プログラムフレンドリーなアクセス制限〜nginx で Too Many Requets と Retry-After を返す〜 本エントリは「I love Web Server」と公言するBacklog チームのリーダやまもとの代打にてお送りします。 Backlog は他の Web サービスと同様、ユーザの皆様が自分たちの業務のフロー にあわせた処理を柔軟に行えるように　API を 提供しています。 先日の親子課題(サブタスク)やテーマ機能の追加にあわせて新しい API の追加や既存の API も更新がされていますので、まだの方は是非チェックしてみてくださいね。 さて API や Git、 Subversion そして WebDAV といった機能へは、 専用プログラムから機械的にリクエストする事が簡単に出来る事もあり、 ユーザが意図せずに大量のリクエストを発生させてしまうことがあります。 実

過去自分が前職で経験したソフトウェア開発に関する失敗の話です。 とあるLTで発表しようと思ったのですが、機会を失ったので公開することにしました。Read less

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v1.8.3からgit submodule deinitが追加され、わずらわしかったサブモジュールの削除がほんの少しだけ楽になりました。 $ git submodule deinit path/to/submodule $ git rm path/to/submodule $ git config -f .gitmodules --remove-section submodule.path/to/submodule

jsCafe16(2013/11/10)で話したjavascriptでの関数型プログラミング入門の話です。Read less

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かわいくデザインされたレトロ風のフォントとそれにぴったりなグラフィックエレメントや飾り罫がセットになった素材を紹介します。 通常は有料ですが今週末まで無料なので、ダウンロードはお早めに！

Amazon Web Services パターン別構築・運用ガイド 作者: NRIネットコム株式会社,佐々木拓郎,林晋一郎,小西秀和,佐藤瞬出版社/メーカー: SBクリエイティブ発売日: 2015/03/25メディア: 大型本この商品を含むブログ (1件) を見る ３章のWordPressのフェイルオーバーまでやった。 フェイルオーバー構成というのはこんなに簡単にできるものなのだろうか… 事務作業レベルでインフラ構築が進むのが怖くなってきたんですが.... ホントにこれでいいのか....みたいな。 AWSを利用してマルチAZのRDS環境でガチのフェイルオーバー構成を取ると月額1万円かかるが、データだけ退避しておけばいい状況だと、年間1万円で事が済む。ローカルPC起動時に本番にSSHしてrsyncするだけで許される場合とか。一応２重化されてる。DBのデータだけ別のサーバが必要だとしても、Di

資料作成、ブログ、WEB制作においてイメージで分かりやすく伝えたいと思うことがあるのではないでしょうか。 ですが、目的にぴったりのものを探すのがなかなか手間だと感じてしまうものです。 そんな時オススメしたいのが、フリーで使えるベクター素材です。 ベクターは有名なドローソフトであるIllustratorの他、エクセル、ワードで使える形式のものもあり、非常に使い勝手のいい素材です。 今回は、デザインに使いやすいお勧めのベクター素材76個を紹介します。全てフリーのベクターですが、どれもクオリティの高いものばかりです。 是非、デザイン活動の場でお役立てください。 ハイクオリティなベクター素材一覧 1.Free vector roses decoration http://www.freepik.com/free-vector/free-vector-roses-decoration_596158.

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ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog システム統括本部アーキテクト室 今野です。 昨年は、Twitter,Facebookを始めとするクラウド各社で新規の分散システム開発のプロジェクトが相次いで発表された年でした。これらの新しい分散システムを開発する理由や、その背景にあるものは何なのでしょうか？ 今回は、昨年末に開催された高信頼性分散システム系の国際学会であるSRDS 2014[1]の発表内容に関連する論文の話題も踏まえて、昨今のクラウド各社の分散システムの動向について整理してみます。 分散システムにおけるクラウド各社の動向 近年の分散データベースの世界では、AmazonのDynamo[2]やFacebookのCassandra[3]などを代表とする結果整合性（Eve

