Feature: google.com
It should be up
And I should be able to search for things

Scenario: Searching for things
When I go to "http://www.google.com.au/"
And I fill in "q" with "wikipedia"
And I press "Google Search"
Then I should see "www.wikipedia.org"

It took me some time so figure out that the RubyGems from the Ubuntu Repo is a pain in the ass, but finally Cucumber-Nagios is now working on my Ubuntu boxes …


root@sbxx:~# aptitude install ruby rdoc ruby-dev irb libxslt-dev libxslt-ruby libopenssl-ruby
root@sbxx:~# wget http://rubyforge.org/frs/download.php/75309/rubygems-1.8.10.tgz
root@sbxx:~# tar xfz rubygems-1.8.10.tgz
root@sbxx:~# cd rubygems-1.8.10/
root@sbxx:~# ruby setup.rb
root@sbxx:~# ln -s /usr/bin/gem1.8 /usr/bin/gem
root@sbxx:~# gem install cucumber-nagios



root@monitor1:~$ time ssh -o GSSAPIAuthentication=no app-node1 "uptime"
4:42pm up 227 day(s), 19:32, 1 user, load average: 0.16, 0.13, 0.15
real 0m0.714s
user 0m0.020s
sys 0m0.004s


Und hier dann der generelle Fix in der Globalen /etc/ssh/ssh_config:

root@monitor1:~$grep GSSAPIAuthentication /etc/ssh/ssh_config
GSSAPIAuthentication no


Cheers,
Jan

http://sbxx.de

root@server:/usr/local/nagios-x64/libexec# for i in *; do [[ -f ../../nagios/libexec/$i ]] || echo "$i not available"; done
check_http_status not available
check_md not available
check_memory not available
check_smart not available
root@server:/usr/local/nagios-x64/libexec#

Ist eigentlich ganz geschmeidig man könnte es natürlich auch mit rsync –dry-run machen oder 2 Textfiles und diff, die Möglichkeiten sind unendlich

Source: UCI-Kinowelt.de

“Kopf  aus, Licht aus und Film an!” Das bringt es auf den Punkt, dieser fabulöse Film glänzt mit einer sehr guten Choreographie, er ist allerdings sehr Agressiv angehaucht. Nichts erinnert noch an die schönen Kung Fu Filme mit Jet Li oder Michelle Yeoh, dieser Film handelt von Neoneuzeit-Ninjas die gnadenlos alles wegmetzeln was ihnen vors Schwert kommt.

Alles also eine Geschmackssache, für meinen Geschmack war es zuviel digitales Blut und zu wenig synthetisches Blut. Die Story war sehr dünn und ich finde in der Schlussszene hat das Titellied von “Team America” gefehlt.

Kurz zur Story: Als Kind wurde der rebellische Raizo (Rain ein unbekannter Schauspieler, macht aber eine gute Figur) von einer mächtigen und geheimen Organisation von der Straße geholt und zusammen mit anderen zu einem gefährlichen und vor allem tödlichen Ninja-Kämpfer ausgebildet. Nachdem sie jedoch seine Freundin auf grausame Weise ermordet haben, hat sich Raizo von seinen einstigen Ziehvätern abgewandt, ist geflohen und hält sich seither im Untergrund versteckt. Und genau hier wartet er nur auf eines: den perfekten Moment für seine Rache. (Quelle: uci-kinowelt.de)

Die Forensik-Ermittlerin Mika (Naomie Harris bekannt aus Fluch der Karibik 1-3, dort spielte sie die Voodoo-Hexe) kommt der geheimen Organisation auf die Spur und soll nun beseitigt werden. Ihr Kollege und Freund Maslow (Ben Miles bekannt aus der brittischen TV-Serie Coupling) ist dabei keine Große hilfe, also bietet sich Raizo tatkräftig an.

