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在「openrsync imported into the tree」這邊看到 openrsync 專案進入到 OpenBSD 的 source tree 內。

rsync 是使用 GPLv3 授權,這個授權剛出來的時候,幾個比較大的 BSD 的團隊都有找律師研究過,最後都是做出不要把 GPLv3 的軟體放進 source tree 的建議,但 rsync 算是很好用的工具 (尤其是在效率上)。

看起來 openrsync 這個專案主要的目的就是重新實做出 ISC license 版本的 rsync:

This is an implementation of rsync with a BSD (ISC) license. It's compatible with a modern rsync (3.1.3 is used for testing, but any supporting protocol 27 will do), but accepts only a subset of rsync's command-line arguments.

然後目前只有設計在 OpenBSD 上跑,其他平台可能需要花些時間 porting 修正相容性:

At this time, openrsync runs only on OpenBSD. If you want to port to your system (e.g. Linux, FreeBSD), read the Portability section first.

GitHub 上的 Git repository 只是個 mirror,真正在管理程式碼的部份還是使用 CVS

This repository is a read-only mirror of a private CVS repository. I use it for issues and pull requests. Please do not make feature requests: I will simply close out the issue.

AWS 推出新的 Bare Metal Instances

AWS 針對各個 family type 都推出 Bare Metal 版本:「Now Available – Five New Amazon EC2 Bare Metal Instances: M5, M5d, R5, R5d, and z1d」。

AWS 第一次推出 Bare Metal 版本是在 2017 年年末推出的 i3.metal:「Amazon EC2 推出第一款 Bare Metal 的 Instance」,這樣算一算也一年多了,這次算是補產品線...

要注意的是,這次推出依照區域有不同的機種,像是 Ohio 沒有 z1d.metal 但有其他四種,N. California 則是沒有 m5d.metal 但有其他四種... 要先看一下表格才能確認每一區的情況 @_@

Amazon EFS 的 IA Storage Class

Amazon EFS 一直找不太到好用的使用情境,因為 NFS 的關係所以大量 I/O 時的 latency issue 使得速度快不起來,而拿來堆 log 的成本又超級高...

最新推出的 storage class 則是透過提供低儲存成本的版本,解決了堆 log 這種使用情境:「New – Infrequent Access Storage Class for Amazon Elastic File System (EFS)」。

不過 EFS 不像 S3 可以直接選擇 storage class,是需要讓系統管理的:

開啟後 30 天沒有被碰過的檔案就會切過去:

Eligible Files – Files that are 128 KiB or larger and that have not been accessed or modified for at least 30 days can be transitioned to the new storage class. Modifications to a file’s metadata that do not change the file will not delay a transition.

而 latency 也會增加:

Files that have not been read or written for 30 days will be transitioned to the Infrequent Access storage class with no further action on your part. Files in the Standard Access class can be accessed with latency measured in single-digit milliseconds; files in the Infrequent Access class have latency in the double-digits.

us-east-1 為例子來說,Standard 是 USD$0.3/GB-month,而 IA 只要 USD$0.045/GB-month,但抓取時會有 USD$0.01/GB 的傳輸費用,可以看出價錢低不少。

不過文章裡沒提到什麼時候會把資料從 IA 跳回 Standard,可能得找機會問問看...

實際比較 Linode 的 Dedicated 主機與 AWS 的 c5.*

先前有提到 Linode 出了 Dedicated 主機:「Linode 推出 Dedicated CPU Instances」,現在找機會測試看看,拿了 Linode 的 Dedicated (4GB) 與 AWSc5.large 比較,同樣都是 2 vCPU 與 4GB RAM。

這邊用了 n-st/nenchOpenSSL 的 speed (包括了 aes、md5、rsa、sha1 與 sha256) 測試,我把結果都貼到這邊:「Linode (Dedicated 4GB) v.s. AWS (c5.large)」。

可以看到在 CPU 方面主要的差異是 Linode 用的是 AMD,而 AWS 用的是 Intel,所以就會有蠻多不同的數字表現...

如果仔細看 OpenSSL 的測試數據,可以看到不同演算法的差異還蠻大的,馬上可以想到的應該是硬體加速方式與 cache 架構差異造成的:

  • 在 cipher 類的測試我只測了 AES (目前的主流),小的 block (16/64/256 bytes) 時 AMD 會輸一些,但大的 block (1024/8192/16384 bytes) 反而會贏不少。
  • 在 hash 類的測試中,跑 MD5 時 Linode 則是輸一些,但 SHA1 反而是贏一些,然後 SHA256 時效能好到爆炸贏了一倍 XDDD
  • 在 public key 類的測試我測了 RSA,則是 Linode 輸的蠻慘的...

如果考慮到價位大約只有 AWS 的一半,應該是還不錯...

