権威DNSサービスへのDDoSとハイパフォーマンスなベンチマーカ | さくらのナレッジ
さくらインターネットの長野です。CPAN IDはKAZEBURO、TwitterやGitHubも@kazeburoでやっています。 現在は、さくらインターネット株式会社 クラウド事業本部のSRE室というところで室長をやっています。SRE室については、今年2月にさくナレに掲載した「DNS権威サーバのクラウドサービス向けに行われた攻撃および対策 〜前編〜」にて紹介していますので、そちらをご覧ください。 余談ですが、2006年までは(本日の会場である)京都リサーチパークの4号館で働いていました。あれから16,7年経ってここで発表しているのは個人的にとても感慨深いです。 さて本日は「権威DNSサービスへのDDoSとハイパフォーマンスなベンチマーカ」というタイトルで発表させていただきます。SRE室では既存のクラウドサービスの開発運用にも携わっており、そのうちの一つに起きた実際の話からつながっています
Webアプリケーションのベンチマークをとるときに気をつけている10のこと - たごもりすメモ
10もないかも、と思いながら項目を書き出してみたら10以上余裕であってキリがないので10で収めた。いやあ、あるなあ。 仕事柄よくベンチマークを実行したりしてて色々と思うところが溜まっていたところ、以下のような記事を見掛けたのでなんか書こうと思った。ところでこの記事はベンチマークを実行するための準備作業がループを回して2時間かかるところの待ち時間に書かれている。 sfujiwara.hatenablog.com ISUCONといえば多少縁があるコンテストで、文中でISUCON5のことについても言及されているので、それも含めて。 自分が業務でいじっているのは "Webアプリケーション" というとちょっと違うんじゃないのというものばかりだが、いやー、最近なんでもHTTPで外部APIを作るからベンチマークのコツとしては大体変わんなかったりするよね。 なおこの記事でベンチマークはどのようなものかとか
GCP Comes Out Swinging Against AWS and Azure in 2020 Cloud Report
[THE 2021 CLOUD REPORT IS AVAILABLE. READ IT HERE] Since 2017, Cockroach Labs has run thousands of benchmark tests across dozens of machine types with the goal of better understanding performance across cloud providers. If there’s one thing we’ve learned in our experiments, it’s this: benchmarking the clouds is a continuous process. Since results fluctuate as the clouds adopt new hardware, it’s im
Does SMT still make sense?
Whatever machine you’re reading this on, it’s highly likely that not all of the CPUs shown by the OS are actually physical processors. That’s because most modern processors use simultaneous multithreading (SMT) to improve performance by executing tasks in parallel. Intel’s implementation of SMT is known as hyperthreading, and it was originally introduced in 2002 as a way to improve the performance
実録MySQLのチューニング 春の陣 - （ひ）メモ
long_query_time = 0.5 とか閾値を小さめにしてもスロークエリが出なくなったけど、CPU(user)使用率高いとか、なんか足引っ張ってるクエリがあるっぽいなぁという場合のお話です。 「実録」の通り、現在絶賛進行中ですので、逐次動きがあったら書き足していくつもりです。 「あれを見た方がいい」とか「これをあーした方がいい」とかあれば、コメントかTwitterで @hirose31 までお知らせいただけるとうれしいです！ 使用しているのは、MySQL 5.1.41 です。 前提: サーバーリソースのグラフ GangliaでもCactiでもMuninでもなんでもいいんですが、サーバリソースのグラフ化は必須です。チューニングした際の効果測定や、そろそろリソース食い潰してやばいとかの予測にも使えます。 自分はDBサーバの場合このあたりをグラフ化してます。 CPU使用率 (user,
なぜPythonはこんなにも遅いのか？ | POSTD
(編注：2020/08/18、いただいたフィードバックをもとに記事を修正いたしました。) Pythonは高い人気を誇り、DevOps、データサイエンス、Web開発、セキュリティの分野で使われています。 しかし、速度に関しては高い評価が全くありません。 JavaとC、C++、C#、Pythonの速度を比べるには、どうしたらいいのでしょう？ 答えは、実行するアプリケーションのタイプに大きく左右されます。完璧なベンチマークはありませんが、[手始めに比べる手段](https://algs4.cs.princeton.edu/faq/)としてはThe Computer Language Benchmarks Gameが適しています。 私は10年ほどthe Computer Language Benchmarks Gameを参照していますが、Java、C#、Go、JavaScript、C++などの他言
Linux Performance 2018 (PerconaLive keynote)
Keynote for PerconaLive 2018 by Brendan Gregg. Video: https://youtu.be/sV3XfrfjrPo?t=30m51s . "At over one thousand code commits per week, it's hard to keep up with Linux developments. This keynote will summarize recent Linux performance features, for a wide audience: the KPTI patches for Meltdown, eBPF for performance observability, Kyber for disk I/O scheduling, BBR for TCP congestion control, a
