はてなブックマーク

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?

注: 無線ネットワークは干渉などによりこの数値より遅くなる状況も十分ありえます。 ポイント メモリからの読み込みとディスクからの読み込みはランダムアクセスで1000倍程度違う とは言え、最近はディスクも結構速い きちんと繋がれた有線ネットワークからの読み込みは、ディスクより速い つまり、ディスクから読むより、同じデータセンターのマシンのメモリから読んだほうが速い モバイルネットワークだと100キロバイトのデータでも1秒以上かかることがある メモリからの読込速度の遅さは、CPUのクロック数も10G/s程度なのと、本来はL1/L2キャッシュなどがあることを考えると通常意識しなくて良い 何故この参考値をまとめたか プログラミングをする際、どのくらいの時間でどのくらいのサイズ感の処理が出来るのかを考えられることが、ある一定規模以上のサービスを開発するときは必須条件になってくると思います。 なにより

4/13にF8カンファレンスでFacebookがMessengerのチャットボットのプラットフォームを発表(記事, 開発者向けドキュメント)されてから、わりと時間がたち、日本でも実例がみうけられるようになってきました。 実際にFacebookボットを開発するときの参考にもなると思うので、いま出ている国内の実例をまとめてみました。実際、会話からキーワードを抽出して推薦するもの、条件を徐々に選ばせていくことで推薦するものなど、それぞれ特色があることに気づくかと思います。 ちなみに、ボットのリリースには審査が必要なので、何でもできるわけでは無いことをお忘れなく。 5/24 Wantedly仕事相談ボット Wantedlyの募集の中からチャットで仕事を探してくれる。 日本経済新聞の記事 TechCrunchの記事 ASCII.jpの記事 6/2 MEDLEY症状チェッカーbot 症状を入れると問診

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 最近Hackathonをするなら、大抵はソースコードをアップ、共有するのにGithubを使うと思うんですが、それと連携してファイルとかも送れるチャットを高速で作る方法を紹介します。 完成形のスクリーンショット IssueやPull Requestの作成、そこにつくコメントなどが流れます。もちろん画像投稿やファイル添付もできます。 流れ Githubでリポジトリを作る チームメンバーをCollaboratorに入れる チャットツールSyncで部屋を作る Github Issueを作り招待URLを貼る SyncのGithub連携をONにする

この記事は、Kong - API Gateway Pattern速習会＠Wantedlyの資料として作られたものです。 サービスが大きくなるとやりたくなってくること より高速な実装に置き換えたい APIを複数のサービスに分けて開発したい マイクロサービス化 何故マイクロサービスか James Lewis/Martin Fowlerの"Microservices"日本語訳 State of the Art in Microservices by Adrian Cockcroft - Qiita いろいろ理由は言われてるけど... 人が扱える大きさの限界 「明確な」境界が必要 名前空間やスコープなど、プログラミング言語でも使用している 一段上の概念だと思うと良い 大きいメソッドが管理できないのと同様に、大きいサービスも管理できない 組織体系に影響を与える 100人のチームで開発するのが嫌ならや

OAuth 2.0に関しては、いろんな解説や実装がありますが、結局、http://tools.ietf.org/html/rfc6749 にあるRFCの仕様を読むのが一番なのではないかと思い、それを読む際に必要な部分、詰まりやすい部分をまとめてみました。 OAuth 2.0 の公式サイト (http://oauth.net/2/) もRFCは1行で軽くリンクがあるだけで、どうせ皆各言語で実装したライブラリが知りたいんでしょみたいな構成になっていますが、自社もAPIを公開しようとか、マイクロサービスアーキテクチャをしっかり構築しようなどという時に、Resource Server側になることも最近はすごい珍しい訳でも無いのかなと思います。 意外とちゃんと訳しておいたほうが良い英単語 例えば、Authorization=認証みたいに思っていると意味を誤解しやすいので、きちんと日本語訳の対応付けを

1. ベンチマーカー プロファイルすると、プロファイル自体に時間がかかるので正しく速度が測れない。そのためベンチマーカーも使うと良い。 ただし、ベンチマーカーはどこが遅いか等の解決の糸口は教えてくれない。 benchmark-ips 2. プロファイラ 実際に速度のボトルネックを見つける際に使う。 stackprof どのメソッドに多くの時間を費やしているかがわかる これを入れても速度にさほど影響がない rblineprof 行ごとにかかっている時間を出してくれる peek-rblineprofを使うとブラウザで結果が見れる ただしプロファイリングに結構時間がかかる (3. NewRelic) 実際、これらのことを手元でやらなくても、特にstackprof的なことや、どこのページやどのSQLクエリが特に遅いかなどは、 New Relic がやってくれます。お金を払うと結構詳細な部分も見れま

// RequestMethod defines http request method type RequestMethod int // Request methods const ( GET RequestMethod = iota POST ) func (rm RequestMethod) String() string { switch rm { case GET: return "GET" case POST: return "POST" default: return "Unknown" } } まずint型の別名としてtypeを設定する constのブロックの中でiotaを呼ぶと上から連番で0,1,2...と振ってくれる iotaの応用は https://splice.com/blog/iota-elegant-constants-golang/ が詳しい そのままだとP

