IPFS入門 : 新たなP2Pハイパーメディア分散プロトコル | POSTD
提供：Bogdan Burcea IPFS があれば、他の全てのものが一定のやり方で見えるようになり、全てをすっかり置き換えられることに気づく – Juan Benet IPFSへのあまり技術的でないアプローチ 執筆：John Lilic 本稿の後半では、同僚のChristian Lundkvist博士が 踏み込んだ技術的概要 を紹介していますので、その導入となる大まかな考え方をこのセクションでお話ししたいと思います。 IPFSは、バージョン管理された科学的データを巡回する高速システムの構築を目的として、Juan Benetの取り組みによって始まりました。 バージョン管理 が行われていると、ソフトウェアの変更履歴を追跡できるのです（ Gitのような仕組み ）。その後、IPFSは 分散された永続的なWeb として考えられるようになりました。「 IPFSとは、あらゆる端末を同じファイルシステム
カオステストでHTTP/2の問題を見つけ出す | POSTD
(注：2017/04/20、いただいたフィードバックを元に翻訳を修正いたしました。修正内容については、 こちら を参照ください。) 要約 HTTP/2 にはHTTP/1.xに比べて多数の改良点がありますが、 カオステスト を行ったところ、HTTP/2のパフォーマンスがHTTP/1より劣る状況があることが分かりました。 ネットワーク上にパケット損失がある場合、TCP層での輻輳制御によって、少数のTCPコネクションの中に多重化されているHTTP/2ストリームがスロットリングされます。さらに、TCPリトライのロジックにより、リトライが行われている間、1つのTCPコネクションに影響しているパケット損失が、いくつかのHTTP/2ストリームに同時に強い影響を与えます。言い換えれば、ヘッドオブラインブロッキングが事実上、ネットワーク階層の レイヤ7 から レイヤ4 へ移動したということです。 背景とサー
Go言語のリアルタイムGC 理論と実践 | POSTD
(編注：誤訳、意味の分かりづらい訳を修正しました。リクエストありがとうございました。) 毎日、Pusherは数十億のメッセージをリアルタイム、つまり送り元から宛先まで100ms未満で送信しています。どのようにしてそれを可能にしているのでしょうか。重要となる要因はGoの低レイテンシのガベージコレクタです。 ガベージコレクタはプログラムを一時停止させるものであり、リアルタイムシステムの悩みの種です。そのため、新しいメッセージバスを設計する際には慎重に言語を選びました。Goは 低レイテンシを強調している ものの、私たちは懐疑的でした。「本当にGoを使えば実現できるのか？ もしできるならどうやって？」 このブログ記事ではGoのガベージコレクタを、どのように機能し（トリコロールアルゴリズム）、なぜ機能し（こんなに短いGCによる一時停止時間の実現）、そして何よりも、それが機能するのかどうか（GCによる
GraphQLはWeb APIの次のフロンティアか？ | POSTD
RESTの規約。URLはリソースであり、CRUDはHTTP動詞にマップされる。 RESTの規約に1つ問題があるとすれば、規約が十分でないということでしょう。上記で”通常”、”多くの場合”、”時に”という表現を使ったのは、これらのやり方は仕様で推奨されているものの守られるとは限らないためです。実世界では、大抵のAPIはRESTishがせいぜいです。例えばStripeでは、リソース更新に PUT ではなく PATCH を使うべきですが、歴史的理由でそうはなっておらず、おそらく現時点では変更に値しないでしょう。いずれにしても開発者はドキュメントを読む必要があり、その時、 POST メソッドのユビキタスな使い方があることに気づくのです。 RESTには他の問題もあります。必要なものだけでなく全てが返ってくるため、リソースのペイロードが非常に大きくなることがあるのです。そして多くの場合、クライアントが
H.264の秘密 | POSTD
(編注：2020/08/18、いただいたフィードバックをもとに記事を修正いたしました。) (2016/12/11、いただきましたフィードバックをもとに翻訳を修正いたしました。) H.264は、動画圧縮コーデックの標準規格です。ネット上の動画、Blu-ray、スマホ、セキュリティカメラ、ドローンなどなど、今やあらゆるところでH.264が使われています。 H.264は注目すべき技術のひとつです。たったひとつの目標、つまりフルモーションビデオの送信に要するネットワーク帯域を削減することを目指した30年以上の努力の結晶なのです。 技術的な面でも、H.264はとても興味深い規格です。この記事では、その一部について概要レベルでの知識を得られることでしょう。あまり複雑だと感じさせないようにするつもりです。今回おはなしする概念の多くは動画圧縮全般にあてはまるものであり、H.264に限ったものではありません
