データベースアップグレード後の性能劣化、イヤですよね。 去る2023年某日、弊社ではAmazon Aurora MySQL 互換エディション 2 (MySQL 5.7 互換) から Aurora MySQL 互換エディション 3 (MySQL 8.0 互換) にアップグレードしました。当時の背景やアップグレードに関する知見は以下の記事をぜひ読んでみてください。 blog.smartbank.co.jp ソフトウェアバージョンアップをするとき、旧バージョンが抱えていた問題の解決などの恩恵を我々は期待します。しかし時には予期せぬデグレーションに遭遇することもあります。我々のMySQL 8.0へのアップグレード前後においてもいくつかの問題に遭遇しました。 本記事ではそんな問題の一つ、MySQL 8.0のオプティマイザが選択したセミジョイン最適化が性能劣化を引き起こした事例と解決方法について紹介し
なっとく！並行処理プログラミング | 翔泳社
逐次処理の鳥籠から飛び立ち、スケールアウトを目指す すべての開発者のために 本書は Kirill Bobrov, "Grokking Concurrency", Manning Publishing, 2023 の邦訳です。 現代的なアプリにふさわしい高パフォーマンスのコードを書くためには、並行処理の理解が不可欠です。Webアプリ、IoTシステム、ビッグデータ処理など、並行処理はあらゆる局面で活用されていますが、そこには初学者が中心的に学ぶ「逐次実行を前提にしたプログラム」ではどうしても理解できない複雑な概念や特徴があります。それらをきちんと押さえることで、暴走せずにパフォーマンスを高める並行処理を手に入れることができるのです。 本書ではその核となる概念が徹底的に説明されており、楽しくわかりやすい文章と興味深いイラストで、洞察力に富んだ例や、独自のプロジェクトに適用できる詳細なテクニックが
情報システムの基礎から負荷対策・パフォーマンスチューニングにミドルウェア構成、コンプライアンスまで バックエンドエンジニアとして10年後も最前線で活躍するための基礎体力をつくる1冊 本書はバックエンドエンジニアに求められるインフラ・クラウド領域の基礎知識を1冊にまとめた書籍です。現代の複雑化するシステムにおいて、バックエンドエンジニアに求められる知識は広範に及びます。自身の専門領域はもちろんのこと、隣接する領域の知識も現場では求められます。本書は分野ごとに解説をまとめていますが、隣接する領域もつづけて学習できるような仕掛けを散りばめました。ちょっとだけ調べるつもりが1時間経っている……そんな書籍に仕上がりました。 ■本書の特徴 ・豊富な図解 言葉だけではイメージがつかみづらい内容は図解でていねいに補足しています。視覚的にも理解できます。 ・最前線で活躍する著者による解説 今もなおインフラ・
Docker ビルド職人の朝は早いーー 毎日コンテナイメージを山ほどビルドしては捨てている皆様、おはようございます。 ビルドの速度はそのまま CI にかかる時間だったりするので、短縮には余念のないことと思います。 レイヤのキャッシュやマルチステージビルドといった基本テクニックについて、ご存じない方は以下の記事がお勧めです。 future-architect.github.io この記事では、良い Dockerfile をさらに活用できる、かもしれない docker buildx bake について紹介します。 bake の紹介の前に、私が抱えていた問題を説明します。 目下のプロジェクトでは Kubernetes 上で多数のマイクロサービスを動作させています。 マイクロサービス群はモノリポ（monorepo）上の共通のフレームワークやライブラリを用いて効率的に開発されています。 そのため、全
Disclaimer: 筆者は Snowflake で Senior Performance Engineer として働いていますが、この記事は公式の見解ではなく、あくまでも個人的な内容になります。 Intro COUNT(*), COUNT(1), COUNT(expr) の違いについて、おそらく NULL の扱いだったり、パフォーマンスだったりが違うんだろうな、という経験的に得られた知識があると思いますが、これを ANSI SQL 標準 (ISO/IEC 9075-2:2016) を元に体系的に整理します。 ANSI SQL における COUNT 集約関数の定義 ISO/IEC 9075-2:2016 の "4.16.4 Aggregate functions" にて、COUNT (および単一引数の集約関数) は下記のように定義されています。 COUNT(*) は集約内の行数を返す そ
