サッカーでは、プレーを大きく左右する要素として、トラップ(ファーストコントロール)があります。それが自分の思い通りにできれば次のプレーの精度は上がり、逆にうまくいかないと、プレーが遅れるばかりか得点のチャンスを失い、失点の起点となり得るため、その質の向上はキーパーからフォワードまでの全てのポジションにおいて、キックと同様欠かせません。 そこで、今回は、ひとりでもできるトラップの練習(エッジコントロールと言われています)とコツについて書きます。 練習方法 ひとりでできるトラップの練習例【1:37】 1.ボールを頭より高く蹴りあげる 2.(できれば)ボールが浮いているときに、肩ごしに「チラッ」と相手が背後にいるか確認する 3.ボールが地面に落ちて跳ねるタイミングに合わせて、インサイドもしくはアウトサイドでボールをコントロールする
S-JIS[2002-02-26/2024-03-10] 変更履歴ひしだま's ホームページ ひしだまのホームページへようこそ! 簡単な注意と説明 [/2009-02-01] 趣味の読書 気に入った本・漫画 [/2023-10-01] リプレイ集(ソードワールド等)の元ネタを記録 [/2008-11-19] 趣味の音楽 [/2008-08-02] 趣味っぽくもない映画 [/2008-07-17]、断じて趣味でないアニメ [/2015-12-30], OVA [/2008-03-02]、滅多に見ないTV [/2008-05-05] 趣味の自転車 [/2004-02-05] ちょっと言いたい 格言・慣用句・お約束の備忘録 [/2008-11-16] 試験必勝法(?) [2006-10-15] 他人の面白い一コマ [/2007-06-27] コンピューター関連 持っていたハードウェア [/201
はじめに セルフホスティング ある言語でその言語自身の処理系を作ること 例:Cコンパイラ スクリプト言語でも一応行われている 例:PyPy(PythonによるPython実装) JavaScriptでもセルフホスティングの前例はある Narcissus (Brendan Eichによる実装。) でもSpiderMonkeyの開発ブランチでしか動かない →じゃあ作るぜ JavaScript概要 動的型付け 型宣言要らない プロトタイプベース オブジェクト指向の宗派の一つ。構文としてのクラスがない JavaScriptの他にはSelf,Lua,Io,NewtonScriptぐらいしかない 関数がファーストクラスなオブジェクト 数値や文字列といった値と同等に扱える 実装の目標と現状 目標 ECMA262 3rd edition準拠 ECMA262は各ベンダーのJSの共通部分の規格。JavaScr
UNAGI𝕏 @unagix よくわかんないけど。同人誌なんだから、作る過程を思いっきり楽しんでいかないとダメなんじゃないですかね。 RT @kimuraya: 一か月以内に余暇の時間を使って、やれる事をやるしかないか。 2010-11-06 13:16:06
カーネルや仮想マシンなどを代表とした、低レイヤーな話題でわいわい盛り上がるマニアックな勉強会です。 低レイヤー技術を勉強している人達の交流の場に出来ればと思います。 Linux・*BSD・Plan9・Windowsなどの各種OSのデベロッパー/ヘビーユーザー、セキュリティ界隈の方々、競技プログラミング方面や難読化プログラミングが趣味な方、VMMの研究者の方、社宅でBGP組みたい方、などなど様々な分野で御活躍中の方々に幅広くご参加頂いております。 発表内容は参加者の人種に偏りがありますので若干OS・VMM・ハードウェア・プログラミング言語などの話題に偏りがちですが、一応ノージャンルという事で、楽しければなんでもOK!というスタンスです。 是非貴方も発表しに来て下さい。 初参加なのでまずはLTをやってみよう!というのを推奨しています。
実装言語はアセンブリ(Cなどは使わない) 既存ライブラリは使わない(libcなど) コード生成ツールは使わない ブートストラッピング→Amber→Amberでセルフホスティング 何の意味があるのか 純粋に楽しみとして 知識技術ノウハウを磨くのに役立つかも ツール群を作った先人への感謝 ダイジェスト アセンブリ言語でrowl0を作る(rlc) トークンの正規表現から状態遷移図からパーサ メモリ管理が面倒なのでヒープない 変数管理ない 関数引数はp0 p1 p2 ローカル変数はスタックメモリを確保してから参照 インタプリタrowl-coreをつくる(LISPをつくる) レキサパーサを作る libc使わないのでmalloc freeないのでメモリ管理まだしていない 不要になったメモリを回収しないので、動かし続けると死ぬ rowl-coreでVM記述用言語を作る LISPの活用して言語内DSLを作
