宿題になかなか手をつけようとしない長男に、精神論は全く刺さらなかったけど、具体的なタスク整理とスケーリングの話をしたら超刺さった: 不倒城
いつものことですが、こういうのを可視化する意味もあるかと思って、整理も兼ねて書いてみます。一般化する気は特にないです。 長男、8歳。小学二年生。 ちょっと前から気になっていたことですが、長男は「頑張らなきゃいけないことに対するハードル」が高い気がします。 ポイントは、大きく分けて二つです。 ・サッカーのリフティングなど、練習すれば出来そうなことについて、(出来るようになりたい、という意志はありそうなのに)何かと理由をつけてやろうとしない。 ・学校の宿題や片付けなど、出来るけれど時間がかかりそうな(面倒な)ことについて、同じくなかなか手をつけようとしない。 早い話、「努力が必要なこと」について、始めるまでの精神的障壁が高いようです。いや、面倒なことが後回しになり勝ちなことなんて大人だって一緒ですし、いざ始めれば集中力はあるんで結構あっという間に終わるんですが。 やればすぐ出来るんでそんなに気
あるシステムを、1人のユーザから1100万人以上にスケーリングするにはどのようにすれば良いのでしょうか。Amazonのウェブサービスソリューションアーキテクトである Joel Williams が AWS re: Invent 2015 Scaling Up to Your First 10 Million Users でスケーリング方法について素晴らしいプレゼンをしています。 AWS上級者のユーザには適さないプレゼンですが、AWS初心者やクラウド初心者、Amazonが次々と送り出す新機能の流れについていけていない人が始めるには素晴らしい内容だと思います。 おおよその見当は付いていると思いますが、このプレゼンはAmazonによって提供されているため、どの問題についても解決策として提案されているものは全てAmazonのサービスになります。amazonのプラットフォームの役割は、印象深く、分か
新しいNetwork Load Balancer – 秒間数百万リクエストに簡単にスケーリング | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ 新しいNetwork Load Balancer – 秒間数百万リクエストに簡単にスケーリング Elastic Load Balancing(ELB)は、Auto ScalingとAmazon CloudWatchを含む3つの組みの一部としてローンチした2009年以来、AWSの重要な要素になっています。それから、私たちは多数の機能を追加し、そしてApplication Load Balancerをリリースしました。コンテナで稼働するアプリケーションに対するアプリケーションレベルでのコンテンツベースルーティングをサポートする様に設計されており、Application Load Balancer はマイクロサービス、ストリーミング、リアルタイムワークロードと相性が良いです。 長年にわたって、私達のお客様はあらゆる規模のwebサイトや、アプリケーシ
Twitterのスケーリング，新たなピークへ
Spring BootによるAPIバックエンド構築実践ガイド 第2版 何千人もの開発者が、InfoQのミニブック「Practical Guide to Building an API Back End with Spring Boot」から、Spring Bootを使ったREST API構築の基礎を学んだ。この本では、出版時に新しくリリースされたバージョンである Spring Boot 2 を使用している。しかし、Spring Boot3が最近リリースされ、重要な変...
