主な確率分布の関連図 こんにちは、吉岡（@yoshiokatsuneo）です。 Webサービスを運営していると、利用状況を分析・予測したり、A/Bテストなどで検証したりすることがよくあります。 データを一個一個見ていてもよくわからないので、データ全体や、その背景の傾向などがまとめて見られると便利ですよね。そんなとき、データの様子を表現するためによく使われているのが「確率分布」です。 学校の試験などで使われる偏差値も、得点を正規分布でモデル化して、点数を変換したものです。 今回は、Webサービスなどでよく使われる確率分布18種類を紹介します。 それぞれ、Webサービスでの利用例やPythonでグラフを書く方法も含めて説明していきます。コードは実際にオンライン実行環境paiza.IOで実行してみることができますので、ぜひ試してみてください。 【目次】 正規分布 対数正規分布 離散一様分布 連続
トランザクションの設計と進化
2016年7月27日 Database Lounge Tokyoで話した内容。 タイトルは名ばかりでリカバリとIn-MemoryDBの話が主体Read less
Dropbox、Box.net、GoogleDrive――各オンラインストレージに分散したファイルを統括するクラウド管理サービス「Otixo」 | 教えて君.net
Dropbox、Box.net、GoogleDrive――各オンラインストレージに分散したファイルを統括するクラウド管理サービス「Otixo」 DropboxやGoogleDriveなど、複数のオンラインストレージサービスを使っていると、どこに何のファイルを保存しているか分からなくなってしまう。クラウド管理サービス「Otixo」なら、複数のストレージにあるサービスをまとめて閲覧し、検索したり、必要なものをダウンロードしたりできるぞ。 「Otixo」は、Dropbox、Box.net、GoogleDriveなどに一括ログインして操作できるサービス。これらのストレージサービスは有料契約すると大きな容量を利用できるが、お金を払いたくないのでフリーサービスのままで利用し、そのかわり各サービスにファイルを分散して保存している人も多いはず。そうなると、どのサービスに何のファイルを保存したか分からなくな
技術部アルバイトの鈴木(@draftcode)です。 クックパッドが内部向けに開発・運用を行ってきた、分散テスト実行システムRRRSpecをオープンソースとして公開しました。RRRSpecは時間のかかる自動テストを分散処理することで、全体のテスト時間の短縮を狙うアプリケーションです。現在クックパッドでは17000を超えるテスト項目があり、マシン一台でテストを実行すると完了まで数時間かかります。このテストを60並列程度の分散処理で行うことで、平均8分から9分程度で完了できるようになりました。また、Amazon EC2のスポットインスタンスを利用することにより、大幅なコスト削減も同時に達成しました。 https://github.com/cookpad/rrrspec 分散テスト実行とは アプリケーションが大きくなるにつれて、自動テストの数も大きくなっていきます。クックパッドでは、非常に多くの
Googleの虎の子「BigQuery」をFluentdユーザーが使わない理由がなくなった理由 #gcpja - Qiita
「BigQueryは120億行を5秒でフルスキャン可能」は本当か？ 先日、kaheiさんがGoogle BigQuery（Googleクラウドの大規模クエリサービス）について、こんなエントリを書いていた。 とにかくパフォーマンスがすごい。（Fluentd Meetupでの）プレゼン中のデモで、ディスクに収められた5億件のデータをSQLでフルスキャンするのに3秒しかかからない。9億件のデータを正規表現を含んだSQLでスキャンしても、7秒で終わる（これ、記憶がちょっとあいまい。もう少しかかったかも）。これには驚いた。佐藤さんがGoogleに入社して一番驚いた技術が、一般公開される前のBigQueryだったと言っていたが、その気持ちはわかる。 From Fluentd Meetupに行ってきました これを読んだ時、BigQueryの検索スピードについてちょっと補足したくなった。確かにFluent
スケールアウト再考
社内スタートアップによる組織の成長に伴い発生する痛みとその解決策について45分拡大版 #devsumi #devsumiBItsuki Kuroda
