Pythonタスクランナー Fabric 2 の紹介 - 前編 Fabricの概要 -
こんにちは、滝澤です。 いくつかのプロジェクトでタスクランナーFabric 2を使う機会がありました。少しですが知見が溜まったので紹介します。 また、Fabric 1.xを利用していた方は互換性も気になると思いますでのその点についても紹介します。 記事が長くなったので3編に分けます。 前編: Fabricの概要 中編: Invokeの使い方 後編: Fabricの使い方 本記事は前編の「Fabricの概要」になります。 なお、執筆時点（2018年11月21日）での最新バージョンはFabric 2.4.0、Invoke 1.2.0です。 動作確認はPython 3.7.1にて行っています。 FabricはSSH経由でリモートシェルコマンドを実行するPythonライブラリです。 タスクランナーとして利用できます。 Fabricの簡単な理解のために、実行例を紹介します。 次のような内容のfabf
「バックエンドの経験はなかった」Instagram創業者は、どうやってシステムをスケールさせてきたか
昨日のPinterestの記事「Pinterestの急成長を支えてきたアーキテクチャとは？ Pythonで開発しAmazonクラウドで運用」に続いて、やはり写真を中心としたサービスで急成長してきたInstagramのスケーラビリティについて、まとめてみました。 InstagramもPinterestと同様に、基本はAmazonクラウド上でPythonとフレームワークのDjangoを使ったシステムを構築しています。興味深いのは、創業者の二人ともバックエンドの経験がないなかで試行錯誤をしてシステムをスケールさせてきた点です。 Instagramは先月、Facebookに買収されると発表されています。この先、Instagramのシステムはどう変わっていくのでしょうか。 Instagramのシステム構成 約半年前、昨年12月にInstagramのブログに投稿された記事「What Powers In
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