Architecting for Reliable Scalability | Amazon Web Services
AWS Architecture Blog Architecting for Reliable Scalability Cloud solutions architects should ideally “build today with tomorrow in mind,” meaning their solutions need to cater to current scale requirements as well as the anticipated growth of the solution. This growth can be either the organic growth of a solution or it could be related to a merger and acquisition type of scenario, where its size
MySQL 8.0.22 の新機能で DNS SRV レコードのサポートというのがあったので試してみた。 https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/connecting-using-dns-srv.html MySQLサーバー3台 (a.example.com, b.example.com, c.example.com)とそれに接続するためのクライアントの計4台を docker-compose で作成する。 Dockerfile FROM ubuntu RUN apt update RUN apt install -y mysql-client libmysqlclient-dev gcc unbound bind9-dnsutils RUN rm -f /etc/unbound/unbound.conf.d/root-auto-trust-ancho
· Information · Schedule · Submissions · Labs: 1 2 3 4 5 · Questions · Past Exams · 2023 Web Site · 2022 Web Site · 2021 Web Site · 2020 Web Site · 2018 Web Site · 2017 Web Site · 2016 Web Site · 2015 Web Site · 2014 Web Site · 2013 Web Site · 2012 Web Site · 2011 Web Site · 2010 Web Site · 2009 Web Site · 2007 Web Site · 2006 Web Site · 2005 Web Site · 2004 Web Site · 2002 Web Site · 2001 Web Sit
Announcing Grafana Tempo, a massively scalable distributed tracing system | Grafana Labs
Solutions All end-to-end solutions Opinionated solutions that help you get there easier and faster
近年、エッジコンピューティングという言葉をよく目にするようになりました。 エッジコンピューティングの「エッジ」とは、どこの／何のエッジ（端）なのでしょう？実はこれは、「クラウド」に対するエッジを指しています。ではエッジコンピューティングの「コンピューティング」とは何でしょうか？エッジコンピューティングは、ネットワークの中にコンピュータを埋め込みたい、という動機からスタートしています。 エッジコンピューティングの理解のためには、クラウドやネットワークの知識が少しだけ必要です。また、エッジコンピューティングはすっかりバズワード化しているため、全体像を少しだけ俯瞰的に眺めてみる必要もあります。 本資料では、エッジコンピューティングという考え方がなぜ登場してきたか、またエッジコンピューティングで何を実現することを目指しているのか、について解説していきます。 そして、それらの話を通じて、エッジコンピ
再考 - ドメインサービス - まっちゅーのチラ裏
自分が大規模システムで組むアーキテクチャは基本的にはCleanArchitectureを踏襲しているが、その中の構成要素であるドメインサービスだけは少し独自(?)の解釈をしていて、書籍などでよく見る ビジネスロジックを持つが、状態をもたない 複数の集約にまたがる処理を書く場所 という責務の他に、外部システムへの委譲処理だったり、共通UseCaseのような責務も持たせている。 これは、自分が「xxService」という命名にトラウマがあり(何でも置き場になりがち)、単なるServiceだとコントローラやらプレゼンターやら、どこから呼ばれても違和感がない様に見えてしまうから、とりあえずDomeinServiceへ寄せている経緯がある。 ※ここで語るのは、あくまで大規模想定で、小さいシステムならこんな事を意識する必要はないはず。 ※あくまで自分の考えで、一般的ではない可能性があることをご了承くだ
Building Netflix’s Distributed Tracing Infrastructure
