600ページを超える書籍である「データ指向アプリケーションデザイン」の要点を最近の話題を交えながら解説します。 Data Engineering Study #18 の発表資料です プレゼンテーション https://www.youtube.com/watch?v=ZiKWXc0fSCw イベントURL https://forkwell.connpass.com/event/269125/ データ指向アプリケーションデザイン https://www.oreilly.co.jp/books/9784873118703/

3行 Windows の OS 名をレジストリから取得すると、Win 11 が Win 10 として表示されてしまう 例えば、WMI を使って取得する方法が正攻法っぽい Go から WMI を触るサンプルコードもあるよ Win 10 が Win 11 として Mackerel に登録されている 自分は OSS の動作確認のために Windows を使いたくなったときに、手元の Macbook から別のホストにリモートデスクトップで繋いで使っている*1。また、繋ぐ前に WOL マジックパケットを送ってスタンバイ状態から復帰させるようにしている。 ここで、手元にマシンがない状態だと WOL によりちゃんと起動したかどうかがわからない。そこで、mackerel-agent をインストールしていて、Mackerel 上でメトリックが取れているかどうかでマシンの生存確認をするようにしている。 そんな

この記事では、Mackerelを使ったSLI/SLOによるサービス運用を紹介します。 SLI/SLOとは何か SLIの実装 SLOの設定 エラーバジェットとは さらに詳しく知るには MackerelでのSLI/SLO運用 SLI/SLOを策定する 可用性の計測 レイテンシの計測 ダッシュボードで定期的に状況を確認する 式による監視でモニタリングする SLI/SLOを運用と開発に活用するためには まとめ SLI/SLOとは何か SLI(Service Level Indicator)とはユーザーに提供したいサービスのレベル(水準)を計測する指標であり、SLO(Service Level Objective)とはSLIの目標値です。 サービスレベルを適切に定め、その指標(SLI)を実装・計測し、設定した目標値(SLO)を満たしているかどうかを定期的に確認することで、サービスレベルを適切に改善す

Kubesharkとは 図は公式 より抜粋 KubesharkはKubernetesのための観測性・監視ツールで、マイクロサービスの動的解析、異常の検出などを実現するツールです。 Wireshark、BPF Compiler Collection（BCC）ツールなどを組み合わせた、Kubernetesを意識したものとお考えください...と説明されています。 Kubesharkは、クラスタ内の一部またはすべてのTCPトラフィックをスニッフィングし、PCAPファイルに記録し、HTTP1.0, HTTP1.1, HTTP2, AMQP, Apache Kafka, Redisなどのアプリケーション層プロトコルを分析できるとのことです。 今回はHTTPに絞って実際に環境を動かしてみて、トラフィックを覗いてみたいと思います。 Kuberentesクラスターの用意 まず、Kuberentesクラスター

この記事ははてなエンジニア Advent Calendar 2022の27日目のエントリです。 問題 社内で運用している Fargate サービス (Perl の plack アプリケーションが動いている) において、以下のような問題が発生していました。 リクエストごとの処理の重さ (計算リソースの使用量や所要時間) に違いがあり、特定の task に重いリクエストの割り振りが偏ることがある Fargate task は表向きのコア数は同じでも、割り当たるハードウェアの世代によって処理能力が異なるケースがある (いわゆるインスタンスガチャ) このような偏りのある状態でアクセス増など全体の負荷が増加し、一部 task のワーカプロセスが全て busy な状態が一定時間続くと ALB のヘルスチェックに落ちて殺される 各リクエストを1つのプロセスが処理する、いわゆる prefork アーキテク

この記事を読むとできるようになること git commitしてpushして、ブラウザ開いてactionsタブを開いてワークフロー探して・・・ というちょっと面倒な手間をなくして、gh-runとターミナルで叩けばワークフローが実行できるようになります。 $ gh-run # my-workflow.ymlをcurrent branchで実行 $ gh-watch # 実行状況をターミナルに表示 $ gh-view # 実行結果をターミナルに表示 $ gh-log # 実行ログをターミナルに表示 # gh # 実行する alias gh-run='gh workflow run .github/workflows/$workflow --ref $(git branch --show-current)' # 実行を見守る alias gh-watch='gh run list --workfl

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