クリストファー・ノーラン監督の新作、『ダンケルク』。第二次世界大戦前半の大きな転換点となった、フランスからのイギリス大陸派遣軍およびフランス軍の撤退作戦を、現場の兵士たちや救出に向かう民間船の目線で描いた作品です。 『ダンケルク』公式サイト 先日筆者も劇場まで見に行ったのですが、印象的だったのが「結局これどこが面白いの!?」と喋りながら出てきた観客がいたことでした。そう言いたくなる気持ちは非常によく分かります。なんせ『ダンケルク』は普通の映画と異なり、「キャラクターと、彼らによって紡がれる物語」を描写した作品ではありません。 巨大なIMAXのスクリーンに映るのは、広大なドーバー海峡や、だら～っと広がったダンケルクの海岸。そしてその間で右往左往する人々の、その右往左往の断片だけがごろりと転がっているような映画です。 キャラクター性が希薄な登場人物たち 『ダンケルク』は3つの異なる時間軸を混ぜ

こんにちは。SPEEDA開発チームの鈴木です。 これまでマルチホストでのContainer間通信について、 Dockerのネットワークの基礎(前々回) マルチホストでのContainer間通信を実現する手段の一つとしてのOverlayNetwork(前回) といった話をしてきましたが、3回目となる今回はこれまでの内容を踏まえた上でKubernetesのネットワークについてお話します。内容としては大きく次の2つになります。 どうやってマルチホストでのContainer間通信を実現しているか Service名でPodと通信できるようするための仕組み では早速1つ目の話をはじめましょう。Kubernetesを利用する場合、基本的には複数のノード上にKubernetesクラスタを構築することになります。 （minikubeを使って単一ノードからなるKubernetesクラスタを構築するような例外は

With the rise of autonomous vehicles, smart video surveillance, facial detection and various people counting applications, fast and accurate object detection systems are rising in demand. These systems involve not only recognizing and classifying every object in an image, but localizing each one by drawing the appropriate bounding box around it. This makes object detection a significantly harder t

本記事は、JITコンパイラに関するシリーズの第1回目です。計画としては、シンプルな入力言語を使ってそのインタプリタとJITをいくつか開発し、段々と複雑なものにしていくつもりです。このシリーズが終わるまでに、JITコンパイラの開発に何が必要か、そのためにどんな支援ツールが使えるかを、読者の皆さんによく理解していただけるようになれば幸いです。 入力言語は Brainfuck です。本シリーズでは以後、BFと呼んでいきます。BFはプログラマビリティの本質を突き詰めるので、今回の目的に適した言語だと思います。BFは、プログラミングは非常に冗長ですが、なじみのC構造体に直接マップするメモリポインタやループのような概念を持つ点で、プログラミング言語としてはかなりの”メインストリーム”です。 実装言語にはC++を使います。”手始め”の言語としては一般的ではないかもしれません。とはいえ、私の知っている大部

はじめに はてなサマーインターン2017の大規模システムコースの成果報告をします。 今年の大規模システムコースではメンターのid:masayoshiさんとid:y_uukiさんの下、自律分散監視システムとそれを利用したネットワークグラフの可視化に取り組みました。自律分散監視システムでは単純なクラスタリングによる死活状況の確認だけではなくアプリケーションレベルの疎通確認を行えるものを実現しました。またどのようにしてクラスタを形成するかという問題に取り組む内に、サービス間のネットワーク上のつながりを取得できるようになり、その情報でサーバー間の関係性の可視化を行いました。この記事では、それらの詳細を説明します。 はじめに 自律監視システムの実現 中央サーバー型の監視システム 自律分散監視システム アプリケーションレベルの相互監視 どうやってクラスタを形成するか？ 実験 ネットワークグラフの可視化

約１億3200万円の脱税をしたとして所得税法違反罪に問われ、無罪が確定した元クレディ・スイス証券部長の八田隆さんが、有罪の見込みがないのに、（1）国税庁が告発し、（２)東京地検が起訴し、（3）1審無罪後に検事控訴したのは、いずれも違法――などとして、国に5億円の損害賠償を求めている裁判で9月11日、1審を担当した広沢英幸検事が証言した。 無罪が確定した事件の元被告人が起こした国賠訴訟で、現職検事が証人出廷するのは極めてまれ。広沢検事は、東京地検が控訴を決める過程を語る中で、裁判所が完成前の判決原稿を検察側だけに提供することが半ば慣行になっていることを認めた。以前からささやかれていたことではあるが、現職検事が公の場でそれを認めたのは、おそらく初めてだろう。弁護人にそのような便宜が図られることはまずない。事実が明るみに出たことで、裁判所の公平さが問われる。 弁護人にはけんもほろろの対応　民事事

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

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