“@Netflixhelps Why doesn’t Tiger King play on my phone?” — a Netflix member via Twitter This is an example of a question our on-call engineers need to answer to help resolve a member issue — which is difficult when troubleshooting distributed systems. Investigating a video streaming failure consists of inspecting all aspects of a member account. In our previous blog post we introduced Edgar, our t
Linuxディストリビューション「Ubuntu」を提供するCanonicalは2020年10月15日、同社が開発している軽量版Kubernetesの「MicroK8s」に高可用性(HA)クラスター構築機能を追加したと発表しました。これまでシングルノードに特化していたMicroK8sでも、可用性の高い複数ノードのクラスター構築が可能になりました。 Introducing HA MicroK8s, the ultra-reliable, minimal Kubernetes | Ubuntu https://ubuntu.com/blog/introducing-ha-microk8s-the-ultra-reliable-minimal-kubernetes MicroK8s - Zero-ops Kubernetes for developers, edge and IoT https:/
Observabilityをはじめよう！(前編) 〜Observabilityの背景と構成要素〜 | さくらのナレッジ
はじめに 仲亀と申します。さくらインターネットでエバンジェリストやインフラエンジニアをしています。エンジニアとしてはシステムの監視まわりの仕事をしています。最近は、今回もご紹介するPrometheusとかGrafana Lokiとか、あの辺が結構好きで触っています。 この記事では、監視について興味をお持ちの皆さんに向けて「Observabilityをはじめよう！」ということで、Observabilityの概念や、それが必要となる背景を少し説明した上で、Observabilityを実現するための要素となる、MetricsやLogsやTracesなどをどこから始めていけばいいんだろう、といったところをご紹介していこうと思います。 この記事のゴールとしては、皆さんに「Observability完全に理解した」と言っていただけたらいいかなと思っています。しかし、この記事を読んだだけですぐに皆さんの
Kubernetesを分散ストレージのプラットフォームにする「Rook」、成熟したソフトウェアに到達したとしてCNCFがインキュベーションからの卒業を発表
Kubernetesを分散ストレージのプラットフォームにする「Rook」、成熟したソフトウェアに到達したとしてCNCFがインキュベーションからの卒業を発表 Kubernetesなどのソフトウェア開発をホストしている団体「Cloud Native Computing Foundation」（CNCF）は、Kubernetesを分散ストレージのプラットフォームにする「Rook」が、十分に成熟したソフトウェアに到達したとして、インキュベーション段階からの卒業を発表しました。 [NEWS] @CloudNativeFdn Announces @rook_io Graduation https://t.co/47DmD0LK2x pic.twitter.com/zsk7YQiQ57 — CNCF (@CloudNativeFdn) October 7, 2020 RookはKubernetesにさま
玉木雄一郎（国民民主党代表） @tamakiyuichiro #国民民主党 ( @DPFPnews )代表。さぬきうどんとギョーザ定食が好きな衆議院議員（香川2区）永田町のYouTuber「たまきチャンネル」youtube.com/@tamaki-channel インスタもやってます！ ameblo.jp/tamakiyuichiro/ 玉木雄一郎（国民民主党代表） @tamakiyuichiro 世界３位の時価総額を誇る東証の終日取引停止はIT先進国とは言えない事態。日本の株式市場に対する世界からの信頼が損なわれかねず速やかな復旧を求めたい。他の取引所にも拡大しておりサーバー型ではなくシステムのブロックチェーン化など分散化を進める必要もあると思う。 news.yahoo.co.jp/pickup/6372518 2020-10-01 16:12:12
RDBの限界とNoSQLの登場
事実世界のインターネット人口が増えたのは1990年代からだ。 [引用] http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h10/html/98wp2-3-1f.html [引用] http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h29/html/nc144210.html __NoSQL__の登場 1990年に入るとインターネットの利用人口が急激に増加することになる。 この頃からトランザクションに最適化されて設計されたDBでは性能劣化が始まり、システムはデータベースに対しスケール性能を必要とし始める。 多くの開発者は、単一の強力なサーバーでリレーショナル・データベースを実行するのではなく、リレーショナル・データベース管理システム (RDBMS) のパーティショニング (シャー
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...