数年前、Microsoftは、社内全体のエンジニアリングシステムを活性化させるため、数年間にわたる投資を行う決定をしました。私たちは山のような数のチームを抱える大企業です。チームはそれぞれ、担当のプロダクト、独自の優先順位、プロセス、ツールを持っています。”共通の”ツールもありますが、チームによって様々に異なる点も多く、内部で開発した単発のツールも数え切れないほどあります（「チーム」とは社の部門のようなもので、数千のエンジニアの集まりです）。 この状況にはたくさんのマイナス面があります。 似たようなツールを構築しているチームがいくつもあり、巨額の冗長な投資が生まれている 「クリティカルマス（損益分岐点を超える生産量、普及率）」に向けた設備投資ができない 皆がバラバラのツールやプロセスを用いているため、従業員が異動しにくい 組織の垣根を越えてのコード共有が難しい “MS限定”ツールの過多のた
Don'tStopMusic - DB分散の次は非同期処理がウェブアプリのスケーリングのトレンドになる , るびま 21 号
_ [ソフトウェア] DB分散の次は非同期処理がウェブアプリのスケーリングのトレンドになる サイボウズも memcached + MySQL DB 分散 Cybozu Developer Network: MySQL Users Conference Japan 2007 講演概要 を読んで、memcached でキャッシュ＆ 複数の MySQL をアプリのロジックで分散化というのは、もうすっかりスケーラブルなウェブアプリの作り方として常套手段になったと思いました。 2004 年 4 月の MySQL カンファレンスでの Brad Fitzpatrick の発表 Inside LiveJournal's Backend (PDF)から約 3 年半。Mixi やはてなのようなエッジな企業はだいぶ前からこの構成を採用してますが、対法人のビジネスをしているサイボウズでも採用されたというのは一つ
MySQLのコネクションハンドリングの内部構造、スケール限界、そして最大コネクション数のチューニングなどについてご紹介します 免責事項 この記事はGeir Hoydalsvik氏によるMySQL Server Blogの投稿「MySQL Connection Handling and Scaling」(2019/3/19)をユーザが翻訳したものであり、Oracle公式の文書ではありません。 この投稿では、MySQLのコネクション、ユーザースレッドおよびスケーリングについて取り扱います。MySQLがどのように動作するかをよりよく理解することで、アプリケーション開発者やシステム管理者が、トレードオフを踏まえた良い選択をできることでしょう。本記事ではコミュニティー版でコネクションがどのように動作するかについて述べますが、一方でスレッドプール、リソースグループ、あるいはコネクション多重化といった関
100Mにスケーリング：Key-ValueストアとしてMySQLを使い、NoSQL以上のパフォーマンスを出す MySQLはNoSQLよりも優れています。Key-ValueストアといったNoSQLのユースケースを考えてみると、パフォーマンスや使いやすさ、安定性の点でMySQLの方が合理的です。MySQLには、オペレーションや障害に関することからレプリケーションや異なる使用パターンまでと、多くのオンラインマテリアルが用意されおり、堅実なエンジンです。こういった理由から、比較するまでもなく、MySQLは最近のNoSQLエンジンよりも優れていると言えます。 ここ最近では、NoSQLエンジンが主流になってきています。多くの開発者が、MongoDBやCassandra、Redis、HadoopといったNoSQLエンジンをアプリケーション構築の第一候補としており、それらが全て昔からのSQLエンジンを上回
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機械学習で負荷を予測し備えるPredictive Scaling（予測スケーリング）機能がAWSのAuto Scalingに追加
機械学習で負荷を予測し備えるPredictive Scaling（予測スケーリング）機能がAWSのAuto Scalingに追加 AWSは負荷に対応してサーバ数を自動的に増減させるAmazon EC2 Auto Scaling（以下、Auto Scaling）と呼ばれる機能を提供しています。 Auto ScalingはサーバのCPUの使用率やネットワークのトラフィックなどのメトリクスをつねにチェックし、それが一定数を超えた場合にはサーバ数、すなわちAmazon EC2のインスタンス数を増加させ、一方で一定数を下回るとインスタンス数を減少させるといった操作を自動的に行ってくれます。 このおかげでアプリケーションは負荷が高いときでも適切な性能を実現できるだけでなく、負荷が小さいときには無駄なインスタンスを終わらせることで適切な使用コストも実現できるのです。 Auto Scalingは便利な機能
概要 AWSではアプリケーションのデプロイや、システムのスケーリングを自動化することができます。 しかしそれらを実現しようとすると、似たようなサービスの中から用途に合ったものを選ぶ事になると思います。 今回は選択肢となり得るサービスを挙げて、それぞれの出来る事、出来ない事をベースに比較していこうと思います。 比較の軸 以下のように、評価軸を設けました。 サービスの機構として提供されているものは◯とします。 機構として提供されているが、使い難いものは△とします。(例: AWS CLIを利用した場合のみ利用可能など) 機構としては提供されていないが、別の機構などを組み合わせることで容易に実現可能なら△とします。 別の機構などを組み合わせても辛い場合や、実現不可能なら×とします。 デプロイ自動化 まずはアプリケーションのデプロイを自動化するサービスの比較を行います。 以下の4つの選択肢があります
