Code Execution on a Tamagotchi « KwartzLab Makerspace
I achieved arbitrary code execution on a Tamagotchi using a bug in figure ROM processing. This capability should allow me to dump the Tamagotchi code ROM after some analysis, as well as allow me to ‘hack’ my Tamagotchi using the full capabilities of the microprocessor. I mentioned in an earlier post that I saw some ‘freezing’ behaviour in the figure game functionality. Game logic is controlled in
「バックエンドの経験はなかった」Instagram創業者は、どうやってシステムをスケールさせてきたか
昨日のPinterestの記事「Pinterestの急成長を支えてきたアーキテクチャとは？ Pythonで開発しAmazonクラウドで運用」に続いて、やはり写真を中心としたサービスで急成長してきたInstagramのスケーラビリティについて、まとめてみました。 InstagramもPinterestと同様に、基本はAmazonクラウド上でPythonとフレームワークのDjangoを使ったシステムを構築しています。興味深いのは、創業者の二人ともバックエンドの経験がないなかで試行錯誤をしてシステムをスケールさせてきた点です。 Instagramは先月、Facebookに買収されると発表されています。この先、Instagramのシステムはどう変わっていくのでしょうか。 Instagramのシステム構成 約半年前、昨年12月にInstagramのブログに投稿された記事「What Powers In
MongoDBとメモリ使用量
はじめに WAF「Scutum（スキュータム）」ではサービス開始時より、データストアとしてmemcachedとpgpool II+PostgreSQLを利用しています。これらはどれも安定して動いており満足しているのですが、最近になってより柔軟にデータを取っていきたいというニーズが高くなってきたため、MongoDBの導入を行いました。まだ完全なリプレースまでは至っていませんが、元々のデータベースのスキーマ構造がシンプルであることもあり、数ヶ月以内にはpgpool II+PostgreSQLの部分をMongoDB（Replica Sets）で置き換えることができるのではないかと思っています。 MongoDBにとっての「メモリ使用量」 MongoDBを導入するにあたり、Linux(X86_64）上でMongoDBを動作させたときのメモリの消費について、簡単にですが調べてみました。まず参考にしたの
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