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ブックマーク / blog.father.gedow.net (9)

  • これからはじめる Azure の基礎知識 | 外道父の匠

    まいど AWS の犬が、少々 Azure に触れてみましたので、絵は描かずに基礎知識の整理と共有だけしていきたいと思います。 全然ド素人な状態なので、なにかしら間違ってたり不足していると思われますが、同じようにイチから調べる人の足がかりにでもなれば、くらいの質感で進めていきます。 はじめに 今のところ少々用事があっただけなので、これから Azure を掘り下げるぞとか、Azure の犬になるぞ、とかは考えていなく一発ネタで終わる可能性が高いです。雑なメモをブログに起こして、いったんの区切りとする個人的な清書のため、詳しくはちゃんとリンク先のドキュメントなどを読んでくださいませ。 さて、AWS に似たパブリッククラウドはいくつもあり、Azure もその1つです。公式ドキュメントに何箇所も AWS との比較が出てくるくらいには、Azure も AWS を意識しています。 例)AWS サービスと

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  • インプットのすゝめ | 外道父の匠

    絶賛成長期にあるだろう若手エンジニアは、どういう流れで自身の成長を促したら良いのだろうか、とふと思いつつ口頭で説明してみたけどよくわからんくなったので整理してみたいお気持ちです。 当ブログではアウトプットの効用みたいなものは書いてきましたが、インプットそのものについてはお初なので、自身を振り返る良い機会にもなりそうです。 はじめに これは私が二十数年間、プログラマー・インフラ・SRE といったエンジニアとして通ってきた中で、どのようにインプットをしてきたかを整理してみるチラ裏です。 自分は一般(?)と比べれば少々特殊な経歴で、情報学を学んだことも、新卒研修を受けたことも、IT系資格も、転職したこともない…… ほぼ独学による野良エンジニアとして生息してきましたので、あまり参考にはならないかもしれません。 それでも一応長く生き抜いてきたエンジニアの経験として、インターネットに数多くある参考例の

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  • AWSコンテナ系アーキテクチャの選択肢を最適化する | 外道父の匠

    これまでもコンテナ関連の記事はそれなりに書いてきましたが、改めて最新事情に合わせて練り直したり見渡してみると、大きなところから小さなところまで選択肢が多すぎると感じました。 コンテナ系アーキテクチャを丸っと他所の構成で真似することって、おそらくほとんどなくて、参考にしつつ自分流に築き上げていくでしょうから、今回は築くにあたってどういう選択肢があるのかにフォーカスした変化系で攻めてみようと思った次第です:-) 目次 今年一発目の長いやつです。半分は学習教材用、半分は道楽なテイストです。 はじめに 基盤 インスタンス or コンテナ ECS or EKS on EC2 or FARGATE X86 or ARM64 ロードバランサー メンテナンス:ALB or ECS Service 共有 or 1環境毎 アクセスログ:ALB or WEBサーバー ECS / EKS デプロイ:Blue/Gr

    AWSコンテナ系アーキテクチャの選択肢を最適化する | 外道父の匠
  • AWS VPCルーティングの基本から発展構成例 | 外道父の匠

    久々に図を書きたくなったので、今回は AWSVPC ネットワークの主にルーティングについて雑談気味に振り返っていきたいと思います。 基的なところから、少し発展させた構成はどう実現するのか、ってのを学習用教材風にお絵かきしていきます。 はじめに 最近、実現できると思ってた部分が1つ通らなくて、詰んだかと一瞬諦めかけたところで、10分間くらい思案したらズバッと解決できて気持ちよかったんですよ。 我ながら物凄い泥々の技術を駆使して、発想通りにAWS仕様を回避したネットワークを構築してしまった。泥臭すぎてとてもブログに書けないけどっ…自分の中では満点かつスタイリッシュっ — 外道父 | Noko (@GedowFather) July 7, 2023 元々泥臭いエンジニアリングが得意だったとはいえ、こういう発想の展開力はクラウドだけ真面目にイジってても身につきづらいだろうな、と思い、そうい