色々一気にやりすぎてちょっとパンク気味ですが、以下のリポジトリにおいて最近興味があったものを色々試してみました。 iOSやAPIサーバの仕事ばかりやっている間に大きく遅れてしまったWebのフロントエンド技術にキャッチアップしたいというのが狙いです。 satococoa/react-firebase-chat · GitHub 今できているものは単純なチャットアプリみたいなものです。ページングとかは手を抜いています。 試してみたこと一覧 React Firebase Web Starter Kit Bourbon Reactは最近流行りのJSのライブラリですね。最近仕事でVue.jsを導入してみてとても良い感触を得ているのですが、それと比べてどうなんだろう？という比較もしたいと思い。 FirebaseはいわゆるMBaaSの一つで、だいたいParseと同等の機能があるようですね。Firebas

2015年1月、React ConferenceにてReact.jsでネイティブアプリが作れるようになると発表された。この発表を受けて最近何かと話題のReact.jsだが、リリースされたのは2013年であり、2009年にリリースされたAngularJSや、2010年のBackbonejsなどの他のjavascriptフレームワークに比べると新しく、まだネットに日本語の情報があまりない。ということで、React.jsのデファクトルーティングライブラリであるreact-routerの使い方についてまとめてみた。 目次1.そもそもreact-routerとは 2. react-routerのインストール方法 3. react-routerの使用例 4. react-routerのコンポーネント一覧 5. Routerのrunメソッド 1. そもそもreact-routerとはreact-rout

最近 Stop using tail -f (mostly) や 「tail -f」を使うのは情弱、情強は「less +F」を使う などless押しな記事が幾つか上がっているんだけど、タイトルが煽り気味なのか若干反感を呼んでいるようなのでless派が職場で肩身の狭い思いをしないようにもう少し便利な使い方を紹介したい。 tail -fの様なScroll forward less +Fで起動またはless起動中にF 元記事にもあるtail -fと同様の振る舞い。正直この機能と検索だけでいいのであればtailで十分。lessの便利なところは様々な機能との組み合わせにあって、これから紹介する機能は基本的にこのモードと組み合わせが可能だ。あと、less開いてFのほうがタイプが面倒くさくないのでおすすめ。 1行で表示する (改行しない) less -Sで起動またはless起動中に-Sr(-Sでモード切

redis_cluster.md Redis Cluster のリシャーディングとorphaned masterの話 （2019/04 追記 こちらの情報は非常に古く、またRC版での結果となります。記録として残していますが参考になさらないでください） CyberAgent エンジニア Advent Calendar 2014 2日目です。 昨日に引き続き、秋葉原ラボの柿島が担当します。仕事ではHadoopクラスタの運用を中心に、秋葉原ラボのインフラ/ミドルウェアまわりを担当しています。今年はHadoop、mesos、Aerospikeと分散型のシステムを触る機会が多い1年でした。 この記事のテーマはRedis Clusterです。Redis Clusterが使えるようになるRedis 3.0.0は10月にRC1がリリースされました。2015年のQ1にstableリリースを目指しているようで

こんにちは、クックパッド料理教室の京和です。 管理画面はほとんどのウェブサービスに存在し、ユーザサポートやサービスの状況・KPIなどを確認するために、スタッフが毎日利用するとても重要なものです。にも関わらず、新規サービスでは人員が不足していることから、ついおざなりなデザインや実装になりがちなのではないでしょうか。 今回はクックパッド料理教室で採用している、RailsのMountable EngineとBootstrapのデザインテンプレートを使った、見栄えがよくメンテナンスしやすい管理画面を短期間で実装する方法についてご紹介します。 Mountable Engineとは Mountable EngineはRailsアプリケーション上で動く、ミニRailsアプリケーションのようなものです。 ミニと書きましたが、Railsアプリケーション(Rails::Application)はRails::

About the content This content has been published here with the express permission of the author. Apple has offered an API for natural language processing since iOS 5, which allowed us to tokenize text, detect the language, and determine parts of speech. With Swift and the introduction of Playgrounds, it’s faster and more delightful than ever to experiment with linguistics. We welcomed Ayaka Nonak

