セブンプレミアムの「フルーツオ・レ」はダイエットの味方

ダイエット中でも、たまに甘いものが欲しくなるよね。
そんな時におすすめなのがセブンプレミアムの「フルーツオ・レ」。

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いかにも甘そうでカロリー高そうだなぁと思っていたら、
なんと100ml当たり17kcal。
カロリーオフのアクエリアスの100ml当たり19kcalよりローカロリー!
これはすごい!!

商品掲示法では100ml当たり20kcal以下であれば
「カロリーオフ」と表示できるはずだけど、
その記載がないのが不思議。
やっぱりイメージと乖離するからなのかなぁ?

人工甘味料が好きじゃない人にはオススメできないけど、
単にカロリー計算だけで考えると、結構良いんじゃないかなぁ。

ちなみに僕のダイエットの記録はこちら
その後67~68kgくらいまで落ちたので、
最近はダイエットしているわけじゃないけどね。

「古巣から出資を受けること」について話題になっているようですが…

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古巣から出資を受けることは、同じサークルの女の子と付き合っちゃうくらい寒いのか?という記事が話題になっているみたいです。

自分も古巣から出資を受けているので見解を。

学生時代非モテだった身としてはですね。
同じサークルの女の子と付き合っちゃうようなことをしてみたいのですよ。

Railsのバッチ処理を高速にする方法

古い化石のような技術にも、いいところはあるのだよ。

a1180_006694

Railsで開発していてバッチ処理を書く時に、
毎回runner走らせるのが重くてリソースの無駄遣い。
どうしても好きになれない。

そこで色々考えてみたのだけど、
そもそもバッチで書く処理って単純なものがほとんどだから、
active_recordをわざわざ使う必要ないんじゃない?と。

例えばデータベースがPostgreSQLの場合、


#!/usr/local/bin/ruby

require 'yaml'
require 'pg'

ds = YAML.load(File.read("config/database.yml"))

db = ds[ENV["RAILS_ENV"]]

con = PGconn.connect(db["host"], 5432, nil, nil, db["database"], db["username"], db["password"])

res = con.exec("select * from hoge")

if res.ntuples > 0
    .
    .
    .
end

res.clear()

con.close()

のようなコードで、

cd RAILS_ROOT && RAILS_ENV=[production,development] batch/hoge.rb

とすると高速に動かせる。
database.ymlから接続情報だけ取得して、
後はpgライブラリを使ってそのまま書けばいい。

MySQLなど他のDBでも同じようなことできるはずだよ。

DNSの仕組みをちゃんと理解している?

社内でDNSサーバーの設定の話をしていて、
変更をした際の動作検証の話になった。

慣れてきたら、ログとそのサーバーの問い合わせを確認するだけでいいけど、
慣れないうちは外部サーバーを含めてきちんと確認してね。

という話をしていたのだけど、
設定ファイルの変更方法は理解しているみたいだけど、
そもそもDNSの仕組みをきちんと理解していないなという感じ。

「設定ファイルを変更できること」を求めているわけではなくて、
「仕組みを理解してトラブルにも対応できること」が大事なので、
DNSサーバーが何をしているか簡単に書いてみる。

興味がある方なら技術者じゃなくてもわかるので、
ちょっと遊んでみるといい。

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まず、パソコンをインターネットにつなぐ時、
「DNSサーバー」と呼ばれるサーバーが設定される。
最近だと、接続しているプロバイダの方で自動設定してくれることが多いかな。

このDNSサーバーが pancake.30min.jp というのを、
180.148.170.66 というIPアドレスに変換してくれるのだ。
このIPアドレスがインターネット上の住所みたいなもので、
IPアドレスが分かると、接続ができるようになる。
(IPアドレスでなぜインターネットがつながるかの話はまた別の機会にでも)

では、DNSサーバーは、
世の中に大量にあるドメイン名を、
どうやってIPアドレスに変換しているのだろう?