概要 ※この記事は弊ブログ記事(はてな)、Kubernetesの負荷試験で絶対に担保したい13のチェックリストと同内容です ここ最近、Kubernetesクラスタを本番運用するにあたって負荷試験を行ってきました。 Kubernetesクラスタに乗せるアプリケーションの負荷試験は、通常の負荷試験でよく用いられる観点に加えて、クラスタ特有の観点も確認していく必要があります。 適切にクラスタやPodが設定されていない場合、意図しないダウンタイムが発生したり、想定する性能を出すことができません。 そこで私が設計した観点を、汎用的に様々なPJでも応用できるよう整理しました。 一定の負荷、スパイク的な負荷をかけつつ、主に下記の観点を重点的に記載します。 Podの性能 Podのスケーラビリティ クラスタのスケーラビリティ システムとしての可用性 本記事ではこれらの観点のチェックリスト的に使えるものとして
Kubernetesの負荷試験で絶対に担保したい13のチェックリスト - Enjoy Architecting
概要 ここ最近、Kubernetesクラスタを本番運用するにあたって負荷試験を行ってきました。 Kubernetesクラスタに乗せるアプリケーションの負荷試験は、通常の負荷試験でよく用いられる観点に加えて、クラスタ特有の観点も確認していく必要があります。 適切にクラスタやPodが設定されていない場合、意図しないダウンタイムが発生したり、想定する性能を出すことができません。 そこで私が設計した観点を、汎用的に様々なPJでも応用できるよう整理しました。 一定の負荷、スパイク的な負荷をかけつつ、主に下記の観点を重点的に記載します。 Podの性能 Podのスケーラビリティ クラスタのスケーラビリティ システムとしての可用性 本記事ではこれらの観点のチェックリスト的に使えるものとしてまとめてみます。 確認観点 攻撃ツール 1: ボトルネックになりえないこと Podレベル 2: 想定レイテンシでレスポ
CockroachDB から覗く形式手法の世界 #CNDT2020 / CloudNative Days Tokyo 2020
CloudNative Days Tokyo 2020 で使用したスライドです。 バグのない分散システムの設計は果たして可能でしょうか？ この問いに対する一つの答えとして、CockroachDB では形式手法ツール TLA+ を用いて分散トランザクションの正しさを担保しています。 形式手法はシステムの挙動を数学的に解析する技法で、「ノードが特定のタイミングで故障した場合にのみ発生するバグ」といった再現困難な問題を確実に検出することができます。 本講演では、CockroachDB の事例を通して、形式手法が実世界で活用されている様子をお伝えします。 イベント概要：https://event.cloudnativedays.jp/cndt2020 ブログ記事：https://ccvanishing.hateblo.jp/entry/2020/09/10/044848
This article is more than one year old. Older articles may contain outdated content. Check that the information in the page has not become incorrect since its publication. EndpointSlices are an exciting new API that provides a scalable and extensible alternative to the Endpoints API. EndpointSlices track IP addresses, ports, readiness, and topology information for Pods backing a Service. In Kubern
Presented by: Tomoki Nishinaka, Yu Zhouxun PayPayの機能の一つとして2020年4月に新たにリリースされた通知サービスでは、スケーラビリティとパフォーマンスを重視し、数々のデータストアソリューションの中からDynamoDBを採用しました。通知センターの設計からリリースまでにおける検討プロセスや、DynamoDBを使った開発/運用手法、及びテーブル設計のtipsについてご紹介します。
日本はコンテンツビジネスが強い国かと聞かれて、どう答えるだろうか？ アニメ、マンガ、ゲーム……多くの優れたコンテンツがあり、多様なマーケットが存在する日本は「コンテンツ大国」であるというイメージを持つ人も多いだろう。日本におけるコンテンツ市場は、約12兆円（総務省「平成30年版 情報通信白書」より）もの規模がある。しかし、2013年～2017年の5年間の市場の伸びを見ると日本は年率1.6％の微増にとどまっており、年率5.5％で伸びる世界主要国の市場成長から遅れをとっている。コンテンツ産業の規模を対GDP比で見てみると日本は1.6％。アメリカの2.5％、韓国の2.3％を下回り、「コンテンツ大国」とは言い難いのが現状である。 図1-1：主要16カ国における5年間のコンテンツ市場規模推移（ヒューマンメディア「日本と世界のメディア×コンテンツ市場データベース」2019年を元に作成） 図1-2：20
Building resilient services at Prime Video with chaos engineering | Amazon Web Services