この夏、私はカリフォルニア州パロアルトにあるFlipboardでインターンとして仕事をしました。私はそこで機械学習関係の問題に取り組んだのですが、その一つが画像のアップスケーリングでした。この記事では予備的結果を紹介し、また私たちのモデルとFlipboard製品への応用の仕方について議論していきたいと思います。 Flipboardのデザイン言語では、上質で印刷物のような仕上がりにすることが重要とされています。コンテンツ全体を通して、ユーザには安定感と美しさを楽しんでほしいと思っています。まるで自分専用に印刷された雑誌を手に持っているかのような体験を提供したいのです。このような体験を一貫して提供するというのは難しいことです。画像の質などといった様々な要素が、表示するコンテンツ全体の品質に大きく影響するのです。画像の質は、その画像のソースによって大きく変化します。フルブリード形式の、ページ全体
想定外な規模へと成長し続けるサービスを 支えるサーバ開発・運用の軌跡 ~ DBの縦横分割スケーリング ~ / History of a large-scale Web API service development and operation with vertical and horizontal database partitioning.
TECH Night #1 by DELiGHTWORKS 〜FGO・モンストから学ぶ大規模ゲーム運用のためのサーバ・インフラの話〜( https://techplay.jp/event/717816 ) にて発表したスライドです。
Railsアプリケーションを、Heroku上で1分間125,000リクエストに対応できるようにスケーリングする 要約： Herokuでは、Railsのスケーリングが非常に簡単できますが、考慮すべき重要なポイントがあります。DynoとPostgresのさまざまな設定がHerokuでのパフォーマンスにどのように影響を与えるかについて調べました。 スケーリングのテストをする理由 ZeeMee のサーバは、今秋、来たる大学入学のシーズンにリクエストが殺到する見込みです。学生はZeeMeeを使って入学願書に動画や写真を付加することができるので、当社のWebサービスが受ける負荷は非常に深刻なものになっています。ピーク時（大学入学の出願期限）には、リクエストのロードが平均の150倍にもなります。 今年の秋を迎えるにあたり、APIのリクエストの爆発的増加にしっかり備えておこうと考え、Herokuでパフォー
『ユニコーン企業のひみつ』とスケーリングの考えかた / #AgileLounge 20220204
Agile Lounge #1「大規模アジャイル開発を神話にしない戦略会議」 - connpass https://forkwell.connpass.com/event/235853/
こんなこともあろうかと、 サーバーは予め増やして置いた 〜アクセス頻度予測を用いてサーバーを自動増減する「計画的スケーリング」その後〜 / LINE Developer Meetup #32
LINE Developer Meetup #32 https://line.connpass.com/event/83597/
TechCrunch Japanese アーカイブ » Scalr：自動的にスケーリングできるオープンソースのAmazon EC2実現努力
The European Space Agency selected two companies on Wednesday to advance designs of a cargo spacecraft that could establish the continent’s first sovereign access to space. The two awardees, major…
それっぽいタイトルを付けましたが特に意味はないです。 workspace を使ったコマンドを最適化して実行する Turborepo についてのお話で Turborepo を軽く触ってみた際にnpx create-turbo@latestで作られる構成がとてもわかりやすく、プロダクトの初期段階からモノレポを採用するのは選択肢の 1 つとしていいのでは、と思い続編を書きました。 前回と同じくサンプルのリポジトリはこちらになります。 https://github.com/nus3/p-turborepo/tree/main/yarn 概要 モノレポを採用することで、同一リポジトリ内で自作した汎用的なライブラリやコンポーネントを複数のアプリケーションで使いまわせる モノレポの規模が大きくなってきた場合には、モノレポ内のパッケージを npm に公開することでアプリケーションとパッケージを非同期に開発
スケーリング Dropbox
Spring BootによるAPIバックエンド構築実践ガイド 第2版 何千人もの開発者が、InfoQのミニブック「Practical Guide to Building an API Back End with Spring Boot」から、Spring Bootを使ったREST API構築の基礎を学んだ。この本では、出版時に新しくリリースされたバージョンである Spring Boot 2 を使用している。しかし、Spring Boot3が最近リリースされ、重要な変...
