2015年12月15日(火)18:30〜20:30 株式会社ヴァル研究所にて行われたre:Invent 2015参加についての 社内向け報告会用資料
![日本一遅い re:Invent 2015 社内報告会](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/b7a8b63b7a79b96b8a81aadf0f6408594a480862/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2Fe7992fe38a5841e9867fcdd2009b50b9%2Fslide_0.jpg%3F5718231)
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昨日に引き続きre:dashネタです。BigQueryはクエリが処理したデータ量に応じて課金されます。使った分だけ払えばいい反面、高額クエリを流すとたいへんなことになります…。Custom Quotasで1日のコスト上限を設定できるようになりましたが、これは10TBの倍数でしか設定できず、一撃10TB(= $50)のクエリは流れてしまう可能性があります。 Total MByte Processed Limit Feature: BigQuery: limit amount of MB processed per query by ryotarai · Pull Request #710 · getredash/redashがマージされ、データ量(BigQueryのAPIでいうtotalBytesProcessed)の上限を設定できるようになりました。 Data Sourceの設定画面で"T
HashiCorp といえば、Vagrant から始まり、 Packer, Serf, Consul, Terraform, Vault, Nomad, Otto など、 運用面で有用なツールを数多く公開していることで有名です。 これらのそれぞれのツールは、 サービスを運用する立場の目線からの知見が大量に入っているのに加え、 堅牢性や様々な機能、現実的な処理速度を実現するために、 数多くの学術的な知見が組み込まれています。 本稿では、各ツールに使用されている技術の非常に簡単な概要と、 それぞれの論文へのリファレンスを示します。 Serf Serf では、SWIM という Gossip(epidemic) protocol の一種が、 クラスタのメンバ管理や、 クラスタメンバの故障検出に使用されています。 (SWIM: Scalable Weakly-consistent Infection
この記事は、AWS Advent Calendar 2015 の17日目の記事です。 昨年の Advent Calendarでは、「スポットインスタンスを安定して利用するための取り組み」という記事を書かせて頂き、スポットインスタンスの安定運用に取り組んでいたことを書かせて頂きました。 あれから1年、AWSスポットインスタンスに関するサービスも増え、 さらにサービスを組み合わせることで安定してサービス運用できそうになってきているので、 その取り組みについて書きたいと思います。 (スポットインスタンスの基本などは昨年の記事やネットで検索して頂ければと...) 振り返り これまでは、下記のような環境でスポットインスタンスとAutoScaleを組み合わせて安定運用を実現していました。 システム構成 AutoScaleの機能を利用してキャパシティの確保を行う AutoScalingGroupのmin
背景 昨日新しいバージョンで今まで面倒だったことがとても簡単になった、というような気付きがあったので、 昔気づいた「こんなことが出来るようになったのか」な内容と、そこから考えてみたことを記事にしてみようと思います。 mapで変換しながらリストを組み立てるとき、単純に複数のメソッドを呼ぶだけってとき多くないでしょうか? 例えば、複数のオブジェクトのとある文字列プロパティーを取得したくて、 Vo = Struct.new(:prop1) ary = [Vo.new("ab"), Vo.new("abc"), Vo.new("abcd")]
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