Kubernetesクラスタの可観測性の隙間を埋めるeBPF - LIFULL Creators Blog
KEELチームの相原です。 今回はeBPFを利用してKubernetesクラスタの可観測性の隙間を埋めている話です。 前回のエントリではLLMにうつつを抜かしていたので本業(?)の話をしようと思います。 www.lifull.blog LIFULLの可観測性の現在地 eBPFとは 可観測性の隙間 NAT Loopback eBPFを実行するには BPF CO-RE libbpf-rsを利用したNAT Loopbackの検知 1. (ユーザ空間) コマンドライン引数として受け取ったDNSをTTLごとに名前解決してIPアドレスを取得する 2. (ユーザ空間) IPアドレスに変化がある度にカーネル空間で動くBPFプログラムにそのIPアドレスのリストを渡す 3. (カーネル空間) Kprobesで tcp_v4_connect/tcp_v6_connect にフックを仕込む 4. (カーネル空間)
WinSession で成果を自慢したらビルド時間が 8 倍速くなった話 - LIFULL Creators Blog
こんにちは。テクノロジー本部の福留です。4 月に新卒入社しました。好きなものは合唱と篩型です。 目標管理に関するフレームワークとして、OKR(Objectives and Key Results)が Google や Facebook などの企業で取り入れられ、注目を集めています。 OKR フレームワークにおいては、挑戦しがいのある高い目標(Objective)を設定し、主要な結果(Key Results)も 60〜70%の達成度で成功とみなされるような、高い成果に設定します。 チームのモチベーションが高くなるような高い目標を掲げる一方で、日々の業務ではできなかったことのほうが多くなり、徐々にメンバーのモチベーションが低下する原因になりえます。 この問題を解決する取り組みが WinSession です。この場では、逆に「できたこと」に注目し、メンバーどうしが承認・称賛しながら情報共有を行い
GitHub Actions Self-hosted runners on Kubernetesによる自動化 - LIFULL Creators Blog
技術開発部の相原です。 今回は、2019年末にリリースされたGitHub ActionsのSelf-hosted runnersをKubernetes上で動かして自動化に取り組んでいる事例を紹介します。 背景 LIFULLではプライベートネットワーク上に存在するRDBMSなどのリソースを利用したアプリケーションのテストを実行するといった用途で、古くからJenkinsが運用され続けてきています。 こういったテストの実行などはプライベートネットワークに疎通できないCircleCIやGitHub Actionsでは実行することができず、プライベートネットワーク上に構築されたJenkinsなどのサーバがリポジトリの更新を検知して実行する必要があります。 そのためLIFULLでもJenkinsを運用し続けてきたわけですが、ご多分に漏れずこれまでにバージョンアップやJenkins職人問題・スケーラビリ
生産性・技術的負債をMetabaseで可視化した話 - LIFULL Creators Blog
技術開発部の清水です。好きな食べ物は広島風お好み焼きと広島県産牡蠣と広島県産穴子です。 拡張に次ぐ拡張でサービスは便利なものに成長していく一方でソースコードは次第に複雑になっていきます。 そのまま放っておくと積み上げた技術的負債により開発コストが上がっていき、最悪の場合にはサービスの発展を停止させてしまう可能性もあります。 このような理由から、弊社では技術的負債を着実に返済していくべく生産性・技術的負債の可視化をMetabaseで行っています。 可視化する情報元はGithub API、CodeClimateQuality APIの2つのみです。 生産性の可視化 本流ブランチにマージされたPR数（生産数） 本流ブランチにマージされたPRによる意味のある変更行数（生産規模） 本流ブランチにマージされたPRの平均レビュー応答数（生産を助けた人員の労力） 本流ブランチにマージされた「1コミッターあ
Istio を本番環境に導入するまで - LIFULL Creators Blog
こんにちは、技術開発部の相原です。 この記事は LIFULLアドベントカレンダー の16日目です。 LIFULL では アプリケーション実行基盤を刷新すべく、Istio がバージョン 0.2.0 の頃から検証を開始し、現在 1.0.4 を利用しています。 AWS 上で kops を利用して Kubernetes を構築しその上に Istio を展開するという構成です。 EKS は利用していません。 ここに至るまでそれなりにハマりどころ、考慮すべき点に遭遇したので今回はそのことについて書きたいと思います。 以下の文章は kops 1.10.0 Kubernetes 1.10.11 Istio 1.0.4 を前提としていることをご了承ください。 はじめに 本番導入までの障壁 istio-proxy のオーバーヘッド Resource Quota を有効化した時に Istio の Sidecar
機械学習における技術的負債をDigdagで返済する - LIFULL Creators Blog
お久しぶりです。技術開発部の相原です。 昨年度は技術基盤部としてmrubyを導入したりしていましたが今は少しレイヤーが開発寄りになりました。 とはいえ依然として技術基盤も見ていて、最近はご多分に漏れず機械学習を用いた技術基盤の改善に興味があります。 そんな中でここ数ヶ月メインの業務の合間の時間を使って試験的に機械学習を導入していたので、今回は技術的負債の高利子クレジットカードと呼ばれる機械学習を導入する中でどのような工夫をしたかということについて書きたいと思います。 機械学習については門外漢なので、ここではモデルの訓練などのプラクティスに関しては触れません。 (一部暗黙的に深層学習を前提としている箇所がありますのでご了承ください) 技術的負債の高利子クレジットカード Data Dependencies Cost More than Code Dependencies System-leve
littleBits が届いたのでほんの少しだけ紹介 - LIFULL Creators Blog
秋山です。 「littleBits」という気軽に電子工作が楽しめるガジェットがあります。 littleBits（リトルビッツ） littleBits は、様々な機能をもったモジュールがあり、それらをつなげることで特定の動作を楽しめるものです。 モジュール同士をつなぐには両端についている磁石でつなぐので非常に簡単ですし、間違った接続をしようとすると磁石が反発しあうので、知識のないお子様でも色々な電子工作ができるようになっています。 今回は少しだけどんなものか紹介します。 こんな箱に入ってきました。 先日、facebookで35%offのクーポンを配布していたので、勢い余ってDelux Kitを購入しました。 すでに持っていた知人からもモジュールは多いほうがいいよ、とアドバイスもらったので、そりゃそうか。多いことはいいことだ。と迷うこと無くDeluxをカートに投下。 海外発送なのですが、注文か
1
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
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