ブラウザベースのデザインツール「Figma」のデータベース(DB)は2020年以来100倍に拡大しました。当初は単一のPostgreSQLで構築されていたDBをどのようにして分散システムへと移行したのかについて、公式ブログで詳しく説明されています。 How Figma's Databases Team Lived to Tell the Scale | Figma Blog https://www.figma.com/ja-jp/blog/how-figmas-databases-team-lived-to-tell-the-scale/ Figmaではまず、「Figmaファイル」や「組織」などテーブルごとにDBを分割する「垂直分割」を行いました。2022年までに10個のパーティションに分割し、それぞれのパーティションを監視することでスケーリングの優先順位を付けたとのこと。 Figmaの利
アクセス頻度予測を用いてサーバーリソースの増減を行う「計画的スケーリング」 / pepabo_tech_conference_10
第10回ペパボテックカンファレンス～インフラエンジニアがもっとおもしろくできる！～ https://pepabo.connpass.com/event/69866/
こんばんは。こんにちは！ バックエンドエンジニアのうつみです。 この記事はTVerメンバーによるアドベントカレンダーの22日目の記事です。 TVerにおけるサーバー負荷について 今回の記事は配信部分ではなく、アプリを構成するために必要なAPIサーバーの運用について書いていきたいと思います。（配信系期待されていたらごめんなさい 🙏 TVerではお陰様で毎日たくさんのユーザーの方が利用してくださっているので、サーバーへのアクセスもそこそこの規模になってきます。 地上波の見逃し配信やリアルタイム配信などといったサービス特性上、コンテンツの切り替わり時間などはアクセススパイクが日常的に発生しています。 そういった緩急の激しいアクセスパターンを安定して処理するためにAPIサーバーを適切にスケールアウト、スケールアップをする必要が出てきます。 この記事ではそういった日々の運用について書いていきます。
位置情報サービスのためのAWSを目指すSimpleGeo、スケーリング対応位置情報サービスの実現に向けて準備中
When it comes to the world of venture-backed startups, some issues are universal, and some are very dependent on where the startups and its backers are located. It’s something we…
広告技術部のUT@mocyutoです Gunosyではニュース記事を配信運用するメディア部門とアプリ上などに広告を配信運用する広告部門があります。 （本記事では「メディア」とはグノシーやニュースパスなどのサービスを指し、「広告」はそのメディアに出す広告を指します。） 今回は広告部門が運用している広告システムのスケールの仕組みについて紹介します。 課題 解決策 仕組み スパイクスケーリング スケジュールスケーリング スケールのロジックを記述 まとめ 課題 メディア側のシステムは各サービスごとにチームが分かれており、それぞれ別のシステムで稼働しています。 しかし、広告側のシステムは単一のシステムで動いており、各メディアの広告配信すべてを担っています。 そのため、サービスが増えるごとにトラフィックが増える仕様になっています。 特に速報などのプッシュ通知をメディアが送信すると一気にユーザはアプリを
こんにちは、エンジニアのちぎらです。先日 開発組織にはじめてのスクラムを導入する という記事を公開しました。先日の記事にも課題として記述した通り、組織の一つのチームにスクラムを導入した後は、他のチームにどのようにスクラムを展開していくか、全社的な開発体制をどうやって変えていくかということを考えていく必要があります。 ミラティブでは、その後の半年弱の期間で3つの開発チーム全てにスクラムを導入しました。さらに、LeSS Huge を参考にした開発体制を敷くことで、チーム横断の開発施策の把握や、全社的な開発施策の透明化を推進しています。 スクラムを他チームに展開する 先日の記事を書いた時点では、ひとつの開発チームにスクラムを導入したのみでした。いずれかのチームでスクラムの導入経験があれば、他のチームへのスクラムの展開は比較的簡単です。一方でチームへのスクラム導入のタイミングは重要で、メンバーの混