言語処理系とは インタプリタとコンパイラ 言語処理系とは、プログラミング言語で記述されたプログラムを計算機上で実 行するためのソフトウエアである。そのための構成として、大別して2つの構 成方法がある。 インタープリター(interpreter,翻訳系): 言語の意味を解析しながら、その意味する動作を実行する。 コンパイラ(compiler,通訳系): 言語を他の言語に変換し、その言語の プログラムを計算機上で実行させるもの。狭い意味でコンパイラは、言語を機 械語に変換し、実行するものであるが、他の言語、あるいは仮想機械コードに 変換するものもコンパイラと呼ぶ。他の言語に変換するときには、特に translatorと呼ぶ場合もある。 元のプログラムをソースプログラム、 翻訳の結果と得られるプログラムをオブジェクトプログラムと呼ぶ。 機械語で直接、計算機上で実行できるプログラム を実行プログラ
これまでも極簡単な処理系を作ってみたことはありますが、いずれもインタプリタで実用的ではないものでした。 今回も、本格的なものを作る気は今のところはありません。 ですので、題名は正確には、JVM言語を作る環境を準備する、と言ったところでしょうか。 独自の言語を設計し、それを他の言語にコンバートせずに、直接Javaバイトコードを生成する処理系を作る方法について、大雑把にまとめてみます。 最初のゴール 独自のプログラミング言語の仕様を決める 言語名 文法 処理系を作る コンパイラ インタプリタ バイトコード実行環境はJVMなので作成不要 処理系について 処理系は、一般的には 字句解析器ジェネレータ →(生成)→ 字句解析器 構文解析器ジェネレータ →(生成)→ 構文解析器 プログラミング言語のコード → 字句解析器 → 構文解析器 → コンパイラ・インタプリタとなります。※追記(2012-03-
言語処理系の実装方法を習得しようとしていた頃のお話です。 スクリプト言語などの作成に興味のある方は読んでみては如何でしょうか。
注意 この記事は当初,「Ruby の用語として,singular method を特異メソッドと訳したのは妥当でなかったのでは」というモチーフのもとに書いたものですが,コメントのやりとりを見ていただくと分かるように,英語を和訳したのではなく,日本語の「特異メソッド」が先にあったようです。従って「誤訳か」という記事名は適切ではありませんでした。(2016年10月20日付記) ソフトウエア工学とやらを学んだこともなく,プログラミング用語に詳しいわけでもなく,英語が得意でもないので,的外れなことを書いているかもしれません。乞うご批判。 ほかのプログラミング言語でどうなのかは知らないので,Ruby だけを考えます。 追記(2021 年 8 月 4 日) 本記事では Ruby における「特異メソッド」の英語として一貫して「singular method」を採っていますが,どうやら圧倒的に「singl
クエリレベルでのチューニングの必要があるようなプロジェクトで、Hibernate を適用できないといった場合にたびたび採用されるであろう MyBatis。今回はこれを Spring Boot と組み合わせてみる。 Spring Boot を使用すると、コンフィグレーションのほとんどがアノテーションベースになるため、MyBatis もそうかと思えば、そうではない。MyBatis は MyBatis で、これまでどおり XML ベースのコンフィグレーションファイルが必要になるので、ここは事前に認識しておく。 Spring と MyBatis の連携には、mybatis-spring という、インテグレーションモジュールがでているので、まずは POM にこれらを追加する。 <dependency> <groupId>org.mybatis</groupId> <artifactId>mybati
ツイート今日は、第 1 回のSQL アンチパターンの回から良コンテンツを提供しまくりなエンバカデロ・テクノロジーズさん主催の第 3 回 DB エンジニアのための勉強会に参加してきました。 今回は 漢(オトコ)のコンピュータ道で有名な漢の中の漢、 @nippondanji 氏がデータベース設計を徹底指南してくれるということで、元々 DB エンジニアがバックグランドのわたしとしてはいかないわけにはいかんだろう、と喜び勇んでいってきました! 内容はというと下記の概要をカバーする内容でした。 リレーショナルデータベース(以下RDB)は登場してからかなりの時間が経っています。その名が示すように、RDBはリレーショナルモデルをベースに考案されたソフトウェアです。しかしながら、未だに現場ではRDBが使いこなされているとは言いがたく、リレーショナルモデルへの理解も進まず、誤った常識が跋扈しているのが現状で
スプーン1杯の水を使い汚れた部分に洗剤をつけるだけで、最短30秒で汚れを「押し出し洗い」できるというのが手の平サイズの洗濯機「COTON(コトン)」です。1分間に700回という、人間の手では不可能な振動でケチャップなどの食事汚れから血液・口紅まで取れるとのことなので、実際に使ってその実力を確かめてみました。 COTON(コトン)手のひらサイズのハンディ洗濯機|AQUA(アクア) http://aqua-has.com/coton/ 実際にCOTONを使ってシャツの襟についてミネストローネの汚れを落としている様子は以下のムービーから確認可能です。 手のひらサイズの洗濯機「COTON」を使ってみた これがCOTONのパッケージ。 開封してみると、中には取扱説明書・マット・COTON本体が入っていました。 手に持ってみるとこんな感じ。電池を除いた重さは200gなので、片手で軽々と持てます。 電源
