エンジニアにとって良い組織とは何かを知りたい? - naoyaのはてなダイアリー
「エンジニアにとって良い組織体制ってどんなものですか? お話を伺いたいのですが･･･」と依頼をいただくことがあるが、都合上全部を受けてはいられない。ので、そういう疑問を持たれた方は以下の本を読むと良いかと思います。 How Google Works (ハウ・グーグル・ワークス) ―私たちの働き方とマネジメントposted with amazlet at 14.10.18エリック・シュミット ジョナサン・ローゼンバーグ アラン・イーグル 日本経済新聞出版社 売り上げランキング: 19 Amazon.co.jpで詳細を見る 小さなチーム、大きな仕事〔完全版〕: 37シグナルズ成功の法則posted with amazlet at 14.10.18ジェイソン・フリード デイヴィッド・ハイネマイヤー・ハンソン 早川書房 売り上げランキング: 7,579 Amazon.co.jpで詳細を見る Tea
マルチコア時代のロードアベレージの見方 - naoyaのはてなダイアリー
ちょっと煽り気味のタイトルですが、CPU がマルチコアになり 2個、4個と増えていく中 Linux の負荷の指針になるロードアベレージをどう読むべきか、という話です。気になったところを少し調べたのでそのまとめを。 http://d.hatena.ne.jp/naoya/20070222/1172116665 でも書いたとおり、Linux のロードアベレージは「ロードアベレージは過去1分、5分、15分の間の実行待ちプロセス数の平均数 = 実行したくても他のプロセスが実行中で実行できないプロセスが平均で何個ぐらい存在してるか」を示す値です。ボトルネックが CPU、メモリ、ディスク等々どこにあるかは関係なく、仕事の実行までにどれぐらい待たされているかを示す値なので、システムのスループットを計測する指標の入り口になる値です。 このロードアベレージですが、実装を見るとランキュー(待ち行列)に溜まった
naoyaのはてなダイアリー - Linuxのページキャッシュ
世間では PHP が、Perl が、と盛り上がっているようですが空気を読まずまたカーネルの話です。今回はページキャッシュについて。 /dev/shm に参照系ＤＢを持っていくと I/O 負荷が激減した件（当たり前だけど） - drk7jp で、ディスク上にあったファイルを /dev/shm (tmpfs) に移したら I/O 待ちがなくなって負荷がさがった、ということなんですがおそらくこれは tmpfs に置く必要はないかなと思います。Linux (に限らず他の OS もそうですが) にはディスクの内容を一度読んだらそれはカーネルがキャッシュして、二度目以降はメモリから読む機構 = ページキャッシュがあります。tmpfs にデータを載せることができた、ということは物理メモリの容量に収まるだけのデータサイズかと思うので、放っておけば該当のファイルの内容すべてがメモリ上にキャッシュされて io
「はてな流大規模データ処理」を見てきた - もぎゃろぐ
KOF2008：関西オープンソース2008というイベントに来ています。 はてなの伊藤さんの講演があったので、講演メモを公開。 ＃ボクがメモした内容であって、100%言ったとおりに書いてあるわけじゃないので、参考としてご覧ください。 (続き) アジェンダ 大規模なデータ OSのキャッシュ MySQLの運用 大規模データアプリケーションの開発 データの例 はてなブックマークのデータ量：五千万件くらいのデータ量 このデータに対して何百万人がアクセスしてくる状況でどういう作りにするか レコード数 1073万エントリー 3134万エントリー 4143万タグ データサイズ エントリー2.5GB 何の工夫もなく普通にアクセスすると...200秒待っても結果が帰ってこない 大規模データの難しいところ 開発サーバで開発者が作っている時は快適に動いていても、多数の人間がアク
Hadoop Streaming - naoyaのはてなダイアリー
id:naoya:20080511:1210506301 のエントリのコメント欄で kzk さんに教えていただいた Hadoop Streaming を試しています。 Hadoop はオープンソースの MapReduce + 分散ファイルシステムです。Java で作られています。Yahoo! Inc のバックエンドや、Facebook、Amazon.com などでも利用されているとのことです。詳しくは http://codezine.jp/a/article/aid/2448.aspx (kzk さんによる連載記事)を参照してください。 Hadoop Streaming 記事にもあります通り、Hadoop 拡張の Hadoop Streaming を使うと標準入出力を介するプログラムを記述するだけで、Hadoop による MapReduce を利用することができます。つまり、Java 以外