まず、最初にDNSサーバーは、

a.root-servers.net ~ m.root-servers.net
(aからアルファベット順)

の18か所のIPアドレスしか持っていない。
何か問い合わせがあると、まずこの18か所のどこかにいく。

windowsのコマンドプロンプトで問い合わせを再現してみよう。

root-server

まず問い合わせをするnslookupコマンドを実行。
今回は動作を把握するために、再帰的問い合わせを無効にする。

set norecurse

問い合わせるサーバーを、a.root-servers.netにする。

server a.root-servers.net

として、pancake.30min.jpについて問い合わせをすると、
上記画像のように、

a.dns.jp ~ g.dns.jp が帰ってくる。

.jpについては、これらのサーバーに聞きに行きなさいということだ。
そこで、a.dns.jpにpancake.30min.jpを聞きに行くと。

dns-jp

ようやく弊社のDNSサーバー、
dns.30min.jpとdns2.30min.jpが帰ってくる。
ここにpancake.30min.jpのIPアドレスが書かれている。

DNSサーバーに問い合わせをした場合、
このような問い合わせが順次行われているのだが、
毎回これを聞きに行くと、インターネット上のトラフィックが膨大になる。

そこで、実際にはTTL(Time To Live)という秒数を設定して、
一度他のDNSサーバーに問い合わせをしたら、
TTLの期間中は結果がキャッシュされるようになり、
キャッシュからデータを返すようになる。

キャッシュの生存時間について調べたければ、
nslookupコマンド中の中で、

set d2

としてやると、デバッグモードが有効になり、
問い合わせの結果のTTLなどが詳細に帰ってくる。

新しいjpドメインを取得した時に、
取得した業者でDNSサーバーのIPアドレス設定をすることになるけど、
これは業者の方で、 a.dns.jp ~ g.dns.jp に、
DNSサーバーのIPアドレスの記述を追加するよう、
申請してもらっているわけだ。

それが完了すると、自分のDNSサーバーに問い合わせが来るようになるので、
自分で書く設定が有効になる。

ここまでがDNSの仕組みの話。

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仕組みを理解すると、DNSの設定を変更する際には、
何をすべきかわかるようになる。

例えばIPアドレスの変更を遅延なく行いたい場合。

現在のDNSサーバーのTTLが3600秒(1時間)の場合、
まず、TTLを1秒などに設定変更をする。

変更をした後も、外部に1時間はキャッシュが生存するので、
そのまま1時間待つ。

そうすると、その後の問い合わせ結果は1秒で
キャッシュから削除されるようになるので、
IPアドレスの変更などが即座に世界中に反映されるようになる。
この状態になってから、IPアドレスを変更して、
順調に切り替わっていることを確認したら、
またTTLを適切な長さに戻せばよい。

動作検証には、nslookupやdigなどで外部のネームサーバーを指定して、
そちらに問い合わせを投げてみて、
きちんと変更が反映されていることを確認すればOK。

単に設定ファイルを変更すればいいと考えている
思考停止状態の人も多いけど、
きちんと仕組みを理解して、
運用計画やトラブルシューティングができるようになるといいね。

Nginxのimage_filterのパッチを作った

先日の記事で書いたNginxでの画像サーバーの構成は順調稼働中。
ただ、一つだけ変更したいなという点が出てきた。

構成3

image_filterモジュールなのだが、
resizeやcropの指定サイズが元画像より大きい時は、
画像に手を加えずにそのまま返すようになっているようだ。

無駄なリソース使わないためはそうなるよね、
と思うのだけど、jpegのqualityを指定したい時には、
その指定も無視されてしまう。

そもそも元画像のクオリティ落とせばいいんじゃない?
と言われそうだけど、一応quality高い画像を保持しておいて、
表示する時にだけquality落としたい時もある。
そこで、ngx_http_image_filter_module.cに手を入れることにする。

だいぶ前に書いた、
nginxを一台のサーバーで複数動かす
で、8080ポートでもう一つNginxを動かしているので、
そちらのソースコードを修正して、
ログを出すようにして問題箇所を探る。
(今回のバージョンは1.5.13)

545行目~の


if (rc == NGX_OK
    && ctx->width <= ctx->max_width
    && ctx->height <= ctx->max_height
    && ctx->angle == 0
    && !ctx->force)
{
    return ngx_http_image_asis(r, ctx);
}

と、773行目~の


if (!ctx->force
    && ctx->angle == 0
    && (ngx_uint_t) sx <= ctx->max_width
    && (ngx_uint_t) sy <= ctx->max_height)
{
    gdImageDestroy(src);
    return ngx_http_image_asis(r, ctx);
}

