During my 10% time, I created two simple clojure tools to aid in basic sysadmin tasks. Today I’m open sourcing them on github and clojars. parallel-ssh The first tool I built is a library for running commands in parallel on multiple servers. It takes a BASH command and a csv of server names to run the command on. Internally, one clojure agent is spawned per server and each agent is responsible for
To simplify deploying to a server, you can set up SSH agent forwarding to securely use local SSH keys. SSH agent forwarding can be used to make deploying to a server simple. It allows you to use your local SSH keys instead of leaving keys (without passphrases!) sitting on your server. If you've already set up an SSH key to interact with GitHub, you're probably familiar with ssh-agent. It's a progr
AI & MLLearn about artificial intelligence and machine learning across the GitHub ecosystem and the wider industry. Generative AILearn how to build with generative AI. GitHub CopilotChange how you work with GitHub Copilot. LLMsEverything developers need to know about LLMs. Machine learningMachine learning tips, tricks, and best practices. How AI code generation worksExplore the capabilities and be
Written April 17, 2013 updated: May 20, 2013 Here's a simple value: And we know how to apply a function to this value: Simple enough. Lets extend this by saying that any value can be in a context. For now you can think of a context as a box that you can put a value in: Now when you apply a function to this value, you'll get different results depending on the context. This is the idea that Functors
こんにちわ、ミツバチワークス stoneです。 DECOLOGでは、データベースにMySQLを使用しています。 ストレージエンジンのメインはInnoDBなのですが、他にもMyISAM、BlackHole、Archiveエンジンを使っています。 今回は、その中でBlackHoleエンジンについて、DECOLOG内での利用方法をご紹介したいと思います。 BlackHoleエンジンについて BlackHoleエンジンは、何もしません。 insert、update、deleteを行っても、データは全く変更されませんし、selectをしても、データは何も返ってきません。 実際のデータファイルを見てみても、テーブル定義ファイルの.frm以外のファイルは作成されません。 /dev/nullと似ているイメージです。 が、BlackHoleのテーブルに対して発行されたinsert、update、delete
While designing highly scalable systems load balancing tier becomes an integral part of any architecture. We have captured some of our prior experiences working with Amazon ELB in this article as points detailed below. Some of the points mentioned here will be encountered only by advanced users in complex use cases. But surely if you/your team have noted some of these points, I feel it might short
株式会社ミクシィの長野です。第2回、第3回と前坂がmemcachedの内部について紹介しました。今回は内部構造から離れて、memcachedの分散についての紹介をいたします。 memcachedの分散 連載の1回目に紹介しましたが、memcachedは「分散」キャッシュサーバと言われていますが、サーバ側には「分散」の機能は備わっていません。サーバ側には当連載の第2回、第3回で前坂が紹介したメモリストレージの機能のみが組み込まれており、非常にシンプルな実装となっています。では、memcachedの分散はどのように実現しているのかと言うと、すべてクライアントライブラリによって実現されます。この分散方法はmemcachedの大きな特徴です。 memcachedの分散とは ここまで数度「分散」という言葉を用いてきましたが、あまり詳しく触れてきませんでした。ここでは各クライアントの実装に共通する大ま
Best Practices in Evaluating Elastic Load Balancing : Articles & Tutorials : Amazon Web Services http://aws.amazon.com/articles/1636185810492479 ＝＝＝＝ 概要 ELBを最もよく評価するには、ELBのアーキテクチャを理解する必要がある。本稿は、AWS ELBの機能と独特なアーキテクチャについて述べる。ベストプラクティスを提供することで、ELBをテスト・評価する際に一般的な落とし穴(pitfall)から避けられるようになる。このホワイトペーパーが対象としている読者は、ELBの経験が少ないが、過去にH/W,S/Wのロードバランサを使ったことがあるような開発者である。 ELBの概要 ELBは、複数のEC2インスタンスへ、自動的にトラフィックを分散する。単
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