ども、かっぱです。前回の続き。 あくまでお試し Python 版の Inventory スクリプト ということで Ansible の Dynamic Inventory スクリプトの Docker コンテナ版を作ってみた。尚、Docker コンテナ版については Python 版が存在するが、consul 版と同様に手元の環境では動かなかったので止むなく自作した。 Python 版の Dynamic Inventory スクリプト きっとちゃんと動かくはずなんだろうけど...すいません。 俺の Inventory スクリプト Ruby 版 拙作のスクリプトは以下の通り。docker-api を叩ける docker-api を利用した。 #!/usr/bin/env ruby require 'docker' require 'json' docker_host = "192.168.59.1
AWS Big Data Blog A Zero-Administration Amazon Redshift Database Loader Ian Meyers is a Solutions Architecture Senior Manager with AWS With this new AWS Lambda function, it’s never been easier to get file data into Amazon Redshift. You simply push files into a variety of locations on Amazon S3 and have them automatically loaded into your Amazon Redshift clusters. Using AWS Lambda with Amazon Redsh
私はかつて自分はアーキテクトだと名乗ったことがあります。これを裏付けるため、今やウソだらけの複雑な話を設計しなくてはならなくなっているので、ある意味これは本当のことですね。冗談はさておき、2015年を目前としてJavaScriptコミュニティのアプリケーションアーキテクチャの状況について目を向けてみるのは有益なことだと思います。合成、関数型の境界、モジュラリティ、不変データ構造、CSPのチャネルと、その他に関連するいくつかのトピックについて書いてみたいと思います。 合成 アーキテクチャのレベルでは、JavaScriptで大規模なアプリケーションを作成する方法に関してここ数年で少なくとも一つの根本的な変更がありました。機械の細かい違いにより生み出される単一指向性の データバインディング、不変データ構造と、仮想DOM (どれも興味深い問題ですね)などを除けば、多くの開発者が一つのキーコンセプト
本書は、クラウド上でSQLを使ってビッグデータを解析するGoogle BigQueryについて包括的に解説する書籍です。Google BigQueryの使い方から内部動作、そしてBigQueryならではのSQLの活用法、サードパーティのツールとの連携までを詳しく解説します。また、BigQueryを支えるGoogleのインフラストラクチャについても総覧しており、現代最高の超巨大インフラストラクチャの姿を知ることができます。BigQueryの全体像をマスターできる本書は、ビッグデータをSQLで活用したいデータサイエンティスト、ソフトウェア開発者必携の一冊です。 訳者まえがき はじめに I部 BigQueryの基礎知識 1章 Googleにおけるビッグデータの物語 1.1 ビッグデータスタック 1.0 1.2 ビッグデータスタック 2.0(そしてその先にあるもの) 1.3 オープンソースのスタッ
はじめに 先日、Dockerから新機能のリリースがありました。 ORCHESTRATING DOCKER WITH MACHINE, SWARM AND COMPOSE 様々な環境にコマンド一発でDocker環境を構築するDocker Machine(ベータ版)、複数のDocker Engineを集約して一つのDocker Engineに見せるクラスタリングツールであるDocker Swarm、そして複数のDockerコンテナで構成されるアプリケーションをデプロイするオーケストレーションツールであるDocker Composeです。 この3つの機能をAWSに特化した形で有しているのがAmazon EC2 Container Service(ECS)ですが、いろいろな環境で使えるツールをDockerがオフィシャルに出してきたという意味で、インパクトのある発表でした。 さて、今回はDocker
HashiCorpとは? 「HashiCorp」という名前を知らなくても、Vagrantというツールの名前なら聞いたことがある、もしくはすでにお使いの方もいらっしゃるのではないでしょうか。Vagrantは仮想化された開発環境を簡単に立ちあげられるため、開発者サイドにとってはおなじみのツールです。このVagrantを開発したMitchell Hashimoto氏が創業した会社の名前がHashiCorpです。 HashiCorpが提供するツールは、開発者向けのものだけでなく、運用担当者向けのものもあります。連載初回の今回は、HashiCorpとは何であり、どのようなツールを、どのような考えで提供しているのかを紹介します。 HashiCorpの沿革 きっかけはVagrantの開発がスタート地点でした。Mitchell Hashimoto氏が2010年にVagrantバージョン0.1をリリースした
Transcript 1. HARDWARE TRENDS 2015 v1.1 March 2, 2015 www.haxlr8r.com www.slideshare.com/haxlr8r 2. • HAX (aka HAXLR8R) invests in hardware startups and makes sure they build the right thing, build it right, and get to market fast. • We see well over a thousand hardware startups per year across categories ranging from robotics, sensors, health tech, smart home and lesser known ones such as sports
このドキュメント(Performance Guide)を見ていて、何かDynamoDBのアクセスをチューニングできないかと思って試してみたメモです。 試してみたのは、 下記の3種類とその組み合わせです。 pecl の uri_templateを入れてみる validation を falseにしてみる http接続にする (httpsをやめる) (httpにすると早くなるらしいというのは、どこかで見かけたのだけど、覚えてない…) テスト内容 $client->getItem() で 1件取得 を1000回繰り返して、1件ごとに消費した秒数の平均を計算 Read Capacityは予め多めにしておく。 結果 パターン 平均秒数
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