AWS Open Source Blog Building resilient services at Prime Video with chaos engineering Large-scale distributed software systems are composed of several individual sub-systems—such as CDNs, load balancers, and databases—and their interactions. These interactions sometimes have unpredictable outcomes caused by unforeseen turbulent events (for example, a network failure). These events can lead to sys
AWSのNoSQLデータベースAmazon DynamoDBの特徴とベストプラクティス｜コラム｜クラウドソリューション｜サービス｜法人のお客さま｜NTT東日本
2020.06.17 ｜ Writer：H.Mori AWSのNoSQLデータベースAmazon DynamoDBの特徴とベストプラクティス 多くのユーザーが頻繁に訪れて利用するオンラインサービスは、大量のデータを滞りなく処理し、さらに拡張していく必要があります。では、このようなデータ管理を効率的に行うにはどうすればいいのでしょうか？ AWSではそのひとつの答えとして、数ミリ秒台のパフォーマンスを実現するデータベースである「Amazon DynamoDB」を提供しています。本コラムではその特徴や利用例を紹介します。 大量データを高速に処理し、無限の拡張性を持つべく誕生したAmazon DynamoDB インターネット上で展開される、広告やゲーム、メディア配信、ショップ、金融、予約、IoTなど、非常に多くのユーザーの要求に対応しデータ処理を迅速に行うことが必要なビジネスが急成長しています。こ
Distributed systems provide a particular challenge to program. They often require us to have multiple copies of data, which need to keep synchronized. Yet we cannot rely on processing nodes working reliably, and network delays can easily lead to inconsistencies. Despite this, many organizations rely on a range of core distributed software handling data storage, messaging, system management, and co
はじめに July Tech Festa 2020において、「マイクロサービスの今だからこそ！理解して拡げる 分散システムの基礎知識」のタイトルで登壇をしてきました。スライドはこちらにありますが、資料内や当日のトークで話せていない部分を含めて、こちらでblogとして解説をしておきたいと思います。 1. セッションの導入 - 新たなムチャブリ - 今回は昨年の#JTF2019で私が話した、「Cloud Native開発者のためのDatabase with Kubernetes」からの続編という形にしてみました。 昨年は、 「せっかくKubernetesを使うのにアプリケーションだけじゃもったいない。 DB、そしてステートフルなワークロードにも適用していきましょう」 という話をしましたが、Kubernetes-native Testbedなど、そうした取り組みが増えつつある傾向にはとても興味を
![[#JTF2020 解説版]理解して拡げる 分散システムの基礎知識 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/540dafbb2d21efa93f97eb638299552222ffcfa6/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCJTIzSlRGMjAyMCUyMCVFOCVBNyVBMyVFOCVBQSVBQyVFNyU4OSU4OCU1RCVFNyU5MCU4NiVFOCVBNyVBMyVFMyU4MSU5NyVFMyU4MSVBNiVFNiU4QiVBMSVFMyU4MSU5MiVFMyU4MiU4QiUyMCVFNSU4OCU4NiVFNiU5NSVBMyVFMyU4MiVCNyVFMyU4MiVCOSVFMyU4MyU4NiVFMyU4MyVBMCVFMyU4MSVBRSVFNSU5RiVCQSVFNyVBNCU4RSVFNyU5RiVBNSVFOCVBRCU5OCZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnM9YzUyZmQxMmVmNzQ0Njk3MmZkNTE4MTFjNjU5NjFjNWM%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDB0emtvYmEmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPTUwYjMwODQ5NTExOTRhNGNmZTJlYjc4ZmFkZDY4MTkw%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D6745e3ed7f05f6f48209356eaa985cd6)
GitHub - jointwt/twtxt: 📕 twtxt is a Self-Hosted, Twitter™-like Decentralised microBlogging platform. No ads, no tracking, your content, your data!
