以前の記事で、 Webアプリケーションのデバッグの仕組み について触れました。今回は実践的なJavaScriptのデバッグについて掘り下げていきたいと思います。 ブラウザデベロッパツール 私の個人的なお気に入りはChromeデベロッパツールです。SafariやFirefoxはChromeほどの高水準に達していません。しかし、徐々に改善されてきています。FirefoxにはFirebugと改良されたFirefoxデベロッパツールが組み合わされた機能が備わっています。もし、Firefoxチームがビルトインされているデベロッパツールの改良の中で素晴らしい仕事をし続けたとしたら、Firebugはいつか、すたれるかもしれません。 個人的な好みにかかわらず、ターゲットとするあらゆるブラウザで、全てのコードのテストやデバッグができるようにすべきです。”あらゆるブラウザ”には、かの有名なInternet E

2014年1月17日 備忘録 立派なヘビ使いになろうと、Pythonを鋭意勉強中です。 さて、Python書くのはいいんですけど、環境構築の話がとにかく分かりづらい。 色々と調べても、知らない単語が複雑に絡み合っててしんどい。 なので、備忘録も兼ねて環境構築まわりの話をまとめてみたいと思います。 （ちなみに、内容の正しさはまったくもって保証しません） 単語の説明 「Python 環境構築」とかで検索すると、やり方と共に謎単語がたくさん出てきます。 リストアップするとこんな感じ。 setuptools distribute easy_install pip virtualenv virtualenvwrapper venv pyvenv この時点で発狂しそうなのですが、全部覚えるのが立派なヘビ使いの第一歩。 超簡単に説明してみる。 setuptools Pythonのパッケージ管理シ

僕もかつて同じような経験をしました。 他人から答えを聞くのが嫌いで、だから、他人の証明を読むのが嫌いでした。 しかし、それでは余程の天才でなければ、前に進めないんですね。 いまでは非常に損な考えであったと、思っています。 高校レベルの問題が解けることで、思い上がってしまっていたんですね＞＜ 数学は、膨大な「みんなが問題を解いて来た」結果であり、教科書には、それが整理されているものだと思います。 その知的財産を、自分で一からつくり上げるのは不可能で、（多くの大天才たちや数え切れない秀才たちが、一生かけて作ってきたものですから）、それを考えながら学ぶ、という作業が、数学を学ぶ一つの中心になると思います。（勿論、問題演習もあります。そこで思う存分、解く楽しさは味わえます） 数学書を読むのは大変ですが、自分に適した本ならば、読んで行けますし、興味深いと思います。 メカニカルに論理を理解するだけでな

こんにちは、津田塾大学学芸学部数学科４年の渡辺です。 今日はちょこっとだけ、数学科の日常をご紹介しようかと思います。 ついに今週、私のゼミのノート一冊目が使い終わりました。ﾄﾞｰﾝ まだ、５回ほどしか授業をやっていません。 それでもノートを一冊使い切ってしまいました。 それほど、数学科は書きます。 他の理系のような「実験」がない分、ノートに書くことが研究方法なのです。 常にノートに証明を書き続け、計算や図示化するときには計算プログラムを書いてパソコンで計算します。 今回使い切ったノートはこちら。 私は、今年は数論ゼミにいるので、４月はフェルマーの最終定理のほんの一部分を限定して証明をしました(範囲を広げた、本気の証明するとえらく難しいのです)。そのページですね。 ちなみに、大学の数学をどうやって勉強しているかというと、「予習・授業・復習」をきちんと分けた方法です。これは高校のときから癖とし

大学受験で物理を勉強する方のために、どのように勉強をするべきなのか、その「勉強法」と「おすすめ参考書」を書きたいと思います。下の方で参考書を使った勉強の「モデリング」も行っています。 大学受験は、やみくもに勉強をするのではなく、戦略を持って攻略していくようにする必要があります。僕自身夏まで部活をやっていましたので勉強を始められたのは８月からでした。この時点で人よりも遅れていたので「効率性」が求められました。 このページは数ある大学受験勉強法記事の中でも、特に「どれだけ効率よく・無駄を省いて勉強するのか」という部分に着目していきたいと思います。 基本的に「独学」することを念頭に置きます。 物理という科目について ①物理は、暗記部分が少なく応用部分が多い ②初学者にとってのしきいが高い ③コテコテの理系が履修する ④国語力は必要 勉強法(参考書の使い方) 参考書紹介 入門書 参考書＆問題集 効

