今年のGWはちゃんと勉強するよ〜

 　今年はコロナで海外にも行けないし、帰省もできないので、インフラまわりの勉強をします。aws ecsの知見をえるために、以下の5ステップを少しずつやっていきます。

1. ecsで簡単なサービスを立ち上げる(Fargate起動) 
2. packer&ansibleを使ってamiをビルドする 
3. ビルドしたamiを使ってecsクラスタを起動する(EC2起動) 
4. ecsとasgを使ってオートスケールするサービスを立ち上げる 
5. ecsとasgを使ってオートスケールするサービスをterraformで構築する

ドルで言われてもすぐに分からない

ドルで言われても、それがどれくらいなのかすぐに分からない。

例えば1ドルだったら100円かと分かるのだが、「この市場は one hundred billion の規模です」と言われると「billion が 10億だから、10億が100個で1000億ドルか。これを円に直すと10兆円か」とどれくらいの数字か理解するのに時間がかかってしまう。

英語 -> 日本語の変換をした後、ドル -> 円の変換をするのは非効率なので、感覚的にオーダーを掴んでおくと良さそうな気がする。

ドル	感覚的なオーダー
1	ジュース
10	ランチ
100	財布、コート
1 thousand	ギター、ブランド品
10 thousand	車
100 thousand	年収
1 million	高級マンション
10 million	宝くじ
100 million	スポーツ選手長者番付
1 billion	ユニコーン企業
10 billion	日本の大企業
100 billion	多国籍大企業
1 trillion	日本の国家予算

"Top signs of an inexperienced programmer" by TechLead

• コードを commit するときは diff を小さくしよう
• design doc を書こう
• ビジョンを持ってコードを書こう
• コードを書いて何を実現したいのか考えよう
• APM (actions per munite) を意識しよう
• 1日1回は必ずコードを submit しよう
• 謙虚になろう
• 難しいコードではなくシンプルなコードを書こう
• なんでも自分で解決しようとせず、質問した方が早いことは質問しよう
• テックリードを尊敬しよう

"Time Management tips for productivity" by TechLead

 

TechLead の時間管理の動画が良かったので、概要をまとめておく。

• 忙しい人 = 人生のコントールができていない人、ものごとの優先付けができない人 
• 断固たる優先付け（ruthless prioritization）
• Facebookの社内用語
• 努力の80%は10-20%の結果の違いしか生まない
• うまく行っていないことは辞める
• ポモドーロテクニック
• 20-30分働く
• 休憩して次やるべきことを考える
• 時間は戻らないが、お金はいつでも稼げる
• 時間の少ない人生を生きて、お金をたくさん残して死にたいか？
• 今日も何もせずに終わってしまった・・と嘆く日には
• 今日は何か1つだけやってみよう

GCP MPI Cluster

　昔Distributed Code Jamというコンテストがありました。単一のマシンでは解けないような問題を複数のマシンでいい感じに解くというコンテストですが近年は開催されておりません。Distributed Code Jam のような問題を解いて遊びたいなと思い、手軽に並列コンピューティングを行う環境を構築できる仕組みを作ってみたのでブログで紹介したいと思います。

やりたいこと

ローカルマシンからコマンドを実行するだけで以下のことができるようにします。

• 並列コンピューティング環境が自動構築される
• 複数ノード上で目的のプログラムをコンパイルできる
• 複数ノード上で目的のプログラムを実行できる

つくったもの

https://github.com/Kenji-H/gcp-mpi-cluster （このブログを書いているときはv0.9.1のものが最新です）

クラウドサービスに Google Cloud Platform、インフラの構築自動化に Terraform、構成管理ツールに Ansible、並列コンピューティングのライブラリに MPI を使っています。

Getting Started

0. Google Cloud Platform（GCP）のアカウントを持っていない場合は作成してください。また、ローカルマシンにTerraform、Ansible、jq が入っていない場合はインストールしておいてください。

1. GCPのコンソール画面から「Compute 管理者」ロールを付与したサービスアカウントを作成します。

2. サービスアカウントキーを生成し、terraform ディレクトリ直下に account.json という名前で保存します。

3. terraform/terraform.tfvarsというファイルを作成し環境設定をします。YOUR_PROJECT_NAMEのところはあなたのGCPプロジェクトIDに置き換えてください。日本で動かす場合はYOUR_REGION_NAMEのところはnortheast1、YOUR_ZONE_NAMEのところはasia-northeast1-aなどとするとよいでしょう。

project = "YOUR_PROJECT_NAME"
region = "YOUR_REGION_NAME"
zone = "YOUR_ZONE_NAME"