GitHub Actionsを可視化するGitHub Actions OpenTelemetryの紹介 - Paper2 Blog
GitHub Actionsはワークフロー全体の実行時間や各ステップの詳細な可視化、変更による効果測定を行うには工夫が必要となります。この記事では、OpenTelemetryを活用してGitHub Actionsの実行結果をトレースとメトリクスの形で収集するGitHub Actions OpenTelemetryを紹介します。どのステップに時間がかかっているのか、改善施策の効果がどの程度あったのかを把握しやすくなるため、ワークフローの継続的な改善を目指す方に役立ちます。 Trace Sample (Jaeger) 1. GitHub Actionsにおける課題 1-1. ワークフローの詳細を可視化する方法が提供されていない 1-2. ワークフローの変更による影響を分析しづらい 2. GitHub Actions OpenTelemetryとは 2-1. 概要と主な機能 2-2. OpenT
日鉄ソリューションズ株式会社でW&Bの技術支援を担当している藤野・高畠です。生成AIにおいて重要な役割を果たすRAGですが、ビジネスシーンで効果的に活用するためには、回答精度の向上をはじめとしたさまざまな改善が求められます。本記事では、RAG改善のために押さえておきたいポイントを解説します。 1. RAG改善の目的Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、生成AIアプリケーションにおいて外部データソースを活用しながら応答を生成するアプローチであり、大規模言語モデル (LLM) の強力な生成能力と外部知識ベースの情報を組み合わせることで、幅広いユースケースに対応できる事からLLMの実業務適用の手法としてデファクトスタンダードとなりつつあります。 しかし、開発したRAGシステムを実業務へ適用する場合、以下に代表される様々な項目でユーザの要求に応える必要があり、
年間一億円削減した時系列データベースのアーキテクチャ改善～不確実性の高いプロジェクトへの挑戦～
「Developers Summit 2024 Summer」での発表資料です。
Pythonコードのパフォーマンス最適化の総合ガイド Pythonは動的型付けのインタープリタ言語として、Cのような静的型付けのコンパイル言語と比較すると、実行速度が遅い場合があります。しかし、特定の技術と戦略を通じて、Pythonコードのパフォーマンスを大幅に向上させることができます。 この記事では、Pythonコードを最適化して、より高速かつ効率的に実行させる方法を探ります。Pythonのtimeitモジュールを利用して、コードの実行時間を正確に測定します。 注意: デフォルトでは、timeitモジュールはコードの実行を100万回繰り返して、測定結果の精度と安定性を確保します。 def print_hi(name): print(f'Hi, {name}') if __name__ == '__main__': # print_hi('leapcell')メソッドを実行する t = t
PostgreSQL開発チームは先月（2025年5月）にリリースした「PostgreSQL 18 Beta 1」で非同期I/O処理を実装したことを明らかにしています。 同チームのテストによると、シーケンシャルスキャンやビットマップヒープスキャン、バキュームといった処理において2～3倍の性能向上が見られたとのことです。 同期処理はシンプルだが待ち時間が発生する これまでのPostgreSQLは同期I/O処理を採用していました。これは例えばOSにファイルリードのようなI/O処理を依頼すると、処理が終了して結果が返ってくるまで、すべてのPostgreSQLの内部処理が一時停止することを意味します。 同期I/O処理の利点はすべてのI/O処理が同期的に行われるため、実装が比較的シンプルで容易だというメリットがあります。これはバグを引き起こしにくいとも言えます。 一方で、ひとつひとつのI/O処理が完了