クラウドではアーキテクチャやプログラミングモデルが今までと変わる。 QConでは複数の人からそういう話が出ていた。 ちょっと自分なりにまとめてみる。間違っているかもしれないので、見つけた人はご指摘ください。 新しいACID 従来のモデルでのACIDは、特にRDBMS関連でよく耳にすると思う。 Atomic(原子性) Consistent(一貫性) Isolated(独立性) Durable(永続性) だ。 QConでGoogleのGregor Hohpe氏は、クラウドにおいてACIDは次のような意味になると言っていた。 資料はここ。https://sites.google.com/site/gcodejp/slides/ProgrammingCloud_QCon.pdf?attredirects=0 Associative(結合の) Commutative(相互の) Idempotent(
前回は、kumofsはなぜスケールするかということについて紹介しました。その中で最後に、耐障害性もスケーラビリティにとって重要だーと述べました。 そこで今回は、kumofsはなぜ落ちないのか、なぜ耐障害性が高いと言えるのかーということについて紹介したいと思います。 分散システムはテストが難しいことに定評がありますが(たぶん^^;)、その中でも耐障害性の検証は最上級に困難な部類です。 耐障害性は実際のところ、アルゴリズムの設計以前に実装上のバグが大きく影響するので、設計上は耐障害性が高いと言っていても、実際に使ってみると良く止まるという話はありがちな話です。(個人で開発している場合など、開発リソースが小さい場合はなおさら) そのため耐障害性の高いシステムを実現するためには、実装しやすくバグが入り込みにくい設計も重要かなーと思います(もちろん、アルゴリズムも重要ですが)。 分散システムには複雑
ユーザー同士のつながりを元に時系列に140文字のメッセージを20個ほど表示する――。Twitterのサービスは、文字にしてしまうと実にシンプルだが、背後には非常に大きな技術的チャレンジが横たわっている。つぶやき数は月間10億件を突破、Twitterを流れるメッセージ数は秒間120万にも達し、ユーザー同士のつながりを表すソーシャル・グラフですらメモリに載る量を超えている。途方もないスケールのデータをつないでいるにも関わらず、0.1秒以下でWebページの表示を完了させなければならない。そのために各データストレージは1~5ms程度で応答しなければならない。 Twitterのリスト機能の実装でプロジェクトリーダーを務めたこともあるNick Kallen氏が来日し、2010年4月19日から2日間の予定で開催中の「QCon Tokyo 2010」で基調講演を行った。「Data Architecture
「グローバルトランザクション」という言葉の意味について、昨日の飲み会で議論になったので、まとめ。 グローバルトランザクションと分散トランザクション グローバルトランザクションは、分散トランザクションと同義です。グローバルトランザクションは複数のリソースマネージャを含むトランザクションを指します。一方、ローカルトランザクションは単一のリソースマネージャ(DB等)のみで構成されるトランザクションを指します。 http://download.oracle.com/docs/cd/B14117_01/java.101/b10979/xadistra.htm#i1066628 A distributed transaction, sometimes referred to as a global transaction, is a set of two or more related transac
はじめに はじめまして、グリー株式会社でエンジニアをしておりますkgwsと申します。今回は、グリー内で写真データの保存を行っている分散ストレージ(nanofs)を紹介させていただければと思います。 背景 弊社で運営させていただいている "GREE" ではユーザの写真や動画データを保存することができます。1億ユーザを目指すグリーは、ユーザの増加とともに写真や動画データは上限なしに増加していきます。またユーザの皆様の大切なデータを失うことは許されませんし、サービスを止めることも許されません。そんな状況の中、様々な技術や仕組みを使いサービスを運営してまいりました。 グリーのストレージの歴史は大きく分けて3世代がありました。 第一世代 第一世代ではアプリケーションサーバからNFSサーバをマウントし画像データを保存しておりました。簡単に導入できることと高価なサーバを使用すれば信頼性や安定性も保たれる
なんとか、会社のアウトプットも先が見えてきたので、久しぶりのブログ。 最近はもっぱらインフラばっかりです。現在、スケールアウトができる体制を構築中で、構成については、ほぼ固まってきた。 あとは、運用ということで、複数台サーバを運用するのに、省力で対応することを考えていたところ、Funcやpuppetの導入も考えたけど、システム管理ツールとしては、rubyのものが多い気がしました。rubyを今から覚えるのも大変だし、他の人にそれを強いるのもなぁーということで学習コストと、そこまでやる必要ないだろうということで、複数のリモートマシンに対してコマンドを同時に実行できればいいじゃんということになり、Google先生に聞いて見た所、見事にヒット。 1つのシェルから複数のSSHセッションを同時に実行するツール3種類を試す ここから、いろいろ調べてみました。 見つかったのが、以下の一覧。 Paralle
