rsyslogrsyslogはsyslogというログを転送するための仕組みに信頼性(reliability)が担保されたもの。TCPで転送できるようになったらしい。レイヤ4で動作するロードバランサ。Service)というロードバランサの実装を用いて作ったクラスタのことを指している。ipvsadmあんまりよく分かっていない。いうコマンドでリアルサーバのweightとかアクティブなコネクション数、インアクティブなコネクション数を確認できた。このコマンドでリアルサーバの生死を簡易的に判別できる。keepalivedの設定ここの設定を一番読んだ気がする。リアルサーバリアルサーバとは、仮想サーバに関連付けられた実際のサーバのこと。ウェイト重み(weight)はヘルスチェックが成功/失敗する度にプライオリティをどれだけ上げるかとかそういう設定っぽい。いうパラメータに対して設定する。ヘルスチェックリアルサーバが生存しているかを確認するリクエスト。いうパラメータに対してヘルスチェックを送信する間隔を設定する。ヘルスチェックでどんなリクエストを送信するかを設定することができる。対してGETリクエストを送信し、HTTPステータスが200かどうかを確認する。いうパラメータに対して設定する。ここで設定された秒数の間、ヘルスチェックが失敗するとリアルサーバがダウンしたと判断する。再試行間隔リアルサーバがダウンしている場合のヘルスチェックを再試行する間隔。いうパラメータに対して設定する。スケジューリングアルゴリズムどのようにロードバランシングするかの種類(スケジューリングアルゴリズム)の設定。いうパラメータに対して設定できる。ラウンドロビン(round-robin)アルゴリズム。リアルサーバを設定順に選択する。全てのサーバに均等にトラフィックが分散される。round-robin。rrにweightによる重み付けを加味したもの。connection。コネクション数が一番少ないサーバを選択する。connection。lcにweightによる重み付けを加味したもの。いう計算式によってサーバが選択される。SSL化していると、暗号化/復号化にそれなりの処理が必要なため、複雑なスケジューリングアルゴリズムを選択するとリクエストを処理しきれなくなることがあるらしい。ちなみにスケジューリングアルゴリズムは他にも色々あった。いうパラメータに設定する。いうパラメータに設定する。NATで、LVSでアドレス変換をして返す方式。ダイレクトルーティングで、LVSを介さずに直接クライアントへ返す。ダイレクトルーティンではLVSの負荷が軽減されるというメリットがある。感想いつもと違う技術領域に触れることができたため、新鮮で刺激的でした。現場で働いているインフラエンジニアの方から適切なアドバイスを貰うことができるため、効率的に学ぶことができました。フロントエンド、バックエンド、インフラ、ネットワークと様々な技術領域やレイヤを扱うことのできるつよつよエンジニアを目指していきたい。12:00Tweetもっと読むコメントを書く2019-09-18インターン:実業務体験編インターン9/2~9/6インターンに参加させて頂いたYです。本名を言うのが恥ずかしいので、MIB風の名前でお許しください。最近は歴史ものにハマっていて、今回のブログは宮本武蔵が書いていた五輪書のような構成で書かせていただきたいと思います。空の巻:感想&今後について地の巻:参加するまでの経緯まずは簡単な自己紹介をさせていただきたいと思います。私は現在情報理工学を勉強している大学院1年生です。本当は意識高い学生みたいな感じで書きたかったのですが、正直に話すと、今年の4月に入ってから=============================================なんとなくそろそろ就活を動きださないマズイなと思い始める↓なんとなくCodesprintというエンジニア就活向けのサイトを知る↓なんとなく逆求人イベントに応募してみる↓なんとなくファンコミュニケーションズさんに声を掛けていただく↓なんとなくwebサービス開発に興味があって参加してみた=============================================という全く参考にならない意識低い学生でした。物作りや新しい技術を勉強することが好きで、せっかくこのような勉強させていただく機会があるから、参加しないと絶対後悔すると思い、お話しを頂いたとき、即参加すると決めました。水の巻:一週間の流れ今回私が参加したのは実業務体験コースで、社員さんが普段実際にやられている仕事を一緒にやるという感じでした。事務作業を含むこの一週間の大体のスケジュールは以下のようになります。仕事密度が高いのは火水木の三日間でした。長いように思われますが、新鮮な体験ばかりで、三日間合わせた体感時間は6時間半くらいで、本当にあっという間って感じでした。ちなみに、ブログを書いている金曜日11時20分現在では、午後の成果発表の準備は13%くらいしかできていません。発表できるか正直凄く不安です。火の巻:主にやったこと今回はファンコミュニケーションズさんのサービスであるnendに関する開発業務を二つやらせていただきました。実際に書いていたコードや詳しい開発画面をお見せできないので、雰囲気で感んじていただければと思います。1情報を削除する際に警告を出すお客さんが間違って必要となる情報を削除してしまって復元してほしいという報告を受け、このような依頼がきました。