📕 twtxt is a Self-Hosted, Twitter™-like Decentralised micro-Blogging platform. No ads, no tracking, your content, your data! Technically twtxt is a multi-user twtxt client in the form of a web app and api. It supports multiple users and also hosts user feeds directly and provides a familiar "social" experience with minimal user profiles. It also supports "rich" text by utilising Markdown as well
理解して拡げる分散システムの基礎知識
20200725の #JTF2020 セッションスライド。 （資料内で説明した資料へのリンク） ・昨年のJTF発表資料 https://speakerdeck.com/tzkoba/cloud-nativekai-fa-zhe-falsetamefalsedatabase-with-kubernetes ・「2020年のNewSQL」 https://qiita.com/tzkoba/items/5316c6eac66510233115 ・「NewSQLのコンポーネント詳解」 https://qiita.com/tzkoba/items/3e875e5a6ccd99af332f ・Saga https://www.infoq.com/jp/news/2018/03/data-consistency-microservices/ ・「マイクロサービスとは分散システムである」 https://
Debugging Incidents in Google’s Distributed Systems - ACM Queue
June 6, 2020 Volume 18, issue 2 PDF Debugging Incidents in Google's Distributed Systems How experts debug production issues in complex distributed systems Charisma Chan and Beth Cooper Google has published two books about SRE (Site Reliability Engineering) principles, best practices, and practical applications.1,2 In the heat of the moment when handling a production incident, however, a team's act
Why I Stopped Using Redux
Redux was a revolutionary technology in the React ecosystem. It enabled us to have a global store with immutable data and fixed the issue of prop-drilling in our component tree. For sharing immutable data across an application, it continues to be an excellent tool that scales really well. But why do we need a global store in the first place? Are our frontend applications really that complex or are
インメモリキーバリューストアのRedisを開発するRedis Labsは、複数のRedisをクラスタ化することで高い可用性を実現しつつ、クラスタ内で強い一貫性の保持を実現するクラスタ化ソフトウェア「RedisRaft」を発表しました。 Introducing RedisRaft, a new strong-consistency deployment option for Redis in beyond-cache scenarios requiring a high level of reliability and consistency. #RedisRaft https://t.co/2l5dmiVFpk — Redis Labs (@RedisLabs) June 23, 2020 Redisはメモリ上でキーバリューデータを扱うインメモリデータベースで、その高速性が大きな特長です。
こんにちは。Finatextでエンジニアのマネジメントをしている河本です。 当社は「金融を“サービス”として再発明する」をミッションとして掲げ、ビジネスの成長とともに技術領域も拡大させてきました。 エンジニアチームは今、私たちが「BaaS (Brokerage as a Service)」と呼んでいる証券サービスのためのシステム基盤と、そのBaaS上のサービス開発に力を注いでいます。 今回は、そんな当社の技術スタックについて紹介したいと思います。 開発環境・CI/CDGitHubSwaggerSonarCloudPostmanTerraformAWS CodeBuildAWS CodePipelineコードはGitHubで管理され、API 仕様管理には Swagger が使われています。SonarCloud を用いてソースコードの健全性やテストカバレッジの可視化を行っています。API開発の
モノリスの分解において、マイクロサービスは必然ではない - QCon LondonにおけるSam Newman氏の講演より
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...
Preferred Networks におけるHadoop - Preferred Networks Research & Development
Preferred Networks （以下PFN）では、「現実世界を計算可能にする」「全てのひとにロボットを」という目標のもと、機械学習を始めとしたあらゆる計算技術を用いて研究開発に日々取り組んでいます。その過程では必ずといっていいほど、データの保存や読み出しが必要になります。ここでは、我々がどのようにデータ管理をしているか、また、その過程でどのようにHadoopを利用しているかについて紹介したいと思います。 写真: PFNカラーリングのストレージサーバー Hadoop導入の経緯 Hadoopが多く利用されているようなログ分析や、エンタープライズ向けのETL処理やデータサイエンスに比べると、深層学習の分野でよく利用されているような規模のデータは比較的小さいです。よく画像認識のベンチマークとされるImageNetの2012年のコンペで利用されたデータセットは200GB程度です。これはそもそ
はじめに 分散合意アルゴリズム Raft とは 分散合意アルゴリズムとは Raft の特徴 Raft が満たす性質 Election Safety Leader Append-Only Log Matching Leader Completeness State Machine Safety TLA+ とは TLA+ による Raft の形式的仕様 TLA+ による Raft の検証方法 TLA+ Toolbox のインストール 新規 Spec の作成 Model の作成と実行 補足: コマンドラインでの検証 Raft の拡張について Leadership Transfer Membership Change Log Compaction Client Interaction おわりに Raft 理解度を調べるクイズ 参考資料 Raft に関する資料 TLA+ に関する資料 はじめに この