大学で学ぶ数学の勉強の仕方に迷っています。 (1)高校までは、公式を覚える→問題演習　という流れで勉強をしていました。高校数学は、大学入試の問題が解けることがゴールだと思っていました。しかし、大学の数学は、何ができればゴールなのでしょうか？ (2)高校では、公式を覚え、問題を解いてました。大学の数学では定理、定義、命題、補題など、公式らしきものの量が多いですよね？全て覚えようとしたら相当な暗記量を強いられます。これらは全て暗記、または自力で導き出せるようにする必要があるのでしょうか？ (3)定理などは全て証明がついていますが、これらの証明を全て自力でできるようにならなければならないのでしょうか？？ 今、微積分、線形代数、集合論、ルベーグ積分などを勉強しています。今僕がやっている方法は、教科書の定理、定義などを暗記し、証明はわかるところだけ読んでいます。問題演習は、やったりやらなかったりです

matplotlibはPythonでグラフを描画するときなどに使われる標準的なライブラリです。 画像ファイルを作るばかりでなく、簡単なアニメーションやインタラクティブなグラフを作ることも可能です。 実際の例はmatplotlibサイトのギャラリーで見ることができます。 matplotlib/gallery matplotlibは本家のサイトやどこかのブログにあるチュートリアルや例を描画してみるぶんには簡単なのですが、 実際に自分でプロットするとなると基礎的な概念を理解していないと使いにくいライブラリでもあります。 また、基礎的な概念を理解していないとドキュメントを参照する際にもどこを見て、どう実用すればいいのかわかりません。 そこで、この記事ではそのあたりのmatplotlibの基礎を解説していきます。 なお、Python自体の知識はある程度仮定していますが、matplotlib自体の実装

いつの間にかシリーズ化して、今回はロジスティック回帰をやる。自分は行列計算ができないクラスタ所属なので、入力が3次元以上 / 出力が多クラスになるとちょっときつい。教科書を読んでいるときはなんかわかった感じになるんだが、式とか字面を追ってるだけだからな、、、やっぱり自分で手を動かさないとダメだ。 また、ちょっとした事情により今回は Python でやりたい。Python のわかりやすい実装ないんかな？と探していたら 以下の ipyton notebook を見つけた。 http://nbviewer.ipython.org/gist/mitmul/9283713 こちらのリンク先に2クラス/多クラスのロジスティック回帰 (確率的勾配降下法) のサンプルがある。ありがたいことです。理論的な説明も書いてあるので ロジスティック回帰って何？という方は上を読んでください (放り投げ)。 この記事で

概要 多層パーセプトロン記事の補足。下の記事の最後で、入力されたデータを隠れ層で線形分離しやすい形に変換している、ということを確かめたかったが、MNIST データでは次元が高すぎてよくわからなかった。ということで、もうちょっとわかりやすい例を考える。 可視化シリーズとしては以下の記事のつづき。 ロジスティック回帰 (勾配降下法 / 確率的勾配降下法) を可視化する - StatsFragments 多層パーセプトロンとは 詳細は上記の記事参照。この記事では、以下のような多層パーセプトロンを例とする。 入力層のユニット数が 2 隠れ層のユニット数が 3 出力層のユニット数が 2 つまり、入力層として 2 次元のデータを受けとり、隠れ層で 3 次元空間へ写像してロジスティック回帰 ( 出力は2クラス ) を行う。 サンプルデータ 2 次元で線形分離不可能なデータでないとサンプルの意味がない。こ

ちょっとPlugin的なものを実装しようとしてたら行き着いた。 http://lucumr.pocoo.org/2006/7/3/python-plugin-system importする仕組みはよくあるのでわかるんだけど。 読み込んだモジュールからPluginクラスを抽出するスマートな方法が書いてあったので紹介しておく。 class Plugin(object): pass class MyPlugin1(Plugin): pass class MyPlugin2(Plugin): pass Plugin.__subclasses__() __subclasses__()で一発でとれる。 baseのtuple(スーパークラスのリスト)はよく使うんだけどsubclassも取れるのは忘れてた。 で自分でも書いてみた。 plugin.py import sys import os import

