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Yutaro Sugai hokkai7go

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set -ex
PROFILE=${AWS_PROFILE:="default"}
REGION=${AWS_REGION:="ap-northeast-1"}
print_help() {
cat <<-EOF >> /dev/stdout
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BASE API v1 ドキュメント (β版)

BASEのAPIの開発者向けのドキュメントです。

概要

このAPIを使うと、あなたのアプリケーションとBASEを連携させることができます。

例えば

  • BASEのアカウントでログインする
  • BASEのショップの商品情報を取得する
@katzchang
katzchang / readme.md
Last active December 31, 2015 03:09
[Fluentd Advent Calendar]広告配信にFluentdを使っていますという話 @katzchang.gist

ワイワイ!これはFluentd Advent Calendar 12日目の記事です。

私は現在、VOYAGE GROUPの子会社であるZucksというところで、Zucks Adnetworkという広告配信サービスを作っています。で、その中でFluentdが活躍しているよーという話をしてみます。事例紹介ってやつです。

置かれた状況

Zucks Adnetworkは、いわゆる広告配信サービスです。

広告配信サービスは配信した結果を何らかの形で集約して、よーするにお金がどうチャリンチャリンしてるかを確かめる必要があるわけです。その一つのやり方として、「配信結果を1件ずつ行分割したテキストファイルの出力しておいて、そいつをいい感じにまとめて、数え上げる」みたいな方式があって、つまるところ、私たちはそうやってます。

@tcnksm
tcnksm / docker_cheat.md
Last active August 5, 2021 03:59 — forked from wsargent/docker_cheat.md
Docker 虎の巻

Docker 虎の巻

何故Dockerを使うべきか

Why Should I Care (For Developers)

"Dockerが面白いのはシンプルな環境に隔離性と再現性をもたらしてくれることだ.ランタイムの環境を一度作れば、パッケージにして別のマシンでも再利用することできる.さらに,すべてはホスト内の隔離された環境で行われる(VMのように).最も素晴らしい点は,シンプルかつ高速であることだ."

ぐんまRuby会議01資料まとめ

World in My Eyes

基調講演「Mad Web Programmer」

招待講演1「プログラマー」

@hayajo
hayajo / changelog_en.md
Last active November 2, 2024 12:48
ChangeLog を支える英語

ChangeLog を支える英語

ChangeLog を書く際によく使われる英語をまとめました。

ほとんど引用です。

基本形

@marocchino
marocchino / rt.md
Created September 17, 2012 17:48
rubykaigi2012 timetable
@Gab-km
Gab-km / github-flow.ja.md
Last active October 29, 2024 10:17 — forked from juno/github-flow.ja.md
GitHub Flow (Japanese translation)
@hellerbarde
hellerbarde / latency.markdown
Created May 31, 2012 13:16 — forked from jboner/latency.txt
Latency numbers every programmer should know

Latency numbers every programmer should know

L1 cache reference ......................... 0.5 ns
Branch mispredict ............................ 5 ns
L2 cache reference ........................... 7 ns
Mutex lock/unlock ........................... 25 ns
Main memory reference ...................... 100 ns             
Compress 1K bytes with Zippy ............. 3,000 ns  =   3 µs
Send 2K bytes over 1 Gbps network ....... 20,000 ns  =  20 µs
SSD random read ........................ 150,000 ns  = 150 µs

Read 1 MB sequentially from memory ..... 250,000 ns = 250 µs