チューニング チューニングにあたっては、大きく以下の3点を重視しました。また、これらを管理するための「プロンプト」と「Knowledge」の使い分けも工夫しています（後述します）。 レビュー時のお作法を守らせる（AIは細かい作業に分解することが苦手な場合が多いため、ファイル単位でのチェックや処理の追い方といった手順をインプットしています） Railsアプリケーションにおける理想的な設計パターンをレビュー時に定着させる グロービス特有のドメイン知識・運用ルールを活用させる これらの観点で情報整理を行うことにより、「一般的に望ましい設計や実装方法」だけでなく、「自社特有の事情を反映した指摘」を自然に提示できるようになります。 また、知識の初期構築に多くの時間を割くことなく、実際に使いながらDevinにフィードバックを行い徐々に精度を高めていけるため、最初は小さく始めることを意識しました。 Kn
高速化のエンジニアリング。注文してから0.722秒。100倍速いぞ！Python : 75.884 C++ : 3.392 JIT Python : 0.722 JITコンパイラで高速化されたコードを自動生成するツール。 - Qiita
アリスは驚きと興奮を抑えきれませんでした。彼女はすぐに新しいコードを試し、その速さに目を見張りました。今まで数時間かかっていた計算が、ほんの数分で終わったのです。 翌日、アリスはこの発見を友人たちに話しました。友人たちも同じように魔法の本を使い、彼らのコードを高速化しました。こうして、プログラミング王国全体で「JITの魔法の本」が広まりました。 やがて、アリスは王国のプログラミング大会で優勝し、JITの魔法の本の力をさらに広めることになりました。彼女は「JITの守護者」として称えられ、プログラミング王国はかつてない繁栄を迎えました。 アリスはいつも心に誓いました。どんなに強力なツールも、それを使う人々の努力と情熱があってこそ、本当の力を発揮するのだと。彼女の言葉は次世代のプログラマーたちに伝わり、JITの魔法の本は永遠に受け継がれていくのでした。 前回のあらすじ。 Python count
Linuxのコードをたった30行修正するだけでデータセンターの電力消費量を最大30％削減可能、実際にLinux 6.13から反映される
「データセンターがデータトラフィックを処理する方法はもっと効率的にすることができる」として、カナダ・ウォータールー大学のマーティン・カーステン教授が提案したコード修正が、Linux 6.13で反映されます。修正により、主要データセンターのエネルギー消費量は最大で30％削減できるとのことです・ Coding for a greener internet | Waterloo News | University of Waterloo https://uwaterloo.ca/news/media/coding-greener-internet Changing Linux code could cut data center energy use by 30%, researchers claim - DCD https://www.datacenterdynamics.com/en/new
株式会社ハウテレビジョン様で、 質問箱サービスMondのパフォーマンス分析と改善を行いました。 内容としてはLCPの内訳の計測、その解決方法の提案、そして一番大きな問題だった GraphQL リクエストの最適化という話になります。 現時点で全ての問題の修正には至っていませんが、開発的には全ての問題の内訳が認識可能になっていて、検証が終われば段階的にリリースできる、という状態です。 以下、敬称略 相談内容 mond.how のLighthouseスコアを改善してほしい 主要な技術構成 Next.js - Page Router Hasura CE - GraphQL Server Hasura のセルフホスティング版 計測と問題 最近は Chrome が出してくれる Lighthouse スコアの推移が見れるダッシュボードがある。 ここで Mond の直近のスコアをみる。 代表例として ht
React Scan
React Scan automatically detects performance issues in your React app Previously, existing tools required lots of code change, lacked simple visual cues, and didn't have a simple, portable API Instead, React Scan:Requires no code changesHighlights exactly the components you need to optimizeAvailable via script tag, npm, you name it!