概要 rsyslog のアウトプットモジュールには omprog というのがあり、好きな言語でsyslog データを標準入力で受け取り、データを処理するプラグイン機構がある。 この機能は rsyslog 4.3.0 と結構昔から存在するにもかかわらず、自分は知らなかったのだけど、rsyslog のブログでこの機能を知ったので、ミニマムで動かすところまでを試してみた。 Writing external output plugins for rsyslog # omprog は v4 のころからあるのに with v8, we officially support external plugins とコメントされているのは突っ込まないでおく。 検証環境 OS : CentOS 6 rsyslogd 8.2.2 rsyslog external plugin 通常のモジュールは、アウトプットを例

概要 OpenStackでは、プラグイン機構を採用しており、バックエンドの実装にさまざまなものを選択できるようにしている たとえば、NeutronではCore pluginに「ml2, openvswitch, nsx」などなど、さまざまなpluginが設定ファイルで設定できる。それをstevedoreというライブラリを用いて実現可能にしている。 今回はそれの使い方について、keystoneclientのauth_pluginの読み込み部分を見ながら使い方を見ていく ※注意：イマイチ良く分かっていないところがあるので、間違いや詳細が分かる方はコメントください keystoneclientにauth_pluginについて（stevedoreの使用例） keystoneclientでは、認証の方法をplugin形式で実装している(Token,Password等)ので、さまざまな認証方法を選択す

プログラムに拡張性や汎用性を持たせようとすると、どこかでプラグインの機構が必要になってくると思う。 今回は Python の setuptools に備わっているプラグイン機構 pkg_resources を触ってみる。 もし、システムの Python 環境に setuptools が入っていないようであれば、あらかじめインストールしておく。 $ wget https://bitbucket.org/pypa/setuptools/raw/bootstrap/ez_setup.py -O - | sudo python 今回は、最終的に 3 つの Python パッケージを作る。 内訳は、まずプラグインを使うパッケージ (samplebase)、そして最初のプラグイン (sampleplugin1) と、二つ目のプラグイン (sampleplugin2) だ。 尚 setuptools を

サーバーエンジニアの原です。 今回は、Python製テスティングフレームワークpy.testの数あるプラグインのうち、おすすめプラグインをご紹介します。 Python 3.4、pytest 2.7.0を前提とします。 pytest-flakes pytest-flakesは、Pythonの文法/コードスタイルチェッカーであるpyflakesをテスト時に実行できるようになるプラグインです。 例えばこのような（全く役に立たない）テストコードがあったとします。 # -*- coding: utf-8 -*- def test(): a = 5 assert 1+2 == 3 これを--flakesオプションを付けてテストを実行すると、未使用の変数があるため、テストが失敗します。 $ py.test --flakes ===================================== te

chef・puppetと競合するサーバ管理ツール、ansibleを最近勉強しています。 ansibleを触ってみて、以下の事を思いました。 ruby使い capistrano chef 重厚で習得が大変。大規模向け？ python使い fabric ansible 軽量で習得が容易。小〜中規模向け？ capistranoとchefはほとんど触ってませんが、chefとansibleは、capistranoとfabricの関係に似ているな、と思いました。 私は軽量で習得が容易なものが好きなので、仕事でfabricを使っています。 では早速ansibleについて、勉強していきましょう。 ※ mac上でvagrantとansibleをインストール・実行します。 その前にまずは専門用語と、それが何をする道具なのかをおさらいします。 各ソフトウェアと役割 vagrantのインストール ansibleの

はじめに こんにちは、虎塚です。 先週金曜日の18:30から1時間、AWSコンサルティング部でAnsibleをテーマに社内勉強会を開催しました。この記事では、会社の活動紹介を兼ねて、勉強会の様子をレポートします。 秋葉原オフィスと札幌オフィスにいた社員、東京や札幌近郊でリモート勤務中の社員10名以上が、Skype接続して実施しました。写真は、秋葉原オフィスの会議室に集まったAWSチームメンバーです。 今回の講師は植木さんでした。植木さん自身も上越からのリモート参加で、Skypeを使って画面共有しながら説明とデモを実施してくれました。上の写真で皆がディスプレイを食い入るように見ているのは、そのためです。 Ansibleの説明 デモンストレーション Ansibleをインストールする brew install ansible ssh/configを作成する ここで.ssh/configを自動生成