    AWS VPCルーティングの基本から発展構成例 | 外道父の匠
  • エンジニアの勉強と技術力と育児 | 外道父の匠

    仕事力と技術力と不安に関する雑文 | YuheiNakasaka’s Diary を読んで、自分も勉強とは技術力とはなんぞやと考えてみたくなったのでポエムです。 詰まるところ人それぞれではあるものの、考えることは少なからず良い方向に向かう、そう願いたいものです。 勉強とは 世の中にある意見として、エンジニアは生涯勉強だとか、強々エンジニアになるための勉強だとか、色んなモノを見かけます。そういう勉強に対する意見ってたいていネガティブな印象の内容が多く、なんだか迷走しているなぁという感想を持つことが多いです。 良い子ちゃん視点では、学ぶこと、その全てには意義がある、と言いたいところですが、こと仕事においては無駄な学びもあるし、将来無駄になる学びもあります。また、自発的かどうかでその効果は天地の差があるので、他人に向かってこれくらいやるべきとか言うことの意味は薄く、突き詰めると自己責任の範囲の話

    エンジニアの勉強と技術力と育児 | 外道父の匠
  • AWS ECS Fargate のCPU性能と特徴 | 外道父の匠

    ちょいとした用途において、カジュアルにFargateの起動/停止を繰り返して、気ままに負荷全開かけていたら、あまりの違和感にCPU割り当てについて調査することにしました。 最近こんなことばっかやってる気がしますが、気にわんかったからムカムカ解消に書くしかないんや。半分くらいブラックボックス与太話な感じで夜露死苦です。 はじまり とある処理を全開でFargateにやらせて、cpu=1024(100%), 2048(200%), 4096(400%) でどのくらい RPS (requests per second) でるかを計測していると、想定通りならほぼ比例でRPSが伸びるはずが、全然そうならないパティーンに遭遇。 並列過剰やエラー・バグ起因ではないことをほぼ確させた上で、まさかCPUガチャじゃあるまいなと試したら、まんまCPUガチャでしたということで、EC2からある話ではありますが、現在

    AWS ECS Fargate のCPU性能と特徴 | 外道父の匠
  • RDSで接続数とメモリ消費量の調整事例 | 外道父の匠

    RDS Auroraを使っているところで、OSの空きメモリが少なくなったアラートが出たので、それについて細かく考察したら、それなりの量になったのでまとめた感じです。 別にAuroraじゃなくRDS MySQLでも、MySQL Serverでも同じ話なのですが、クラウドならではの側面もあるなということでタイトルはRDSにしております。 RDSのメトリクス監視 RDSはブラックボックスとはいえ、必要なメトリクスはだいたい揃っているので、CloudWatch を見たり……APIで取得してどっかに送りつけたりして利用します。 なので、まずは接続数とメモリについて復習です。 SHOW STATUS 的には Threads_connected です。 CloudWatch Metrics 的には、DBInstanceIdentifier → DatabaseConnections です。 見た感じ、ど

    RDSで接続数とメモリ消費量の調整事例 | 外道父の匠
  • Kubernetes、やめました | 外道父の匠

    最近 Kubernetes 全然触ってねーなって思ってたところに、『6年ぶりぐらいにクラウド使った結果、Kubernetes以外のマネージドサービスとか基要らなくない?となった話 – データエンジニアの酩酊日記』を見つけて、自分と異なる立場によるコンテナシステムへの感想を興味深く読ませていただきました。 Kubernetes を推す人がいる一方で、ここには昨夏『Kubernetes、はじめました』と言っておきながら今年に入って全然触らず、ECSを使ったシステムばっか手掛け、Kubernetes いらなくね?って思う人もいるわけで。これはいったいどういうことでしょう、と雑感タイムです。 どうしてコンテナシステムで迷うのか 最初に断っておきたいのは、以下 Kubernetes を否定したり腐すような意図は全くなく、なんでやろ?って自身に問いかけた私見です。やめました、と言ってもウチで今も使っ

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  • ミドルウェア性能検証の手引き | 外道父の匠

    インフラエンジニアの多分、華形のお仕事の1つであるミドルウェアの性能検証を久々にガッツリやる機会がありましたので、検証作業の基的な項目について初心から振り返っておきたいと思います。読みやすさ度外視の詰め込み記事注意警報です。 世の中、雑な検証結果もちょいちょい散乱していて、私自身もそうならないよう注意を払っているわけですが、ガチでやると気をつける項目が多くて、自分で忘れたりしないようにと、誰かにやってもらいたい時に基を抑えてから取り掛かってもらうために、形にして残しておこうと思った次第であります。 目次 なぜ性能検証をするのか 環境の準備 インスタンスの用意 クライアントの用意 サーバーの用意 ボトルネックになりうる項目 CPU Utilization Memory Network Bandwidth Disk Bandwidth Disk IOPS Disk Latency Disk

    ミドルウェア性能検証の手引き | 外道父の匠
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