| use flate2::Compression; | |
| use std::io::prelude::*; | |
| use benchmark_simple::*; | |
| fn memusage() -> usize { | |
| #[cfg(target_arch = "wasm32")] | |
| let z = core::arch::wasm32::memory_grow(0, 0); | |
| #[cfg(not(target_arch = "wasm32"))] |
https://prometheus.io/ 2.3.2 (2018-07-12)
exporter 周りは大分充実してきたし、retention period に応じたメモリがある程度あればI/Oがひどいことになることはないので運用はまあまあ簡単だと思う。 時系列データも圧縮されるので、300000 メトリクス・解像度 15 秒・14 日間保存で 50GB ぐらいで済んでる。 PromQL を投げたときに CPU を結構食うので、ルールをたくさん書きたいとかめっちゃ PromQL を眺めたいって時は CPU を積んであげるのがオススメ。
long-term storage 周りはそんなにシュッとはしてないので、基本的には 14d ぐらいの短い周期のデータを解像度高く見たいとか、 そんな真剣に長期のメトリクスを眺めなくていいような時とかに使うのが良いと思う。 （まあ本気を出せば long-term storage もできなくないが、運用コストはまあまあ高まると思う。）
| eval(v=%(eval((e=*%w'662c3d220 | |
| 214450800010840000001108420800 | |
| 2084211000024cf324000000011c40 | |
| 114a5288001184211c003242643c00 | |
| 788c1498001194f108007a1c149800 | |
| 321c9498007 844221000324c94980 | |
| 032527098000 01e0780004a5e94a | |
| 400000e949c0 0421c94b8000006 | |
| 420c00084e94 9c00000cb618001 | |
| 148e21000421 2e4 a400308421 |
| eval$x=%q(eval(%w(s="]k<<k7@k9 | |
| 9k@,7&]-7k.@61y?c<c@9k.?isu:,e | |
| y<?2k_i]61 o@3i>k@_]9_g36o1@ | |
| i4k?w/r?1o ?i=i?yoy65kok95 | |
| qw6?ci_:<ye g'=ok?;g'n/g?o | |
| i2?.(]{8{)- u8c@4>]u8c-u@ | |
| gq7?@4]0;g? ;|g|;]*qkbk0e | |
| g,_@eqqeqqg @>'] a<<0e4e5 | |
| oi{25>|>?@ c8 &7*3986 | |
| @a;;0+>*@2 _i m{@{+_( |
最近、社内で私が「何者で何をしているのか見えないので可視化して欲しい」という案件が出ているらしいので、ヘコヘコと徒然なるままに書いていきたいと思うのであります。
社内向けというだけでなく社外の人にも発信出来る内容に、との仕様も要求され、社外向けには出来るだけ旬なネタで、かつ、社内向けにはそれを理解する上で必要な関連する技術を個々に触れながら基礎知識が無くても理解出来るように、との追加仕様も提示されております。
で、何をネタにしてどのように書けばいいのか迷った訳ですが、自分が実際にやって来た内容である CoreOS であればそこそこ旬であるし、それをおさらいしつつ、関連技術も Docker、Omaha、systemd、BtrFS、Golang、etcd、Kubernetes 等々多岐にわたるので、それらに関して私見も含めてわかりやすく書ければいいかなぁと、とりあえず書き始めようとしている次第であります。
I have moved this over to the Tech Interview Cheat Sheet Repo and has been expanded and even has code challenges you can run and practice against!
\
Ruby のコードを読んでいると
class Hoge
class << self
def hello
puts 'hello'
end
end
end
dRubyはこれまでに多くの大規模システムの基盤として利用されてきました。dRubyはいつものRubyプログラミングに非常に近い感覚で分散オブジェクトを実現します。これにより、複雑な分散システムであってもアイデアをすぐに実現することができます。 dRubyが提供するのは汎用のRMIです。スケッチの段階でdRubyを用い、有用性を確認したのちに用途に特化したミドルウェアに置き換えるといったように成長していったシステムも多いようです。 以下に実世界でのdRubyの使用例を示します。
Hatena は日本を代表するインターネットカンパニーで、ブログ、ソーシャルブックマークサービスなどを提供しています。2006年当時(現在はサービス終了) Hatena Screen Shotという、登録されたURLのスクリーンショットをサムネイルとして表示するサービスがありました。このサービスのアーキテクチャーのユニークな点にWebフロントエンドはLinux上に構築されているが、スクリーンショットの撮影はWindowsのIEコンポーネントを用いて実現されていることにある。これはWindows環境の方がスクリーンショットを撮影できる環境が整っていたためであるが、クロスプラットフォーム間のシステムを協調させるdRubyを使った良い例といえよう。またスクリーンショットマシーンは並列処理が行われていたため、スケーラビリティも確保されていた。