@garbagetown 「あなたが Ansible を使うべき n 個の理由」みたいなブログ記事書いてください！— Kazuhiro Sera (@seratch_ja) 2014, 2月 18 と脅されたご要望頂いたので書いてみます。 背景 Ansible に手を出した背景は以下の通りです。 仕事で Redmine を立ち上げる機会が多く、初めの頃こそ色々と苦戦したものの慣れた いい加減もう飽きたし面倒くさいので他の誰かに押し付けたい Redmine のインストール手順はネット上に山ほど転がっているけど、プロキシ設定など環境依存の落とし穴にハマる人は自分を含め相当数いる いまどき Word でインストール手順書ってのもダサいしプロビジョニングツール使ってみよう このため、「インターネットに接続するにはプロキシサーバを経由しなければならない企業 LAN 内の Windows 端末から一台

python製の実行ツールなのです。 javaとbashしか書けない私ですが、とうとうFabricの実践投入を進め始めたので、記事を書いてみようと思います。目標は「デプロイスクリプトに一切bashを使わない」です。 Fabricとは？ FabricをCentOSにインストール 依存ライブラリのインストール python2.7のインストール python2.7のバイナリのパスを通す easy_install-2.7のインストール fabricのインストール fabricのバージョンを確認 fabricを実行してみる test.py test.pyを実行 Fabricの基本的な使い方を学ぶ 対象ホスト・ID・PASSの指定方法 fabコマンドの引数で指定する *.pyでenvで指定する sshする sudoでsshする SFTPする（ファイルを送る） SFTPする（ファイルを取得する） コマン

第10回 NLP若手の会シンポジウム (YANS) のチュートリアルスライドです。ニューラルネットの（アルゴリズムとしての）おさらいと、Chainer v1.3.0の使い方を紹介しています。Read less

Project Eulerは、プログラミングを楽しく段階的に学ぶ手段を提供するWebサイトです。 Colin Hughesが11歳くらいの時、彼の両親は何とも変わったおもちゃを家に持ち帰りました。それはカラフルでもなく、漫画のようなものでもありません。レーザや車輪、点滅するライトが付いているようにも見えませんでした。しかも、そのおもちゃの箱に描かれていたのは、カッコいい主人公や悪役の姿ではなく、箇条書きの文とQWERTYキーボードの絵でした。そのおもちゃの名は、「ORIC-1 Micro Computer」です。中にはカセットテープが2つと、数本のコード、そして130ページに及ぶプログラミングのマニュアルが入っていました。 どう考えても、11歳の少年には最悪のプレゼントでしょう。それでも彼の両親は129ポンド（当時の為替レートで約4万5000円）以上するものを買ったという理由もあって、とに

syobochimメディアでBackChannelingを紹介していただきました。 http://syobochim.hatenablog.com/entry/2015/09/03/214050 BackChannelingは、HipChatやSlackで感じてた不満を解消するために作りはじめたチャットです。HipChatやSlackはどうしても話題が流れていってしまうので、仕事では使いにくい面があります。そこでBackChannelingは話題ごとにスレッドを立てれるようにしました。なので実はチャットというよりはリアルタイムBBSという位置づけのつもりです。 特長として、 スレッドフローティング型 マルチタブ Markdownでコメントが書ける 音声コメント コメントのキュレーションができる ボットアカウントを作れる などがあります。音声はストリーミングでなく、クライアントサイドでogg

ncdc.sh #!/usr/bin/env bash # global parameters g_tmp_folder="ncdc_tmp"; g_output_folder="ncdc_data"; g_remote_host="ftp.ncdc.noaa.gov"; g_remote_path="pub/data/noaa"; # $1: folder_path function create_folder { if [ -d "$1" ]; then rm -rf "$1"; fi mkdir "$1" } # $1: year to download function download_data { local source_url="ftp://$g_remote_host/$g_remote_path/$1" wget -r -c -q --no-parent -P "$g_