が原因だね。

resizeやcropで指定されたサイズが元画像より大きい時に、
処理を止めてしまうのが原因のようだ。

そこで、元画像より大きくても、
nginx.conf中のimage_filter_jpeg_qualityの指定と同じ個所で、

image_filter_jpeg_quality_force 1

と指定してやることで、jpegのquality指定が効くようにするパッチを作ってみた。

ngx_http_image_filter_module.c-1.5.13.patch

やっていることは、image_filter_jpeg_quality_forceの指定の追加と、
指定があれば、上に書いた条件分岐を回避するようにしただけ。

こういうのできるのが、オープンソースの面白いところだよね。
ApacheやNginxの仕組みを調べたり、
簡単なモジュールを自作してみたりすると、
開発する時の考え方やアプローチが変わってくると思うので、
やったことない人は、勉強がてら遊んでみるといいと思うよ。

…ちなみに社内で

「image_filterモジュールのパッチ作って」

と言ったらドン引きされたので、
仕方なく自作したのは内緒です。

面白い仕事だと思うんだけどなぁ。

「2019年までXP継続」って大変だろうなぁ

東京電力、「2019年までXP継続」の報道に対しコメント

こんな感じのイメージなんだろうなぁ。

a0002_002882

老朽化したシステムの入れ替え。
システム管理の担当者が頭を悩ませる仕事。

確かに大変な労力を使うのだけど、
僕は結構好きな仕事だったりする。
社内でもちょうどその話をしていたところ。

多くの人の意見を聞くと大概面倒なことになる。
だから2019年になっちゃうんだろうなぁと想像。

大企業の場合はいろいろと違う問題があるのだろうし、
会社によってはいろいろな事情があるでしょうから、
他社さんのことは何も言いません。

そこで、自社案件などで、
僕がシステムのリプレイスを短期間で行うコツと思っていることを。
それは、

必要だと思われるものしか移行しないこと

既存のシステムの完全移行をしようとせず、
新しい環境を作って、そこに必要なものだけを移すことだ。
で、移行期間を作って一定の短期間古いものを残しておく。

何年かシステムやPCに改変を加えていくと、
古くて使ってないものや、
サポートされていないソフトウェアなどが出てくる。

そういうのは無理に移行して、全て動くようにするよりは、
「新しい環境作っといたから、そっちで設定し直して」
くらいの方がいい。

「必要ですか?」と聞くと「一応必要」と言われるのだけど、
実際は全く使われてないものが多数。

なので、必要と思われるものだけ移しちゃって、
「足りないものあったら今月中に言ってください」
くらいでよかったりする。

もし本当に必要なものなら、
すぐに「あれが動かない!」と言われるので、
その時きちんと対応すればいいんだから。
何も言われないものは、そもそも不必要ってことだしね。

仕事をしていて、よく、
「古いバージョン使っている人もいるから、
それもそのまま動くようにしておいて」
と言われることがあるけど、
iOSの開発環境やTwitter、FacebookのAPIなどのように、
「○○日までにこのAPI終了だから対応してね」
とバッサバッサ切っていくスタンスの方が好き。

※システムについては古いものはどんどん切りますが、
古くからの友達は割と大事にする方だと思います、たぶん。

プログラミングダイエット

プログラミングをしながら痩せるわけではないです。

diet

順調に体重を落としているのですが、
きちんと数字を管理してやってます。
ダイエットプログラムをきちんと組んでいるということで。

何をやっているかというと、
カロリー計算をきちんとしているだけ。

成人男性の1日の消費カロリーは、2200~2300kcal。
7日間で約1万5000kcal。

脂肪1kgを燃焼させるのに必要なのは7000kcal。

一週間単位で考えて、

15000 + 運動での消費カロリー – 摂取カロリー = 3500kcal。

としていくと、一週間で500gずつ落ちる計算になる。
これを繰り返していけばいい。

やり方については、よく世の中で言われていることと、
自分で考えていることが違うことがいくつかあるので、
僕の見解を書いてみる。
(専門家でないので、正否の判断は自己責任でお願いします)

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1. 運動したらやせる

確かにやせるのですが、相当の量が必要になります。
最初に載せたグラフの期間内に、
僕が走った距離は80kmちょっとしかない。

だいたい6分弱/kmで走っているので、
時速10km(運動強度 10メッツ)、
この期間の平均くらいの体重73kgで計算してみると、
80km走るのには8時間なので、

1.05 × 10 × 8 × 73 = 6132kcal。

つまり、運動で落としている分は1kgにも満たないのですね。

よく、「今日はジムに行ったから」と、
ご褒美的なものを飲み食いしている人がいますが、
逆に太るんじゃないかなと思う。

2. ○○したから1kg落ちた!