２０１５年４月第１週めの作り置き。調理時間１５０分で１２品。使った食材から作ったおかず、１週間作り置きレシピを紹介します。 先週の作り置き（2015/3/29）の副菜は、きんぴらごぼうとごぼうの胡麻まみれ、ピクルスが残っていました。 ピクルスは２週間前に漬けたものがまだちょっとあるので、今週早めに食べきります。 今週は、副菜もわりと残っていて、メインのおかずも冷凍庫にハンバーグがまだ残っているので、少し品数少なめに作る計画で買い出しです。

外資系IT企業に勤める一介のプリセールスSEが、本社の開発陣にまぎれこみ、 プロのソフトウェア開発者になることをめざす。そんなブログ。 前回の続きです。 HTMLパーサーを書くのが楽しくなってしまったから、という理由でしか無いのですが、グリーンカード申請プロセスを用いた実際の給料を眺める遊びです。 2014年から2015年３月末までの間にPERM（グリーンカード申請プロセスの一つで、申請者と同じ条件のアメリカ人（もしくは永住者）がいないかを、新聞広告で募る、というもの）で公開されるデータを眺めます。 DOLのページからよいしょよいしょと引っ張ってきまして、ビッグデータ分析！というほどの量もないので当然エクセルです。カルフォルニア州２７２人、ワシントン州３１人でした。 ０．前提 PERMで公開される（募集される）給与レンジというのは、基本的にはFromがベースサラリー、Toがその人が目標を1

去年から公開されてる「JR東日本アプリ」ですが、機能の一つに「山手線トレインネット」というものがあります。 これは山手線の各車両の現在位置、混雑状況、室内温が見えるというもので、 座りやすい車両を探すのに便利だったりします。 山手線トレインネットから取得した車両位置と混雑率 電車の運行情報がここまで時間粒度細かく公開されているのは世界的にも珍しいので、特に目的も無しにデータをクローリングして遊んでみました。 データをクローリングする まずは山手線トレインネットの車両位置・混雑情報をクローリングします。 JR東日本アプリの山手線トレインネット。 今の車両内の混雑や室内温が見える。すごい！ 「山手線トレインネット」はブラウザから見えるページが存在しない、iPhone/Androidアプリ専用の画面です。 なので普段の「FirebugでAJAXの通信を見てAPIをリバースエンジニアリング」ほど簡

以前、ロックファイルだけを使ったバージョンを書いたのですが、不評だった（？）ので、pidファイルを使ったバージョンを作りました。デコレータとして定義したので使うのは簡単。以下のようにするだけです。 動作的には、以下のようになっています。 メインの処理を始める前に、pidファイルにpidを書き込む。処理が終わったらpidファイルを消す。 すでに、このpidファイルに書き込まれたpidのプロセスが、自プロセスと同じシグネチャを持っている（同じプログラムであると認められる）ときは、すでに同じプログラムが動作していると判断して起動しない。 プロセスの同一性を判断するためのシグネチャとしては、コマンドラインの第１パラメータ(python)と第２パラメータ(pythonファイル名)からディレクトリ名を除いた部分を使う。 これだけだと、pidファイルの読み書きのタイミングが重なったときに整合性に問題が起

HTML の表をスクレイピングするのは結構だるい作業です。 私は以前は、単純な HTML であれば、うまく特徴を見つけて awk や sed を作ったり、 Perl の正規表現で取り出したり、 Google Chrome のコンソールから XPath を使って取り出すような苦労をやっていました。 ところで pandas というとデータ解析用のツールとして主流ではあるのですが、 意外にも HTML からのデータ入力も可能になっていて、これが表のスクレイピングにはかなり楽だということがわかりました。 なので紹介してみます。 サンプルに使うページ 以下で示すサンプルに国税庁の所得税の税率のページを使うことにしました。 https://www.nta.go.jp/taxes/shiraberu/taxanswer/shotoku/2260.htm （2019.9.28 移転したようなので、URLを