Bolt Graphics、RTX 5090の10倍速いという「Zeus」 GPUを発表 | XenoSpectrum
米国のスタートアップBolt Graphicsは、NVIDIA RTX 5090と比較して最大10倍の性能を誇るという次世代GPU「Zeus」を発表した。最大2.25TBのメモリ容量と内蔵800GbEネットワークを特徴とし、レンダリング、科学計算、ゲーミング分野に革新をもたらす。開発者キットは2025年後半、量産は2026年後半を予定している。 革新的アーキテクチャと圧倒的な性能 (Credit: Bolt Graphics) カリフォルニア州サニーベールを拠点とするBolt Graphicsは、GPUアーキテクチャを一から再設計した「Zeus」を発表した。注目すべきは、昨今のトレンドとは異なりAIには一切言及せず、高品質レンダリング、HPC（高性能コンピューティング）、ゲーミングに特化した設計思想である。 創業者兼CEOのDarwesh Singh氏は「Zeusは消費電力を削減しながら性
iPhoneを再起動すると動作が軽快になり、新品同様のパフォーマンスを取り戻せる——そんな話を耳にしたことがある人は多いだろう。しかし、それほど単純な話なのだろうか？ 筆者はこの数カ月にわたり、この説を検証するためにiPhoneを定期的に再起動してみた。筆者はヘビーユーザーであり、iPhoneはほぼ手放せない存在だ。もし頻繁な使用によってパフォーマンスが低下するのであれば、再起動の効果を実感できるはずだと考えた。 日々の再起動はサイバー攻撃への対策にもなる 通常、筆者がiPhoneを再起動するのは、アップデート後や、まれにクラッシュしたときだけだ。セキュリティの観点から定期的な再起動が推奨されることは知っていたが、正直なところ、面倒なので徹底して実行したことはなかった。 そこで今回、日常的に再起動することでどのような変化があるのかを試すことにした。「定期的」と言うからには、最も一貫性のある
500万人が利用する「友達と遊べるたまり場アプリ パラレル」におけるデータベース基盤の継続的改善
SRE NEXT 2024 の発表資料です。 https://sre-next.dev/2024/schedule/#jp041 『友達と遊べるたまり場アプリ パラレル』では、クラウドベンダーによる不定期メンテナンスや季節イベントによるアクセス急増によってデータベースが不安定になり、最終的にサー…
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Kyとは Kyは、Sindre Sorhusが開発したJavaScript向けの軽量かつ多機能なHTTPクライアントです。ネーミングの意図はよくわかりませんが、AxiosやネイティブのFetch APIに代わる、より効率的で使いやすい選択肢として設計されています。 Kyの利点 軽量で効率的: Kyのコアは非常に小さく（約2 KB）、パフォーマンスが重要なアプリケーションにとっては特に大きなメリットとなります。 Promiseベース: Fetch APIと同様に、KyはPromiseを基盤としており、async/await構文との組み合わ
はじめに こんにちは。コンシューマ事業部バックエンドエンジニアの高橋です。 今回は食事メニュー検索機能にOpenSearchを導入したことについて、お話しさせて頂こうと思います。 あすけんメニュー検索画面 なぜ導入しようと思ったのか あるデイリースクラムにて「『”水羊羹 とらや”』では検索できるのに、『”水ようかん とらや” 』では検索できない」という指摘がでてきました。確かにそれはユーザーにとって検索できない理由がわからず、ユーザビリティが低いと感じました。また、以前から「探したい食品がなかなか検索でヒットしない」という改善要望もありました。それらが今回の導入のきっかけです。 以前のメニュー検索 以前の検索ではデータベースに対しSQLの部分一致検索を行っていました。 OpenSearchで検索を行える状態にするためにはデータベースからOpenSearchへデータを同期する必要があり、また
先日も書きましたが、 ガソリンだけでなく、 あらゆる生活必需品の物価高に、 国民生活は疲弊している。 物価高に対して自民党は、 まるで無能・無策だ。 お米の価格が1.9倍になったのは なぜだ？ 理由ぐらい、国民にしっかり 説明する義務はあるだろう。 -------------------------------------- 自民党よ。 税金を上げるのは早いのに、 下げるのはなぜ遅い？ ここ数年、税収増なのだから、 それを充てればいいだろう？ 時間をかけて、 物事をうやむやにする 考えが見え見えだよ。 この状況を打破するには、 自公政権及び財務省を解体だね。 それには、夏の参議院選挙で 自公以外に投票しましょう。 -------------------------------------- -------------------------------------- Amazonの配送が、