MapReduce - naoyaのはてなダイアリー
"MapReduce" は Google のバックエンドで利用されている並列計算システムです。検索エンジンのインデックス作成をはじめとする、大規模な入力データに対するバッチ処理を想定して作られたシステムです。 MapReduce の面白いところは、map() と reduce() という二つの関数の組み合わせを定義するだけで、大規模データに対する様々な計算問題を解決することができる点です。 MapReduce の計算モデル map() にはその計算問題のデータとしての key-value ペアが次々に渡ってきます。map() では key-value 値のペアを異なる複数の key-value ペアに変換します。reduce() には、map() で作った key-value ペアを同一の key で束ねたものが順番に渡ってきます。その key-values ペアを任意の形式に変換すること
サーバ/インフラ Tech Meeting の資料など - naoyaのはてなダイアリー
金曜日は サーバー/インフラを支える技術出版記念イベント サーバ/インフラ Tech Meeting の日でした。自分は「Linuxカーネルの読み方」と題して、自分なりにまとめたカーネルのソースコードを読むコツについてお話させていただきました。 発表資料を以下にアップロードしました。 http://bloghackers.net/~naoya/ppt/08080924svr_techmeeting.ppt (ppt) http://www.slideshare.net/naoya1977/how-to-read-linux-kernel/ (Slide Share) 同じく著者のひろせさんからはなぜこの本を書いたか、どういう本なのかという概論 (One more thing もありました)。Klab の安井さんは DSAS について、特に「ダイナミック」をキーワードにした幾つかのインフラ構
Linux I/O のお話 write 編 - naoyaのはてなダイアリー
write はページに dirty フラグを立てるだけなので決してユーザープロセスを待たせない って、本当にそうなんでしょうか？（否定しているわけではなく、純粋な疑問です。） と質問をもらったので、最近追ったことをここでまとめます。かなり長文です、すいません。また、まだまだ不勉強なので間違っているところもあるかもしれません。ツッコミ大歓迎です。 まず、オライリーのカーネル本の 15章 ページキャッシュ 15.3 汚れたページのディスクへの書き込み から引用。 ご存知のように、カーネルは、ブロック型デバイスのデータを含むページをページキャッシュに蓄えています。プロセスが何らかのデータを更新した場合は、必ず対応するページに汚れている印をつけます。すなわち、PG_dirty フラグを設定します。 UNIX システムでは、汚れたページのブロック型デバイスへの書き込みを遅延することができます。この方
ITpro Challenge!：ITpro
今，プログラマのキーボードから，世界を変えるソフトウエアが生まれています。 さまざまなソフトウエアを自由に入手し改良できるオープンソース・ソフトウエア，そして公開されたWeb APIを活用したサービスを自由に組み合わせるマッシュアップは，プログラマの能力を増幅します。これまで大規模な組織でしか開発できなかったアプリケーションであっても，個人や少人数のハッカーが作ることができる時代になりました。この流れは，ソフトウエア開発のあらゆる分野に影響を及ぼしていくに違いありません。 「ITpro Challenge!」は，このようなソフトウエア開発の新しい流れにスポットライトを当てたイベントです。世界を変えるソフトウエアを生み出した第一線のプロフェッショナルが，その挑戦を自らの言葉で語ります。今を動かすハッカーたちの流儀を直接確かめるチャンスです。ぜひ，ご参加ください！ 定員に達しましたので，ご参加
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「実現したいことを計算機の問題に置き換えることが『技術力』」、伊藤CTOが“はてな流”大規模データ処理の極意を語る：CodeZine