mROS 2: yet another runtime environment onto embedded devices
サイボウズ社内ではC++で開発している製品があります。 未知のバッファオーバーランなどの脆弱性への対策として、重要なコンポーネントについてはプロダクション環境で利用しているバイナリでも AddressSanitizer を有効にしてビルドしています。 その製品で利用しているコンパイラをgcc5.3.0からgcc7.5.0に更新したところ性能劣化が発生しました。 製品コードとは別の部分が原因のため、根本原因の追跡が難しそうです。perf,bpftraceを使って性能劣化を追いかけてみましょう。 本記事で利用しているAddressSanitizer, bpftrace, perfコマンドはネット上に良質な記事がありますので、使い方などの解説は今回は省略させていただきます。 gcc7.5.0において、性能劣化が発生する再現コードとして次のようなものを用意しました。 #include <strin
おしらせ:12/23 に後編記事がでました! tech-blog.monotaro.com こんにちは、データ基盤グループの香川です。 現在モノタロウではBigQueryに社内のデータを集約し、データ基盤を構築しています。 およそ全従業員の6割が日々データ基盤を利用しており、利用方法や目的は多岐に渡ります。 データ基盤グループはこれまでデータ基盤システムの開発保守と利用者のサポートを主な業務として取り組んできましたが、これら多岐にわたる社内のデータ利用における課題の解決及びさらなるデータ活用の高度化を目的として、今年の5月よりデータ管理を専門に行う組織として新たに体制を再構築しました。 そこで改めて組織として取り組むべき課題や方向性を決めるために、まず自分たちの現在地を知ることが重要と考え、データ基盤の歴史を振り返り、社内のデータ活用における課題やそれを取り巻く状況がどう変わってきたのかを
こんにちは、nay3です。 万葉では、働きやすさの実現のために様々なことを考え、取り組んできました。今回の記事では、それらの工夫の中でも最も大きなインパクトがあった、所定労働時間の変更についてご紹介したいと思います。 所定労働時間とは所定労働時間とは、会社が定める、社員が働くことになっている時間のことです。法的な上限である法定労働時間(週40時間・1日8時間)を超えない範囲で、会社が自由に決めることができます。 創業時の所定労働時間は7時間30分だった万葉は2007年4月の創業時に、柔軟さ・働きやすさを勘案して、以下のように労働時間を定めてスタートしました。 ・1日の所定労働時間は7時間30分 ・30分のみなし残業時間をつける(1日あたり7時間30分〜8時間働いた場合は同じ給与となる) 当時の所感としては、所定労働時間が8時間という会社も多い中、7時間30分はゆとりのある方ではないかと思い
こんにちは、技術本部 データシステム部 MLOpsブロックの平田(@TrsNium)です。約2年半ぶりの執筆となる今回の記事では、MLOps向け基盤を「Kubeflow Pipelines」から「Vertex Pieplines」へ移行して運用コストを削減した取り組みを紹介します。 目次 目次 はじめに Vertex Pipelinesとは Vertex Pipelinesへの移行 Vertex Pipelinesへ移行するワークフロー 1. ワークフローのKubeflow Pipelines SDK V2への移行 コンパイラのデータ型の制約が厳しくなった ContainerOp APIが非推奨になった Kubeflow PipelinesのPlaceholderを使用できなくなった 2. スケジュール実行されているワークフローへ前回実行分が終わるまでの待機処理を追加 3. Vertex
表を見ていただくと分かるように今回の変更によって Istio 1.10 以降は Istio なしの場合と挙動も変わらないため、認知負荷も減り今までよりも Istio を採用しやくなったのではないでしょうか。 ここまで Istio 1.10 から変更になった Inbound Fowarding の内容を見てきました。 次にこの変更によって私達のサービスに起きた問題を共有していきます。 起きた問題 今回の変更によってアプリケーションが動かなくなるケースとしては、アプリケーションが lo にのみ bind している場合です。 Istio ではこれを事前にチェックするためのコマンドを用意しており istioctl experimental precheck を実行します。 該当する Pod がある場合には IST0143 という message code が出力されます。 該当する Pod があっ
KADOKAWA Connected / ドワンゴの @saka1 です。 少し前までは株式会社ドワンゴのWebバックエンドエンジニア的な仕事をしていたのですが、最近は出向1してKADOKAWAグループのDXを推進する戦略子会社である株式会社KADOKAWA Connected(以下KDX)でデータ分析周りのお仕事をしています。この世界はジョブチェンジが激しいですね。 しばらく開発に関与していたドワンゴ・KADOKAWA向け新データプラットフォームの初期リリースに成功したので、この記事ではその話を書きます。KDXのデータエンジニアリングに関する取り組みのほんの一端ではあるのですが、なんとなく雰囲気が伝わればいいなと思っています。 この記事は全体概要編のようなものです。 移行プロジェクトとしての事例紹介を中心にして書きました。プロジェクトの置かれたコンテキストや、出てくる課題にどう判断をつけ
$ kube-lineage clusterrole system:metrics-server --output=wide NAMESPACE NAME READY STATUS AGE RELATIONSHIPS ClusterRole/system:metrics-server - 30m [] └── ClusterRoleBinding/system:metrics-server - 30m [ClusterRoleBindingRole] kube-system └── ServiceAccount/metrics-server - 30m [ClusterRoleBindingSubject] kube-system ├── Pod/metrics-server-7b4f8b595-8m7rz 1/1 Running 30m [PodServiceAccount] kube-