上の説明読めばわかるよね。そんなに簡単に変動しない。

胃腸の内容物や、体内の水分量によって、
1kgくらいの変動は毎日あるので、
単にそれが減っただけ。
質量保存の法則だね。

なので、1日単位で数値を見て一喜一憂するよりも、
7日くらいの移動平均を指標にした方がいいかと。

3. 我慢が必要

僕の知り合いに裏を取ってもらえばわかりますが、
この期間中、普通に何度か飲みに行って、
しっかり飲み食いしている。

7日単位で考えているので、
まぁそういう日はしょうがないよねと。
その分他の日に落とすか、その分走ればいい。

あとは、消費カロリーしか気にしていないので、
食べたいものを食べてます。

油使ったものだったり、炭水化物だったり取っても、
きちんと消費すればいい。

摂取する総量(総カロリー)は気にするけど、
その中身はほとんど気にしてない。

あと、僕は「何かを我慢する」だと続きにくいので、
逆に3500kcalをどうやって積み立てるか?との発想でやってます。

4. 1日2食は太りやすい?

よく2食だと基礎代謝が減るとか言われますが、
100kcal/日 も変動しないと思うのですよね。
(これに関しては調べてないので間違ってたらすみません)

摂取カロリーを抑えるなら、
個人的には食事回数が少ない方が楽。

1日2食だと、600kcalというのがマジックナンバーかと。
1食をそれくらいに抑えられれば、
もう1食は何も気にせず食べても、
間食をなくして、飲み物での摂取カロリーを0にすれば、
1日で500kcal落とせる計算。
お酒飲みたければ、その分もう少し減らせばいい。
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一応こんな感じでやってるけど、
数字が大好きな僕にしか向いてないかなーと。
パスタ茹でる前に重さ計ったりするくらいなので。

何人かに聞かれて、やり方話したけど、
「そもそもそれ管理できる人は太らないよね」
とのことです。

明日は肉のヒマラヤに登頂する予定です。

YOLP APIとオープンデータで遊ぶ

最近オープンデータが流行りですが、
これを利用してYOLPのAPI(Yahoo!地図)を使って表示する方法。
自分への備忘録として。

使用するデータベースはPostgreSQLのGIS拡張版。
いわゆるPostGIS。
サーバーサイドはRuby on Railsで。

まず国土数値情報ダウンロードサービスから、
何かしら利用したいデータをダウンロードしてくる。
利用するのはshape形式のファイルだ。

○○.shp
○○.shx
○○.def

の3つのファイルを利用してデータベースを作る。
(EPSGコードは4326を利用)

shp2pgsql -W cp932 -s 4326 ○○.shp テーブル名 | psql DB名

とすることで指定したDBにテーブルが作れる。
テーブルを新規に作るのではなく、既存のものに追加するには、

shp2pgsql -W cp932 -s 4326 -a ○○.shp テーブル名 | psql DB名

と「-a」を追加してやればよい。

このデータがPolygonの場合、これを地図に表示させるには、
Polygonを構成する点のリストが必要になる。

これを広範囲で取ってくると描画処理が大変なので、
地図に表示する範囲のデータのみを取って来たい。

そこで、地図の中心点の緯度、経度とズームレベル、
縦、横のピクセル数から、四隅の緯度、経度を取得する方法を考える。

map4

YOLPのAPIから色々調べてみると、
ズームレベルが1の時はwidthが256px。
これがズームレベルが増えるにつれて、2倍ずつになっている。

360度 = 256pxなので、ズームレベルが1の時
1px = 1.40625px。
ズームレベルをzoomとして、縮尺zを求めると。

z = 2 ** (zoom - 1)

中心位置の経度をlongitude、
左端(西端)をlongitude_left、
右端(東端)をlongitude_rightとすると、
地図の横幅がwidth pxの時は。


longitude_left = longitude - width / 2 * 1.40625 / z
longitude_right = longitude + width / 2 * 1.40625 / z