これまでSPHによる流体シミュレータなどを手掛けてきたThiago Costa氏が新たに開発を手掛ける物理エンジン「Lagoa Multiphysics」ver1のティザー映像が公開され、あまりのクオリティの高さに大きな注目を集めています。（※ 参考リンク：SPHが使用されたスプライトのCM映像） ゲームとは直接関係の無い話ではありますが、GPGPUの高性能化などもあり、いずれこういった品質のゲームが登場する時代が来るかもしれないと考えると非常に夢が膨らむ映像と言えそうです。 Lagoa Multiphysicsでは粒状マテリアルでのクオリティの高い摩擦演算が可能になっており、体積を保つ流体に、弾性構造、塑性変形なども実現されているとの事で、技術世代的な意味でも信じられない程のどえらい事がしれっと実現されています。 さらにレンダラには10年ほど前に革新的なGIレンダラとして注目を集めたAr
大規模UIをJavaScriptで実現するためのテクニック、サイボウズkintone開発の現場から。デブサミ2012
大規模UIをJavaScriptで実現するためのテクニック、サイボウズkintone開発の現場から。デブサミ2012 7万行規模のJavaScriptプログラムで構築されたユーザーインターフェイス。そのプログラミングで使われたテクニックとはどういうものか。 2月16日、17日の2日間、都内で開催されたイベント「デベロッパーズサミット2012」（デブサミ2012）で、サイボウズ株式会社 開発部 若原祥正氏、生駒浩隆氏が講演「kintoneの表と裏～大規模JavaScript開発と非構造データベース」を行いました。 講演では前半に大規模JavaScriptのテクニック、後半でスキーマレスデータベース構築の仕組みが解説されましたが、この記事では資料が公開された前半のJavaScriptのテクニックについて、ダイジェストで紹介します。 7万行のコード、フレームワークはClosure Library
Twitterで話題になってたので簡単にまとめました。 ●MyISAMにしか無い機能を使いたい場合はMyISAMを使うしかない ・全文検索 (TritonnやSphinx) ・GIS ●InnoDBの利点(MyISAMの欠点) ▲障害対応系 ・クラッシュしても再起動するだけでリカバリができる ・クラッシュリカバリにかかる時間はテーブルサイズに比例するようなことはなく、コミット済みのデータは修復できる (巨大なMyISAMテーブルのREPAIRには数日単位で時間がかかることがある) ・オンラインバックアップができる ・INSERTやLOAD DATAなどを実行している途中でCtrl+Cでその更新系SQL文を止めても、テーブルは壊れないし、中途半端な状態で更新されることも無いし、スレーブが止まることも無い ▲性能系 ・行レベルロックなので並列性が高い(MyISAMはテーブルロック)。またSEL
インプット情報をEvernoteに全自動転送する
ＩＴ×経営×クリエイティブな起業を目指すbeckのblog。主な話題はiPhoneをはじめとしたMobileネタ、 手帳/メモ/ノート術、仕事術、スキルアップ、ライフハック、ビジネス書の書評など。 年齢:27歳 誕生日:1982/11/30 性別:男 職業:システムエンジニア ウェブサイトURL:http://pei.seesaa.net/ メールアドレス:beck1240@gmail.com 一言:モバイル業界なＳＥ6年選手のbeckです。Creativeな人生を全うすべく日々精進中。このBlogで扱うネタは興味の赴くままにLifehack、仕事術、手帳／ノート／メモ、Evernote、情報整理、人生、勉強、IT、モバイル、Creative、起業等々。趣味はバレーボール。主な活動は以下の通り ■Author系活動 gihyo.jpでEvernote連載執筆中 「ただのメモでは勿体ない！E
CEDEC 2012ではドラゴンクエストXは「世界は一つ」を実現するためにどのようなサーバ構成にしているのか？ということで、オンライン作品であるドラクエXを支えるサーバの構成が講演されましたが、ゲームサーバー＆ネットワークエンジン「ProudNet」の開発者であるNettention社のCEOであるHyunjik Baeさんは、韓国のオンラインゲームのサーバー開発と利用の経験を通して大規模プレイヤーのためのリアルタイムネットワーク同期技術について講演しました。 サーバーマシン１台でMMO同時接続者数10,000名を実現する方法 | CEDEC 2012 | Computer Entertaintment Developers Conference http://cedec.cesa.or.jp/2012/program/AB/C12_I0284.html Hyunjik Bae： こんにち
なぜMySQLのサブクエリは遅いのか。
