【第26回Elasticsearch勉強会】Logstashとともに振り返る、やっちまった事例ごった煮Hibino Hisashi
雑なMySQLパフォーマンスチューニング
【第26回Elasticsearch勉強会】Logstashとともに振り返る、やっちまった事例ごった煮Hibino Hisashi
Kazuho's Weblog: ウェブページの描画 (first-paint) までの時間を測定するツールを作った件、もしくはHTTP2時代のパフォーマンスチューニングの話
ウェブページの描画 (first-paint) までの時間を測定するツールを作った件、もしくはHTTP2時代のパフォーマンスチューニングの話 ウェブページの表示までにかかる時間をいかに短くするかってのは、儲かるウェブサイトを構築する上で避けて通れない、とても重要な要素です。 少し古いデータとしては、たとえば、ウェブページの表示が500ミリ秒遅くなると広告売上が1.2%低下するというBingの例なんかも知られているわけです。 「ウェブページの表示までにかかる時間」と言った場合、実際には以下のようないくつかのメトリックがあります。 イベント 意味
Benchmarking GitHub Enterprise
EngineeringBenchmarking GitHub EnterpriseThe release of GitHub Enterprise 2.0 brought more than just new features and support for deployment on Amazon Web Services. It also included a rework of our virtual machine architecture… The release of GitHub Enterprise 2.0 brought more than just new features and support for deployment on Amazon Web Services. It also included a rework of our virtual machine
Skylight
New: Source Locations Do the answer dance Don’t struggle to learn why your app is slow. Get answers with Skylight. Skylight is a smart profiler for Ruby and Rails applications. It turns performance data into actionable insights, so you spend less time diagnosing and more time improving. Performance data can be confusing Where's my app spending its time? How bad are my slowdowns? How can I improve
innodbのチューニングとEC2のIO - 工場長のブログ
ここでは、EC2の上でinnodbをチューニングして使うという観点でTIPSをまとめてみた。 RDS便利だから使おうぜってのは今回の話のスコープには含みません。 あと、innodbについて、割りとちゃんと調べてみたのは初めてだったりするので、間違ってる点など見つけたらぜひご指摘くださいませ。 innodb関連 バッファプール ワーキングセットを乗せておくオンメモリのバッファ領域。読み書き共にこの領域を経由して実施される。 参照時はバッファプール上でデータを探して、なければテーブルスペースから取得する。（そのデータはバッファプール上に格納される） 書き込み時はリクエストを受け付けてワーキングセットを更新し、ログの書き込みへ移行する。 設定はinnodb_buffer_pool_size 監視はSHOW ENGINE INNODB STATUSか、mysqladmin extended-sta
Etsukata blog: FreakOut DSP 入札サーバの CPU 使用率を 30% 削減する Performance Tuning
はじめに 勤務先の FreakOut 社では RTB で広告枠を買い付ける DSP の開発・運用を行っています。RTB とは、インターネット広告のインプレッションが生じる毎に、広告枠の競争入札を行う仕組みです。 DSP とは、 RTB において、競争入札をする側のシステムになります。広告枠/広告を見ている人 に対し、最適な広告を、最適なタイミングで届ける機能を広告主に提供する仕組みです。 FreakOut DSP は最適な広告探索・入札価格調整のため、非常に多くのデータを参照し、沢山の演算処理を行います。広告を見ている人が過去にアクセスした Web ページの情報や検索ワード、さらに 広告がクリックされる予測確率(過去のログから機械学習で算出) などを参照し、入札価格を決定するのです。そのため、DSP で入札を担当するサーバは CPU がボトルネックになっており、台数も数百台に嵩んでいます。
How to receive a million packets per second
Last week during a casual conversation I overheard a colleague saying: "The Linux network stack is slow! You can't expect it to do more than 50 thousand packets per second per core!" That got me thinking. While I agree that 50kpps per core is probably the limit for any practical application, what is the Linux networking stack capable of? Let's rephrase that to make it more fun: On Linux, how hard
Crafting performance alerting tools
From Velocity 2015, I bring you... Crafting performance alerting tools! The performance team at Etsy has recently developed a number of new alerting tools to help us discover and dig into performance regressions across the site. We built these new tools on top of existing technology (Nagios, Nagios Herald, and Graphite) to bring added context to site slowdowns and help us fix regressions more quic
Socket Sharding in NGINX Release 1.9.1
Analytics cookies are off for visitors from the UK or EEA unless they click Accept or submit a form on nginx.com. They’re on by default for everybody else. Follow the instructions here to deactivate analytics cookies. This deactivation will work even if you later click Accept or submit a form. Check this box so we and our advertising and social media partners can use cookies on nginx.com to better
JAWS目黒 EC2チューニングTips #jawsmeguro #jawsug
2015/5/22 JAWS-UG 目黒で発表した資料です。 http://connpass.com/event/14016/
Akka ActorとAMQPでLINEのメッセージングパイプラインをリプレースした話