こんにちは。グリーのmdoi(@m_doi)です。 今回は、グリーの監視システムについて説明したいと思います。以前、こちらの記事にて、リソース監視システムの説明をさせて頂きましたが、死活監視やログ監視については語られなかったので、気になっていた方も多いと思います。ということで、今回は、グリーのインフラにおける死活監視やログ監視、アラート通知システムを紹介したいと思います。 何を使っているの? グリーでは、死活監視にNagiosを使用していました。監視システムの中では、かなり有名なソフトウェアですから、監視システムの構築に使用したことがある方も多いのではないでしょうか。プラグインも豊富に存在するので、様々な監視を行うことができます。死活監視は、このNagiosの機能をそのまま利用し、ログ監視は、Nagiosと独自に作成したエージェント及びログフィルタを連携させて行っていました。 全体のシステ
知っているようで知らないNeutron -仮想ルータの冗長と分散- - OpenStack最新情報セミナー 2016年3月 VirtualTech Japan Inc.
この手の「俺は今からこれを読んでログを残すぜー!」的宣言は過去に何度かやって当然失敗してきたのでそんなに期待しないで頂きたい。 Principles of Distributed Database Systems これは御徒町と名乗るトランザクションおじさんが主導して僕も便乗させていただいている本。分散データベースの歴史をANSIの頃からちょいちょい触れながら、どういう風に最適なクエリを実行できるかにフォーカスしている感じの本。SQLとかクエリプランニングとか最適配置とか集合の分割とかそういう話が多く、CAP定理とかトランザクションとかはあまり出てこない。途中までしか読んでないのでそんな印象だけど、今後どうなるかな…?! 860p Principles of Distributed Database Systems 作者: M. Tamer Oezsu,Patrick Valduriez出
なぜDMMがweb3に参入したのか。Seamoon Protocolが目指す新たなエンタメ体験の未来とは
さきほど帰国。parse.comのメモに引き続き、re:InventでのLogglyのセッションについてもまとめておく。 【追記 2013/11/20 9:20】スライドがupされていたので貼っておきます。 要約すると、 お客さんから大量に送られてくるログをリアルタイムに捌くためのシステム 最初の設計ではSolrCloudを利用していた 第二世代ではElasticsearchを利用。システム全体としてElasticな環境に。 基本環境はKafka + Stormな構成 セッションの情報は以下のとおり。 ARC303 - Unmeltable Infrastructure at Scale: Using Apache Kafka, Twitter Storm, and Elastic Search on AWS This is a technical architect's case stu
このドメインは お名前.com から取得されました。 お名前.com は GMOインターネットグループ(株) が運営する国内シェアNo.1のドメイン登録サービスです。 ※表示価格は、全て税込です。 ※サービス品質維持のため、一時的に対象となる料金へ一定割合の「サービス維持調整費」を加算させていただきます。 ※1 「国内シェア」は、ICANN(インターネットのドメイン名などの資源を管理する非営利団体)の公表数値をもとに集計。gTLDが集計の対象。 日本のドメイン登録業者(レジストラ)(「ICANNがレジストラとして認定した企業」一覧(InterNIC提供)内に「Japan」の記載があるもの)を対象。 レジストラ「GMO Internet Group, Inc. d/b/a Onamae.com」のシェア値を集計。 2023年5月時点の調査。
Droongaについて Droongaは、ストリーム指向の処理モデルを採用した分散全文検索エンジンです。検索、更新、集約などの多くの操作がパイプラインを通じて行われるこのモデルにより、Droongaは高い柔軟性と拡張性を備えています。また、Droongaは既存操作の組み合わせによる複雑な操作にも対応しています。ユーザーはRubyでプラグインを開発して、独自の操作をDroongaに加える事ができます。 詳細は概要をご覧ください。 将来のDroongaについてはロードマップをご覧ください。 ドキュメント Droongaをより効果的に使うために、以下のドキュメントが役立つでしょう。 インストール手順:Droongaのインストール手順の説明です。 チュートリアル:Droongaの使い方を実例を通して解説します。 リファレンスマニュアル:詳細な仕様についての説明です。 コミュニティー:Droonga