Mercury Web Parser 開源

看到「Mercury Goes Open Source!」這篇,Postlight 的團隊開源了 Mercury Web Parser,程式碼在 GitHub 上的 postlight/mercury-parser 可以取得。

這個版本是用 Node.js 寫的,可以從範例看出用法以及結果:

import Mercury from '@postlight/mercury-parser';
Mercury.parse(url).then(result => console.log(result););
  "title": "Thunder (mascot)",
  "content": "<div><div><p>This is the content of the page!</div></div>",
  "author": "Wikipedia Contributors",
  "date_published": "2016-09-16T20:56:00.000Z",
  "lead_image_url": null,
  "dek": null,
  "next_page_url": null,
  "url": "https://en.wikipedia.org/wiki/Thunder_(mascot)",
  "domain": "en.wikipedia.org",
  "excerpt": "Thunder Thunder is the stage name for the horse who is the official live animal mascot for the Denver Broncos",
  "word_count": 4677,
  "direction": "ltr",
  "total_pages": 1,
  "rendered_pages": 1

先前其他的軟體與服務可以參考「Evaluating Text Extraction Algorithms」這篇的整理與比較,不過這篇連原網站都不見了... 只能從 Internet Archive 上翻出來。

這個主題有不少團隊都做過 (給一個 html 網頁,抓出實際的內容塊落),但也死了不少團隊... 比較有印象的是 Readability,在 2016 年收掉了:「The Readability bookmarking service will shut down on September 30, 2016.」。


Nuzzel 賣給 Scroll

Nuzzel 是一個可以提供你會有興趣的文章的服務,不過因為他使用的演算法比較簡單的關係 (列出追隨者的的追隨者有出現哪些文章),其實同溫層現象 (Echo chamber 或是 Filter bubble) 還濃的。但畢竟就取得資訊來說是個還可以的地方,就一直有在使用...

而剛剛看到 Nuzzel 被 Scroll 買下的消息,而原來團隊的大老就直接脫手了:「News aggregator Nuzzel sold to subscription service Scroll」。

Nuzzel founder and CEO Jonathan Abrams and COO Kent Lindstrom are leaving the company, Scroll CEO Tony Haile told VentureBeat.

Haile will oversee Nuzzel’s operations going forward, and he intends to keep the service independent. “Our first priority is not to screw that up,” he told VentureBeat. “If you like the email digest, you’ll still get the email digest. If you love the app, it will still give you the best discovery experience around.”

看起來不太妙... 又要找替代方案了嗎 :o

擋 Facebook 廣告的 Userscript

Facebook 為了反制各種「擋廣告軟體」,用了各種奇怪的 DOM 在擋:

目前看起來 ublock origin 這類擋廣告軟體支援的格式已經擋不住了,得靠其他工具來擋... 用到現在一直有在更新的「Facebook unsponsored」算是還行... 看 source code 可以看到他是直接抓有顯示的字串來分析,所以不會受到 DOM 的干擾,不過最近看起來又開始被搞了... XD

JPMorgan Chase 的 WePay 用的 MySQL 架構

看到「Highly Available MySQL Clusters at WePay」這篇講 WePayMySQL 的設計,本來以為是 WeChat 的服務,仔細看查了之後發現原來是 JPMorgan Chase 的服務...

架構在 GCP 上面,本來的 MySQL 是使用 MHA + HAProxy (patch 過的版本,允許動態改變 pool),然後用 Routes 處理 HAProxy 的 failover。

他們遇到的問題是 crash failover 需要至少 30 分鐘的切換時間,另外就是在 GCP 上面跨區時會有的 network partition 問題...

後續架構變得更複雜,讓人懷疑真的有解決問題嗎 XDDD

改用 GitHub 推出的 Orchestrator 架構,然後用兩層 HAProxy 導流 (一層放在 client side,另外一層是原來架構裡面的 load balancer),在加上用 Consul 更新 HAProxy 的資訊?

思考為什麼會有這樣設計 (考慮到金融體系的背景),其實還蠻有趣的...

DynamoDB Autoscaling 的各種眉眉角角...

AdRollDynamoDB Autoscaling 的踩雷記錄,裡面有些資訊如果不是跳下去玩應該不會注意到 (魔鬼藏在細節裡的感覺):「Managing DynamoDB Autoscaling with Lambda and Cloudwatch」。

第一個提到的問題是 autoscaling 的觀察對象:

Ideally, the table should scale based on the number of requests that we are making , not the number of requests that are successful.

另外一個是 autoscaling 遇到完全不用的情況下不會 scale down,看起來是某種保護機制。但這使得平常只有拿來讀取的表格在跑完 batch job 後得自己處理 write scale down 問題:

Additionally, at the time of implementing this algorithm, the DynamoDB capacity could not be brought down automatically if the consumption was exactly zero, which can happen if you write to your table in batch instead of realtime, for example.

This meant that, when enabling autoscaling, tables that were read in realtime, but written to in batch, still needed manual intervention to bring the write capacity down after our jobs were done writing.

另外一個問題是 scale down 是有次數限制的:

Another interesting point that might bite users is that capacity decreases are an expensive operation for AWS, so they’re limited.

The number of decreases cited in the documentation can be achieved under very special conditions, since you need to have 4 decreases in the first hour of the day plus one for each of the remaining hours, for a total of 4 (first hour) + 23 (1 hourly) = 27.

後面就是自己研究什麼 algorithm 可以調整的更細,然後用 lambda 重寫... 最後省下 30% 的成本:

Here is where we detected our costs for our batch tables dropping to around 30% of the initial cost.

AdRoll 的規模應該是不小,所以為了省 30% 可以花不少力氣在上面...