3. agenda • 自己紹介 • AWSのCloud Design Pattern紹介 • アプリケーション機能要件に対しての構築パターン • CloudFormationを使ったAWSの各サービスを自動構築 • 参考資料 • まとめ • 質疑応答 4. agenda • 自己紹介 • AWSのCloud Design Pattern紹介 • アプリケーション機能要件に対しての構築パターン • CloudFormationを使ったAWSの各サービスを自動構築 • 参考資料 • まとめ • 質疑応答

2ヶ月前のエントリーにはてブが入りまくった件で「そういえば続編書いてないや」と気が付き、エントリーしますた。 「誰でも」の定義および、このエントリーの対象読者について 「誰でも」というのは、 （エンジニアなら）誰でも という意味です。 より具体的には、 野球愛溢れるエンジニアにとって、Vagrant + Ansibleでのサーバー構築の練習&Pythonでのプログラミングという趣味実益を兼ねたいい感じのお勉強なるかつ、趣味の野球でhackが出来る二度美味しい内容です 野球に興味が無い方にとっては野球愛溢れるエンジニア同様サーバー構築&Pythonネタとしていい勉強になるかもです。ただ、他にももっといいエントリーがあると思います 非エンジニアの野球ファンの皆さまにとっては（小難しい的な意味で）ヘビーな内容となっていますので、覚悟してお読みください！ただ、プログラミングを覚えたい方にとっては凄

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 前回、株式の時系列データを分析する話で、後半にちょっとだけ機械学習の話をしました。今日は機械学習ライブラリ scikit-learn に触れます。 scikit-learn といえば以前にも簡単なクラスタリングの例をあげたり、サポートベクトルマシンやクラスタリングで問題を解く、 TF-IDF を計算する、回帰モデルの可視化、 DBSCAN によるクラスタリングといったことをしてきましたが、あらためてライブラリの機能を整理します。 機械学習と言うと難しい数学を駆使するイメージがつきまといますが、完成度の高いライブラリを使えば利用者が機械学

もうちょっとで新しいMacBook 12″が出ますよね。軽いのにRetinaですごく良さそうなのですが、CPUが非力なのが気になります。 私はサーバサイドの開発がメインで開発環境の構築にはvagrantを使っています。vagrantはメモリもCPUも食うのでMacbookではちょっと厳しそう。特にテストの実行は数十分待たされそうな予感もあり、メインの開発には力不足です。 別にvagrantの実行はローカルホストで行う必要はないので、aws providerを使ってEC2上で動かしてみたりしたのですが、ネットワークやインスタンスコストの問題で常用は躊躇していました。 検索していくと、本家のIssuesでもvagrantをリモート実行する議論が行われていました。そこで紹介されているプラグインを試してましたが用途とは合いませんでしたし、バージョンアップの多いvagrantで使い続けられるか心配で

2017/03/01 WebサービスとしてリニューアルしてHerokuで公開しました。 QiiTrend QiitaトレンドをリニューアルしてQiiTrendを作った - Qiita データ取得方法を変更したので、長期間のデータが高速に取得できるようになりました。 サーバーサイドでデータをキャッシュしているので、一度表示したデータは次回から高速に表示できるようになりました。 Qiitaの検索オプションがそのまま使えるようになり、タグ以外の検索もできるようになりました。 以下、2015/04/06の内容 最近話題になってるReact.jsを使ってクライアントサイドだけで動く簡単なアプリを作ってみた。 ソース https://gist.github.com/tag1216/819ded0722cedf75996f デモ http://bl.ocks.org/tag1216/raw/819ded

理解しておきたい、CSSによるインラインレイアウトの仕組み（inline-block編）Inline Layout─Frontrend Conference 高津戸壮（株式会社ピクセルグリッド） この記事は、Frontrend Conferenceのセッション「Inline layout」でお話させていただいた内容を基に、連載記事（全4回）として書き起こしたものです。今回は第4回目、最終回です。 背景画像でリストのビュレットを配置した場合の問題 今回は、前回までの内容を踏まえ、主にインラインブロックについて見ていきます。まずは、以下のようなリストを「HTMLとCSSで作りたい」と思います。この時、リストのビュレットはオリジナルの画像にしたいです。 こんな時、背景画像を利用し、以下のような方法でこの見栄えを再現するという方は多いでしょう。筆者も昔からずっと、この方法で実装してきました。

