はじめに 最近プログラマーとしてのキャリアに一区切りつけようと思っており、これまでのプログラミングの勉強の集大成となるブログを書きたくなったので書く。初めてプログラミングをして、フロントエンド開発をして、サーバーから値が返ってきたときは「どういう仕組みで値が返ってきたんだ？」と疑問に思っていた。ずっと理解したくて理解できていなかった。だからずっと勉強していた。そして最近になってようやく自分の言葉で説明できるようになった気がしたのでブログを書きたい。 2015 年版が自分の原点であり、この記事を書くモチベーションになった このような記事は実は過去に存在している。 FYI: https://blog.yuuk.io/entry/2015-webserver-architecture その記事はサーバーがどういう仕組みで動いていて、どのように進化し、2015 年に至るかを解説してくれた記事だ。自
9. 静的コンテンツを Reverse Proxy で配信 Reverse Proxy: クライアントからの接続を 受け、Applicationサーバに処理を中継す る。画像,js,css などの静的コンテンツを返す 役割もある Application Server: ユーザからのリクエス トを受けて適切なページを構築・レスポン スを行う 10. /etc/httpd/conf.d/isucon.conf <VirtualHost *:80> DocumentRoot /home/isu-user/isucon/webapp/public RewriteEngine on RewriteCond REQUEST_URI !^/favicon.ico$ RewriteCond REQUEST_URI !^/(img|css|js)/ RewriteRule /(.*)$ http://loc
4/10に開催されたエンジニアナビ主催のイベントでnanapiのシステムについて話してきました。今回は珍しく、nanapiのワンマンライブ的な感じです。時間も40分ほどあったので何について話そうかなーといろいろと考えてました。 自分がインフラ出身なのでどうしてもその辺り中心にはなってしまいましたが、極力nanapiでの開発手法やフローなどについても話すように心がけました。イベント後のアンケートや質問などみても満足度が高かったようで良かったです。 質疑応答で答えられなかった内容 当日は付箋で質問をもらう形式だったのでたくさんの質問をいただくことができました。時間の関係で全部お答えすることができなかったので、もらった質疑応答に関してここでお答えします。近い質問は勝手にマージしちゃっています。 事業について Q: 一人でやっているときの技術的な問題はどんなもので、どう解決したか？ A: 小さな技
新規サービス用の監視をNagiosからsensuに切り替えて2ヶ月経ったので、 導入時の調査で社内で公開してたissueと、投入して2ヶ月間運用した記録を公開しておこうと思う。 というか以前Sensuの事を書くと公言していたのに、すっかりサボっていて 昨日@ma0eさんのブログを見て下記のやり取りを思い出して急いで書いた… @ma0e We started using it. @glidenote will report the detail soon, I think. — kentaro (@kentaro) 2013, 10月 30 @kentaro @glidenote that would be nice — Mitsutoshi Aoe/maoe (@ma0e) 2013, 10月 30 導入環境はCentOS 6.4で、利用しているsensuのバージョンは0.12.1-1にな
遺伝的アルゴリズム(GA)でサーバの自動チューニングをします。 GAを機械学習を一つと書いてしまいましたが違うようなのでタイトルを変更させて頂きました。 遺伝的アルゴリズムについては↓の動画が分かりやすいです http://www.youtube.com/watch?v=yZJ1V-zv_gU まずは通常の負荷テストができるところまで準備する必要があります。攻撃用のサーバをターゲットと(ネットワーク的に)近い場所に用意してください。負荷を掛ける側(Attacker)にも相応のスペックは必要です。 ストレスツールはコマンドラインから利用出来るものでしたらなんでもかまいません。ab(Apache Bench)などは最初から入っているので手軽ですが、今回は「グリーン破壊」というソフトを利用しました（グリーン破壊のインストール方法は本家サイトに譲ります） 自動チューニングを行うにあたり、ターゲット
![機械学習(GA)によるサーバの自動チューニング #Ruby #負荷試験 #gargor #chef - Qiita [キータ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/3ff4ba3b5201d74bd3d4e4eb6397967eb69a08d9/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffanyv88.com%3A443%2Fhttps%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Farticle-ogp-background-afbab5eb44e0b055cce1258705637a91.