GoogleのQUICプロトコル：TCPからUDPへWebを移行する | POSTD
QUIC（Quick UDP Internet Connections）プロトコルは、TCPではなくUDPをベースとして開発された、全く新しいWeb向けのプロトコルです。 （冗談で） TCP/2 と呼ぶ人までいます。 私がQUICについて知ったのは数週間前のことです。 SysCast Podcastのcurlとlibcurlについてのエピソード を聞いていた時でした。 QUICプロトコルの本当に面白い点は、UDPへの移行というところだと思います。 現在、Webの伝送プロトコルは、信頼性を確保するため、TCP上に構築されています。このTCP接続を開始するためには、 3wayハンドシェイク が行われています。つまりこれは、接続を開始するたびにラウンドトリップ （ネットワークパケットの往復） が追加されるということであり、新たな接続先に対し大幅な遅延を生じさせているのです。 （出典： UDPを介
HTTPレスポンスのgzip圧縮による日時リーク : Torの秘匿ネットワークの秘匿性を脅かす仕様・実装について | POSTD
よって、このヘッダがgzip圧縮データに付いていれば、適当なWebサーバにgzip圧縮リクエストを出し、gzip圧縮レスポンスを待って、バイト数が0x1f 0x8bで始まっているかどうかということと、正確な圧縮日を確認できるのです。 一般的なWebサーバでは、これは非常に限定的なシナリオにおいてのみ有用です。なぜなら、サーバの地理的な位置はいずれにしても隠されず、これもまた隠されていないサーバIPアドレスが分かればすぐに特定されるからです。しかし、 秘匿サービス では、サーバの時間帯に関する情報は、サーバが稼働している可能性のある国を特定するのに非常に役立ちます。 gzipの仕様を見れば、ファイル更新時間のヘッダフィールドには、ローカル時刻ではなく、世界時を使用すべきことは明確です。しかし、多くのサイトが世界時の代わりにローカル時刻を送信しています。どうもMicrosoft Windows
分散システムについて語るときに我々の語ること ― 分散システムにまつわる重要な概念について | POSTD
分散システムについては、もう随分と前から学びたいと思っていました。ただ、それは一度首を突っ込んだら最後、ゴールのない迷路に迷い込むようなものなのです。どこまでも続いているウサギの穴のようなものです。分散システムに関する文献は星の数ほど存在します。様々な大学からたくさんの論文が発表されているばかりでなく、膨大な数の書籍もあるのです。私のような全くの初心者には、どの論文を読んだらいいのか、どの書籍を買ったらいいのか、見当もつきません。 そんなとき、一部のブロガーが、 分散システムエンジニア （それがどういう意味であれ）になるなら知っておくべき論文というものを推奨しているのを見つけました。その一部を紹介しましょう。 FLP , Zab , Time, Clocks and the Ordering of Events in a Distributed Systems , Viewstamped
コードの品質を維持したまま開発スピードを上げる | POSTD
高品質のコードベースは、反復作業やコラボレーション、メンテナンスを簡単にすることで、長期的な開発のスピードを上げてくれます。Quoraではベースコードの品質は重要だと考えます。 高品質のコードを維持することは利点がありますが、その反面かなりのオーバーヘッドが発生し、実際の開発のサイクルに時間が掛かってしまいます。このオーバーヘッドと利点の折り合いを付けるのは難しい問題です。この場合、2つの選択肢しかないように思えます。低品質でコードスピードが速いか、もしくは高品質でスピードが遅いか。スタートアップは素早い開発サイクルに最適化しているので、多くの人は低品質で進めたほうがいいと思っています。 このジレンマは解消できます。ツールやプロセスを工夫することで、コードベースの品質を維持したままスピードを速めることができるのです。この投稿では、コードの品質に関しての私たちの考えや、2つの世界を共存させる
イベントループなしでのハイパフォーマンス – C10K問題へのGoの回答 | POSTD