はじめに Mnesiaは、Erlangという言語をベースとした並列プログラミング用のオープンソース開発環境であるErlang OTPに付属している高機能のデータベース管理システム(DBMS)です。Mnesiaは真の分散DBMSなので、世界中の何千ものノード間でデータを分散し、複製し、断片化することも朝飯前です。ユーザーがしなければならないのは、Mnesiaデータベースの分散先となるさまざまなErlangノードを実行することだけです。 Mnesiaという名前になった経緯は、少々眉唾ではありますが、もともとは「Amnesia(健忘症)」という名前だったものを、エリクソンの重役が「データベースに『物忘れ』を連想させる名前を付けるのはいかがなものか」と発言したことから、エンジニアが「A」の文字を取って「Mnesia」とし、「すべてを記憶するもの」の意味を持たせたと言われています。Mnesiaは、
CloudNative Days Spring 2021 ONLINE キーノートでの発表資料です。 https://event.cloudnativedays.jp/cndo2021/talks/1071 本セッションでは、DockerとKubernetesのもつ基本的な機能の概要を、コンテナの仕組みをふまえつつイラストを用いて紹介していきます。一般にあまり焦点をあてて取り上げられることは多くありませんが、コンテナの作成や管理を担う低レベルなソフトウェア「コンテナランタイム」も本セッションの中心的なトピックのひとつです。 本セッションは、拙著「イラストで分かるDockerとKubernetes」(技術評論社)の内容を参考にしています。 https://www.amazon.co.jp/dp/4297118378
July 23, 2014 Volume 12, issue 7 PDF The Network is Reliable An informal survey of real-world communications failures Peter Bailis, UC Berkeley Kyle Kingsbury, Jepsen Networks "The network is reliable" tops Peter Deutsch's classic list, "Eight fallacies of distributed computing" (https://blogs.oracle.com/jag/resource/Fallacies.html), "all [of which] prove to be false in the long run and all [of wh
2. ⾃自⼰己紹介 l 久保⽥田展⾏行行(@nobu_k) l 製品開発部 l Sedue/Bazil l (Jubatus) l ブル l 最近勉強してるもの l 開発⼿手法:要件定義・管理理 l 本 l Transactional Information Systems(@ノーチラス) ‒ 約1年年で念念願のリカバリーまで到達・・・! l 分散DB本 2 3. 今⽇日の話 l Paxos l Consensus algorithm(protocol)の1つ l ものすごく難しいことで有名(主に元論論⽂文が) l 流流れ l Consensus l 問題設定 l Paxos l (ちょびっとだけ)Multi-Paxos l 参考⽂文献紹介 l ⽇日本語の⽂文献が少なく、⽤用語が怪しいですすいません 3
先週の金曜日に、PFIで開催されたシステム系論文輪読会で話してきた。いい加減に積んであるものが多すぎて、こういった機会に便乗して自分を追い込まないと何もできないからである。 第2回 システム系論文輪読会 - connpass 僕が読んで解説したのは Peter Bailis et al., "Coordination-Avoiding Database Systems" VLDB 2015, to appear である。この論文がどれだけすごいものであるかという話についてはぼくのレジュメを参照いただくとして…この論文は神林さんに教えてもらったのだけど、VLDBやBailisのグループは要チェックだということを再確認した。この論文、なかに分散システムの証明が書いてあったりするのだけど、21回も続いている分散合意本読書会で鍛えた証明の読解力で割とスラスラとノリを理解できたので感動した。というわ
https://www.youtube.com/watch?v=QdkS6ZjeR7Q 1 comment | 0 points | by WazanovaNews ■ comment by Jshiike | 約2時間前 Kyle Kingsburyは、「クラウドにおいてもネットワークパーティションは起こりうるゆえに、DBなどのプロダクトはマニュアルやマーケティング資料で説明している仕様 & パフォーマンスを、分散環境では必ずしもだせない。」というテーマでの検証結果を公表しているブログのシリーズと、ストレス下での計測ツールJepsenで知られています。ここ1年半ほどで、 PostgreSQL / Redis / MongoDB / Riak / Zookeeper / NuoDB / Kafka / Cassandra / Redis / RabbitMQ / etcd / Consu