さて、問題は緯度だ。
メルカトル図法だと、北に行くに従って、
実際の寸法よりも拡大されていく。

そこでWikipediaでメルカトル図法の投影法について調べてみる。

…こういう時に学生の時にもっとちゃんと勉強していたら、
と思うのだけど、とりあえず、

緯度から座標を求める => 逆グーデルマン関数(角度)
座標から緯度を求める => グーデルマン関数(座標)

で求められそうだ。
グーデルマン関数とは何だかわからないので、
再びWikipediaの内部リンク先のグーデルマン関数を調べる。

アークタンジェントとか、exとか出てきて頭が痛くなるが、
rubyのMathモジュールに実装されているので、
グーデルマン関数、逆グーデルマン関数はこんなに簡単に実装できる。

グーデルマン関数


def gudermannian(x)
  return 2 * Math.atan(Math.exp(x)) - Math::PI / 2
end

逆グーデルマン関数
(Math.tanの引数の単位はラジアン:角度×π/180)


def inverse_gudermannian(x)
  return Math.asinh(Math.tan(x * Math::PI / 180))
end

これで緯度の計算がなんとかなるメドがついた。
ここでの座標は、地球を半径1の単位円とした場合の座標。
YOLPの場合はズームレベル1の時が256pxなので、
ズームレベル1の時の半径をrとすると、
円周の公式から、2πr = 256pxとなるので、

r = 128 / Math::PI

1px当たりの座標の変化量は、

1 / r / z

となる。

地図の上端(北端)、下端(南端)と中心との座標の変化量から、
上端(北端)、下端(南端)の座標を求め、
それを経度に変換してやればよさそうだ。

中心の緯度をlatitudeから中心の座標center_yを求めるには、

center_y = inverse_gudermannian(latitude)

地図の縦幅をheight pxとすると、
上端(北端)の座標top_yは、

center_y + height / 2 / r / z

下端(南端)の座標bottom_yは、

bottom_y = center_y - height / 2 / r / z

これらをグーデルマン関数を通して、
上端(北端)の座標latitude_topと、
下端(南端)の座標latitude_bottomを求めてやる。
(ラジアンから角度へ戻すのも含めて)


latitude_top = gudermannian(top_y) * 180 / Math::PI
latitude_bottom = gudermannian(bottom_y) * 180 / Math::PI

これで4隅の座標が出るので、
描画領域のPolygonをPostGISで作成する。


polygon = ::DB::Table.find_by_sql("
  select
    ST_GeomFromText('
      POLYGON((
        " + longitude_left.to_s + " " + latitude_top.to_s + ",
        " + longitude_left.to_s + " " + latitude_bottom.to_s + ",
        " + longitude_right.to_s + " " + latitude_bottom.to_s + ",
        " + longitude_right.to_s + " " + latitude_top.to_s + ",
        " + longitude_left.to_s + " " + latitude_top.to_s + "
      ))
    ', 4326) as view_area
").first

この描画領域と重なるPolygonの構成点を取得。


points = ::DB::Table.find_by_sql("
  select
    gid,
    ST_X((dp).geom) as longitude,
    ST_X((dp).geom) as latitude
  from
    (
      select
        gid,
        ST_DumpPoints(ST_Intersection(geom, '" + polygon.view_area + "')) as dp
      from
        Table
      where
        (
          ST_Transform(geom, 32653)
          && ST_Transform('" + polygon.view_area + "', 32653)
        )
        and ST_DWithin(
          ST_Transform(geom, 32653),
          ST_Transform('" + polygon.view_area + "', 32653),
          0
        )
      order by
        gid, dp
    ) as foo
")

この結果をJSONなどで出力し、
地図の描画領域が変わった時に取得して、
YOLPのPolygon表示方法に合わせて、
緯度、経度のリストを渡してあげればよい。

最近オープンデータは流行りなので、
国土数値情報ダウンロードサービスなどの
利用を検討している方がいらっしゃるようでしたら、
相談に乗りますのでお気軽にご連絡ください。

最近はYOKUMOKUのシガールが大好きです。

株式会社グレイセルズ 代表取締役社長 野々村範之のブログ