真野 智之 (Tomoyuki Mano) <tomoyukimano@gmail.com> version 1.0, 2020-06-19
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Recent posts: 28 Apr 2023 » eBPF Observability Tools Are Not Security Tools 01 Mar 2023 » USENIX SREcon APAC 2022: Computing Performance: What's on the Horizon 17 Feb 2023 » USENIX SREcon APAC 2023: CFP 02 May 2022 » Brendan@Intel.com 15 Apr 2022 » Netflix End of Series 1 09 Apr 2022 » TensorFlow Library Performance 19 Mar 2022 » Why Don't You Use ... 26 Sep 2021 » The Speed of Time 06 Sep 2021 »
以前公開された「長老編」(https://yakst.com/ja/posts/4656) に引き続き、比較的新しいMySQL高可用性オプション(大人たち)について解説した記事。前回同様、初心者向けに「Galera」と「RDS Aurora」の2つを紹介している。 この記事では、いくつかの高可用性ソリューションについて考察を行います。 このシリーズの前回の記事(訳注:日本語版はこちら)では、長きにわたって利用されてきたMySQLの高可用性ソリューションを取り上げました。私はこれらを「The Elders (長老たち)」と名づけました。レプリケーションなどは今でもよく使われており、MySQLの新バージョンがリリースされるごとに改善されています。 この記事では直近5年間で登場し、なおかつコミュニティの中で牽引力を増している高可用性ソリューションに着目します。私はその中から2つのソリューションを
先に、オンプレMySQL~RDS for MySQL/Aurora間のレプリケーションにおけるタイムゾーン設定という記事を書きましたが、それ以外にもAuroraでのMySQLレプリケーションでいくつか問題に遭遇しましたので、書き残しておきます。 しくじり1. そもそもレプリケーションが開始できない Auroraがマスターになるケースで、 バイナリログの出力をON(MIXEDまたはROW)にした バイナリログの保存期間も設定した(mysql.rds_set_configurationプロシージャで) スレーブに対してREPLICATION SLAVE・REPLICATION CLIENT権限を付与した スレーブ側でCHANGE MASTER TOコマンドはエラーにならずに通った にもかかわらず、スレーブ側でSTART SLAVE後にレプリケーションが開始されない場合、セキュリティグループやN
kubernetes初心者がKnative Lambda Runtime触ってみた(Kubernetes Novice Tokyo #13 発表資料)NTT DATA Technology & Innovation
2020/01/20 Update: 本エントリの内容は2019年12月3日にアナウンスされた『Amazon RDS Proxy』のリリースにより完全に陳腐化しました。過去のアンチパターンがフィードバックをもとにした改善によってアンチパターンではなくなるという最高の事例です。 サーバーレス元年始まった! 今年がサーバーレス元年な理由. それはLambdaに以下が揃ったから. ・カスタムランタイムで実質どんな言語でも利用可能 ・VPC利用時のコールドスタート改善 ・Provisioned Concurrencyでスパイク対応も可能 ・RDS ProxyでRDBとの接続が現実的に これまで5年で受けたフィードバックがついに結実. 強い— Keisuke Nishitani (@Keisuke69) 2020年1月19日 RDS Proxyの詳細はこちらからどうぞ。まだプレビューですがぜひ試して
背景 Cloudcraft 概要 料金プラン Cloudcraftを使ってみた 初回作成 最終的に出来上がった構成図 良かった点 Live Sync機能 関係する各コンポーネント間を自動でリンク フィルタ機能 コンポーネントの自動更新 構成図を作成するだけで、月額料金が分かる マネジメントコンソールへのリンク あったらいいなと思う機能 サブネットの自動配置 注意点 まとめ 番外編 havaも使ってみた こんにちは、リブセンスのインフラグループに所属している竹本です。 主にDOOR賃貸(AWS)や転職ドラフト ITエンジニア版 / デザイナ版(オンプレ)のインフラまわりを担当しています。 インフラグループでは、各プロダクト毎に担当者(窓口役)をつけて定期的にローテーションをしているため、業務引き継ぎの際に構成図が必要な場面が多々あります。 そこで本日はAWSの構成図をいい感じに出力してくれる
Containers are already adding value to our proven globally available cloud platform based on Amazon EC2 virtual machines. We’ve shared pieces of Netflix’s container story in the past (video, slides), but this blog post will discuss containers at Netflix in depth. As part of this story, we will cover Titus: Netflix’s infrastructural foundation for container based applications. Titus provides Netfli
おことわり 主観であり何らかのデータにもとづいてはいない この記事に書いてあることは信じずに自分で試そう EC2 t2 ファミリーは他ファミリーと比べて不安定 どのインスタンスもいつかは死ぬという点では共通なのですがそのなかでもt2は故障したり不具合が発生したりする確率が非常に高い気がする なので死んだり、死にかけ状態で動き続けたりしてほしくないインスタンスはあんまりリソースを使わなくても t2.micro とかじゃなくて m3.medium にしとくとすこし可用性があがる 追記: CPUクレジット理解していないだけではとか書かれていたんですがその辺は確認している。 t2の可用性が問題になったケースいくつかあるんだけど、自分の場合はネットワークがたまに断する問題が多くて、分散DBクラスタの死活監視で1secごとにpingするだけでCPUは常に1%以下みたいなものとかに使うとカジュアルに10
API Name Instance Memory Compute Units (ECU) vCPUs GiB of Memory per vCPU GPUs GPU model GPU memory CUDA Compute Capability FPGAs ECU per vCPU Physical Processor Clock Speed(GHz) Intel AVX Intel AVX2 Intel AVX-512 Intel Turbo Instance Storage Instance Storage: already warmed-up Instance Storage: SSD TRIM Support Arch Network Performance EBS Optimized: Baseline Bandwidth EBS Optimized: Baseline Thr
=== 2021/01/13 更新 === 本記事に挙げているペインポイントは Amazon ECS 自体の機能追加や改善、また AWS Fargate の登場により現在では解消しています. 2015年の冒頭に Amazon ECS が GA した当時はこんな感じだったんだなぁへ〜という気持ちで読んでいただけると良いかもしれません. ===================== この記事は AWS Advent Calendar 2015 の 8 日目です. 昨日は @dkfj さんの SWF x Lambda でした. SWF は AWS に触れて以来ずっと食わず嫌いしているので、個人的に実装の紹介がすごく楽しみです :) さて、タイトルの通りこの記事は Amazon ECS を使い始める前に知っておく/想定しておくと良さげなことを紹介し、みんなで楽しくコンテナ運用ができるようになることを
このブログ記事では、私たちの製品の使用運転を基に、Amazon Redshiftを使った顧客分析の構築方法を説明していきます。この記事で扱う内容は以下の通りです。 なぜ顧客分析に移行しつつあるのか? あなた は、顧客分析を構築すべきか? Amazon Redshiftが普及してきている理由 データを可視化するBIツールの選択 Amazon Redshiftクラスタの設定 Alooma でデータパイプラインを構築 エンゲージメント、リテンション、ファネル、パフォーマンスダッシュボードを作成するための一般的なSQLクエリ 顧客分析の台頭 今日では、何かしらの分析ツールが実装されていないWebサイトやアプリケーションを探すことは難しいと言っていいでしょう。製品を作ったり、戦略的な意思決定をしたりする上でデータを活用することは常識ですし、消費者市場ではことさら必要不可欠なことです。製品の変更に対し
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