メッセージキュー について書いている連載の続きとして、今週末は分散型メッセージングを実行するための様々なライブラリを詳細に分析していきたいと思います。今回の分析では、APIの特性、デプロイメントやメンテナンスの容易さ、そしてパフォーマンスの質を含めて2、3種類の異なる側面に着目します。メッセージキューは2つのグループに分類できます。ブローカレス(brokerless)とブローカード(brokered)です。ブローカードなキューはエンドポイント間に何かしらのサーバを挟んでいますが、ブローカレスなメッセージキューは、メッセージ送信の際でも間に何も挾まないP2Pです。 今回分析するのは以下のシステムです。 ブローカレス nanomsg ZeroMQ ブローカード ActiveMQ gnatsd Kafka Kestrel NATS NSQ RabbitMQ Redis 取り掛かりとして、ほぼ間違
ミドクラは同社のネットワーク仮想化ソフトウェアである「MidoNet」をオープンソースとして公開しました。OpenStackに対応し、IaaS型クラウドのネットワーク基盤ソフトウェアとして利用できます。ライセンスはApache 2.0ライセンス(プレスリリース)。 MidoNetは、いわゆるオーバーレイ型のネットワーク仮想化を実現するソフトウェアで、物理的なネットワーク構成の上に、仮想的なレイヤ2ネットワーク、レイヤ3ネットワークを構成し、ファイアウォール、ロードバランス、アクセスコントロールやセキュリティグループなどの機能を実現します。 すべてをコモディティサーバ上で稼働するソフトウェアで実現するため、物理ネットワークにファイアウォールやルーティングのような機能を持つ機器を必要としません。 MidoNetの最大の特徴は分散アーキテクチャを採用しているところです。ルーティングやスイッチ、フ
Apache Kylin™ is an open source, distributed Analytical Data Warehouse for Big Data; it was designed to provide OLAP (Online Analytical Processing) capability in the big data era. By renovating the multi-dimensional cube and precalculation technology on Hadoop and Spark, Kylin is able to achieve near constant query speed regardless of the ever-growing data volume. Reducing query latency from minut
cloudpackエバンジェリストの吉田真吾(@yoshidashingo)です。 今回発表になった Amazon RDS for Aurora。最大の特徴はストレージが従来のRDS(Multi-AZ)における「完全同期なミラーディスク型のレプリケーション」方式でなく、「Quorumベースの非同期レプリケーション」方式が採用された点です。 Quorumの概念 Quorum自体の概念の説明はWikiなどを参照してください。ノード間で投票を行い、定足数が揃った処理を実行/破棄するという考え方です。 Quorum - Wikipedia 同期型のミラーディスク型から非同期のQuorum型へ Aurora以外のRDSのMulti-AZ配備は、マスターノードのディスクへの書き込みをブロックレベルでスタンバイ側に適用する完全同期なフィジカルレプリケーションを行っています。これにはいくつかの課題が考えら
Erlang アドベントカレンダー 2014の23日目の記事です。 Erlang/OTPでアプリケーションを書いていると、システムを冗長化するために複数ノードでうまく協調動作するようにさせるために、Distributed Erlangの上に構築されたFailoverやTakeoverを使う場面がいずれ出てくる。しかし、これらの仕組みは、Riakのようにシステムをスケールアウトさせたい場合には不十分だ。スケールアウトするシステムの本質は アクセスしたいモノの物理的な位置を隠蔽して論理的な位置でアクセスできるようにする 物理的な位置が故障やスケールアウトのために変化しても常に追跡できて同じ論理的な位置でアクセスする アクセスしたいモノが偏らず、ほぼ均等に分散されている の3点がサポートされていることだ。これだけだといろんなものが該当するが、 Riak風に翻訳すると アクセスしたいデータがどのノ