この投稿は、私が去年OSCONで行ったプレゼンテーションを基に作成しています。プレゼンよりは簡潔に編集し直し、プレゼン後にいただいたいくつかのフィードバックに応える形で記事を書いています。 Go言語に関してよく言われるのは、Go言語はサーバでうまく機能し、静的なバイナリや強力な並行処理、高いパフォーマンスを見せくれるということです。 この投稿では、その後半の2つの項目に関して焦点を当てます。プログラマとってGo言語とそのランタイムは、スケーラブルなネットワークサーバをスレッド管理やブロッキングI/Oを気にせずに書くのにどんなに有効かを説明していきます。 効率的なプログラミング言語に関しての議論 技術的な話に入る前に、Go言語をターゲットにしたマーケットを説明する2つの議論に関してお話したいと思います。 ムーアの法則 画像は以下より引用； 2005年5月にHerb Sutter氏が書いたDr
Gitのコミットメッセージの書き方 | POSTD
(訳注：2015/10/31、いただいた翻訳フィードバックを元に記事を修正いたしました。) (訳注：2015/11/1、いただいた翻訳フィードバックを元に記事を再修正いたしました。) 訳： プロジェクトが長引くほど、私のGitのコミットメッセージは情報が薄くなっていく。 イントロダクション | 7つのルール | ヒント イントロダクション：なぜ良いコミットメッセージを書くことが重要か Gitのリボジトリのログをランダムに閲覧すると、ひどいコミットメッセージを目にすることがあります。例として、私が昔書いたSpringにコミットした これらのgem を見てみましょう。 $ git log --oneline -5 --author cbeams --before "Fri Mar 26 2009" e5f4b49 Re-adding ConfigurationPostProcessorTest
サーバの負荷テストのための、何百万ものHTTPリクエストを発生させる方法 | POSTD
(注記：6/9、いただいた翻訳フィードバックを元に記事を修正いたしました。) 今回の記事は毎秒300万ものリクエストを処理できるほど強力で高性能なWebクラスタの構築についてのパート1になります。まず初めに、あまり多くはありませんが、私がこれまで使用したことのあるロードジェネレータツールをいくつか紹介します。私のようにてこずって時間をかけてしまわないよう、今回の記事が理解の手助けになれば幸いです。 ロードジェネレータはテストを目的とした数種類のトラフィックを発生させるプログラムです。それによって高負荷においてサーバがどのように動いているか、そのサーバの弱点はどこなのか、などが見えてきます。負荷テストを通じてサーバの限界を知ることは、サーバのレジリエンシーを測定する最適な方法であり、あらゆる問題に対する準備の手助けにもなります。 ロードジェネレータツール 負荷テストをする際に頭に入れておくべ
Dockerコンテナ内でsshdを実行してはいけない理由 | POSTD
Dockerを使い始めた人がよくする質問といえば、「どうすればコンテナに入れますか？」です。その質問に対して、「コンテナ内でSSHサーバを起動すればいいよ」と答える人たちがいますが、これは非常にマズいやり方です。なぜその方法が間違いなのか、そして代わりにどうすればよいのかをこれから紹介します。 注：本記事へのコメントやシェアは、 Dockerブログ にアップされた標準版から行ってください。よろしくお願いします。 コンテナでSSHサーバを起動すべきではない …もちろん、コンテナ自体がSSHサーバである場合は除きます。 SSHサーバを起動したくなる気持ちは分かります。それはコンテナの”中に入る”簡単な方法だからです。この業界の人ならほぼ全員がSSHを一度は使ったことがあります。多くの人がSSHを日常的に使用し、公開鍵や秘密鍵、パスワード入力の省略、認証エージェント、そして時にはポート転送やその
GitLab flowから学ぶワークフローの実践 | POSTD
Gitによるバージョン管理では、従来のSVNなどよりずっと簡単にブランチングやマージができます。さまざまなブランチ戦略やワークフローが可能であり、以前のシステムに比べるとほとんど全てが改善されたと言えるでしょう。しかしGitを利用する多くの組織はワークフローの問題に直面します。明確な定義がなく複雑で、Issue Tracking Systemと統合されていないからです。そこで、明確に定義された最良の実践的方法としてのGitLab flowを提案したいと思います。issue trackingには feature driven development と feature branches を組み合わせます。 他のバージョン管理システムからGitに移行する際によく耳にすることは、効果的なワークフローの開発が難しいということです。この記事ではGitワークフローとIssue Tracking Sys
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