・「厳しすぎる社会」は「だれも責任をとらない社会」/やしお http://d.hatena.ne.jp/Yashio/20130830/1377868594 こういう厳しすぎる社会と、だれも責任をとらない社会というのは表裏一体じゃないかと思ってる。 1アウト人生終了システムだと、ほんとはアウトの事でも「いやいやアウトじゃないし」と隠蔽したり、「みんなでやりました」とうやむやにしたり、（あいつ人生終わっちゃうのかわいそう）と仲間でかばったりして、誰も責任をとらなくなる。 一方で誰も責任をとらないと、ひとたびコトが露見して誰かが責任を取らざるを得なくなったときに、そいつに何もかもの責任を負わせることになる。実際、世間様の空気圧に対する責任を、世間様にとってもらうのは無理だしね。 こうして「厳しすぎる社会」と「だれも責任をとらない社会」がお互いを支えあってく。 そんな社会で実現される責任は、本来
解像度にあったサイズを割り出すには下記の比率を覚えておくと便利です。 3:4:6:8 左から ldpi, mdpi, hdpi, xhdpi となります。 mdpiで100pxの画像をhdpiでも同じ見た目に仕上げたい場合は 4:6=100:x 4x=600 として x=150px が求められます。 もう少し掘り下げてみます。 開発者はどのプラットフォームでも同じ動作をするようにアプリを作成する必要があります。 UIについても同様に「特定の端末でレイアウトが崩れる」といった問題を避けなければい けません。 今回はマルチ画面対応を実現するために欠かせない「画面密度」「解像度」についてです。 ・画面密度 画面の物理的な領域内におけるピクセル数。 通常dpi(ドット数/インチ dot per inch)と呼ばれます。 画面密度の低い(lowな)画面は、画面密度の高い(highな)画面と比べて、領
Capacity Providerとは？ECSの次世代スケーリング戦略を解説する #reinvent #cmregrowth ｜ Developers.IO
ECSのスケーリング戦略を柔軟に設定でき、さらにFargate Spotを活用できるCapacity Provider、皆さんすでにお使いでしょうか？ re:Invent2019の開催中に突如発表された新機能なのですが、「Fargate Spotとかいうのが使えるらしいで！」というキャッチーな側面はありつつも、その概念はECS全体を包括するもので、正直自分も最初とっかかりが難しかったです。 この記事は、CM re:Growth 2019 TOKYOで発表した内容を元に、Capacity Providerの全体像を掴んでもらうことを目的に書きました。ECSにおけるかなり大きな機能拡張なので、普段からECSを使われている方は、是非この記事でこの新機能を掴んでもらえればと思います。 （祭） ∧ ∧ Y ( ﾟДﾟ) Φ[_ｿ__ｙ_l〉 Capacity Provider ﾏﾂﾘﾀﾞﾜ
【DBのディスクサイズ管理が簡単に】RDSのストレージがストレージの自動スケーリングをサポートしました！ | DevelopersIO
【DBのディスクサイズ管理が簡単に】RDSのストレージがストレージの自動スケーリングをサポートしました！ RDSのストレージの空き容量が少なくなりディスクが枯渇してクエリがエラーになったりDBが停止してしまうことがあります。今回DBストレージの自動スケーリングをサポートしたので、ディスク枯渇の恐れが低減し、必要な分のストレージを確保することでランニングコストも低減できます。 大栗です。 RDSのストレージの空き容量が少なくなってくると自動で増やしてくれるストレージの自動スケーリングがサポートされたのでレポートしてみます。 Amazon RDS now supports Storage Auto Scaling Managing Capacity Automatically with Amazon RDS Storage Autoscaling 2019年６月21日 13:30 JST スト
スケーリングに関する段階的考察
Rustが再評価される：エコシステムの現状と落とし穴 In this article, we share findings and insights about the Rust community and ecosystem and elaborate on the peculiarities and pitfalls of starting new projects with Rust or migrating to Rust from othe...