Dapr × Kubernetes ではじめるポータブルなマイクロサービス（CloudNative Days Tokyo 2020講演資料）NTT DATA Technology & Innovation
Mackerelを支える時系列データベース技術 - ゆううきブログ
【追記 2018/01/06】現在Mackerelは、時系列データベースという概念をクラウドの技で再構築する - ゆううきブログの時系列データベース実装へ移行しています。 サーバモニタリングサービス Mackerel で採用している時系列データベース Graphite を用いたシステムの構築と運用事情を紹介します。Graphiteについては、プロビジョニングやアプリケーションからの使い方、Graphite自体のモニタリングなど様々なトピックがありますが、特に大規模ならではのトピックとして、Graphiteの内部アーキテクチャ、パフォーマンスチューニングおよびクラスタ構成についての知見を書きます。 背景 Graphiteシステム概観 データ構造とアーキテクチャ whisperのデータ構造 carbon-cacheのアーキテクチャ パフォーマンス特性 パフォーマンスチューニング ミドルウェアレ
GlusterFSのパフォーマンス関連トピック
GlusterFSのパフォーマンス関連トピック Presentation Transcript GlusterFSの パフォーマンス関連トピック もりわかかかずお 構成例 10GbEスイッチ x 2 10GbE接続 10GbE / 1GbE接続 ・・・ ストレージノード x 4 クライアントノード 群 s213s211 s212 s214 GlusterFS サーバ GlusterFS クライアント Native Clientイメージ gluster srv. gluster cli. gluster srv. gluster srv. gluster srv. glusterfs独自プロトコル FUSE Native Clientのネットワーク転送量 ● レプリケーション個数分、クライアントは各サーバに writeをおこなう ● サーバ間の通信は基本的に発生しない ● 例: レプリケーシ
nginxのパラメータチューニングとh2o - Qiita
(追記:タイトルが少々煽り気味な気がしたので微妙に変更しました。) h2oとnginxの性能比較 nginxよりも速いとされるh2oですが、実際に自分でもローカルでベンチマークを取ってみました。環境は以下の通りです。 EC2のc4.8xlargeインスタンス gcc (GCC) 4.8.2 20140120 (Red Hat 4.8.2-16) Linux ip-172-31-13-40 3.14.35-28.38.amzn1.x86_64 #1 SMP Wed Mar 11 22:50:37 UTC 2015 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux nginx-1.8.0 h2o-1.2.1-alpha1 wrk(ベンチマーク) ベンチマークコマンド 実行するベンチマークコマンドは以下になります。なお、オプションはできるだけRequest/secが大きくなるように調
Deep Dive: Maximizing EC2 and EBS Performance
Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS) provides persistent block level storage volumes for use with Amazon EC2 instances. In this technical session, we conduct a detailed analysis of the differences among the three types of Amazon EBS block storage: General Purpose (SSD), Provisioned IOPS (SSD), and Magnetic. We discuss how to maximize Amazon EBS performance, with a special eye towards low-latenc
Timing Details With cURL
You have likely heard of “The Golden Rule”, which is usually described as: treat other people the way that you want to be treated. The New Testament version comes from Matthew 7:12 ( emphasis mine ): 12 Therefore all things whatsoever ye would that men should do to you, do ye even so to them: for this is the law and the prophets. While talking with others about the current political situation I th
faml と slim、hamlit のパフォーマンスの差 - eagletmt's blog
http://k0kubun.hatenablog.com/entry/2015/03/31/004021 を見て、「faml は slim と同等とか言いながら slim よりずっと遅いじゃん」と思われると悔しいので一応解説しておく。 なお、このエントリは slim 3.0.3 と hamlit 0.4.2 に基いている。 なぜこのベンチマークで faml が遅いのか、結論から言うと、この中で faml だけ自動 html エスケープが有効になっているからだ。 haml はデフォルトでは自動 html エスケープは無効であり、hamlit もそれに倣っている。 slim のベンチマークで用いている slim のビューでは == を使って明示的に html エスケープを無効化している https://github.com/slim-template/slim/blob/v3.0.3/ben
Linuxでロードバランサやキャッシュサーバをマルチコアスケールさせるためのカーネルチューニング - ゆううきブログ
本記事の公開後の2016年7月にはてなにおけるチューニング事例を紹介した。 はてなにおけるLinuxネットワークスタックパフォーマンス改善 / Linux network performance improvement at hatena - Speaker Deck HAProxy や nginx などのソフトウェアロードバランサやリバースプロキシ、memcached などの KVS のような高パケットレートになりやすいネットワークアプリケーションにおいて、単一の CPU コアに負荷が偏り、マルチコアスケールしないことがあります。 今回は、このようなネットワークアプリケーションにおいて CPU 負荷がマルチコアスケールしない理由と、マルチコアスケールさせるための Linux カーネルのネットワークスタックのチューニング手法として RFS (Receive Flow Steering) を
DNS Prefetching
Problem DNS resolution time can lead to a significant amount of user perceived latency. The time that DNS resolution takes is highly variable. Latency delays range from around 1ms (locally cached results) to commonly reported times of several seconds. Solution DNS prefetching is an attempt to resolve domain names before a user tries to follow a link. This is done using the computer's normal DNS re
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
HPCユーザが知っておきたいTCP/IPの話 ~クラスタ・グリッド環境の落とし穴~