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。

MySQLのトリガー便利です。PHPでトランザクションを張って同期…というのもありだけど、データベースのレイヤで関係が担保されているのは開発者にとっても安心です。 しかし、トリガーの開発方法についての情報は少ない感じがあります。手探りで自己流なところがあると思いますが、トリガーの開発方法を整理できるくらいに自分の中でルーティンが決まってきたので記事としてまとめておきます。 掲示板のデータベースを例に作ってみよう お題がないと説明しにくいので、掲示板アプリを例に話を進めます。YY-BBSのような単純な掲示板を思い浮かべてください。 2つのテーブルを用意します。 スレッドテーブル 投稿テーブル もう少しテーブルの関係がイメージしやすいようにもうちょい妄想しちゃいます。 スレッドテーブルと投稿テーブルは一対多の関係にあります。一つのスレッドに複数の投稿が記録できる仕様です。掲示板にはスレッド一覧

CREATE TRIGGER trigger_name { BEFORE | AFTER } { INSERT | UPDATE | DELETE } ON tbl_name FOR EACH ROW trigger_body トリガーは対象となるテーブル( tbl_name )で指定した操作があった場合に実行する SQL 文( trigger_body のところで記述)を定義しておくものです。トリガーが起動する操作の種類は INSERT 、 UPDATE 、 DELETE の3種類があります。 INSERT トリガーはテーブルに行が追加される前または後に設定した SQL 文が実行されます。例えばテーブルに対して INSERT 文や REPLACE 文、 LOAD DATA 文が実行された時です。 UPDATE トリガーはテーブルのデータが更新される前または後に設定した SQL 文が実行さ

イベント: 論理削除 Casual Talks #1 : ATND https://atnd.org/events/68902 発表者: https://twitter.com/misoobu

ご存知のとおり、かなり以前からJavaプラットフォームはJava SEとJava EEとに分かれています。Java EEはJava SEを含んだ拡張APIを含み、エンタープライズ開発向けのプラットフォームということで一般的にはなんとなく理解されていますが、よくよく調べてみると両者の境界線はかなりあいまいで、人によってさまざまな解釈の違いや混乱があるようです。 一応、Java SEとJava EEのJava DOCを調べてみると主なものとして以下のようなAPIが含まれていることがわかります。 プラットフォーム API Java SE 基本言語ライブラリー、通信ライブラリー、 GUI関連ライブラリー、JDBC、JNDI、RMI、Java IDL（CORBA）、JMX Java EE サーブレット、JSP、JSF、EJB、JPA、JMS、JTA、JCA Webサービス関連ライブラリー、Java

API testing is a type of software testing that involves testing application programming interfaces (APIs) directly and as part of integration testing to determine if they meet expectations for functionality, reliability, performance, and security.

The document discusses Spring configuration and Java-based configuration. It covers topics like using @Configuration classes to define beans, @ComponentScan to find beans, @Bean to define beans, and using Java configuration as an alternative to XML configuration in Spring. It also provides examples of configuring ViewResolvers, controllers and enabling Spring MVC features with annotations like @En

ネットワークプログラマビリティ勉強会 #18 の発表資料です。 https://network-programmability.connpass.com/event/143534/ ネットワーク機器の通常の show コマンドの結果は、人が見る分にはよいのですが、機械にとっては取り扱いくくなりがちです。これを解決するため、show コマンドの結果をパースして構造化データにするパーサーがいくつかあります。本発表では TextFSM や Genie Parser といったパーサーと、他ツールとの連携についてご紹介します。 ブログ版はこちら https://tekunabe.hatenablog.jp/entry/2019/09/06/parser_arekore

2015年7月13日に行われたOpenStack Summitの歩き方で発表した資料になります。1事業者からOpenstackがどのように見えているか、Openstackをどのように導入したか、Openstack運用の課題などを解説しています。Read less

Ansible 2.0 変更点まとめ Ansible 2.0のアルファ1.0がリリースされましたね！ (2016.01.13追記: Ansible 2.0出ました。Qiita上ではリリースニュースを Ansible 2.0リリース！ という記事で訳していただいています。) まだ開発中ではありますが、CHANGELOGを元に大きめの変更点をまとめてみます。 （よく使われそうと主観的に思うものと、個人的によく使うものについての記述粒度が細かくなってます。） 下記情報は全て2015年8月28日時点での公式ドキュメント・リリースノート・git issue・もしくはコードにもとづいてます。2.0の正式版リリース時の情報と変更される可能性はまだあるかもですが、大きな変更は一緒なはずです。 記事の内容に間違っているものなどあれば、ご指摘いただけると嬉しいです！ 大きめの変更 CHANGELOGより抜粋。