Principles of Distributed Computing (lecture collection) Distributed computing is essential in modern computing and communications systems. Examples are on the one hand large-scale networks such as the Internet, and on the other hand multiprocessors such as your new multi-core laptop. The lecture notes on this webpage introduce the principles of distributed computing, emphasizing the fundamental i
This document discusses Presto, an open source distributed SQL query engine for interactive analysis of large datasets. It describes Presto's architecture including its coordinator, connectors, workers and storage plugins. Presto allows querying of multiple data sources simultaneously through its connector plugins for systems like Hive, Cassandra, PostgreSQL and others. Queries are executed in a p
This material is based upon work supported by the National Science Foundation under Grant Number IIS-1249722. Any opinions, findings, and conclusions or recommendations expressed in this material are those of the author(s) and do not necessarily reflect the views of the National Science Foundation. Copyright (c) 2014 Yale University. All rights reserved. Developed by: Alexander Thomson, Kun Ren, T
docker&boot2docker 1.1で以下のような現象が起きてます。 もしどなたか判れば教えて欲しいです。 docker imageのバックアップ法 boot2docker_vmが、異常ステータスになってしまっています。 起動するとdockerコマンドは通り、dockerコンテナ/イメージには正常にアクセスできるのですが、boot2docker_vmのIP取得に失敗し、sshも取得できないので、dockerコンテナにはアクセスできるのに、その中間のboot2docker_vmに全くアクセスできない状況になってしまっています。 起動時の例: $ boot2docker up 2014/07/08 08:48:10 Waiting for VM to be started... 2014/07/08 08:48:10 exit status 255 2014/07/08 08:48:1
こんにちは!エンジニアの瀬尾です。 今回は私達がどのようなやり方でプロタクトを開発しているのか 実際のリアルタイム解析基盤サービスのアーキテクチャを交えて紹介します。 構成図 今回のインフラはすべてAWSのサービスを利用して構築しました。 IaaSとマネージドなサービスの組み合わせにより開発・運用コストを削減しています。 各レイヤやサービス構成は management UI:S3 + CloudFront Job:SQS ストレージ:RDS(MySQL) サービス利用者の管理画面レイヤです。 UIはAngulerJSのSPAがS3に配備されていて、CloudFrontにより配信されています。 Rename Distributionパターンによってエッジサーバーのキャッシュタイムアウトにかかわらずデプロイ時に最新のUIが配信される仕組みになってます。 UI背後のアプリケーションおよびJob(
2015年GMOペパボ新卒エンジニア研修、Web開発研修イントロダクションの資料です。 * http://www.slideshare.net/hifumis/20150608-thetaoofpepaboengineer-49152106 * http://www.slideshare.net/hifumis/20150609-webdevelopmenttraining * http://www.slideshare.net/hifumis/20150706-weboperationtraining * http://blog.hifumi.info/2015/06/14/pepabo-engineer-training-2015/ * http://blog.hifumi.info/2015/07/20/pepabo-web-operation-training-2015/ Read
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