MySQLのクエリの良し悪しはrows_examinedで判断する - かみぽわーる
仕事やらなんやらでMySQLのクエリの良し悪しを判断する必要があるとき、EXPLAINの内容だけだとどのぐらい良くなったり悪くなったのか分からないので SET long_query_time = 0; してrows_examined (そのクエリでrows_sent行の結果を返すために何行に触ったのか)も一緒に提示するようにしている(少なくともMySQL 5.7時点ではrows_examinedはslow_query_logでしか確認できないはずperformance_schemaが有効ならevents_statements_historyやその仲間たちで確認できるとのこと*1 MySQL :: MySQL 5.6 リファレンスマニュアル :: 22.9.6 パフォーマンススキーマステートメントイベントテーブル)。 例: 上の例のBeforeは、もともとDBAが書いた温かみのあるSQLでO
監視・解析ツールから読み解く！トラブル対応＆負荷対策
2017/02/16 Developers Summit 2017
Javaの謎のパフォーマンス劣化現象との戦い - Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアのブログ
こんにちは。アプリケーション基盤チームの横田です。 Javaの謎のパフォーマンス劣化にまつわる調査をしていたのですが、1ヶ月の苦労の末に原因がわかりましたので、報告させていただきます！ 公開後に頂いたはてなブックマークでのご指摘・社内でのタイポ・読みにくいなどの指摘を受けてたので、謹んで修正させいただきます。 修正した内容につきましては、記事の最後を参照してください。 忙しい人のためのまとめ jdk-7u4以降のjdk-7 *1 でJavaのパフォーマンスが劣化する謎の現象 CodeCacheの容量限界に近づくとJITコンパイラを停止してコンパイルしたコードを捨てる機能が原因だった 起動オプションで回避できるので、長期運用するときは -XX:-UseCodeCacheFlushing, -XX:ReservedCodeCacheSize=128m をつける 上のオプションを設定した時に、C
進捗）SSD-to-GPU ダイレクトSQL実行機能 - KaiGaiの俺メモ
ここ暫くブログでまとめていなかった、SSD-to-GPUダイレクトSQL実行機能の進捗について。 この機能をかいつまんで言うと、NVMe-SSDに格納されているPostgreSQLのデータブロックをGPU RAMに直接転送し、そこでSQLのWHERE句/JOIN/GROUP BYを実行することで見かけ上のI/O量を削減するという代物である。 NVIDIAのTesla/Quadro GPUが対応するGPUDirect RDMA機能を使い、SSD<=>GPU間のデータ転送を仲介するLinux kernel moduleを使えば、CPU/RAMにデータをロードする前にGPU上での処理を行うことができる。 しばらく前からScan系の処理には対応していたが、JOIN/GROUP BYへの対応を加え、さらにPostgreSQL v9.6のCPU並列にも追従したということで、簡単なベンチマークなら取れる
Railsアプリケーションを、Heroku上で1分間125,000リクエストに対応できるようにスケーリングする | POSTD
Railsアプリケーションを、Heroku上で1分間125,000リクエストに対応できるようにスケーリングする 要約： Herokuでは、Railsのスケーリングが非常に簡単できますが、考慮すべき重要なポイントがあります。DynoとPostgresのさまざまな設定がHerokuでのパフォーマンスにどのように影響を与えるかについて調べました。 スケーリングのテストをする理由 ZeeMee のサーバは、今秋、来たる大学入学のシーズンにリクエストが殺到する見込みです。学生はZeeMeeを使って入学願書に動画や写真を付加することができるので、当社のWebサービスが受ける負荷は非常に深刻なものになっています。ピーク時（大学入学の出願期限）には、リクエストのロードが平均の150倍にもなります。 今年の秋を迎えるにあたり、APIのリクエストの爆発的増加にしっかり備えておこうと考え、Herokuでパフォー
6万ミリ秒でできるLinuxパフォーマンス分析 | Yakst
NetflixのシニアパフォーマンスアーキテクトであるBrendan Gregg氏による、Linuxサーバにログインして60秒でまず調べることのまとめ。 パフォーマンス問題でLinuxサーバーにログインしたとして、最初の1分で何を調べますか？ Netflixには、多数のEC2 Linuxからなるクラウドがあり、そのパフォーマンスを監視したり調査したりするための数々のパフォーマンス分析ツールがあります。その中には、クラウド全体にわたる監視を行うAtlasや、オンデマンドにインスタンスの分析を行うVectorがあります。これらのツールは多くの問題を解決する手助けをしてくれますが、各インスタンスにログインし、標準的なLinuxパフォーマンスツールを実行する必要がある場合もあります。 この記事では、すぐ使えるはずの標準的Linuxツールを使いコマンドラインにおいて、最適化されたパフォーマンス調査を
ISUCON予選突破を支えたオペレーション技術 - ゆううきブログ
ISUCONに参加する会社の同僚を応援するために、ISUCONの予選突破する上で必要なオペレーション技術を紹介します。 自分がISUCONに初出場したときに知りたかったことを意識して書いてみました。 一応、過去2回予選突破した経験があるので、それなりには参考になると思います。 といっても、中身は至って標準的な内容です。 特に、チームにオペレーションエンジニアがいない場合、役に立つと思います。 今年のISUCON6は開催間近で、まだ予選登録受付中です。 ※ 文中の設定ファイルなどはバージョンやその他の環境が異なると動かなかったりするので必ず検証してから使用してください。 ISUCONでやること (Goal) ISUCONでやることは、与えられたウェブアプリケーションをとにかく高速化することだけです。 高速化と一口に言っても、複数のゴールがあります。ウェブアプリケーションの場合は以下のようなも
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Linuxコマンドでボトルネックを調べる
OCHaCafe Premium #2 クラウド・アプリケーションのパフォーマンス
https://d0.awsstatic.com/events/jp/2017/summit/slide/D4T2-5.pdf
[ThinkIT] はじめてのMySQLチューニング 第3回：max_connectionsとthread_cacheのチューニングを行う (1/3)
MySQL 5.7 トラブルシューティング 性能解析入門編
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