Fazit: Wer lust auf ein Abend ohne den nuschelnden Til Schweiger oder den “schönen” Edward haben will sollte sich überlegen diesem Film mal eine Chance zu geben der Regiesseur James McTeigue hat schon an den Matrix Teilen und Star Wars Episode 2 mit gearbeitet, ist aber sonst weitestgehend unbekannt.  Aber hey der Film spielt im schönen Berlin wenn das nicht ein zusätzlicher Grund ist weiß ichs auch nicht.

t=10;b=$(du -sm|awk '{print $1}'); sleep $t; e=$(du -sm|awk '{print $1}'); echo "$b $e $t" | awk '{ printf("%4.2fMB/s after %i seconds of data collecting\n", ($2-$1)/$3, $3 )}'

Nehmen wir das Ganze mal auseinander:

• Die Variable $t ist die Zeit in Sekunden die wir warten und Datensammeln
• $b gibt uns den Startwert, also wie Groß ist das Verzeichnis am Anfang
• “sleep $t” wir warten $t-Sekunden bis wir weitermachen
• $e wie ist die Größe des Verzeichnises nach der Wartezeit von $t
• Jetzt übergeben wir alle Werte mit “echo” an “awk”, um die Ausgabe zu generieren
• printf(”%4.2f …”,123.34) wäre ein anderes Beispiel es sagt awk einfach ich will nur 4-Zeichen vor dem Komma und 2 nach dem Komma
• am Ende wird eine einfache Rechnung gemacht welche dann in %f (f=float=Fließkomma) übergeben wird

for i in * ; do mv $i $(echo $i | tr [A-Z] [a-z]); done

Want to sum the size of all directorys in one folder?

for i in * ; do if [ -d $i ]; then du -sh $i; fi; done

or shorter

for i in * ; do [[ -d $i ]] && du -sh $i; done

Want the Top10 Referer of your Website?

gzip -cd access_log.*.gz |  awk '{print $11}' | grep -v "\"-\"" | sort | uniq -c | sort -nr | head

Want to adjust an IP in all of your Apache virtual host files?

for i in *; do sed -e "s/80.3/81.3/" $i > $i.new; mv $i.new $i; done

Want to know the speed while filling a directory?

b=$(du -sm|awk '{print $1}'); sleep 60; e=$(du -sm|awk '{print $1}'); echo "$b $e" | awk '{ printf("%4.2fMB/s\n", ($2-$1)/60 )}'

Want to know if there are any critical/sercurity updates available for your Debian/Ubuntu?

apt-get -s upgrade | grep "^Inst" | egrep -i "(Debian-Security:|Ubuntu:[^/]*/[^-]*-security)" | wc -l | awk '{print "Critical Updates:", $1}'

Key-Value Stores

• Lineage: Amazon’s Dynamo paper and Distributed HashTables.
• Data model: A global collection of key-value pairs.
• Example: Voldemort, Dynomite, Tokyo Cabinet

BigTable Clones (aka “ColumnFamily”)

• Lineage: Google’s BigTable paper.
• Data model: Column family, i.e. a tabular model where each row at least in theory can have an individual configuration of columns.
• Example: HBase, Hypertable, Cassandra

Document Databases

• Lineage: Inspired by Lotus Notes.
• Data model: Collections of documents, which contain key-value collections (called “documents”).
• Example: CouchDB, MongoDB, Riak

Graph Databases

• Lineage: Draws from Euler and graph theory.
• Data model: Nodes & relationships, both which can hold key-value pairs
• Example: AllegroGraph, InfoGrid, Neo4j

Ein sehr populärer Key-Value Store wurde allerdings vergessen, Brad Fitzpatrick’s memcached. Auch CouchDB, Voldemort und HBase sind keine neuen Dinge. Ich spüre allerdings neuerdings einen Hype was diese Art von Datenhaltung angeht, was ja auch vorteile haben kann, es ist am Ende ja immer die Frage, was für ein Problem hat man und wie kann man es am schönsten Lösen? Eine NoSQL Lösung bedeutet nicht zwangsläufig das man _kein_ SQL einsetzt aber eben “nicht nur SQL”, nicht umsonst bietet MySQL direkten memcached Support an. Die Jungs von Percona haben eine sehr interessante Artikel-Reihe über Tokyo Cabinet gemacht:

• Tokyo Tyrant – The Extras Part I : Is it Durable?
• Tokyo Tyrant – The Extras Part II : The Performance Wall
• Tokyo Tyrant – The Extras Part III : Write Bottleneck