よくMySQLはサブクエリが弱いと言われるが、これは本当だろうか？半分は本当で半分は嘘である。MySQLのサブクエリだってなんでもかんでも遅いわけではない。落とし穴をしっかり避け、使いどころを間違えなければサブクエリも高速に実行できるのである。今日はMySQLがどんな風にサブクエリを実行し、どのような場合に遅いのかということについて説明しよう。 EXPLAINで実行計画を調べた際に、select_typeにはクエリの種類が表示されるのだが、代表的なサブクエリには次の3つのパターンがある。 SUBQUERY DEPENDENT SUBQUERY DERIVED 結論から言おう。遅いのは2番目、DEPENDENT SUBQUERYである。DEPENDENT SUBQUERYとはいわゆる相関サブクエリに相当するもので、サブクエリにおいて外部クエリのカラムを参照しているサブクエリのことである。そし
秒間100万リクエストをさばく - Googleの共通認可基盤 Zanzibar - 発明のための再発明
はじめに Googleの提供するサービス郡が共通して利用している認可システムにはZanzibarという名前がついています。ZanzibarはGoogleDrive・Google Map・Youtubeなどの巨大なサービスにも使用されています。 そのため、利用量も凄まじく 数10億のユーザー 数兆のACL(access control list) 秒間100万リクエスト もの量をさばいています。 にも関わらず、Zanzibarはこれを10ミリ秒以内に返します(95パーセンタイル)。 この記事では、そんなZanzibarの内部構造に関する論文「Zanzibar: Google’s Consistent, Global Authorization System」の中から、主に大量のリクエストをさばくための工夫を紹介します。 ちなみに、以前Googleの社内システム用の認可システム「Beyond
なんか、2/6 の夜に「修士論文の代わりに退学願を提出してきた」が Twitter でばずったらしく、Yahoo 砲よろしく突如としてアクセスが集中しました。下の方にリソースモニタリングのグラフを貼りつけてますが、今までがほぼ 0 に見えてしまうくらいに来てたのでびっくりでした。 まぁ色々コメントつけて頂いたりしてますが、もう2 年も前なんでこのエントリについて今更僕から突っ込むことは無くて、あのエントリはあのエントリとして見て頂ければと思います。ここでは今回そんな突然のアクセス集中にも見事耐えてくれたさくら VPS に感謝しつつ、アクセス集中の状況を鯖管的立場から分析してみましょう。 ちなみに、以前エントリに書いていますがサーバの構成としてはさくら VPS1 台で、CentOS+Apache+mod_fastcgi+PHP-FPM+MySQL5.5(InnoDB)で WordPress
29歳。独身。女。派遣。 お金とか相手とか一旦置いといても、子を産み育てることにものすごい抵抗を感じる。それは突き詰めると「他人の人生に責任を負いたくないから」になる。 目を離した隙に死ぬかもしれない命が自分の手元にあるのは恐ろしい。何気ない自分の言葉がその子の人格に多大な影響を与えるかもしれないことが恐ろしい。私の思想や能力で子どもが経験できることが決まってくるのが恐ろしい。理屈の通らない無茶苦茶な存在と一緒に暮らすことが恐ろしい。 また、自分は両親に比較的不自由なく育ててもらった自覚がある。それなのに出来上がったのが私なので、親からしたら子育てなんて本当に割に合わない投資だと思う。これから先の老後を世話をできる自信もない。ついでに悪いと思いつつも私は私で両親に文句も山ほどある。自分の子どもが反抗期になったり、それが一過性でなかったり、大人になって（そもそも大人になれればだが）夢破れたり
ソーシャルゲームスケールアウトの歴史
Unityネットワーク通信の基盤である「RPC」について、意外と知られていないボトルネックと、その対策法
Twitter を作るのはなぜ難しいのか
Fumihiko Shiroyama @fushiroyama 父、博士課程 Senior Software Engineer @Microsoft 👨🏻💻 / ex-@amazon All opinions are my own. note.com/fushiroyama/ Fumihiko Shiroyama @fushiroyama Twitterみたいな緩いつながり、TLひとつ実装するだけでも普通のウェブシステムみたいなクエリでは取れなくてちょっと考えれば非常に複雑なシステムであることは明白だし、システムアーキテクチャの試験の定番トピックだったりするので「誰でも作れる」とか「簡単」みたいなのはご指摘申し上げたくなる 2022-11-22 02:16:50 Fumihiko Shiroyama @fushiroyama 昔つぶやきましたが例えばこの記事を読むと分かりやすいです