GitHub - erikgrinaker/toydb: Distributed SQL database in Rust, written as a learning project
Distributed SQL database in Rust, written as a learning project. Most components are built from scratch, including: Raft-based distributed consensus engine for linearizable state machine replication. ACID-compliant transaction engine with MVCC-based snapshot isolation. Pluggable storage engine with BitCask and in-memory backends. Iterator-based query engine with heuristic optimization and time-tra
東京都の人口が先月1日現在の推計で、初めて1400万人を超えました。新型コロナウイルスの感染が拡大していた4月も就職や進学などの転入があり、人口の東京一極集中が続いています。 合わせると、前の月よりおよそ2万人増えて1400万2973人となり、初めて1400万人を超えました。 新型コロナウイルスの感染が拡大していた4月に、就職や進学などで他の道府県から転入した人が転出した人よりも上回るなどしたためです。 前の年の同じ時期と比べても8万人余り増加していて、人口の東京一極集中が続いています。 東京都の人口は、昭和37年に1000万人の大台を超え、昭和42年に1100万人に達して以降、およそ30年間は横ばいで推移していました。 その後、バブル経済崩壊後の平成9年から再び増加に転じ、平成12年に1200万人を突破し、その後20年かけて1400万人に達したことになります。 都の担当者は「バブル経済の
Rancher Labs、Kubernetesに対応したコンテナベースの分散ブロックストレージ「Longhorn」正式リリース
Rancher Labs、Kubernetesに対応したコンテナベースの分散ブロックストレージ「Longhorn」正式リリース Rancher Labsは、Kubernetesに対応したクラウドネイティブなコンテナベースのブロックストレージシステム「Longhorn」の正式リリースを発表しました。 Say hello to Longhorn GA. A #CNCF project since 2019, Longhorn is a fast, reliable, general-purpose persistent block storage solution built for #Kubernetes https://t.co/7PNpGR7sjc #devops #storage — Rancher Labs (@Rancher_Labs) June 2, 2020 Longhornは
How Drop used the Amazon EMR runtime for Apache Spark to halve costs and get results 5.4 times faster | Amazon Web Services
AWS Big Data Blog How Drop used the Amazon EMR runtime for Apache Spark to halve costs and get results 5.4 times faster February 2022 update – When this Blog post was published in June 2020 AWS Glue V1 offered an average starting time of 10 minutes. In September 2020 Glue V2 was released offering 10X faster start times. Because of this the part of this blog post that compares the starting times be
OpenTelemetryについての現状まとめ （2020年6月版） - YAMAGUCHI::weblog
はじめに こんにちは、StackdriverあらためGoogle Cloud Operations担当者です。ここ最近は業務でOpenTelmetry関連をほそぼそとやってきたんですが、ようやくOpenTelemetryも安定版リリースのめどが立ってきたので、これまでと現状と今後を簡単にまとめておこうと思って書き始めたら、全然簡単じゃなくて10000文字超えました。（なおこのシリーズは今後も続きそうな気がするのでタイトルに日付を振っておきました） TL;DR 分散トレースとメトリクスの計装フレームワークとしてOpenTelemetryというものがCNCF Sandboxプロジェクトとして進行中。これはOpenTracingとOpenCensusのマージプロジェクトであり、各々の正式な後継版である。 とはいうものの、まだ仕様もstableリリースになっておらず、当然各言語向けのライブラリも安
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MySQL 8.0.22 DNS SRV レコードサポート - tmtms のメモ
6.5840 Home Page: Spring 2024
「空き容量」を使った分散型ストレージ「Filecoin（ファイルコイン）」がついに始動、次世代のインターネットの姿とは Web 3.0最注目、分散型ストレージの革新性とその仕組みを解説
エッジ・フォグコンピューティングの成り立ちとネットワークインフラのこれから
たった60秒でKubernetes環境を構築できる「MicroK8s」にHAクラスター機能が追加
Observabilityをはじめよう！(後編) 〜Metrics/Logs/Tracesチュートリアル〜 | さくらのナレッジ
日本ブロックチェーン協会ユーゾー代表理事曰く「マイナンバーにブロックチェーンⓇを」「しかもASCII」
https://hypercore-protocol.org/
Apache ArrowとJava: ライトニングスピードのビッグデータ転送
Kubernetesの負荷試験で絶対に担保したい13のチェックリスト - Qiita
Scaling Kubernetes Networking With EndpointSlices
PayPayでのDynamoDB活用事例について
47 なぜ日本はコンテンツビジネスが下手なのか｜雑誌『広告』
Catalog of Patterns of Distributed Systems
[#JTF2020 解説版]理解して拡げる 分散システムの基礎知識 - Qiita
Redis Labs、強い一貫性を保ちつつRedisを高可用クラスタ化する「RedisRaft」発表
金融を“サービス”として再発明するための技術スタック
分散合意アルゴリズム Raft を TLA+ で検証する - 俺の Colimit を越えてゆけ
東京の人口 初めて1400万人超える コロナ禍でも一極集中続く | NHKニュース