4. ./creater_cluster を実行します。このスクリプトはGCPのcompute engineを複数台起動し、並列コンピューティングに必要な環境設定を自動で行います。

5. ./compile hello でサンプルプログラムをコンパイルします。このスクリプトはローカルマシン上のプログラムをコンピューティングクラスタのノードに転送し、各ノード上でコンパイルを行います。

6. ./run hello でプログラムを実行します。hello は各ノードのプロセッサ名を表示するだけの簡単なプログラムです（app/hello/のソースを参考）。もう少し難しいプログラムを動かしたい場合は app/divisor のソースを見て hello と同様にコンパイル・実行してみてください。

7. 遊び終わったら ./destroy_cluster を実行して、インスタンスを破棄しておきましょう。

注意

このプロジェクトによって発生した如何なるエラー、問題、結果について責任を負いません。意図的に悪意のあるコードは含まれていませんが、利用にあたってはクレデンシャル情報（account.json）が外部に漏れないこと、また、インスタンスを起動しっぱなしにして高額請求されることのないように十分気をつけてください。

c++17 で stg::lcm が追加されててハマった話

 Codeforcesのk-roundingという問題を解いたらWAが出た。

「nとkが与えられるので、末尾に0がk個以上ついてnで割れる最小の自然数を求めよ」という問題で、nと10^k の最小公倍数を求めれば良さそうなので、以下のようなコードをsubmit。

#include <bits/stdc++.h>
 
using namespace std;
 
#define REP(i,n) for(int i=0; i<(int)(n); i++)
#define FOR(i,b,e) for (int i=(int)(b); i<(int)(e); i++)
#define ALL(x) (x).begin(), (x).end()
 
const double PI = acos(-1);
 
long long gcd(long long a, long long b) {
  if (b == 0)
    return a;
  return gcd(b, a%b);    
}
 
long long lcm(long long a, long long b) {
  return a / gcd(a, b) * b;
}
 
int main() {
  ios_base::sync_with_stdio(0);
  cin.tie(0);
 
  int n, k;
  cin >> n >> k;
 
  int x = 1;
  REP (i, k) x *= 10;
 
  cout << lcm(n, x) << endl;
  
  return 0;
}

結果Wong Answer。
詳細なテストケースを見てみると、n = 123456789, k = 8 で 1566078208 と出力されている。試しにローカルで動かしてみると12345678900000000と正答を出力している。

上のコードでは main の中では int を使っているけど引数としてlcmに渡した時点でlong longになるのでオーバーフローはしないはずだが、試しにmainを以下のように変えてsubmitしてみると予想に反してAC。

int main() {
  ios_base::sync_with_stdio(0);
  cin.tie(0);
 
  long long n, k;
  cin >> n >> k;
 
  long long x = 1;
  REP (i, k) x *= 10;
 
  cout << lcm(n, x) << endl;
  
  return 0;
}

サーバでは g++17 で実行されるけどローカルだとg++17じゃないなと気づいて、もしやと思って調べると std に gcd と lcm が追加されてました。引数を int で渡すとこちらが実行されていたようです。

とりあえずローカルでコンパイルするときに g++17 を使うようにしたものの、サンプルケースにオーバーフローするものがないと意図せず std::lcm の方が呼び出しされていることに気づけないので、自分のライブラリ関数の名前を変えた方がいい気がしています。

ラッパー、バインディング、ポーティング

同じような文脈で使っていたが、それぞれ意味が異なるらしい。

意味の違い

ラッパー	ライブラリの機能を同じ言語でラッピングしたもの。
バインディング	ライブラリの機能を別の言語でラッピングしたもの。
ポーティング	ライブラリを別の言語で書き換えたもの。

使い方

• Pythonで書かれた XXXライブラリは便利だが冗長なコードを毎回書かないといけないので、シンプルなインターフェースを持つラッパーを書いた。
• YYYライブラリは便利だけどC言語向けにしか提供されていないので、Javaバインディングを書いた。
• ZZZライブラリはPythonで書かれていてパフォーマンス的に問題があるので、Cのポーティングを書いた。

参考

• What is the difference between a wrapper, bindings and a port?