具体的には、削除ボタンを押したあとに、「本当に削除して宜しいでしょうか」みたいな警告を出すという仕組みを作る仕事でした。使い慣れていない開発環境やプログラミング言語もあったのですが、無事に期間中にリリースができて凄く達成感を感じました。2検索機能に新たな検索項目を追加する文面通りに検索機能の項目一覧に新たな検索項目を追加する仕事でした。最初はそれほど難しい内容ではないと思っていたのですが、途中に開発要求の仕様変更があったり、変更したコードが別のところにも使われていることが判明し、やり直すことになってしまったり、思っていた以上に時間がかかってしまい、苦労しました。これもエンジニアの醍醐味だと思うので、結構楽しんで作業をしました。残念ながらインターン最終日の金曜日は基本リリース禁止なので、インターン期間中にリリースすることができず、ちょっとした心残りです。今回のインターンに参加する前は、IT会社の社員さんはTシャツジーパンで、パソコン画面とにらめっこしながらキーボードをガチャガチャするという勝手なイメージを持っていました。実際にファンコミュニケーションズさんで一週間働いてみたら、「あっ、思ってた通りなんだ。本当にそうなんだ」と、イメージが覆されませんでした。これはだらしないとかチャラチャラしているとかの悪い意味ではなく、嫌な緊張感がないリラックスしている状態で仕事できる環境が整えられているという意味です。モブプロという開発チームの皆さんが一緒にプログラミングをする会にも参加させていただきました。良いサービスを提供できるように、皆さんが意見を出しあいながら、共にさらなる高みを目指して頑張っている感じは個人的に凄く好きです。内容は難しく、正直全てを理解することができませんでしたが、社会人の仕事スタイルも含め、勉強になったことがたくさんありました。空の巻:感想&今後について私はエンジニア就職希望なので、今回のインターンを通して、エンジニアが普段どのような感じで仕事をしているのかをかなりイメージを掴みました。かじった程度に過ぎないですが、PHPやDockerなど、新しい技術も勉強できて、本当に大変有意義な一週間でした。メンターさんがいないと、とても一人でできるとは思えない仕事なので、自分の実力不足を痛感しました。これから本格的に就活が始まると思うので、今回の経験を糧にして就活頑張っていきたいと思います。短い間ですが、本当にお世話になりました。ありがとうございました。12:00Tweetもっと読むコメントを書く2019-09-17インターンでCTR予測をしましたインターン初めまして、9月2日から9月6日の5日間、ファンコミュニケーションズのインターンでお世話になった高専生4年の天野まゆです。今回はデータ分析ということでCTR予測というものに取り組みました。Rate)はクリック率といい、動画や画像などの広告が表示された回数に対してどのくらいクリックされたかを割合で表します。CTR予測を行うことによってユーザーのニーズがわかり効率的に広告を表示させることができます。学習、テストデータの用意CTR予測を行うために、必要なデータを用意します。そのままデータを出してしまうと不均衡データであったり、膨大な量のデータになってしまうのでハンドリングが大変になります。今回は以下に示す2つの方法を使って学習、テストデータの用意をしました。ランダムダウンサンプリングデータの中から等しく抽出(無作為抽出)し削除することダウンサンプリング不均衡なデータで偏った方のデータ削除することモデルの作成テストデータが用意できたところでモデルを作成していきます。今回はscikit-learnというPythonの機械学習ライブラリを使ってモデルの作成を行いました。scikit-learnで学習するために先ほど作成したデータを数値化する必要があります。そのためにone-hot変換をしました。one-hot変換が終わったところでモデルの作成に取り掛かります。今回は、ロジスティック回帰を使った予測モデルをインスタンス化し、fit関数で学習を行いました。今回のモデルの評価方法には、AUCとROC曲線を使いました。Rate(正解が正であるものを正しく予測した時の割合)とした時にできる曲線のこと。AUCROC曲線下の面積。1に近くなればその予測モデルの精度は良く、0.5に近くなればランダムに予測して当たっていることになるので予測モデルの精度は悪いことがわかります。これらを使って出た結果が以下のグラフのようになります。グラフ内に書いてあるareaがAUCの値です。AUCが1に近ければ近いほど精度が良いのですが、どこかで間違えてしまったのか非常に精度が悪い結果になってしまいました。感想データ分析は学校の授業でデータの取得から正規化、簡単な解析をやっていたのですが、生の膨大な量のデータを目の当たりにして最後までできるか不安でした。メンターの方がわからないことなど丁寧に教えてくださった甲斐もありなんとかモデルの評価までたどり着くことができました。今回は初めてのインターンということでとても緊張していましたが、食事会を開いてくださったり、社内も非常に過ごしやすく楽しい5日間を過ごせました。短い期間でしたがありがとうございました。Are青山のアドテク会社。アドネットワークやDSPを開発・運用。サーバを止めてみたよ。インターン:実業務体験編インターンでCTR予測をしましたSearchArchiveスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。