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnFpaXRhLWltYWdlLXN0b3JlLnMzLmFwLW5vcnRoZWFzdC0xLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkYwJTJGMTA0NDYlMkZwcm9maWxlLWltYWdlcyUyRjE1OTUxMjMzMTQ_aXhsaWI9cmItNC4wLjAmYXI9MSUzQTEmZml0PWNyb3AmbWFzaz1lbGxpcHNlJmZtPXBuZzMyJnM9NjdiOWNlMTY2OTBiMTIyZjBhNzQzMWMwZTVhM2Q5ZTU%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253D313b3d3c934473c97af387d4d718d4a4%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDB0dW1mJnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LXBhZD0wJnM9ZTBmMDcwNzM3Mzc3YTg0YTA0NThmOTkyZGEwNGVjYjA%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D03213ead01ad1bcc13ca53ad56d7f608)
About V2 Serverspec/Specinfra v2 has been just released. See the document about v2. About With Serverspec, you can write RSpec tests for checking your servers are configured correctly. Serverspec tests your servers’ actual state by executing command locally, via SSH, via WinRM, via Docker API and so on. So you don’t need to install any agent softwares on your servers and can use any configuration
はじめまして、運用部アプリ運用グループの清水 勲です。 2011年8月に入社して以来、はじめてエンジニアブログを書きます。 運用部では、日々、mixiを支えるサーバやネットワークを管理、運用しています。 今回は、サーバで使用しているOSの移行について、何回かにわたって紹介したいと思います。 はじめに 突然ですが、mixiで採用しているサーバのOSはなにかご存知でしょうか？ 過去のブログ記事でもあまり紹介していなかったと思います。 はるか前のことなので詳しくは知りませんが、2006年の社外イベントで、弊社からの発表者と質問者との間で、以下のようなやりとりがあったようです。 参加者からの質問 Fedoraを利用している理由は？ 弊社発表者Bさんの回答 他のOSだとNICを認識してくれなかった。Fedoraなら一発でいけたから。 ということで、mixiでは何年も前からFedoraを採用してき
久々のエントリーです。先日、3周年ということでnanapiをリニューアルしました！今回は「メディアからプラットフォームへ」をコンセプトとし、大幅なリニューアルを実施しています。 リニューアルのコンセプトとかは、詳しくはこちらに書いてあります。 nanapiがVer5.0にバージョンアップしました : けんすう日記 社内リリースの重要さ UIやデザイン、細かい機能など制作側としてはすごく作り込んでいるわけですが、数週間1つのプロジェクトにコミットしているとなかなか客観的に見ることができなくなってきます。 そんな時は客観的な意見をもいたくなるものですが、その意見のもらい方がなかなか難しい。 弊社もサービスを立ち上げてから3年が経過しているわけで、従業員数もそれなりの人数になってきています。となると、開発環境やステージング環境を見てもらうにしても、面倒な手順がちょっとでもあるとなかなか難しかった
サーバーのリソースを見るにはグラフ化は重要ですが、推移ではなくリアルタイムな状況、例えば秒単位のスパイキーな負荷を見るには、サーバー上でvmstatやiostatなどの*statファミリーを叩く必要があります。 さて、vmstatはメモリの状況やブロック数単位のI/O状況は見られますが、バイト単位のI/O状況やネットワークの送信、受信バイト数を見ることはできません。 # vmstat 1 procs -----------memory---------- ---swap--- -----io----- --system-- -----cpu------ r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st 3 1 0 4724956 355452 726532 0 0 54 484 3 3 1 0 99 0 0 2 0 0 47
Gunicorn 'Green Unicorn' is a Python WSGI HTTP Server for UNIX. It's a pre-fork worker model. The Gunicorn server is broadly compatible with various web frameworks, simply implemented, light on server resources, and fairly speedy. Installation Here's a quick rundown on how to get started with Gunicorn. For more details read the documentation. $ pip install gunicorn $ cat myapp.py def app(environ,
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