facebookの13億ユーザーを支えるロードバランサーの話 - stanaka's blog
最近、SREが話題ですね。 tech.mercari.com www.wantedly.com ということでSREについて調べてたら、SREconなんてものが開催されていたので中を見てたら、「Building a Billion User Load Balancer」というタイトルでFacebookのDNS〜LBまでの話があったので、そのメモです。 Building a Billion User Load Balancer | USENIX tl;dr tinydns + IPVS で Facebook規模はいける httpsの接続確立はかなり重い(RTTの4倍 = RTT 150msとするとGETまで600ms)ので、太平洋越えとかは厳しい httpsを終端させるCDNとかは活用の可能性ありそう (国内だけを考慮するなら影響は軽微かも) メモ L4 LB shiv (IPVS + pyt
2014年のウェブシステムアーキテクチャ - stanaka's blog
(Monitoring Casual Talk in Kyotoで発表してきたので、ブログエントリにまとめ直しました) 2013年はインフラ周りの技術的な進化が大きく、いくつかのエポックメイキングな概念と実装が産まれました。個人的には特に以下の2つが大きいと思っています。 AWSの本格普及期 DockerとImmutable Infrastructure これらを踏まえて、2014年のウェブシステムの進化の方向性を考えてみます。また、それによるモニタリングへの影響もあわせて考えます。だいぶ長くなってしまったので、急ぐ人は最後に結論をまとめましたので、そちらからどうぞ! 2013年という時代背景 AWSが本格普及期を迎えているのは、言わずもがなのことで、Re:Inventでの246件という膨大のセッション数などにその勢いが表われています。 また、DockerはLXC (LinuX Conta
多段fluentd + mongodb のハマリ所 - stanaka's blog
fluentdを多段構成にして、mongodbに出力するところでハマったのでメモ。 上の構成のように、各サーバにfluentd + out_forwardを置き、集約するログサーバにfluentd + out_mongoでmongodbに出力している場合に、上段のfluentdでbuffer_chunk_limitを10mより大きい値にしていると、エラーになることがあります。 まず、out_mongoでbuffer_chunk_limitを10m以内にしないといけない理由は、fluentdからMongoDBへ連携する際の注意点 #fluentdを参考にしてください。 ここで多段構成の場合、上流の buffer_chunk_limitが大きいと上流から大きなサイズのデータの塊が流れてくることがあります。それを受けとったfluentdはそれをそのままoutput pluginに流す実装となって
Scala on Hadoop: Hadoop Conference - stanaka's blog
先日、Hadoop ConferenceでScala on Hadoopというタイトルで発表してきました。スライドを以下に置いておきます。 Scala on HadoopView more presentations from Shinji Tanaka. ダイジェストとして、ScalaをHadoopで動かすための方法を書いておきます。 まず、Hadoop上でScalaを実行させるためには、JavaとScalaを接続するライブラリが必要となります。ここでは、SHadoop( http://code.google.com/p/jweslley/source/browse/#svn/trunk/scala/shadoop )を使用します。SHadoopは、型変換を行うシンプルなライブラリです。 よくあるWordCountのサンプル、WordCount.scala (http://blog.jo
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