“Running with scissors is a cardio exercise that can increase your heart rate and require concentration and focus,” says Google’s new AI search feature. “Some say it can also improve…
というのもMacBook Pro with Retina displayではシステム環境設定のディスプレイ設定が新しくなっています。 設定を開くと従来の解像度リストを選択するUIから↓のような全く新しい設定画面に変わっています。 ここで解像度モードをScaledに切り替えるとLarge TextからMore Spaceまで5段階の解像度が選べることになります。 若干Retinaディスプレイを誤解してる人がいるかなと思っていたのは、 Retina化されて解像度は4倍になっても実効解像度というか実際にソフトウェアとして見える解像度はMacBook Air 13inchと同じで1440x900相当。 フォントサイズを小さく変更するとかしない限りエディタで見える行数や、ブラウザで見える範囲としてはAir 13inchと変わらなく、あくまでも増えた解像度は文字や画像の綺麗さとして現れるのですが、この
Google、Kubernetesを自動運用してくれる「GKE Autopilot」正式リリース。ノードのプロビジョニング、マルチゾーン展開、スケーリングなど自動的に最適実行
Google、Kubernetesを自動運用してくれる「GKE Autopilot」正式リリース。ノードのプロビジョニング、マルチゾーン展開、スケーリングなど自動的に最適実行 Googleは、Google Kubernetes Engineの新機能として、Kubernetesの運用を自動化する「Google Kubernetes Engine Autopilot」（GKE Autopilot）の正式リリースを発表しました。 #Kubernetes の革新的な運用モードである GKE Autopilot をリリース。GKE ユーザーは 2 つの異なる運用モードを選択できるようになりました。Autopilot は GKE の幅広い既存機能だけでなく、パートナーのソリューションとも互換性が維持されるよう設計されています。https://t.co/Dyhj0V4lU7 #gcpja pic.twi
今回のケースですと、20GBから25GBへの増加に対しては容量が枯渇してからおよそ8分で完了していますね。 ステータス確認 気になるストレージステータスと変更可否ですが、自動スケーリング直後ですと以下の様になっておりました。 ストレージステータス 想定通りのステータスが表示されています。 ※そしておよそ１０分後に利用可能ステータスに切り替わっていました。 ストレージ変更の可否 対象のRDSを選択して画面右上の[変更]を押下して確認してみましょう。 やはり、ストレージ容量の設定項目がグレーアウトされて注意書きが表示されて変更が不可になっていますね。１回目が実行された状態でもう一度容量を枯渇させてみたらどうなるか検証してみましょう。 ２回目の自動スケーリング 結果 1回目と同様の方法でストレージを枯渇させて１時間ほど暫く様子を見てみたところ、自動スケーリングは実行されませんでした。 ステータス
スケーリングMongoDB
スケーラブルかつハイパフォーマンスなNoSQLデータベースであるMongoDBに関する書籍です。本書では、アプリケーションが直面するデータの増大に対応するため、MongoDBクラスタを構築するための知識を紹介します。シャーディングによるMongoDBクラスタの構築方法、クラスタを効率よく用いるデータ構造の選択方法、監視やバックアップなどの管理方法までを解説します。本書はEbook版のみの販売となります。 はじめに 本書で使用されている表記規則 サンプルコードの利用について 本書に関するお問い合わせ 1章 分散コンピューティングへようこそ！ シャーディングとは何か 2章 シャーディング データの分割 バランシング configサーバー クラスタの構造 3章 クラスタのセットアップ シャードキーの選択 新規あるいは既存のコレクションのシャーディング 容量の追加・削除 4章 クラスタの扱い クエ
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