OAuth2 のフローを Alloy Analyzer でモデリングする - 詩と創作・思索のひろば
趣味でウェブの認証 API を地力で設計しようとしていたときに、認証フローの仕様を頑張ってこしらえたとして、その正しさをどうやって保証するんだろう？ と疑問に思い、調べていたところ、「形式手法」というのに行き当たった。 形式手法というのはシステムの正しさを上流工程から検証するための方法で、数理論理やロジックに基づいている。その中でも厳密な仕様定義を求める方向と自動検証を求める方向とあるらしいが、Alloy はその後者に位置づけられ、軽量形式手法と呼ばれるもののひとつだということらしい。Alloy はモデリングのための言語および実行環境で、以下のホームページから入手できる。 http://alloy.mit.edu/alloy/ インターネット上にチュートリアルやマニュアルもあるが、作者による教科書の邦訳が出ていて、これで勉強してみた。 抽象によるソフトウェア設計−Alloyではじめる形式手
Present useful limits to user [LWN.net]
Hello, There are many basic ways to control processes, including capabilities, cgroups and resource limits. However, there are far fewer ways to find out useful values for the limits, except blind trial and error. This patch series attempts to fix that by giving at least a nice starting point from the actual maximum values. I looked where each limit is checked and added a call to limit bump nearby
namespaces: add transparent user namespaces [LWN.net]
This allows the admin of a user namespace to mark the namespace as transparent. All other namespaces, by default, are opaque. While the current behavior of user namespaces is appropriate for use in containers, there are many programs that only use user namespaces because doing so enables them to do other things (e.g. unsharing the mount or network namespace) that require namespaced capabilities. F
mod_perl: Server Life Cycle Handlers
The following diagram depicts the Apache 2.0 server life cycle and highlights which handlers are available to mod_perl 2.0: Apache 2.0 starts by parsing the configuration file. After the configuration file is parsed, the PerlOpenLogsHandler handlers are executed if any. After that it's a turn of PerlPostConfigHandler handlers to be run. When the post_config phase is finished the server immediately
Golangの新しいGCアルゴリズム Transaction Oriented Collector（TOC）
http://golang.org/s/gctoc Goの新しいGCのProposalが出た．まだProposal段階であり具体的な実装はないが簡単にどのようなものであるかをまとめておく． GoのGCはGo1.5において単純なStop The World（STW）からConcurrent Mark & Sweepへと変更され大きな改善があった（詳しくは“GolangのGCを追う”に書いた）．先の記事に書いたようにGo1.5におけるGCの改善は主にレイテンシ（最大停止時間）に重きが置かれいた．数値目標として10msが掲げられGo1.6においては大きなヒープサイズ（500GB）においてそれを達成していた． GCの評価項目はレイテンシのみではない．スループットやヒープの使用効率（断片化の対処）なども重要である．Go1.6までのGCではそれらについて大きく言及されていなかった（と思う）．例えばスル
システムプログラミング会 (2016/07/02 14:00〜)
注意 現在X(旧Twitter)でのソーシャルログインができない事象を確認しています。事前にX(旧Twitter)側で再ログインした上でconnpassのソーシャルログインを行うか、 「ユーザー名(またはメールアドレス)」と「パスワード」の組み合わせでのログインをお試しください。合わせてFAQもご確認ください。 お知らせ 2024年9月1日よりconnpassサービスサイトへのスクレイピングを禁止とし、利用規約に禁止事項として明記します。 9月1日以降のconnpassの情報取得につきましては イベントサーチAPI の利用をご検討ください。 お知らせ connpassではさらなる価値のあるデータを提供するため、イベントサーチAPIの提供方法の見直しを決定しました。2024年5月23日(木)より 「企業・法人」「コミュニティ及び個人」向けの2プランを提供開始いたします。ご利用にあたっては利用
Apache Cassandraについて
Apache CassandraのスケーラブルなオープンソースNoSQLデータベースの機能をインストール、構成、および使用する方法についての開発者および管理者向けのドキュメント。 Apache Cassandra™は非常にスケーラブルなオープンソースNoSQLデータベースです。Cassandraは複数のデータ・センターやクラウドにまたがる大量の構造化データ、半構造化データ、および非構造化データを管理するのに最適です。Cassandraは、多数のコモディティ・サーバーを使用して継続的可用性、リニアなスケーラビリティ、および簡潔な運用を実現し、単一障害点がなく、柔軟性を最大限に高め応答時間を迅速化するために設計された強力なデータ・モデルを備えています。 Cassandraの仕組み Cassandraの規模に合わせて構築されるアーキテクチャーは、ペタバイトの情報および1秒あたり数千の同時ユーザー
Amazon KinesisとApache Kafkaの類似点／相違点まとめ - 夢とガラクタの集積場
こんにちは。 Amazon Kinesisについて調べたり実装してみたりしたため、 モデルがよく似たApache Kafkaとの類似点や相違点が気になってきました。 というわけで、実際比べてみた結果どうだったのかをまとめてみます。 1.2つのプロダクトの類似点 Amazon KinesisとApache Kafkaの大きな類似点として、以下があります。 1.メッセージを取得したタイミングで削除するのではなく、一定期間経過後に削除するモデルを取っている Kestrel、RabbitMQといったプロダクトはメッセージを取得され、利用側から応答が返った段階で削除するモデルを取っている。 「メッセージキュー」と言いあらわした場合、削除するモデルの方がイメージ的には近い？ Amazon Kinesis、Apache Kafkaはメッセージの提供を行うのみで削除は行わない。一定時間経過後に削除している
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mod_perl: Controlling and Monitoring the Server
Releasing Public Beta of InfluxEnterprise | InfluxData Adding New Features
Using Kafka to Distribute and Dual-load Timeseries Data