Kubernetes障害で泣かないための羅針盤、Observabilityを活用したトラブルシューティングフロー大公開
※岡本、正野、宇都宮はNTTデータ所属 Kubernetesやクラウドネイティブをより便利に利用する技術やツールの概要、使い方を凝縮して紹介する本連載「Cloud Nativeチートシート」。前回から複数回に分けて「Observability（オブザーバビリティ）」「可観測性」にフォーカスして解説しています。 Kubernetesを使っていてトラブルが発生したけど、原因究明をどう進めればいいか分からない……ということはありませんか？ コンテナを利用したシステムでは、マイクロサービス化が容易なので、コンポーネントやサービスの数が従来のシステムに比べて非常に多くなります。そのため、障害が発生した場合の原因の究明も大変になります。 そこで今回は、「Observabilityでいろいろとデータが取れるのは分かったけど、何からどう見ていけばいいのか分からない」という方向けに、Kubernetesで実
RustとBPFでプロファイラを実装しよう！
プロファイリングは枯れた技術ですが、BPFで実装するのであれば、学ぶべき新技術という気がしてきますよね！実際、Pixie、Parcaなど、BPFを使った第三世代プロファイラの開発が進んでいます（世代数は雰囲気）。しかし、Rustの実装は見つからなかったので、RustとBPFで実装してみました。 CPUプロファイリングの基本CPUプロファイリングの典型的な目的は、頻繁に実行される関数を見つけることです。プロファイラは、定期的に、対象のプロセスやスレッドで、実行されている関数を記録します。 10000: main(); find_item(); calc(); 5000: main(); parse_binary(); scan(); 2000: main(); verify(); calc();上記の例では、1行目に、calc関数が10,000回記録されています。プロファイラは、実行されてい
インフラエンジニアが学ぶと良さそうなgRPCサーバーについて - じゃあ、おうちで学べる
3-shake にはSreake共有会 という毎週、火曜日と木曜日に担当者が現場で得た知見などを発表する社内勉強会が開催されています。こちらのブログはそれらを変更修正しております。 syu-m-5151.hatenablog.com 元々しようとしていたの話 Go 1.18 の最新情報←Generics の深い話とかはもう既出すぎて気になる人は読んでる Go でのTDD(が実は20周年なので)←書いてる途中で自分が言うべきことなんてないことに気付く 今後、案件で増えるであろう gRPC についてインフラエンジニアが知っておいても良いと思ったという話 ← 今ここ TL;DR protobuf (Protocol Buffers) はデータフォーマットで、JSONの役割を置き換えるものです。一方 gRPC は通信プロトコルで、HTTPの役割を置き換えるものです。 gRPC をライブラリやツール
S3のコストを大幅に削減した話 - Gunosy Tech Blog
広告技術部のUTです。 最近はカービィディスカバリーをゆっくりやってます 概要 過去の失敗 どうやったか 仕組み 結果 まとめ 概要 昨今ではデータドリブンな意思決定を重視する企業がどんどん増えており、データを活用することにより事業成長へのインパクトを出そうとしています。 データを事業へと活用するためには、蓄積されるデータを分析するために保管しておく必要があります。 弊社も創業時からデータを蓄積し事業に活用することに力を入れてきた企業の一つであり、日々大量のログが収集されています。 またAWSアカウントを複数運用していますが、一番データ量の多い広告アカウントのS3にはペタバイトレベルのデータが保管されています。 普段何気なく使っているデータレイクとしてのS3ですが、少量であれば無視できるくらい小さいので、コストを気にせず使っておられる方も多いのではないでしょうか？ そのようなS3でも巨大な
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