Wantedlyは今までRDSを初期設定のまま使っていました。ごめんなさい。 今回ちゃんとチューニングしてみたのでやってみた過程と結果を書きます。 ちなみにWantedlyはDBを幾つか持っていて、その中のDBの一つの最適化結果です。 NewRelic での測定の結果、平均31ms ぐらいかかっていたのが、 平均23ms ぐらいになっているので25％ぐらいの改善になりました。 インスタンスタイプ 使っているDBのインスタンスタイプです モデル: r3.4xlarge vCPU: 16 メモリ: 122GB SSDストレージ: 1 x 320G デフォルト値 RDSはパラメータグループを調節します。 それぞれのデフォルト値は書かれてないですが、以下のSQL出だすことができます。 => SELECT name,setting,unit FROM pg_settings; name | sett

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? コードレビューをする際と、してもらう際に気をつけるべきだと思っているをまとめておきます。 レビュイーとして大切なこと コードレビューをお願いする前に レビュアーが高いパフォーマンスを発揮するためには、レビューを受ける人の心構えと事前の打ち合わせが実は最も大切です。 特に大きめの変更のコードレビューをお願いする前にすると良いこととしては、 まず、レビュアーを確保する そのレビュアーと大まかな設計の合意をとる という方針でやっていくのが良いです。 レビューしていても、根本をひっくり返すような指摘はしにくいですし、したとしても、それなら1から

Go使いたくなる理由の一つに、マルチスレッドプログラミング的なものを高速な言語で安全に実装したいというのがある。Goにおいてそれを支えるのが、自前で実装した軽量スレッドといえるgoルーチンと、mutexなどのロックの代わりに使えるChannelという概念だ。 実際に実装するときに、Goルーチンは難しくないが、Channelを使うのは割と知識と経験が必要なのでここでは、Channelについてすこし詳しく書いてみる。 Message Passing まずは理論から。 Goのチャネルなどのロックを使わない方法の並行処理はMessage Passingと呼ばれている。 以下の英語版Wikipediaにあるように数学的な理論にもなっているしっかりした枠組み。 ErlangのActor Modelなどもこの仲間。GoのチャネルとActor Modelは、実は、同等の概念で表現方法が違うだけらしい。 (

※ Wantedly社内のインフラチームで行われた Kubernetes 速習会の資料です。簡単なWebサーバーを立てて、マシンとコンテナをスケールしたり落としてみたりする実験をハンズオンで行いました。 コマンドの実行結果もだいたい載せているのでGKEとかKubernetes触りたいなと思った時に参考にしてみてください。 事前情報 この中で実は、Container Registryを提供してくれているのがポイント高い。OpenSourceのコンテナレジストリは不安定 / dockerhubやquai.ioは同じデータセンター無いと比べネットワーク遅延が気になるので。 あとは、ハイブリッドネットワークと書いてあるとおり、kubernetesの特徴であるりネットワークがflatでクラスタ内でPrivateアドレスでやり取りできるというのも、やっぱり使いやすかったりする。 cf. http://

この投稿は 2015/10/16にWantedlyで行われたGo速習会の内容です。速習会は事前知識ほぼ0を仮定して、あるテーマにおける知見を社内全体+少数の外部の参加者に広めるという公開社内勉強会です。=> 前回のSketch速習会の様子 今回は、Goで簡単なAPIサーバーを作ってみるというのをゴールにし、環境セットアップの部分はGo言語の開発環境セットアップの投稿を読んで事前にやっておいて頂きました。 当日はLive Coding形式で発表しました。各項目をCommitのDiffでみたい方は https://github.com/awakia/go_sokushu を参照ください。多少会話の流れで変わっていますが、だいたいここに書いてある内容と同じです。 この速習会でできるようになること Go言語で簡単なAPIサーバーが書けるようになります。 静的ファイル配信 (APIから少し脱線するけ

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?

Kibanaとは ElasticSearch社が提供している、ログデータの可視化ツール。Apatchなどのシステムログを用いる例ばっかりWeb上で見つかるが、別に検索のクエリログやWebサイトの行動ログだってちゃんと入れて設定すれば使える。 Kibanaのインストール ElasticSearchのプラグインとしてインストール (現在はkibana3としなくても、Kibana3が標準でインストールされる。package.jsonみたら3.0.0pre-milestone5バージョンがインストールされていた。) とりあえずここまででKibanaを見てみる http://localhost:9200/_plugin/kibana にアクセス 何かバージョンが古いよみたいなこと言われるけど、気にしないで使える。 こうすると、Elasticsearch自身のログを使ってサンプルダッシュボードを表示し

https://github.com/hadley/ggplot2/blob/master/R/translate-qplot-ggplot.r に、ggplotとqplotの対応が書いてあったので、適当に訳してみた。以下はその内容。 Translating between qplot and ggplot ggplot2の中には2種類のplotを作る関数がある。それは qplot() ggplot() である。 qplotは、手軽に使えるようにするために、幾つもの仮定をおいていて、大抵はより素早くplotをかけるが、複数のレイヤやデータを使うような複雑なプロットをするときはうまくいかない。 ここでは、このqplotが仮定しているデフォルトの挙動は何か、ggplotと例を上げて比較することで示す。 基礎 qplotはデフォルトで散布図(scatterplot)を仮定する。