C++プログラマから絶大な支持を集めるC++界のカリスマ、スコット・メイヤーズが、優れたC++プログラムはどのように書けばよいのかを指南。C++をすみずみまで知り尽くした著者が、効果的かつ堅牢、移植性の高い優れたC++プログラムを書くノウハウを42項目にまとめています。さらに上を目指したい中上級者必携の一冊です。C++11/C++14対応。 出版社より 謝辞 はじめに 1章　型推論 項目1：テンプレートの型推論を理解する 項目2：auto の型推論を理解する 項目3：decltype を理解する 項目4：推論された型を確認する 2章　auto 項目5：明示的型宣言よりもauto を優先する 項目6：auto が期待とは異なる型を推論する場面ではETII を用いる 3章　現代のC++ への移行 項目7：オブジェクト作成時の() と{} の違い 項目8：0 やNULL よりもnullptr を

本書はSelenium WebDriverを使ったテストの構築方法やデザインパターン、メンテナンス性に焦点を当てた書籍です。Seleniumを使った人ならわかるテスト時の取り入れるべき事柄や避けるべき事柄をパターン化してわかりやすく解説しています。テストをリファクタリングする方法、自動テストプロジェクトにおけるSpaghettiパターン、テストデータについて、テストを安定させるコツ、さらにテストスイートを成長させるヒントなど、テスト自動化設計におけるポイントを幅広く紹介します。ベストプラクティスだけでなく、アンチパターンも紹介しているため、失敗の原因を知り、適切な設計パターンを適用することができるようになります。 目次 まえがき 監訳者まえがき はじめに 1章　最初のテストを書く 1.1　Selenium を選択する 1.1.1　適材適所 1.1.2　価格 1.1.3　オープンソース 1.

この記事は、Git Advent Calendar 2013 の21日目の記事です。 前日（20日目）の記事は、@harupong さんの Get Great Pro Git !! です。 Pro Gitのサイトは、git関連のことでググると大体行き着くので、よく見てましたが、書籍だったんですね。それを無償公開で、さらには継続的に更新されているとは・・・。また、日本語翻訳は非常にありがたいので感謝感謝です。 Gitでは、ローカルレポジトリとリモートレポジトリ間のデータ転送（clone/push/pull/fetchなど）用のプロトコルに、Local、ssh、git、httpの4つが使用できます。 圧倒的にsshやgitを使用するケースが多かったように思いますが、最近ではGitHubもhttpsプロトコルが clone URLのデフォルトになっているようにみえます。 これは企業等のファイアウ

OpenStackのデプロイ方法について、RDO/packstackのやり方は書いたので、devstackを使ったやり方もメモを残しておく。 ちなみにdevstackの場合、公開されているリポジトリからソースコードをダウンロードして環境構築を行うので、最新のコードでOpenStack環境が構築できます*1。とりあえず環境はこんな感じ。 # 項目 今回の設定 1 CPU 2個 2 メモリ 8GB 3 HDD 80GB 4 OS Fedora 21 5 OpenStack Kilo+ 6 その他 KVM上で構築 そして、ざっくりとした構成はRDOの時と同じで、2枚のNICが刺さってて、一つは管理用、もうひとつは外部接続用とする。 1. NetworkManagerサービスの無効化 # systemctl stop NetworkManager # systemctl disable Netwo

DRBD（Distributed Replicated Block Device）とは何か：DRBDの仕組みを学ぶ（1）（1/2 ページ） 障害監視ツールなどと一緒に使うことで、サービスの継続提供を助けるDRBD。Linuxカーネルに統合されている機能ですが、上手に使いこなしているでしょうか？ 本連載では、DRBDの動作や使いどころを順を追って紹介していきます。 連載バックナンバー 2015年6月、約8年ぶりに「DRBD」のメジャーバージョンアップ版となる「DRBD9」がリリースされました。DRBDは、リアルタイムでデータをレプリケート（複製）するソフトウエアです。 最新版であるDRBD9では、多ノード（最大31台）レプリケーション対応、実質無制限のデータサイズサポート、ストレージ性能を活用したさらなる高速化などの新機能が盛り込まれています。 連載第一回となる今回は、DRBD9の詳細を解説

