケールアウト」に分類し、パターンとしてまとめる。 背景 RedisのCPU負荷対策パターン CPU負荷削減 multiコマンド Redisパイプライニング Luaスクリプティング Redisモジュール(夢) スケールアップ スケールアウト 参照用スレーブ 垂直分割 水平分割 Redis Clusterによる水平分割 その他 スライド資料 あとがき 参考資料 背景 R
GoとMySQLを用いたジョブキューシステムを作るときに考えたこと - ゆううきブログ
【追記】2023年3月21日 YAPC::Kyoto 2023で、ジョブキューシステムFireworqの設計と運用実績も含めて発表されました。id:tarao ++ 【加筆修正】 2020年2月16日 執筆時から6年も経過していますが、たまたまこの記事を振り返る機会があったので、日本語がおかしいところを一部修正したり、一緒に取り組んだ方々の名前が書かれていなかったところを修正しました。 【追記】2017年12年24日 このエントリのジョブキュー実装がFireworqという名でOSSとして公開されました。id:tarao ++ github.com この記事ははてなエンジニアアドベントカレンダー2014の4日目です。 前回は Mackerelで採用している技術一覧とその紹介 - Hatena Developer Blog でした。 社内の開発合宿で、 id:taraoさん、id:hakobe
時系列データベースという概念をクラウドの技で再構築する - ゆううきブログ
サーバ監視サービスMackerelにおいて開発中の、高解像度・長期間のサーバメトリック収集を実現するための新しい時系列データベースDiamondを紹介します。具体的には、Amazon ElastiCache、Amazon DynamoDB、Amazon S3を組み合わせ、Amazon Kinesis StreamsとAWS Lambdaによりコンポーネント間を接続した、階層構造のデータストアアーキテクチャの設計と実装を解説します。 2018/06/05 追記: この記事の内容をWSA研#2でより一般的なアーキテクチャレベルでの貢献として書き直しました。 サーバレス時代におけるヘテロジニアス時系列データベースアーキテクチャ - ゆううきブログ はじめに 先日開催されたAWS Summit Tokyo 2017にて、「時系列データベースという概念をクラウドの技で再構築する」というタイトルで登壇
ISUCON予選突破を支えたオペレーション技術 - ゆううきブログ
ISUCONに参加する会社の同僚を応援するために、ISUCONの予選突破する上で必要なオペレーション技術を紹介します。 自分がISUCONに初出場したときに知りたかったことを意識して書いてみました。 一応、過去2回予選突破した経験があるので、それなりには参考になると思います。 といっても、中身は至って標準的な内容です。 特に、チームにオペレーションエンジニアがいない場合、役に立つと思います。 今年のISUCON6は開催間近で、まだ予選登録受付中です。 ※ 文中の設定ファイルなどはバージョンやその他の環境が異なると動かなかったりするので必ず検証してから使用してください。 ISUCONでやること (Goal) ISUCONでやることは、与えられたウェブアプリケーションをとにかく高速化することだけです。 高速化と一口に言っても、複数のゴールがあります。ウェブアプリケーションの場合は以下のようなも
Googleが数千台もある10年前のLinuxディストリをライブアップグレードした話 - ゆううきブログ
Googleが、太古のディストリビューションであるRed Hat 7.1から、10年新しいDebianベースのディストリビューションへ、ライブアップグレードした話を紹介する。 そのあと、自分の身の回りの環境と比較し、参考にすべきポイントを考察する。 原文は USENIX LISA の投稿論文だ。しかし、中身は論文体というよりは、事例の紹介といった適切かもしれない。 MERLIN, M. Live Upgrading Thousands of Servers from an Ancient Red Hat Distribution to 10 Year Newer Debian Based One. In Proceedings of the 27th conference on Large Installation System Administration (LISA) (2013),
自作Linuxコンテナの時代 - ゆううきブログ
最近、Docker以外のコンテナ型仮想化技術の流れとして、自作コンテナエンジンの時代が来るのではないかと感じている。 自作コンテナエンジンとは、コンテナ型仮想化技術を構成する個々の要素技術を組み合わせ、自分の用途にあわせて最適化したコンテナエンジンのことだ。 他のOSのコンテナ仮想化技術について疎いため、以下ではLinuxに限定して話を進める。 概要 Dockerも含めて、Linuxコンテナはコンテナを構成する複数の要素技術の組み合わせである。自分のやりたいことに対して、Dockerをはじめ既存のコンテナエンジンが複雑すぎるケースがある。そこで、自分の用途にあわせてコンテナエンジンを自作することを考えてみる。libcontainerに代表されるように、Linuxコンテナエンジンを自作しやすい環境が整いつつある。今後は、巨大なコンテナエンジンに対して、UNIX哲学に基づいて制御可能な小さなコ
Dockerとchrootを組み合わせたシンプルなコンテナデプロイツール - ゆううきブログ
この記事ははてなエンジニアアドベントカレンダー2015の1日目です。今回は、既存の運用フローに乗せやすいDockerイメージへのchrootによるデプロイの考え方と自作のコンセプトツール droot を紹介します。 github.com 背景 Docker 本番導入の課題 Docker 導入の目的 Docker + chroot のアイデア droot: Dockerイメージにchrootするコンテナツール droot の使い方 droot push: Dockerイメージをtar ball化しS3にpushする droot pull: S3にpushしたイメージをダウンロードし展開する droot run: 展開先のディレクトリにchrootする droot の実装 droot push/pull の実装 droot run の実装 あわせて読みたい あとがき 背景 Dockerがリリー
