はてなに入社して1週間を過ごした結果wwwww - だいくしー(@daiksy)のはてなブログ
入社して1週間経ったまとめ。 入社エントリがホッテントリに入った 株式会社はてなに入社しましたというエントリを入社翌日にアップしたところ、ホッテントリ入りしてました。 身内に向けたご挨拶、というノリで書いたエントリにもかかわらず何やら注目を集めてしまい、申し訳無い気持ちになりつつも、いろんな意味で注目を集める会社に入ったのだな、と気が引き締まる感じでした。 入社後のオリエンテーションが丁寧 入社して最初は新しい会社の文化やルールなど、覚えることがたくさんありますが、それらの案内がすごく丁寧でした。 また、各種情報ははてなグループでドキュメントとして共有されているので、わからないことがあれば検索するとだいたい見つかるようになっています。 後述しますが、実際の開発作業に関してもスムーズにチームに入れるようにとても丁寧に配慮されていて、入社してすぐに混乱もなくプロダクト開発に着手させてもらってい
GoAccess - Visual Web Log Analyzer
What is it? GoAccess is an open source real-time web log analyzer and interactive viewer that runs in a terminal in *nix systems or through your browser. It provides fast and valuable HTTP statistics for system administrators that require a visual server report on the fly. Why GoAccess? GoAccess was designed to be a fast, terminal-based log analyzer. Its core idea is to quickly analyze and view we
ISUCON用にNYTProf+Prefork PSGI serverのベストプラクティスをコマンドにまとめた - Islands in the byte stream (legacy)
これが価値を発揮するような出題ではなかったので結局つかいませんでしたが。あとでCPANizeはするつもりです。 てきとうなところで ^C でとめると結果を自動的に集計してreportをつくるところまでやってくれます。あくまでも開発用で、本番用ではありません。 なおこれを使う場合、アプリ側で DB::enable_profile() / DB::disable_profile() を行う必要があります。tokuhiromのエントリも参照のこと。 #!/usr/bin/env perl # usage: plackup-nytprof --port 1982 app.psgi use 5.10.0; use strict; use warnings; use Cwd qw(getcwd); use File::Path qw(rmtree); sub run { my(@args) = @_;
Percona Toolkit Documentation
pt-query-digest¶ NAME¶ pt-query-digest - Analyze MySQL queries from logs, processlist, and tcpdump. SYNOPSIS¶ Usage¶ pt-query-digest analyzes MySQL queries from slow, general, and binary log files. It can also analyze queries from SHOW PROCESSLIST and MySQL protocol data from tcpdump. By default, queries are grouped by fingerprint and reported in descending order of query time (i.e. the slowest qu
ゼロから始めるjqチュートリアル - JSONを解析/自在に出力する
jqとは？ jqはawk、sedの様にテキストを整形/加工するためのコマンドで、JSON形式のテキストを整形/加工するの便利なコマンドです。おそらく一番多い使い方はJSONを入力値として受取り、必要な加工/整形処理を行ってJSON or テキストとして出力するという使い方でしょう。それ以外に、入力を受け取らずにjqでJSONを生成して出力するという使い方もできます。 このページでは、jqを初めて触るかた向けに一から使い方を解説します。 jqのインストール・セットアップ Linux、Mac(OS X)の場合には、32/64bitともにバイナリがダウンロードできますので、ダウンロードしてパスが通っているところに配置すればそのまま利用することができます。ダウンロードのリンクはこちらを参照してください。 Macの場合は以下の様にインストールできます。 curl -O "http://stedol
DockerでJenkinsサーバ(master/slave)を構築してみる
概要 タイトルどおり、DockerでJenkinsをマスター・スレーブ構成で作成します。 読者はDockerとJenkinsをちょっとずつやったことがある人を想定しています。 このエントリで使っているソースは全てGithubリポジトリにて入手可能です。 どうやってやるか DockerでJenkinsのマスターのイメージとスレーブのイメージをそれぞれ作って、それぞれ単純に立ち上げる。 マスターのイメージについては、おそらく1インスタンスしか立ち上げないが、スレーブについてはNインスタンス立ち上げるイメージ。 Dockerでやるメリットとデメリット メリット すぐに使い捨てスレーブ作れるよ。Dockerがインストールされていればそこにスレーブ作れるよ。 Jenkinsマスターも量産しようと思えばできるよ。 ビルドにどんなツールが必要なのかDockerfile見りゃわかるよ。 デメリット 素でや
5 Years of Metrics & Monitoring
Video of this talk from DevOpsDays Ghent: http://www.ustream.tv/recorded/54694069 --- 5 years ago, monitoring was just beginning to emerge from the dark ages. Since then there's been a Cambrian explosion of tools, a rough formalisation of how the tools should be strung together, the emergence of the #monitoringsucks meme, the transformation of #monitoringsucks into #monitoringlove, and the rise of
Data inconsistencies on MySQL replicas: Beyond pt-table-checksum
All of Percona’s open-source software products, in one place, to download as much or as little as you need.
Fluentd Goes Gopher! | Fluentd
I am pleased to announce that Treasure Data just open sourced a lightweight Fluentd forwarder written in Go. Creatively christened as Fluentd Forwarder, it was designed and written with the following goals in mind. A simple forwarder for simple use cases: Fluentd is very versatile and extendable, but sometimes you need something simple. Fluentd Forwarder is meant to be an alternative for such case
非分散データベースを分散データベース化する「Dynomite」、Netflixがオープンソースで公開
RedisやMemcachedといったインメモリデータベースは非常に高速にレスポンスを返してくれるデータストアですが、それ単体ではスケーラビリティや可用性などに限界があります。 The Netflix Tech Blog: Introducing Dynomite - Making Non-Distributed Databases, Distributed Netflixがオープンソースで公開した「Dynomite」（ダイナマイトとは綴りが違うのに注意）は、こうしたデータストアを分散データベース化し、高速なデータストアの特長を活かしつつ高いスケーラビリティや可用性を実現するためのソフトウェアです。 アプリケーション側でシャーディングのような面倒なデータ構造を設定することなく、RedisやMemcachedをノードとし、CassandraやAmazonクラウドのDynamoDBのような大規
グラフの差分描画に対応しました・ほか - Mackerel お知らせ #mackerelio
本日、Mackerelのアップデートを行いました。主な変更は以下のとおりです: グラフの差分描画に対応いたしました。Mackerelに投稿されたカスタムメトリックおよびサービスメトリックの時系列データをウェブ上のグラフに描画する際、これまでは実際に投稿された値しか描画できませんでしたが、その1分ごとの差分値を描画できるようになりました。 描画方法の変更は、カスタムメトリックグラフ右上の設定ボタンより行えます。 今後、APIの対応とmackerel-agentのプラグインからの差分描画指定、また、差分値の監視を行えるよう対応を進めてまいります。 ホスト数・ロール数が多い時にグラフの描画が遅い問題に一部対処いたしました。グラフの改善は今後も継続して行います。 その他、細かなUI改善を行いました。
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