(2014.12.3追記：このblogの内容は、以下の書籍にも反映させた。) SQLレベルの差異 MariaDB5.5とMySQL5.5ではSQLレベルでの違いはほとんどなかった。autoincrementの最大値の扱いくらい。 ただし、MariaDB10.0でREGEXPがマルチバイト対応になったので、アプリ側は注意。 項目 MySQL MariaDB Autoincrement 最大値に達すると、以降は最大値を繰り返す。Warningのみ。エラーにならない。tinyintなら…,125,126,127,127,127… 最大値-1まで。以降はエラーを返す。tinyintなら…,125,126,ERROR,ERROR,… EXPLAIN文 JSON形式 バージョン5.6から 未対応 Optimizer Trace バージョン5.6から 未対応（ただし、MariaDBのほうがオプティマイザ
Google ドキュメント
Not your computer? Use a private browsing window to sign in. Learn more about using Guest mode
MySQLでテーブルへのカラム追加、インデックス追加やテーブルの再編成などを行うと、その間テーブルに共有ロックがかかってしまいます。そのためこれらのメンテナンス処理は、通常利用者の少ない深夜早朝帯にサービスを止めて実施する必要があります。本日はそれを無停止、オンラインのままでできないかという話題です。 基本的なアイデア メンテナンス対象の元テーブルをコピーして、作業用の仮テーブルを作ります 仮テーブルに対して、カラム追加などの変更を加えます その間、元テーブルに対して行われる更新処理について差分を記録しておきます 仮テーブルの変更が終わったら、記録しておいた差分データを仮テーブルに反映します 差分データの反映が終わったら、元テーブルと仮テーブルを入れ替えます これと似たようなことを考えた方は結構いらっしゃるのではないでしょうか。ただ、言うは易し、行うは難しです。整合性がきちんと取れるかどう
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ComputerworldとCIO Magazineは 2023年5月23日で閉鎖しました。 長らくのご購読ありがとうございました。 日経クロステック TOPページ
『Linuxロードバランサ構築・運用ノウハウ』を公開します！ これはWEB+DB PRESS Vol.37の特集記事としてDSASチームが執筆したもので、技術評論社様の許可を得て今回公開するはこびとなりました。 一口でいうと、「Linux＋IPVS＋keepalivedを使って、冗長構成(Active/Backup)のロードバランサを作るまで」の解説記事で、 サーバ負荷分散一般についてのはなし Linuxでロードバランサを作ってみる ロードバランサを冗長化 といった構成になっています。 みなさんがLinuxロードバランサを導入・構築・運用する際の一助になれば、DSASチームとしてもうれしい限りですので、是非、ご覧になってください！ 第1章 サーバ負荷分散概論 特集のはじめに なぜサーバ負荷分散をするのか？ サーバ負荷分散の実現方法 ロードバランサのいる構成 ロードバランサはなにを元に分散す
データベースの世界でいま注目されているのがNoSQL。特にキーバリュー型データストアは、グーグルのBigTable、FacebookやTwitterが内部で利用しているCassandraやAmazonクラウドが提供しているSimpleDBなど、すでに実際に使われ始めています。 ではそのNoSQLをリレーショナルデータベースの代わりに使ってシステムを構築するとどうなるのか？ 身をもって体験したことを記したShinya Kawanaka氏によるプレゼンテーション「間違った方向にCassandraを使ってみた」が公開されています。 NoSQLを用いたシステム構築は、リレーショナルデータベースによる構築どう違うのか？ とても分かりやすくまとめられています。ご本人の承諾もいただいたので、その内容を紹介しましょう。 NoSQLを使ったときに起こる恐ろしい事例 プレゼンテーションのテーマは「NoSQLを