ChefやAnsible、Puppet、Itamaeなどの構成管理ツールをあまり使ったことがなく、勉強のためにServerkitというのをつくってみたので、現状こういう感じでやってみましたというのを書き残しておく。作り手の気持ちになればこそわかるものがあるだろうと思う。 ところで去年も似たような記事を書いた。 概要 Serverkitというのは、前述した通りChefやAnsibleのような構成管理ツール。マシンの理想的な状態をレシピと呼ばれるファイルに定義しておき、現在のマシンの状態と比較してその差分を埋めるためのもの。Rubyで書かれていて、手元にversion 2.0.0以上のRubyと、Serverkit、それからServerkitが利用している幾つかのライブラリが入っていれば動作する。Serverkitを動かすマシンと同じマシン、もしくはSSHで接続できるマシンに対して実行できる。

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Serfとは？ Serfは、HashiCorp社がオープンソースとして開発・公開しているクラスタ管理用のツールです。軽量なエージェントを起動するだけで手軽にクラスタを構成でき、複数台のサーバにまたがる作業の自動化に役立ちます。2013年後半から開発がスタートし、現在もGitHubやIRC上で開発が行われています。 登場背景と利用シーン クラウドコンピューティングを使ったシステムの普及と、継続的な開発・運用スタイルの普及により、インフラ環境が増えたり減ったりするシーンが増えつつあります。クラウドを活用し、OSの領域までは短時間で準備できるようになりました。ミドルウェアやアプリケーションの設定も、ChefやAnsible等の構成管理ツールを使う手法が広まり、作業時間の短縮や正確性の向上が実現しています。 このようにインフラ部分が動的に変わることが当たり前になりつつある一方、運用視点で新しい課題

最近 Stop using tail -f (mostly) や 「tail -f」を使うのは情弱、情強は「less +F」を使う などless押しな記事が幾つか上がっているんだけど、タイトルが煽り気味なのか若干反感を呼んでいるようなのでless派が職場で肩身の狭い思いをしないようにもう少し便利な使い方を紹介したい。 tail -fの様なScroll forward less +Fで起動またはless起動中にF 元記事にもあるtail -fと同様の振る舞い。正直この機能と検索だけでいいのであればtailで十分。lessの便利なところは様々な機能との組み合わせにあって、これから紹介する機能は基本的にこのモードと組み合わせが可能だ。あと、less開いてFのほうがタイプが面倒くさくないのでおすすめ。 1行で表示する (改行しない) less -Sで起動またはless起動中に-Sr(-Sでモード切

A webcomic of romance, sarcasm, math, and language. Special 10th anniversary edition of WHAT IF?—revised and annotated with brand-new illustrations and answers to important questions you never thought to ask—coming from November 2024. Preorder here!

2015/4/4, Elasticsearch勉強会 in 名古屋 https://elasticsearch.doorkeeper.jp/events/21984 ブログ http://blog.exoego.net/2015/04/kibana4-use-case.html

0x1234567890abcdef とてな感じのバイナリデータがあったとします。*1 これを適正に振り分ける場合、どうしてますか？ これまでの私だと、文字列のまんま val_a = "1234567890abcdef"[10].chr とやるなり、unpackで配列化して val_a = "ab".unpack("CC")[0].chr とやるなりしてました。 ただ、これだと32bitの時の扱いが面倒ですよね。 その上、可変長の場合は専用のロジックを組む必要がある。 しかも途中でセンサの仕様が変わって入り組んだメソッドチェインを解す過程で発狂しそうになったりした事も……。 そんな貴方や私の悩みを解決してくれるのが、今回紹介するGem「BinData」です。 導入 $ gem install bindata 使い方 require 'bindata' class Sample < BinD

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