小泉進次郎農相は29日、農林水産省が主催した備蓄米の試食会に参加した。それぞれ2024～21年産のコメで作られた一口大のおにぎりを口にし「率直にどれを食べてもおいしい」と感想を述べた。21年産の古いコメに対し、小泉氏は「そこまで（味などの違いを）感じなかった」とアピールした。 【写真】江藤氏「ここであなたたちに言うべきことではない」 21年産は30日に再開する随意契約で売り渡す予定で、多くの中小の小売業者に参加を呼びかける狙いだ。 おにぎりは同じ研ぎ方、炊き方で用意した。小泉氏は、備蓄米は「低温倉庫の中でしっかりと品質管理をやっている」と強調した。
LLMチューニングのための強化学習：GRPO（Group Relative Policy Optimization） - どこから見てもメンダコ
DeepSeek-R1にも採用されたLLMチューニングのための強化学習手法 GRPO（Group Relative Policy Optimization）について考えたことをまとめます。 GRPO: DeepSeek-R1の強化学習ファインチューニング手法 前提手法：TRPO/PPO TRPO: Trust Region Policy Optimization PPO: Proximal Policy Optimization GRPOとPPOの差分：①アドバンテージ算出と②参照モデルからのKL距離制約 変更点①： アドバンテージAの算出方法 REINFORCE： 価値関数近似なし方策勾配法 PPO（Actor-Critic）： 価値関数近似あり方策勾配法 GRPO： スケーリングされたREINFORCE 変更点 ②： 参照モデル（SFTモデル）からのKL距離制約 従来は参照モデル制約は
サーバーレス・アーキテクチャの特性を振り返り、APIをサーバーレスで実装する場合に、どのような点を考慮してAPIのパフォーマンスを考えれば良いかを議論します。そしてPostmanが備えるAPIパフォーマンステスト機能がどのような場面で役…
Go Optimization Guide
Patterns and Techniques for Writing High-Performance Applications with Go¶ The Go App Optimization Guide is a collection of technical articles aimed at helping developers write faster, more efficient Go applications. Whether you're building high-throughput APIs, microservices, or distributed systems, this series offers practical patterns, real-world use cases, and low-level performance insights to
はじめに こんにちは。Repro Booster プロダクトマネージャーの Edward Fox です。普段はRepro Boosterの製品戦略立案やロードマップの策定を担当していますが、プロダクトの提供とは別にお客様サイトの根本課題を一緒に解決する取り組みも行っています。本記事では、最近担当した大規模ECサイトのパフォーマンス改善事例を題材に、技術面と組織面の両方から「パフォーマンス改善をどう進めればよいか」という観点で記事を書いてみました。 Repro Booster と伴走支援の位置付け Repro Booster は「タグを設置するだけでWebパフォーマンスを改善する」ことを目的にしたプロダクトです。一方、既存サイトに長年積み上がった負債や部門間の調整といった課題はツールだけでは解決が難しい領域でもあります。そこで私たちは、少人数の伴走チームを編成し「小さく試して、パフォーマンス
パフォーマンス改善の始め方と、APIレスポンスタイムを67%短縮した話 - YOUTRUST Tech Blog
こんにちは、YOUTRUST Webエンジニアの寺井(YOUTRUST/X)です。 私はYOUTRUSTに入社してからこれまでプロダクト開発部に所属しており、主に機能開発を担当していました。 2024年8月からは技術開発室に異動し、この1ヶ月はパフォーマンス改善に取り組んできました。 そこで、今回はこの1ヶ月間パフォーマンス改善に取り組んだ過程とその結果を記事にしたいと思います。 1. することの方針の決定 技術開発室に異動と言っても、既存のチームに加入する形ではなく、私の異動とともに新たに品質チームというチームができた形でした。 そのため、着手可能な状態の具体的なタスクがあるわけではなく、何をするか、どんな優先順位で進めていくかから決めていく必要がありました。 チームができた背景としては、品質面の問題は開発組織として把握しつつも、これまでどうしても対応が後回しになってしまっており、特にY
