『Performance analysis of cloud applications | the morning paper』へのコメントテクノロジー Performance analysis of cloud applications | the morning paper
Performance analysis of cloud applications
the morning paper a random walk through Computer Science research, by Adrian Colyer Performance analysis of cloud applications Ardelean et al., NSDI’18 Today’s choice gives us an insight into how Google measure and analyse the performance of large user-facing services such as Gmail (from which most of the data in the paper is taken). It’s a paper in two halves. The first part of the paper demonstr
なぜいま Heroku なのか - Qiita
開発中のサービスに Heroku を採用した経緯を社内で周知するために書いた文章なんですが、ついでに Qiita にも貼っておきます（ちなみに Heroku の回し者ではないので悪しからず）。 従来、Heroku は日本で使うにはレイテンシの問題で本番環境での利用が避けられることが多かった これは Heroku の Common Runtime には Tokyo region がなく US 等のサーバーと通信するとレイテンシが大きいため1 実際、Wantedly 社なんかもレイテンシを理由に Heroku から AWS に移行している だが、Service Worker の先読みと Fastly（のような instant purge 可能な CDN）の登場により、このレイテンシの影響は極小化された のではないか 多くのリクエストは Fastly のエッジサーバー からレスポンスを返せるはず
Netflix: From Clouds to Roots
The document outlines Brendan Gregg's presentation on root cause analysis and performance engineering at Netflix, emphasizing the challenges and solutions in managing a massive cloud infrastructure with tens of thousands of EC2 instances. It details the use of various tools and methodologies for maintaining application performance and reliability, such as automatic scaling, load balancing, and per
あなたの知らない time(1) の世界 - kuenishi's blog
自分が書いたプログラムのメモリ使用量を測定したいことがある。プログラムがOOM Killerによってお亡くなりになった場合や、ページフォルトをなくして高速化したい場合などだ。定常的に起動するサーバーのプログラムなら、sarや meminfo など（今なら Datadog とかだろうか）を使ってじーっと見つめるわけだ。もっとモダンにやるなら perf や DTrace を使ってもよいかもしれない。しかしこれらのツールは基本的にプロセスIDを渡してサンプリングして外から覗く方法だ。 わたしのユースケースはデーモンプロセスではなく、 main から入って必要な計算をして、それが終わったら main を抜けるバッチジョブ（単にコンソールから実行して終わるまで待つ、いわゆる "Hello world!" 的なやつ）だ。これだと、プログラムが起動して終わるまでそこそこの時間で終わってしまって、外部プロ
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