オライリーが主催するイベント「Open Source Convention 2011」が7月25日から米国ポートランドで開催されました。 その中で、TwitterがなぜRuby on RailsベースのシステムをJavaVMベースへ移行しようとしているのかを解説したセッション「Twitter: From Ruby on Rails to the JVM」が行われ、ビデオが公開されています。 13分程度の短いセッションのポイントをまとめて紹介します。 世界最大のRuby on RailsによるWebサイトをJavaVMへ移行 Twitterのアプリケーションサービスグループ、Raffi Krikorian氏 Twitterは世界中からのツイートをリアルタイムで扱っている。リアルタイム処理が、ツイッターにおけるもっとも難しい処理だ。 Twitterは、おそらく世界最大のRuby on Rail
分散バージョン管理を華麗に扱いたい堀口です。 GREE Advent calendar 2013 の 14 日目として参加させていただきます。 お二人に続き Haskell の話をしようかと思ったのですが、急遽無難な開発の話に変更しました :o Java や C++ には OOP の概念が必要であったように、分散作業の認識が薄いまま git や Mercurial を使うことは長期的に不幸をもたらします。 とあるプロジェクトにて、その一部を副産物のミドルウェアとして抽出すべく、アプリケーションと分離したい 不具合があったので原因を探りたいが、依存関係が複雑すぎるのでコードを読む量を減らしたい テストやレビュー、提案、リファクタの運用を強化したい よそのプロジェクトに迷惑を掛けないように、そこのツールを改良して使いたい。 いままで何気なく「こんなもんだろう」と思って手間をかけていませんでした
SAML / OpenID Connect / OAuth / SCIM 技術解説 - ID&IT 2014 #idit2014Nov Matake
ビルドのコマンドとプロパティのマクロ
Download Visual Studio 2005 Retired documentation from Official Microsoft Download Center Internet Explorer was retired on June 15, 2022IE 11 is no longer accessible. You can reload Internet Explorer sites with IE mode in Microsoft Edge.
MySQLで、レプリケーションベースのHAな構成について考えたメモです。 3台(というか2台＋1台)がいいかなぁと思っていて、前半はその理由を、後半では{マスタ,スレーブ}が{再起不能になった,ちょっとダウンしてすぐ復帰した}場合のリカバリプランについて書きます。 今のところはこれがベストかなと思っているのですが、「こうしたほうがいいと思う！」「ここがおかしい！」などなどのご意見はコメント、TBなどでいただけるとうれしいです。 ゴール マスタが落ちてもぐーすか寝ていられるようにしたい リカバリの作業はできるだけ単純に、かつ、短時間で完了するようにしたい めんどくさいのはいや 基本構成、方針 2台＋1台 サービスで使うのは2台 (db1, db2) もう1台は管理用 (db3) スレーブを多数並べる構成にはしない 台数増えると管理コストが上がる マスタダウン時のフェイルオーバとそのフェイルバ
(編注：2020/10/01、2016/07/29、いただいたフィードバックをもとに記事を修正いたしました。) 目次： さまざまな勾配降下法 バッチ勾配降下法 確率的勾配降下法 ミニバッチ勾配降下法 課題 勾配降下法を最適化するアルゴリズム Momentum(慣性) Nesterovの加速勾配降下法 Adagrad Adadelta RMSprop Adam アルゴリズムの可視化 どのオプティマイザを選ぶべき？ SGDの並列化と分散化 Hogwild! Downpour SGD SGDのための遅延耐性アルゴリズム TensorFlow Elastic Averaging SGD 最適化されたSGDに対する更なる戦略 シャッフル学習とカリキュラム学習 バッチ正規化 早期終了 勾配ノイズ 結論 参考文献 勾配降下法は、最適化のための最も知られたアルゴリズムの1つです。これまではニューラルネット
イベントログ収集ツール fluent リリース！ - Blog by Sadayuki Furuhashi
