GC[edit | edit source] Ruby does automatic Garbage Collection. Tuning the GC[edit | edit source] MRI's GC is a "full mark and sweep" and is run whenever it runs out of memory slots (i.e. before adding more memory, it will sweep the existing to see if it can free up some first--if not it adds more memory). It also is triggered after GC_MALLOC_LIMIT of bytes has been allocated by extensions. Unfortu
http://wiki.nginx.org/NginxHttpCoreModule#location 少しはまった。正規表現の設定のほうが後で評価されて、設定が上書きされるのか。そういえば、apacheもそうだったかな? 例 URL: /fooにaliasを設定しているとする。で、/foo以外の画像(正規表現で指定)へのリクエストはreverse proxyしたいとする(/foo/bar.jpgはreverse proxyさせずにaliasで設定しているdirectoryから配信したい)。 この場合、/fooの設定は"location /foo"ではなくて、"location ^~ /foo"じゃないとダメ。 ###### 設定A # location /foo { # 間違い location ^~ /foo { alias /path/to/foo; index index.html
// Tutorial //How To Configure Logging and Log Rotation in Nginx on an Ubuntu VPS Introduction To save yourself some trouble with your web server, you can configure logging. Logging information on your server gives you access to the data that will help you troubleshoot and assess situations as they arise. In this tutorial, you will examine Nginx’s logging capabilities and discover how to configure
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http://blog.garrytan.com/the-api-ization-of-everything YcombinatorのパートナーGarry TanがブログでAPIベースのソリューションが世の中を変えていくことを語ってます。 StripeのAPIが、課金の仕組みを新たに導入する際の、店舗アカウントを取得してシステムを接続する面倒なプロセスを解決。 TwilioのAPIで、音声 / SMS / テキストサービスが簡単にクラウドで利用できるようになった。 LobのAPIは、同じアプローチを印刷のエリアに持ち込んだ。 Softwareが他の産業を変えていく (Mark Andreessenの”Software is eating the world"の記事は皆さん必読です!!) のであれば、そのフォースとなるのは、その産業を、ソフトウェアがソフトウェアと会話すること(= API)
This document summarizes RelateIQ's experience using Docker to manage their development environments and services. [1] They conducted a hack day to build Docker files and orchestration scripts for common services like Kafka, MongoDB, Redis and Cassandra. This allowed them to run all services with a single command. [2] They want to replace Chef with Docker in production for four reasons: dynamic co
JavaからHTML5ヘ。業務システムの開発におけるWeb技術の変化と適応事例 佐川 夫美雄(Ashiras, inc.) フロント開発の現場では、Java中心の開発から、HTML、CSS、JavaScript中心の開発にかわりつつあります。今回は具体的な事例をもとに、実装アーキテクチャや開発インフラに、どのような変化が起きているかレポートします。 はじめに HTML5が2014年に正式勧告されることを受け、フロント業務アプリケーションに影響を与えています。より多くのことがHTMLやCSSでできるようになり、現場レベルでは開発スタイルそのものの見直しも行われています。実際、私が担当しているプロジェクトではJava中心の開発からHTML、CSS、JavaScript中心の開発へと開発環境を変えています。具体的に何をどのように変更しているのかを、私が担当しているプロジェクトの内容に沿ってご説明
Nov 7, 2013 Sending emails from your Rails application is a pretty common requirement. User signup, forgotten password, order creation, nightly reports – they all require emails. This is pretty straightforward in Rails – we already have the concept of mailers (with views) – you simply need to configure your mail service and you’re done! However, every time that I implement emails on a project ther
Facebookは、数ペタバイト級の大規模データに対しても、対話的にアドホックな問い合わせを可能にする分散SQLエンジン「Presto」を、オープンソースで公開しました。 PrestoはFacebook社内で大規模データの分析のために開発され、すでに同社社内使われているもの。 FacebookはPrestoを開発した背景として、大量のデータをHadoop/HDFSベースで保存したものの、バッチ指向のMapReduceではなく、リアルタイム性に優れた処理が必要になったためだと、次のように説明しています。 Facebook’s warehouse data is stored in a few large Hadoop/HDFS-based clusters. Hadoop MapReduce [2] and Hive are designed for large-scale, reliabl
Live Nation says its Ticketmaster subsidiary was hacked. A hacker claims to be selling 560 million customer records. An autonomous pod. A solid-state battery-powered sports car. An electric pickup truck. A convertible grand tourer EV with up to 600 miles of range. A “fully connected mobility device” for young urban innovators to be built by Foxconn and priced under $30,000. The next Popemobile. Ov
http://techblog.netflix.com/2013/11/scryer-netflixs-predictive-auto-scaling.html Neflixがエンジニアブログで紹介しているScryerは、リアルタイムの数値に応じてインスタンスの数を調整するAmazon Auto Scaling (AAS)とは違って、予想したトラフィックにあわせて自動的にスケールする仕組みです。 1) Amazon Auto Scaling and the Netflix Use Case AASはクラスターの現在のワークロードにあわせて、つまりload averageのような数値を元に、閾値を超えると動的にインスタンスを増減させる。これは、システムの可用性、コストの最適化、ときには遅延の減少に役立つ。AWSでスケールを考える会社にはお勧め。 しかし、Netflixの場合、AASで対応でき
https://www.facebook.com/notes/facebook-engineering/presto-interacting-with-petabytes-of-data-at-facebook/10151786197628920 Facebookがエンジニアブログで、ペタバイト級のデータを効率よくクエリするエンジンPrestoを紹介しています。 1) Background Facebookは世界有数の300ペタバイトのデータウェアハウスをもち、そのデータはバッチ処理、ソーシャルグラフ分析、機械学習、リアルタイムインタラクティブ分析など様々な用途に使われている。 そのデータは、いくつかの大きなHadoop/HDFSベースのクラスターにある。Hadoop/MapReduce/Hiveは、大規模で信頼性の高い計算処理、全体システムスループット最適化という特性がある。しかし、ペタ
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