TLS1.3だとハンドシェイクがどれくらい早くなるか測定した | GREE Engineers' Blog
こんにちはインフラの後藤です。 今回はTLS1.3を実環境で試してみました。 TLS1.3はTLSのメジャーバージョンアップとも言われるように、様々な改善が含まれています。 例えば、以前「TLS1.3のハンドシェイクがもう来てる」で書いたように、TLS1.3ではハンドシェイク時のパケットの往復回数が減っており、より早くコネクションを確立できます。 すでに、ブラウザや暗号ライブラリはTLS1.3に対応してきておりますので、実環境で具体的にどれくらいコネクションの確立が早くなるのか確認してみました。 TLS1.3 バージョンネゴシエーションとネゴシエーション 測定の前に今回利用したTLS1.3 draftバージョンについて補足します。 TLS1.3は draft-28 版が最新のバージョンです。こちらが文章上の修正を経て将来的にRFCとなります。 TLS1.3はファイアウォール等の中間装置の不
「スマートスピーカーの誤反応」はどれくらい起こる？ 100時間テストした結果
「スマートスピーカーの誤反応」はどれくらい起こる？ 100時間テストした結果：山口真弘のスマートスピーカー暮らし（1/3 ページ） スマートスピーカーやその関連デバイスについて、試行錯誤を繰り返しつつ、機能をバリバリ使えるようになる（予定）までの過程を、時系列でお届けする本連載。今回はスマートスピーカーがテレビの音声でどれだけ誤反応を起こすか、約100時間にわたってテストを行った。 スマートスピーカーは音声でコントロールするだけに、コマンドではない音声に誤反応することは少なからずある。特にテレビのように音声が絶えず流れ続けている環境では、思わぬときに反応してしまったという経験がある方も少なくないだろう。 筆者自身、こうした現象には何度か遭遇しており、どのスマートスピーカーで起こりやすいかは感覚的に把握しているが、まとまった時間をかけて、かつ複数の製品を同一環境で測定したことはなかった。 今
宮城県出身者が勧める仙台のおすすめの店 - 弥生開発者ブログ
こんにちは、mzpです。 そろそろRubyKaigi 2018の交通手段を探しはじめました。 今日は宮城県出身のよんたに書いてもらった仙台駅周辺のオススメのお店を紹介したいと思います。 あいさつ こんにちは。 Misoca社の社員ではないよんたです。 RubyKaigi 2018が近づいていますね。 今年は宮城県仙台市の国際センターで行われるそうです。 そこで今回は、宮城県出身の私が、仙台駅周辺のオススメのお店を紹介します。 ランチにおすすめの店 利休 www.rikyu-gyutan.co.jp 全国各地に店舗出典している大手の牛タン屋です。 仙台駅の3Fや東京駅にすら店舗があります。 それでも、宮城県内のチェーンの中では一番のオススメです。 街中のいたるところにあるため、駅から少し離れた空いている店舗がオススメです チェーンですが、店舗によって少しずつ違いがあるのもおもしろいです。 お
縦横比を無視したリサイズをしても違和感のない画像に仕上げることができる画像リサイズ用ライブラリ「Caire」
画像ファイルのリサイズはすべてのピクセルに対して均等に伸縮させるものです。このため、人物や建物が写っている画像に縦横比を無視したリサイズを行うと、被写体のバランスも崩れてしまい、違和感のある画像になってしまいます。画像リサイズ用ライブラリ「Caire」は画像内にある人物や建物などの比率を維持したままリサイズでき、違和感のない画像を作り出せます。 GitHub - esimov/caire: Content aware image resize library https://github.com/esimov/caire 「Caire」はSeam carvingアルゴリズムを使った画像リサイズ用ライブラリです。Seam carvingアルゴリズムはレスポンシブウェブデザインを採用したウェブページのように、画面サイズに応じて画像のリサイズを行うようなコンテンツにおいて、縦横比を無視したリサイ
Amazon Aurora Backtrack – Turn Back Time | Amazon Web Services
AWS News Blog Amazon Aurora Backtrack – Turn Back Time We’ve all been there! You need to make a quick, seemingly simple fix to an important production database. You compose the query, give it a once-over, and let it run. Seconds later you realize that you forgot the WHERE clause, dropped the wrong table, or made another serious mistake, and interrupt the query, but the damage has been done. You ta
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GitHub - esimov/caire: Content aware image resize library