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Cloud Monitoringによるアラート通知
GCPの監視サービスであるCloud Monitoringを用いたアラートの通知方法について概要をまとめます。
アラートの通知方法はアラートポリシーの定義、通知先の設定の2つのステップに分かれます。
アラートポリシーアラートポリシーとは通知を行うための条件が定義されたものになります。監視メトリクス（インスタンスのCPU使用率など）を元にして、期間、動作の仕方の監視を行います。条件には不在条件（
Cloud Monitoringのまとめ
GCPの監視サービスのCloud Monitoringでできることついて簡単にまとめます。
Cloud MonitoringはVMのCPU使用率、ログなどの指標を元にしてアラートを作成したり、グラフ、ダッシュボードを作成、稼働時間のチェックを行うことによりシステムの監視を行うことができるサービスになっています。
大きく分けて3種類の監視の手法があります。
- 稼働時間チェック
- アラートの通知
Pythonの関数（位置専用引数、キーワード専用引数）
Pythonの関数の引数には普通に値を渡すだけでなく、特殊な操作も行えます。
位置専用引数関数の引数に「/」を入れると「/」の前の引数を位置引数としてのみ値を渡すことを宣言できます。
具体的には以下のように使用します。
def add(num1, num2, /, num3): return num1 + num2 + num3add(1, 2, num3=3) # 正常に動くadd(n
Pythonの型ヒント：基本的なもの
Pythonの型ヒントの書き方について基本的なものをまとめます。
・変数
変数の後に型を記載します。
number: int = 1flag: bool = True
・組み込み型
typingモジュールからimportして使用します。
from typing import List, Set, Dict, Tuple, Optional, Unionx: List[int] = [1,
GCPのデータベースの種類
GCPのデータベースにはいくつか種類があるため勉強も兼ねてそれぞれ簡単にまとめました（2020/11/13）
GCPのコンソールのデータベースの項目にあるのは2020年11月13日現在以下の6種類となっているためこれらを対象とします。
- Bigtable
- データストア
- Firestore
- Memorystore
- Spanner
- SQL
全体の概要の把握を目的としているためそ
PythonのData Classes
PythonのdataclassはPython3.7からの機能となり、クラスを定義する際の__init__、__repr__、__eq__などの定義を自動で作成し省略できます。
使い方はクラス定義にdataclassデコレータをつけます。
from dataclasses import dataclass@dataclassclass Example: x: int = 0 y:
Pythonのクロージャ
クロージャとは一言で説明すると関数内の変数の宣言がその関数が宣言されたスコープと同じものとなります。
具体的には下記のように変数xが関数addと同じスコープで定義されています。
def enclosure(x): def add(value): return x + value return add f = enclosure(2)print(f(1)) # 3
データベースのACID特性
データベースのACID特性について簡単にまとめます。
ただその前にACID特性が必要な理由についてファイルシステムとデータベースの違いについて解説します。
データベースはそもそもファイルの集まりですが、ファイルシステムとの違いはデータが整理・統合され重複を省いた無駄のない集まりとなったものになります。
具体的なファイルシステムとの違いは複数のプログラムで共有されるデータであること、プログラムが
SSL証明書の作り方（自己証明書）
SSL証明書はSSL/TLS接続を行うときに必要になるものです。
TLSの中でサーバーが認証局に認証されたものであるという証明、通信の暗号化のための公開鍵の役割を持ちます。
そのための自己証明書の作り方です。
ローカルでの開発のためなどに使用します。
自己証明書：公開鍵を私有鍵で署名した公開鍵証明書
オレオレ証明書：自らが用意した認証局の秘密鍵で署名しようとするもの
ちなみに大手認証局のルート証