プログラマとしても長くなって、後輩や部下に教える事も増えてきましたが、 所々感じるところは、メモリ内でデータがどうなっているか意識してない人が たまに見受けられます。 まぁプログラムを始めるとっかかりが、メモリをあまり意識する事なく、 VM上で動いていたり、スクリプト言語から入ってしまった為、 メモリをこれまで意識せずプログラムを書けてこれたというとこからだと 思われますが。 小規模ならそれでもよいのですが、大規模なサーバープログラムや、 使えるメモリ使用量が少ない昨今流行りのスマートフォンアプリなんかでは、 わりとちゃんとメモリを理解し、自分でどれくらいメモリを使ったか、 把握してプログラムを書かないと、あっというまにメモリを食いつぶして、 開発中のアプリが動かなくなるって事はわりとあるはず。 以下に書く例は、実際に部下がメモリのなんたるかを あまり理解してないせいで

LinuxプロセスのCopy on Writeによるメモリ共有率を計算するプログラム。 こちらのエントリーと Linux のプロセスが Copy on Write で共有しているメモリのサイズを調べる 上記エントリー内で参照されている Perl：forkしたプロセス間でのメモリ領域の共有 を参考にして、紹介されている Linux::Smaps モジュールを利用したPerlのプログラムをPythonで書いてみました。外部モジュールのインストールなしで動作するので使いやすいかと思います。Python 2.6系以上で動作することを確認しています。 #!/usr/bin/env python import sys def read_smaps(pidlist): try: print("PID\tRSS\tSHARED\t\tNONE_SHARED") mem = lambda t, f: int

Coordination-Avoiding Database Systems 解説 2014/9/19 @ PFI 第2回システム系論文輪読会 自己紹介 @kuenishi Basho Japan, KK WE ARE HIRING Riak CSの開発してます モチベーションは… Coordination-Avoiding Database Systems Authors - All Big Names Peter Bailis - CAP定理とトランザクションがテーマ pubs @ UCB Alan Fekete - 言わずとしれたRDB界の大物 Micheal J. Franklin - TelegraphCQとかSparkとか @ AMPLab Ali Ghodsi @ UCB Joseph M. Hellerstein - TelegraphCQとかCALMとか @ UCB Io

Photo by Matt Ryall こんにちは。谷口です。 ITエンジニアの皆さんや、プログラミングを学習中の皆さんは、プログラミング問題を解くのはお好きでしょうか？（お好きな方が多い……と信じております……） プログラミングが好きな方の中には、「業務とは直接関係ないけどプログラミング問題をもっと解きたい！」また、「プログラミング初心者で勉強中だから、問題をたくさん解きたい！」という方もいらっしゃるかと思います。 また、競技プログラミングがお好きで既にばりばり挑戦されている方や、競プロに挑戦してみたいけど「まだ初心者だしいきなり挑戦するのはハードル高いな……まずは自分の実力アップのために練習したい！」という方も、ちょうどいいレベルのプログラミング問題が必要になってくるかと思います。 （※競技プログラミングとは、一般に、出題されたプログラミング問題を制限時間内に解いて競い合う競技大会のこ

Linux Kernel 2.6 (x86-64) でのページテーブルのサイズの確認方法と見積式を調べてみた。 あっているか自信のないところもある＆まだ書きかけ。 ページテーブルのサイズの見方 OS全体のページテーブルのサイズ $ cat /proc/meminfo MemTotal: 16158544 kB MemFree: 13134056 kB (中略) PageTables: 34428 kB ★ 34MB プロセス毎のページテーブルのサイズ $ cat /proc/10225/status # 10255 は PID Name: zsh State: S (sleeping) Tgid: 10225 Pid: 10225 PPid: 10222 (中略) VmPTE: 124 kB ★ 124KB ページテーブルのサイズの見積式 見積式 (プロセスが使用している物理メモリサイズ