こんにちは。Treasure Data の古橋です^^; 先日の Treasure Data, Inc. 壮行会 で、イベントログ収集ツール fluent をリリースしました！ Fluent event collector fluent は syslogd のようなツールで、イベントログの転送や集約をするためのコンパクトなツールです。 ただ syslogd とは異なり、ログメッセージに テキストではなく JSON オブジェクト を使います。また プラグインアーキテクチャ を採用しており、ログの入力元や出力先を簡単に追加できます。 Twitterでも話題沸騰中です：イベントログ収集ツール #fluent 周りの最近の話題 背景 「ログの解析」は、Webサービスの品質向上のために非常に重要です。Apacheのアクセスログだけに限らず、アプリケーションからユーザの性別や年齢などの詳しい情報を集め
ちょっと煽り気味のタイトルですが、CPU がマルチコアになり 2個、4個と増えていく中 Linux の負荷の指針になるロードアベレージをどう読むべきか、という話です。気になったところを少し調べたのでそのまとめを。 http://d.hatena.ne.jp/naoya/20070222/1172116665 でも書いたとおり、Linux のロードアベレージは「ロードアベレージは過去1分、5分、15分の間の実行待ちプロセス数の平均数 = 実行したくても他のプロセスが実行中で実行できないプロセスが平均で何個ぐらい存在してるか」を示す値です。ボトルネックが CPU、メモリ、ディスク等々どこにあるかは関係なく、仕事の実行までにどれぐらい待たされているかを示す値なので、システムのスループットを計測する指標の入り口になる値です。 このロードアベレージですが、実装を見るとランキュー(待ち行列)に溜まった
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Kubernetesでの性能解析 ～なんとなく遅いからの脱却～（Kubernetes Meetup Tokyo #33 発表資料）NTT DATA Technology & Innovation
Redisは多彩なデータ構造をもつ1インメモリDBであり、昨今のWebアプリケーションのデータストアの一つとして、広く利用されている。 しかし、一方で、性能改善のための手法を体系的にまとめた資料が見当たらないと感じていた。 実際、最初にCPU負荷が問題になったときにどうしたものかと悩み、調査と試行錯誤を繰り返した。 そこで、この記事では、自分の経験を基に、RedisサーバのCPU負荷対策を「CPU負荷削減」「スケールアップ」「スケールアウト」に分類し、パターンとしてまとめる。 背景 RedisのCPU負荷対策パターン CPU負荷削減 multiコマンド Redisパイプライニング Luaスクリプティング Redisモジュール(夢) スケールアップ スケールアウト 参照用スレーブ 垂直分割 水平分割 Redis Clusterによる水平分割 その他 スライド資料 あとがき 参考資料 背景 R
Apache Kafkaに入門した
Apache kafka 最近仕事でApache Kafkaの導入を進めている．Kafkaとは何か? どこで使われているのか? どのような理由で作られたのか? どのように動作するのか（特にメッセージの読み出しについて）? を簡単にまとめておく（メッセージングはまだまだ勉強中なのでおかしなところがあればツッコミをいただければ幸いです）． バージョンは 0.8.2 を対象に書いている． Apache Kafkaとは? 2011年にLinkedInから公開されたオープンソースの分散メッセージングシステムである．Kafkaはウェブサービスなどから発せられる大容量のデータ（e.g., ログやイベント）を高スループット/低レイテンシに収集/配信することを目的に開発されている．公式のトップページに掲載されているセールスポイントは以下の4つ． Fast とにかく大量のメッセージを扱うことができる Scal
Redis不適切利用による問題は本番運用が始まってから顕在化することが多く、時限爆弾みたいな存在です。事前に防ぐにはコードレビュー段階で叩くしかありません。 Redisはスクリプト言語と相性が良く、適切に利用するとRDBと比較し驚くほど高速なプログラムを組むことができます。昨年尊敬する先輩にコードレビューで斧100本くらい(レビューコメント)投げられて血まみれになりつつ学んだことを、まとめて書いてます。概要は『消えても良いデータならRedis』 Redisのメモリが溢れたら... （この話は事実ではなくファンタジーです。） 深夜電話で叩き起こされました。どうやらアクセス障害みたいです。 何人かで実機確認したら、まったくゲームが遊べない。データ不整合怖いのでメンテIN。 ほどなくしてRedisが溢れメモリ不足で新規書き込みが出来なくなっていると判明。サーバのメモリ容量は64GByteでこれ以
