ウチのサークルで“真空成型機”を作る計画を進めているのですが、真空成型機で作りたいモノが明確に決まりました。

@sublimer その通りですね。
10Gbpsを活かし切るネットワーク設備を考えると・・・逸般的な家庭であれば導入出来そうですね。

@sublimer
一般的なGE-PONだとするとONU 32台分くらいは収容する(1.25Gbps/32台)ようなので、別々な場所から10本引かないと最大10Gbpsは出ないでしょうね・・・
現実的なところではXG-PONを契約すれば最大10Gbpsは出せるようです。

internet.watch.impress.co.jp/d

SAKURAプラン(0円/月)で、どのくらい捌けるのか気になる・・・

さくらインターネットとフェンリルが提携し、国内トップクラスの配信速度を誇るプッシュ通知エンジン「BoltzEngine」SAKURAプランをさくらのクラウドで2019年12月5日より提供開始 sakura.ad.jp/information/press

Y.Yamashiro さんがブースト

【🍰瑞鳳メモリカード発売のお知らせ🎉】
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Y.Yamashiro さんがブースト

[メンテナンス延期のお知らせ 12月09日:Mono.cafe] 

[メンテナンス情報 12月09日:Mono.cafe] 

運用中の3つのインスタンスで使っているオブジェクトストレージ。
4GBくらいしか入っていなくて、料金も30円いかないくらいだった。

良いアップデートが来ていた。

さくらのVPS 「パケットフィルタ」カスタム接続許可ポート設定追加のお知らせ

Y.Yamashiro さんがブースト

うちはwebはダイレクトで、media(オブジェクトストレージ)だけcloudflare経由です。
が、streamingのエンドポイントだけサブドメインに逃がそうとしているので、将来的にはにはstreaming以外は全てcloudflare経由に変更します。streamingを除いてる理由は、cloudflareは同時に使えるTCPセッション数に限りがあるので、セッション貼りっぱなしのものを経由させてしまうといろいろ崩壊するためです。

Y.Yamashiro さんがブースト

#fedibird のサーバ構成を変更しました。

従来はVultrのHigh Frequency 4 CPU単体で動作させていましたが、さくらのVPS(v5) 8G を使った同じ役割のサーバを追加した2台構成となりました。ここに、もう一つデータベース用のサーバが加わり、全部で3台のVPSで動作しています。

外部からはCloudflareを通してアクセスするようになっていて、ここにロードバランサーが設置されています。

メディアは引き続きAmazon S3に置いており、Cloudflareでキャッシュしています。

平常時は、Vultrとさくらの両サーバが協力して負荷を捌きます。どちらかに障害が発生した場合、片方が生きていれば引き続きサービス提供可能です。メンテナンス時の停止も少なくて済むようになりました。

PostgreSQLとredisは障害発生時に自動復帰しませんが、それぞれレプリカが控えているので、復帰させる際はレプリカをマスターに切り替えて対応します。

Fedibirdはまだアクティブ300人程度の小さなサーバですので、今はこのぐらい簡易な構成で良いかなと考えています。

@cybergene
少し昔ですが、記事になっていたのを思い出しました。

XPまであったゲーム「ピンボール」がWindows Vistaから消えた知られざる理由とは? - GIGAZINE gigazine.net/news/20140818-rea

「アルゴリズム実技検定」のサンプル問題を読んでみている。
past.atcoder.jp/

@mayaeh
私もDocker環境を保守する自信が無かったのでLXDを導入しましたが、結構良い感じです。

変更前にスナップショットを取っておけばロールバックも容易ですし、ブルーグリーンデプロイメントのような事も出来ますので、今ではコンテナが1つしか無いような小さなサーバや検証環境にもLXDを入れて、アプリケーション(nginx, PostgreSQL, 等)は全てコンテナ上で動かしています。

“シーケンス制御とラダー図”のお話。
PLCを買わなくても、CODESYSを使えば無料で学習する事が出来る。
グラフィカルなWebインターフェースも作れるようなので、けっこう遊べそう。

“ウェブハンドリング”のお話。
このように張力をかけながら連続的に搬送(と加工)を行うのは、身近にはあまり見ないように思うので興味深い。

“ライン工程の作業タクト解析”のお話。
OpenPoseで姿勢推定。
取り出したデータからモデルデータを作り、モデルデータからの相違度が小さい所を、作業1サイクルの区切りとして切り出す。
逆に相違度が大きいところはイレギュラーが起きていると考えられるので、工程改善に役立てる。

“FA向けモータの最適化”のお話。
モータ屋さん目線でのお話は興味深い。

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