SQLでめちゃくちゃ時間がかかるクエリが走ってしまっていて問題が起こっている場合にとるべき対処。 本来は、問い合わせを行っているWebサーバー側で対応できれば良いが、DBサーバー側で対応の必要がある時。 1. pg_stat_activityを見る 現在実行中のクエリはpg_stat_activityテーブルが管理している 参考： http://www.postgresql.org/docs/9.4/static/monitoring-stats.html#PG-STAT-ACTIVITY-VIEW http://lets.postgresql.jp/documents/technical/statistics/3 pg_stat_activityの中でも大事なのが、以下のフィールド pid: プロセスのID。殺す時に指定する。 query_start: SQLクエリを実行し始めた時間。

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?

http.Handle("/foo", fooHandler) http.HandleFunc("/bar", func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) { fmt.Fprintf(w, "Hello, %q", html.EscapeString(r.URL.Path)) }) log.Fatal(http.ListenAndServe(":8080", nil)) ここで、http.Handle, http.HandleFuncすると、DefaultServerMuxと言うものにマッピングが登録される。 ServeMux ServeMux = HTTP request multiplexer リクエストを登録済みのURLパターンリストと照合して、マッチしたHandlerを呼び出す 複数マッチする場合はマッチが長いほうが優先される e.g

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Githubでの開発 - Issue, Commit, Pull Request, Mention, Code Reviewに関する基本的なルール ゴール 「 チーム で 長期にわたって 生産性を上げる 」 前提 みんながサービス・プロダクトについて自主的に考える組織 エンジニア全員がそれぞれオーナーシップを持ってよりプロダクトを良くすることを考える いわゆるPM職の不在 = コードは書かずに、マネージだけする人がいない これは組織による。(e.g. 外注やディレクター職の存在) けれど、Wantedlyは、多少変化しつつも、より良いサ

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 何故コンテナなのか コンテナとはなにか Dockerを学ぶ前に、まずコンテナとは何か？VMと違って何が嬉しいのかを知ると良い。 まず、コンテナの具体例としてはDocker以前からあった、LXC (Linux Containers) というものがあるので、それを説明した以下のページがわかりやすい。 Linuxコンテナ(LXC)の基礎をまとめ直す - CTC教育サービス コンテナ型仮想化は、技術的には 「ユーザー空間を分離して、それぞれが見えるプロセス、ファイル、ネットワーク、CPU/メモリ/デバイスなどのリソースを制限する」 ということを

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?

Javascriptのライブラリはたくさんあるけれど、いろんな統計分析結果を表示するのに良さそうなライブラリは意外と限られてます。 そんな図/グラフ描画用Javascriptライブラリを画像とともにまとめておきました。 NVD3.js ライセンス: Apache 2.0 D3.jsで作られたチャート描画用ライブラリ。グニュグニュ動いてカッコいいが複雑なものを使うとバグを踏んだりする。git hub管理されているのでパッチを投げるのは比較的簡単。 Vis.js ライセンス: Apache 2.0 / MIT グラフ理論的なグラフを描くのが主眼のライブラリだが、棒グラフ、折れ線グラフなどは描ける。パイチャートは描けない。 Google Charts ライセンス: completely free 言わずと知れたGoogle先生のライブラリ。使いやすいが、見慣れているせいか少しダサく感じるのが欠点

という関数をご存知だろうか？ 例えば、あるものの金額が、23654200円だったとする。 まったくもって読みにくい。 これを会計風に表示してくれるのがnumber_to_currencyである。

グリッドシステム 12カラムのグリッドレイアウトを使用していて、.col-xs-12 .col-md-8, .col-xs-12 .col-md-4などと使う。 基本的に小さい方の設定が大きい方に伝搬していく設計になっており、col-md-*はcol-lg-*が指定されてない限りlgに当たるような大きいデバイスでも適用される。 Extra small devices Phones (<768px) Small devices Tablets (≥768px) Medium devices Desktops (≥992px) Large devices Desktops (≥1200px) Grid behavior

先日、OverlayFSについて 調べたので、今回は実際に使ってみて挙動を確かめてみた。 OverlayFSの基礎 ドキュメントには色々書いているが、Overlayfsの基本的な考え方は以下の通り Readonlyな下の層と、Writableな上の層を重ね合わせ1つのファイルシステムに見せる このとき、ディレクトリは重ね合わされ、ファイルは上から見ていく コンフリクトしていたらファイルだと上が優先され、ディレクトリだとマージされる 下(readonly)にしかないファイルを編集すると上にコピーが作成される 実験環境 最新のCoreOSはOverlayFSがマージされたKernel 3.18が入っているので、これのvagrantを使う