分散プロジェクトの誤謬 - steps to phantasien t(2008-02-26)
タネン本を始めとする分散システムの教科書で必ずとりあげられる話題に "分散コンピューティングの誤謬" がある. 以下 Wikipedia から引用. ネットワークは信頼できる. レイテンシはゼロである. 帯域幅は無限である. ネットワークはセキュアである. ネットワーク構成は変化せず一定である. 管理者は一人である. トランスポートコストはゼロである. ネットワークは均質である. ネットワークプログラミングをしたことがあれば, いずれも該当のバグに思いあたる節があると思う. これらはみな複数台の計算機が関わる際の問題であり, いわばコミュニケーションの問題. 同じ問題は計算機同士に限らず, 人と人の間, 組織の間でもおこる. 順番に例を並べてみる. <伝言や連絡は信頼できる> : できない(よね?) ミーティングには欠席者がいる. 後輩は話を聞いてない. メモもとらない. メールはスパムに
正規表現はお好き? - steps to phantasien
積んであった Beautiful Code を読んでみる. 第一章はカーニハンによる正規表現の話. 数十行のコードで簡単な正規表現を実装してみせる. パターン文字列を内部表現に変換せずマッチに使うぜ, コードも短い, ビューティホー! ...という主張なのだが, それはほんとにビューティホーなのか. UNIX 人の感覚にはついていけない. それにしても彼らは正規表現が好きだ. いつものその話ばかりしている. artu はいうまでもなく プログラミング作法 にも正規表現が出てきた. まったくこのマンネリめ. そう斜に構えつつ読み直してみると, 案外ラディカルな話も載っているのに気付く. 9.7 "オンザフライコンパイル" より: Ken Thompson はまさにこの方法によって 1967 年に IBM7094 上に正規表現を実装した. 彼のバージョンは, 正規表現に含まれる様々な処理を小さ
sparsetable - steps to phantasien t(2007-09-07)
Matz日記 で紹介されている google-sparsehash を眺めてみた. ひさびさに Google 気分. :~/src/sparsehash-0.8 omo$ wc `find src/google/ -type f` 253 1348 10336 src/google//dense_hash_map 237 1309 9884 src/google//dense_hash_set 238 1244 9616 src/google//sparse_hash_map 223 1214 9245 src/google//sparse_hash_set 919 4776 37957 src/google//sparsehash/densehashtable.h 42 189 1187 src/google//sparsehash/sparseconfig.h 884 4642 371
プロファイラのしくみ steps to phantasien t(2007-08-23)
UNIX 偏向文書 artu の中で "Measure Before Optimizing" と説く Raymond は, 同時にプロファイラの計測機構 (instrumentation) がもたらすノイズについて注意を促している. 私のプロファイラ信仰に不安が翳を落とす. gprof ノイズはさておき, そもそもプロファイラはどんな仕組みで速度を測っているんだろう. gprof のマニュアル によると, GNU 一族のプロファイラは次のように実装されている: まず "-pg" オプションつきの gcc でソースをコンパイルする. この指示を受けたコンパイラは各関数の冒頭に "mcount" という名前の関数呼出しを加える. リンクする C のランタイムも専用バージョン (gcrt0.o) に差し替わる. このランタイムは裏で profil() 関数を使いタイマを仕掛ける. そのタイマは発
Google の MapReduce: steps to phantasien t(2005-11-16)
2005-11-16 近況 情報処理学会誌に "skeletal paralell programming" というのが載っていて, よく読んでいないのだけれど要は並列計算のためのライブラリを 作りましょうという話のようだった. MPI を土台にしているらしい. Google の MapReduce が引用されており, そんなものがあったと思いだす. 読んでなかった. そういえば前回の ACM Queue も並列計算と CMP の特集. どうも並列計算が基本技能として要求される日は思ったより近い気がしてきた. 勉強しておいた方がよさそうだ. 手始めに "MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters" を読んでみた. MapReduce というのは並列計算のためのライブラリで, Google のインフラ(ファイルシステムやクラ
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