どうも、すべての経済活動をデジタル化したい福島です。 本日はLayerXのワークスタイルについてのお話です。 結論からいくとLayerXは「リモートワークOK!(出社ももちろんOK)」「フレックスタイム」という働き方を採用しています。また、代表や役員が率先して「育休」を取るなど、多様な方が柔軟に働きやすいよう会社になっています、という話です。 直近よく面談で「LayerXさんって出社前提なんですよね?」「LayerXさんって定時がかっちり決まっていて、子どもの送り迎え等の時間はどうなるのでしょう?」と聞かれます。 「全くそんなことないです」と毎度お答えして、ご安心いただいているのですが、この状況を一刻も早く改善したいという思いから今回の発信に至っています。 今までのLayerXの働き方ポリシーとはいえ候補者の方がそう思うのは無理もないと思います。 LayerXはこの1.5年間実質的に「リモ
これは、全然プログラミングにハマらなかった小3息子が、小4になってめちゃくちゃハマった話です。 3つの条件が揃うことで「強烈な作りたい」が最初に生まれ、勝手に覚えるようになりました。いい学びがあった話なので、ぜひ共有させてください。 (家庭によって、Scratchとか、プログラミングスクールとかいろいろ試していると思いますが、わが家は最終的に、toio Do(ロボット&ビジュアルプログラミング)で完璧にハマりました) 息子がプログラミングに熱狂的にハマった3つの条件結論から言いますと、この3つの順番でやっていったことで、こどもは完全にハマりました。 ①iPad慣れ|なんとなくわかる まず、キーボードとかiPadとかに慣れる。scratchもちょっとわかるくらいの状態になればOKです。 ②リファレンス|「超やりたい」を生み出す 次に、ここが超重要なんですが、たくさんの楽しい事例(リファレンス
Cloud Spanner は完全に管理されたミッションクリティカルなリレーショナル データベース サービスであり、グローバルなスケールでのトランザクション整合性、スキーマ、SQL(拡張機能を含む ANSI… ただドキュメントを見てもID生成器のことなどを理解していないと、いざ設計するとき苦労するかと思い記載しました。ドキュメントの補足資料として読んでいただけたら幸いです。 Cloud Spannerの特徴特徴を簡単に記載しますと ノード、スプリットで構成されている。レコードデータはスプリットに配置される。どこに配置するかはレコードの主キーに依存する。レコードの増減に応じてCloud Spanner側で自動で(1)どのレコードをどのスプリットに配置するか。(2)スプリットの数 をコントロールするレコードをどのスプリットの配置するかはレコードの主キーの値に依存する分散されたスプリットにアクセ
今回は、ZOZOテクノロジーズ(現ZOZO)でCTOを務め、現在はバイセルテクノロジーズ 取締役CTOの今村さんの「CTO論」を伺いました。 今村さんは、12年間のCTO経験があり、その間「エンジニア組織づくり」「技術広報」「情報システムの整備」「技術戦略策定」「人事制度策定」など、様々なCTO経験をお持ちの方です。 それらの経験を元に「CTOに求められること」特に「CTOと、EM(エンジニアリングマネージャー)やTL(テックリード)との違いは何か」について伺いました。 参考)ZOZOのテックカンパニーへの変遷、CTOとしての取り組みを振り返る ① 「登る山」を決める判断力と、中長期的な課題解決を行う実行力 ■ CTOとEMやTLとの違い まず、CTOがEMやTLと違う大きな点は、より広範囲・より長期的な課題解決を行う点です。 EMやTLは短期的(半年程度先)、そして事業やプロジェクト単位
インフラの駒崎です。 Google Kubernetes Engine (GKE) の 1.20+ で有効な kubelet graceful node shutdown と、それを活用した preemptible VM の利用について書かせていただきます。 GCP の Preemptible VM とは Preemptible VM は、いくつかの制限があるかわりに通常のインスタンスよりも安く利用できるインスタンスです。制限はいくつかありますが、最も留意すべきは 「いつでも停止される可能性があり、最長でも起動から 24 時間で停止される」点でしょうか。 ※ Preemptible VM の新バージョンとして Spot VM もアナウンスされました (2021/10/13 現在 preview) 。 Graceful node shutdown GKE 1.20 以降のバージョンでは ku
夢経営食挑戦 巣鴨から駒込まで続いた行列 2015年12月3日、東京・巣鴨(当時)のラーメン店「Japanese Soba Noodles 蔦(つた)」の店主、大西祐貴さんは目を疑いました。 朝から店の前にお客さんが並び始め、11時に開店するころにはそれまで見たこともない長蛇の列。現場でその様子を目撃していた蔦のマネージャー・伊丹さんは、「巣鴨から(山手線の隣駅の)駒込あたりまで行列が続いていましたね」と振り返ります。 このフィーバーは、2日前の12月1日に発表された「ミシュランガイド東京2016」のセレクションが理由でした。1900年にドライブを楽しむためのガイドブックとして創刊されたミシュランガイドの歴史の中で、史上初めてラーメン店として一つ星を獲得したのです。 翌営業日の12月3日になると世界で唯一の「ミシュラン星付きラーメン」を食べようとお客さんが怒涛の波となって押し寄せました。そ
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
処理を実行中です
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