なんでもセキュリティ Advent Calendar 2016 15日目の記事です。 RSA鍵を作るにあたっては鍵長を十分に長くする必要があります。（この「十分に」というのは時代とともに（マシンスペックが上がるにつれ）変わっていくでしょう） 最近だと 2048ビット = 256バイトの鍵を作るのが一般的でしょうか。 この長さが短いと割と簡単に公開鍵から秘密鍵が割り出せてしまいます。 今回やること 今回は長さが十分で無いRSA公開鍵から秘密鍵を割り出す実験をしてみます。 準備 秘密鍵の準備 64ビット = 8バイトという極めて短い長さの鍵を作ります。 $ openssl genrsa -out private.pem 64 Generating RSA private key, 64 bit long modulus .+++++++++++++++++++++++++++ .+++++++

毎年やっているので，2016年もFluentd周りで起きたあれこれをまとめておこうと思います．v0.14がリリースされたり，CNCF入りしたりと色々と大きく前進した年でした． Fluentd本体 以下が現在の各リリースの最新バージョンです． old stable: 0.10.62 Current stable: 0.12.31 Development: 0.14.10 0.10は2016年末でEOLなので(アナウンス)，これ以降新しいバージョンはリリースされないことに気をつけてください．0.10.0のリリースが2011年10月なので，約5年開発されていたことになります(実際はここ1年は開発してないので実質は4年ですが)． また，v0.14が開発版という位置づけではあるものの，それなりに機能が実装され，gemから普通にインストールして使うことが出来るようにもなりました．Docker環境とかで

この記事は、はてなエンジニアアドベントカレンダー2016の14日目の記事です。13日は id:astj による『Perl 6 のモジュールエコシステムの話とモジュールを公開する話 (2016年12月版) - 平常運転』でした。 こんにちは。Mackerelチームでアプリケーションエンジニアをやっている id:itchyny です。 Mackerelは、同じ役割を持つホストを束ねた「ロール」、そしてロールを束ねた「サービス」というまとまりでホストを管理し、一覧性の良いグラフ画面を提供しています。 ロールあたりのホスト数、そしてサービスあたりのロール数が増えると、グラフの画面のパフォーマンスに大きく影響します。 Mackerelチームでは大規模なサービスでも快適にグラフを閲覧できるように、継続的に画面のパフォーマンスを改善してきました。 本記事では、Mackerelのフロントエンドのパフォーマ

お客様各位 さくらインターネット株式会社 平素よりさくらインターネットに格別のご愛顧を賜り、誠にありがとうございます。 この度、「さくらの専用サーバ エンタープライズシリーズ」について、サーバーライ ンアップのサービスメニュー改定を実施いたしました。 新サーバーモデルとして、「Fujitsu RX1330 M2」と、「Fujitsu RX2530 M2」を提供し ます。「Fujitsu RX1330 M2」は従来の「Fujitsu RX1330 M1」と比べて、ストレージ搭載 数が最大8台／4組に倍増しています。「Fujitsu RX2530 M2」では、従来の10Core×1CPU、 10Core×2CPUに加え、さらにハイエンドなサーバーをお求めの方向けに14Core×2CPUを追 加しました。 また石狩リージョンに加え、新たに東京リージョンでの提供も開始したほか、最大メモ リ容量が1

国内有数のWebサイトであるYahoo! JAPANでは、その膨大なトラフィックを支える大規模なインフラチームを擁しています。大量なだけではなく、多様なサービスが生み出すさまざまなデータを処理したいという要求から、オープンソースとして公開されたばかりのメッセージングシステム「Pulsar」が生まれました。長年親しんだ六本木から移転したばかりのYahoo! JAPAN新オフィスで、同社のプラットフォーム開発エンジニアの考え方や働き方を、はてなエンジニアとの座談会形式でお聞きしました。 座談会出席者は、ヤフー株式会社 システム統括本部 プラットフォーム開発本部の北條正和さん、坂本雅宏さん、栗原望さん（上写真、中央より右へ）、はてなの坪内佑樹（システムプラットフォーム部 Webオペレーションエンジニア）と脇坂朝人（Mackerelチーム Webアプリケーションエンジニア）（同じく上写真、左より）

Amazon Web Services ブログ S3のデータをAmazon Athenaを使って分析する Amazon Athenaは対話型クエリサービスで、標準的なSQLを使ってAmazon S3の直接データを直接分析することを簡単にしてくれます。Athenaはサーバレスなので、インフラを構築したり管理する必要はなく、今すぐにデータ分析を始めることができます。Athenaはデータをロードしたり、複雑なETL処理をする必要すらありません。S3に保存されているデータに直接クエリすることができます。 Athenaは、クエリを実行する際に分散SQLエンジンのPrestoを利用しています。また、テーブルを作成、削除、変更、パーティションするためにApache Hiveも利用しています。Hive互換のDDL文や、ANSI SQL文をAthenaクエリエディタ内で書くことができます。複雑なJOINやウ