Automated Canary Analysis at Netflix with Kayenta
by Michael Graff and Chris Sanden Today, in partnership with Google, we have open sourced Kayenta, a platform for Automated Canary Analysis (ACA). Kayenta leverages lessons learned over the years of delivering rapid and reliable changes into production at Netflix. It is a crucial component of delivery at Netflix as it reduces the risk from making changes in our production environment. In addition,
Dockerize Go Applications
Introduction While most Go applications compile to a single binary, web applications also ship with templates, assets and configuration files; these can get out of sync and cause faulty deployments. Docker lets us create a self-contained image with everything our application needs to work. In this tutorial, you will learn how to deploy a Go web application with Docker, and how Docker can help impr
Retty Tech Cafe #5 で「メルカリにおける、継続的なアプリケーション改善を支える技術」という発表をしてきました - blog.nomadscafe.jp
“SRE”がテーマで2016/03/12に開催されたRetty Tech Cafe #5 で「メルカリにおける、継続的なアプリケーション改善を支える技術」という発表をしてきました。 私の発表資料はspeckerdeckにて公開しました。 デプロイや監視まわりでメルカリのSREがやっていることをまとめてみました。参考になれば幸いです。 元GoogleのSREであるRettyのCTO、樽石さんの発表では、SREが目標とする指標について簡潔にまとめられていて、とても参考になりました。自動化やクラウドが提供するサービスが中心となりやすいインフラとはちょっと違う切り口で、アプリケーションのパフォーマンスやサービスの信頼性を確保する方法、その考え方について短い時間でしたが情報交換できました。ありがとうございましたー。 SREの活動についてもっと喋れる場があるといいなー。
HOW TO DEPLOY SOFTWARE
Make your team’s deploys as boring as hell and stop stressing about it. Let's talk deployment Whenever you make a change to your codebase, there's always going to be a risk that you're about to break something. No one likes downtime, no one likes cranky users, and no one enjoys angry managers. So the act of deploying new code to production tends to be a pretty stressful process. It doesn't have to
BlazeMeter Continuous Testing | BlazeMeter by Perforce
The Complete Continuous Testing PlatformAny test. Any device. App quality without limits. 🚀 Start Testing Introducing Test Data Pro The Future of Testing is AI-DrivenAccelerating testing and elevating application quality just got easier. With Test Data Pro, teams can transform their testing through optimized test data generation, vastly expanded test coverage, increased and reliable accuracy, and
Itamae、Auto Scaling、CodeDeployを用いてdeployフローを刷新した話。そして板前をprovisioningした話。 - SmartNews Engineering Blog
その上で、新しく作り上げた deploy フローについて、雑な絵になりますが概略図を以下に示します。 主要な登場人物は Itamae Auto Scaling CodeDeploy GitHub / Circle CI となります。それぞれ追って説明をしていきます。 https://github.com/itamae-kitchen/itamae Itamae は @ryot_a_rai さんが作られた LightWeight な Chef like な OSS です。Chef で実現できた事のうち、 recipes の部分のみを切り出したようなシンプルなツールになっています。 (こちらの発表資料より引用) 弊社内で蓄積された Chef 関連のリソースを再利用・再整理するために粒度がちょうど良かったこともあり、Itamae を用いて provisioning の定義を書き直すことにしました
Goのデプロイを「もっと」簡単にする。ビルドプロキシCargo。改めTorokko。
Goアプリのデプロイはバイナリをひとつ配布して完了なのでとても楽なのですが、バイナリ自体をどこで管理するかについては意外と頭を悩ませることになります。 Goを使うにあたって、コードさえあればあとはバイナリも簡単に配布できる状態というのが望ましいと思い、仕組みを作ってみました。 2015/08/16追記: CargoはRustのパッケージマネージャーと名前がかぶってたのでTorokko(トロッコ)に改名しました！ TorokkoはGoアプリのビルドと成果物ダウンロード用のAPIを提供するビルドプロキシです。 リクエストのURLで対象リポジトリ、GOOS、GOARCH、バージョンを指定します。 ビルドはDockerコンテナを用いて行い、バックエンドストレージに成果物が保存され、ビルドリクエストと同じURLでダウンロードを行うことができます。 Docker Hub の Automated Bui
Docker と SO_REUSEPORT を組み合わせてコンテナのHot Deployにチャレンジ - blog.nomadscafe.jp
「Docker と SO_REUSEPORT を組み合わせてみる。おそらくその1」のその2です。 結論から言うと、「単体ではリクエストの取りこぼしが若干あるけど、Reverse Proxyを工夫すればコンテナのHot Deployを実現できるかも」という感じです。 Rhebok の SO_REUSEPORT 対応 前回は簡単に検証するためにmemcachedを使いましたが、今回はアプリケーションサーバが対象ということで、 unicornの2倍ぐらい速いRackサーバであるRhebokに手をいれてSO_REUSEPORT対応しました。version 0.2.3〜です。 rhebok | RubyGems.org | your community gem host 起動時に ReusePort オプションを追加します。 $ bundle exec rackup -Ilib -s Rhebok
Vagrant Push | Vagrant | HashiCorp Developer
As of version 1.7, Vagrant is capable of deploying or "pushing" application code in the same directory as your Vagrantfile to a remote such as an FTP server. Pushes are defined in an application's Vagrantfile and are invoked using the vagrant push subcommand. Much like other components of Vagrant, each Vagrant Push plugin has its own configuration options. Please consult the documentation for your
入門 Capistrano 3 ~ 全ての手作業を生まれる前に消し去りたい | GREE Engineering
はじめに この記事はGREE Advent Calendar 2013年の21日目です。お楽しみください！ こんにちは、アゴひげがダンディーだと評判の九岡です。GREEでは、JavaやScalaを布教するための土台を固めるため、デプロイや監視の仕組みづくりなどを横断的にやっています。今回はその過程で得られた知識を「Capistrano 3の入門記事」という形で共有させていただきます。 この記事ではCapistrano 3の基礎をご紹介します。Capistrano 3はRubyをベースにしたサーバ操作およびデプロイの自動化ツールです。Capistrano 3を利用することで、デプロイなどの複雑なサーバ操作を自動化することができます。ここの記事では、特にデプロイに焦点をあてながら、Capistranoでサーバ操作を自動化する考え方と実現方法をご説明していきます。 Capistrano 3の習得
MAKEの第一歩(入門)
makeというコマンドは、Makefileというファイルの記述に従ってファイ ルの更新を行なうユーティリティです。 と書いてもよくわからんだろうなぁ(^^; まあ、最初のセクションmakeって何するもん？でも読んでみてください。 このページの目標地点は入門の手前あたりまでです。「makeって聞いた ことはあるけど」とか「ちょっと触ってみようかな？」というレベルを 対象に書いてみました。「Makefileって最初だけを大文字にしなくちゃ いけないの？」などということさえ書かれていません。そのへんはman かinfoか成書で調べてください。 なお、このページ中で $ ls などと書いてあるときの$はコマンドプロンプトです。 目次 makeって何するもん？ もっとも簡単な例 複数ファイルの場合 マクロの利用 ターゲットの生成方法の指定 ちょっとした応用 C以外にmakeを使う サフィックスルール
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GitHub - sorah/mamiya: Faster deploy tool using tarballs and serf
GitHub - gengo/goship: A simple tool for deploying code to servers.
GitHub - newrelic/centurion: A mass deployment tool for Docker fleets
GitHub - sstephenson/sprockets: Rack-based asset packaging system