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まえがき データにIDを持たせたいとき、単純な方法としては、DBの提供するauto incrementを使う場合やUUIDを利用することがある。それぞれの方法の利点欠点は以下の通り。 データベースのauto incrementを使う場合 利点: 特別な実装が必要ない 欠点: DBを1台で運用するとデータベースがパフォーマンス・障害のボトルネックになる DBを二台にするとIDのユニークさや順序の保証が困難 UUID(v4)※1を利用する場合 利点: 分散環境で各々がIDを生成しても衝突しない IDを公開したくない場合に、推測されにくいIDを生成できる 欠点: 128ビット必要、DBのインデクシングやプログラミング言語で扱うときに不利なことがある IDから時間の情報が失われる、例えば2つのIDを比べてどちらが古い投稿か判断できない 世界の大企業がどうしてるか 調べてみると多くの企業がブログなど
「HackerNews翻訳してみた」が POSTD (ポスト・ディー) としてリニューアルしました！この記事はここでも公開されています。 Original article: Building a Decision Tree in Python from Postgres data by Gary Sieling 今回は、任意の人物の所得を人口統計データを使って予測する手法をご紹介します。使用するのは20年前の人口統計データです。 この例を用いて、関係データベースの情報から予測モデルを導き出す方法と、その途中で起こり得るトラブルについて触れたいと思います。 このデータの優れた点は、データの作成者が下記のようなアルゴリズムの精度をデータに添付している点です。こうした数値はスモークテストの結果評価に役立ちます。 Algorithm Error -- ---------------- -----
さよならSouth Django1.7からmigrationツールが含まれることになりました。 それにより1.6までは必須なツールだったSouthがお役御免となります。 詳しくはここを読んで欲しいのですが、面倒な方のためにSouthからDjango1.7への移行について簡単に書きます。 Southの場合 アプリケーションを作ったら $ python manage.py schemamigration myapp --initアプリケーションを変更したら $ python manage.py schemamigration myapp --autoプロジェクト開始時は $ python manage.py syncdbmigrationの適用は $ python manage.py migrateと、幾つか覚えることがあったのですが Django1.7の場合 アプリケーションを作ったら $
http://techblog.netflix.com/2013/11/scryer-netflixs-predictive-auto-scaling.html Neflixがエンジニアブログで紹介しているScryerは、リアルタイムの数値に応じてインスタンスの数を調整するAmazon Auto Scaling (AAS)とは違って、予想したトラフィックにあわせて自動的にスケールする仕組みです。 1) Amazon Auto Scaling and the Netflix Use Case AASはクラスターの現在のワークロードにあわせて、つまりload averageのような数値を元に、閾値を超えると動的にインスタンスを増減させる。これは、システムの可用性、コストの最適化、ときには遅延の減少に役立つ。AWSでスケールを考える会社にはお勧め。 しかし、Netflixの場合、AASで対応でき
September 10, 2013 市販のルータ兼無線アクセスポイント君が 2日に1回再起動しないとAirPlayできなくなってしまったので この際自宅のネットワーク環境を一新すべく Vyattaを導入した。その際のメモ。 参考URL 自宅ルータをVyattaに移行しました - IT 東京 楽しいと思うこと Vyatta_QuickStart_R6.1_v02_1.pdf 環境 Ubuntu: 12.04.3 LTS (KVM HOST) Vyatta: VC6.6R1 ネットワーク 買ったもの 追加NIC用に「Intel Gigabit CT Desktop Adapter EXPI9301CT」 無線LAN用に「PLANEX FFP-PKA04D」 スイッチは前職で頂いた8ポートのスイッチングハブを利用 構築 ブリッジのインタフェースを２つつくる eth0 Internal eth1
1. AWSマイスターシリーズ Reloaded ～ELB, AutoScaling & CloudWatch～ 2012年5月21日 玉川 憲（ @KenTamagawa ） 技術統括部長/エバンジェリスト 2012年5月21日更新 v.1.0 2. ELB、CloudWatch、Auto Scalingの密接な関係 典型的使用例: 異なるアベイラビリティゾーンに存在するWebサーバ ー（EC2)の前にELBを利用する。CloudWatchはバックエンドのサ ーバーの負荷をモニタリングし、定義しておいた設定を満たすとアラ ームをあげ、Auto Scalingの設定(ポリシー)にそってEC2サーバー を増減させる Elastic Load ロードバランサ Balancing EC2サーバを EC2 増減する モニタリング メカニズム ゾーンA ゾーンB サービス CPU利用率 Auto S
クラウドのユーザー会、あるいはクラウドベンダの中の人でないと参加できないイベント「第五回 クラウドごった煮」が先週の金曜日、3月9日に開催されました。 しかも今回は、テーマは自由ながらも参加者全員が何かしらライトニングトークをしなければならない、という縛りつきです。果たして、クラウドの中の人はどんなことを話題にしているのか、どんなノリの人たちなのか。23人が自由なテーマで3時間を越えて繰り広げたライトニングトークを、ダイジェストで紹介します。 （この記事は「クラウドの中の人ライトニングトーク23連発（前編）～第五回 クラウドごった煮」の続きです） 12人目から23人目まで クラウドシングルサインオンがワークスタイルを変える／macnica @Fujiosuzuki FacebookやTwitter IDでアプリケーションにログインできる、パスワードなしの世界をクラウドで作りましょうと。SA
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