Linuxサーバにログインしたらいつもやっているオペレーション - ゆううきブログ
主にアプリケーション開発者向けに、Linuxサーバ上の問題を調査するために、ウェブオペレーションエンジニアとして日常的にやっていることを紹介します。 とりあえず調べたことを羅列しているのではなく、本当に自分が現場で使っているものだけに情報を絞っています。 普段使っているけれども、アプリケーション開発者向きではないものはあえて省いています。 MySQLやNginxなど、個別のミドルウェアに限定したノウハウについては書いていません。 ログインしたらまず確認すること 他にログインしている人がいるか確認（w） サーバの稼働時間の確認 (uptime) プロセスツリーをみる (ps) NICやIPアドレスの確認 (ip) ファイルシステムの確認（df） 負荷状況確認 top iostat netstat / ss ログ調査 /var/log/messages or /var/log/syslog /
Keepalivedのシンタックスチェッカ「gokc」を作った - ゆううきブログ
Keepalivedのシンタックスチェッカ「gokc」をGo言語で書きました。 github.com 執筆時点でのKeepalived最新版であるバージョン1.2.19まで対応していることと、include文に対応していることがポイントです。 使い方 https://github.com/yuuki/gokc/releases からバイナリをダウンロードします。OSXでHomebrewを使っていれば、 $ brew tap yuuki/gokc $ brew install gokc でインストールできます。 gokcコマンドを提供しており、-f オプションで設定ファイルのパスを指定するだけです。 gokc -f /path/to/keepalived.conf gokc: the configuration file /etc/keepalived/keepalived.conf syn
はてなで大規模サービスのインフラを学んだ - ゆううきブログ
中〜大規模サービスのインフラの様子を知りたいアプリケーションエンジニア向けに、もともとアプリケーションコードを書いていた視点から、個人的な体験をベースにはてなで大規模サービスのインフラを学んだ過程や学んだ内容の一部を紹介します。 Webアプリケーションのブラックボックス Webアプリケーションフレームワークの向こう側 なぜ複数のサーバが必要なのか 突然のWebサービス3層構成 リバースプロキシ アプリケーション データベース その他のコンポーネント キャッシュは麻薬 飛び道具としてのKVS/NoSQL 非同期処理 バッチ処理 Mackerelの場合 参考 まとめ Webアプリケーションのブラックボックス 今年もはてなインターンの時期が近づいてきた。 毎年ではないけど、はてなインターンでは「インフラ講義」というのをやっている。 今年はインフラ講義の講師としてアサインされたのでちょうど何を話そ
Webシステムにおけるデータベース接続アーキテクチャ概論 - ゆううきブログ
先月投稿した2015年Webサーバアーキテクチャ序論では、Webサーバアーキテクチャを学ぶ道のりと代表的な実装モデルの概要を紹介しました。 今回は、前回同様、主に新卒Webエンジニア向けに、Webアプリケーションサーバとデータベースサーバ間の接続管理モデルと運用事情について紹介します。 データベース接続の永続化やコネクションプーリングとは何なのか、なぜ必要なのかといったことが主な話題です。 背景 データベース接続の永続化とはなにか データベース接続のオーバヘッド データベース接続の永続化手法 コネクションプーリングとはなにか コネクションプーリング: ドライバ型 コネクションプーリング: プロキシ型 コネクションプーリング全体について PostgreSQLとMySQL 参考資料 まとめ 背景 2015年Webサーバアーキテクチャ序論では、Webサーバアーキテクチャの話とWebアプリケーショ
2015年Webサーバアーキテクチャ序論 - ゆううきブログ
2023年03月31日追記：この記事を基に、@sadnessOjisanさんより、コードレベルにより踏み込んだ、かつ、グリーンスレッドベースの新しいWebサーバアーキテクチャも含めて整理された記事 Webサーバーアーキテクチャ進化論2023 | blog.ojisan.io が公開されました。 主に新卒のWebエンジニア向けに、古典的なWebサーバアーキテクチャを学ぶ道のりと代表的な実装モデルの概要を紹介します。 この辺りの話題がWeb界隈で流行っていたのは数年以上前というイメージですが、Webサービスは相変わらずWebサーバの上で動いているので、流行り廃り関係なく学ぶべき内容だと思っています。 また、HTTP/2がいよいよRFC化し、既にh2oやtrusterdなどのHTTP/2のサーバ実装があり、今後Webサーバアーキテクチャを再訪することが増えるような気がしています。 ところが、We
Linuxでロードバランサやキャッシュサーバをマルチコアスケールさせるためのカーネルチューニング - ゆううきブログ
本記事の公開後の2016年7月にはてなにおけるチューニング事例を紹介した。 はてなにおけるLinuxネットワークスタックパフォーマンス改善 / Linux network performance improvement at hatena - Speaker Deck HAProxy や nginx などのソフトウェアロードバランサやリバースプロキシ、memcached などの KVS のような高パケットレートになりやすいネットワークアプリケーションにおいて、単一の CPU コアに負荷が偏り、マルチコアスケールしないことがあります。 今回は、このようなネットワークアプリケーションにおいて CPU 負荷がマルチコアスケールしない理由と、マルチコアスケールさせるための Linux カーネルのネットワークスタックのチューニング手法として RFS (Receive Flow Steering) を
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