こんにちはこんにちは。11インチMacBook Airが欲しくてたまらないiwanagaです。 前回の記事 が幸いにもご好評を頂けた様で非常にうれしいです。嬉しくなって、ついがんばって第２弾を書いてしまいました。引き続き、ソーシャルゲームでよく使われるテーブルタイプ毎にちょっとしたテクニックを紹介していきます。 今回はちょっとライトな感じ＆読み物になってしまっていますが「ユーザID単位で1つだけ持つデータ」と「パラメータなどのマスターデータ」についてご説明したいと思います。ちなみに次回はInnoDBのデータ構造の簡単な説明と複合プライマリーキーのデータについて、その次で紹介し損ねたちょっとマニアックなテクニックや性能管理のための手法を紹介することを予定しています。 その前に。。。 先日行われた JAPAN INNOVATION LEADERS SUMMIT で弊社松信が「ソーシャルゲームの
AWS(Amazon Web Services)技術資料メモ(2015年3月版) - hiroshixの日記
2015-03-16 AWS(Amazon Web Services)技術資料メモ(2015年3月版) 2015年3月版に更新。 技術資料はココにあるんだけど、散らかってるのでまとめてみた。全体的に資料の日付をチェックした方がいいかも。資料公開からアップデートがある場合も。あとどの資料も最初に概要入っててごめんなさい。 概要的なやつ スタートアップならおさえておきたいAWS入門サービス概要と基礎知識編 スタートアップならおさえておきたいAWS入門サービス概要と基礎知識編 from Hiroshi Takayama →つまづきやすいポイントや不安点など WebサービスStartUP向け AWSスケーラブルな構成例 WebサービスStartUP向け AWSスケーラブルな構成例 from Amazon Web Services Japan →構成例・代表的なサービスの一言紹介・課金関連・サポ
チームラボ / teamLab
チームラボ ボタニカルガーデン 大阪 Jul 29, 2022 - 長居植物園、大阪 NOW OPEN
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WebサービスのA/Bテストや機械学習でよく使う「確率分布」18種を解説 - paiza times
分散テスト実行システムRRRSpecをリリースしました - クックパッド開発者ブログ
なんだこりゃ……新しい物理エンジン「Lagoa Multiphysics」の映像が凄い！ « doope! 国内外のゲーム情報サイト
MyISAMとInnoDBのどちらを使うべきか
サーバーマシン1台で同時接続者数1万名を実現するにはどうすればいいのかというノウハウと考え方
突然のTwitter砲にもなんとか耐えたさくらVPSに感謝する - As a Futurist...
「他人の人生に責任を負いたくない」から子育てを絶対にしたくないので、「責任を限りなく分散された世界」で生きたい
長年の議論に終止符 -- MySQLとMariaDBの違い一覧 - 技術メモ置き場
MySQLでサービス停止のないALTER TABLEの検討 - SH2の日記
DSAS開発者の部屋:特集記事『Linuxロードバランサ構築・運用ノウハウ』を公開します
NoSQLをRDBの代わりに使うと、どういう恐ろしいことが起こるか。PARTAKEの作者が語る
Twitterが、Ruby on RailsからJavaVMへ移行する理由
git による分散作業パターン | GREE Engineering
とあるアプリの開発運用(トラブルシュート)
レプリケーションしてるMySQLで、マスタやスレーブが障害停止した場合のリカバリプラン - （ひ）メモ
勾配降下法の最適化アルゴリズムを概観する | POSTD
マルチコア時代のロードアベレージの見方 - naoyaのはてなダイアリー
Microsoft Learn: キャリアの扉を開くスキルを身につける
大規模分散システムの現在 -- Twitter
RedisサーバのCPU負荷対策パターン - ゆううきブログ
Redis 本番障害から学んだコードレビューの勘所
ソーシャルゲームのためのMySQL入門その２ | BLOG - DeNA Engineering
Preview the new Google Groups - Google Groups