RDS Performance Insights が 2025 年 11 月 30 日に CloudWatch Database Insights へ統合されるみたいです | DevelopersIO
RDS Performance Insights が 2025 年 11 月 30 日に CloudWatch Database Insights へ統合されるみたいです いわさです。 今朝 Amazon RDS / Aurora のドキュメントが更新されまして次のアナウンスが。 Document history - Amazon Aurora より なんと Performance Insights が 2025 年 11 月 30 日に EOL（End of Life）を迎えるとのこと。 RDS と Aurora のドキュメントで上記のように記載されています。DocumentDB については本日時点でまだ記載がありませんでした。 ちょっと驚きましたが、昨年 12 月に CloudWatch Database Insights が発表されています。RDS/Aurora のパフォーマンスモニ
今年（2025年）10月にリリースされる予定のPython 3.14では新型のインタプリタが採用され、実行速度が最大で30％改善される見通しであることが分かりました。 テイルコールに基づく新型インタプリタ 現在開発中のPythonの最新バージョン「Python 3.14」では、新型インタプリタが採用される予定です。 Python 3.14のドキュメント「A new type of interpreter」では、この新型インタプリタについて次のように説明されています。文中の「CPython」とはPythonの標準実装のことで、C言語で実装されているため通称CPythonと呼ばれています。 A new type of interpreter based on tail calls has been added to CPython. For certain newer compilers, t
ブラウザ内テキスト探索の高速化というテーマで改善を行いました。公開許可は頂いていますが、先方の希望で社名は伏せさせていただきます。 技術的には「再現性がある木構造のノード探索の条件の生成、その実行の高速化」という少しR&Dっぽいタスクでした。Playwright のコードを参考にしつつ、個別により速いパーツで置き換えていく、というもので非常に興味深いものでした。こういう仕事は楽しいので、いくらでも歓迎です。 今回は最初はドメイン理解に時間をあてて、その後十分にドメイン理解が進んだら計測しつつ改善する、という流れです。 以下、敬称略。 相談内容 ブラウザを自動操作する技術を開発している。技術的には一種のE2Eテストの応用技術で、サーバーに要素の探索条件と、その操作を登録する。 今回の相談では、その要素探索が重くなってしまうケースがあり、これを改善してほしい、という依頼。とくにテキストを条件に
負荷テストツール４選！ユーザーが語る効果的なパフォーマンステストのプラクティス！ 登壇資料 https://trident-qa.connpass.com/event/326996/
関連キーワード VPN | クラウドサービス | ネットワーク | ネットワーク管理 企業がさまざまなクラウドサービスを利用するようになり、ネットワークが複雑になるにつれて、VPN（仮想プライベートネットワーク）は必ずしも適切なセキュリティツールとは言えなくなっている。 より安全なリモート接続の手段として、何も信用しない「ゼロトラストセキュリティ」の考え方に基づいた「SDP」（ソフトウェア定義境界）と、ネットワークとセキュリティを単一のクラウドサービスとして提供する「SASE」（セキュアアクセスサービスエッジ）がある。 VPNでも問題ない場合はあるが、特定の条件に当てはまる企業はSDPやSASEへの移行を検討すべきだ。どのようなタイミングや条件でVPNに移行すべきなのか。 「脱VPN」をすべき4つの条件とは？ 併せて読みたいお薦め記事 連載：脱VPNは必要なのか 前半：なぜVPNは「もはや
データベースの楽観ロックと悲観ロックを理解する
分離レベルを高くするほど、データの整合性は向上しますが、ロックが増えるためパフォーマンスは低下する傾向があります。アプリケーションの要件に応じて適切な分離レベルを選択することが重要です。例えば、高いスループットが必要な読み取り中心のアプリケーションでは READ COMMITTED を、金融取引のような厳密な整合性が必要なアプリケーションでは SERIALIZABLE を選択するといった判断が必要です。 楽観ロックの仕組み 楽観ロックの基本概念とメンタルモデル 楽観ロック（Optimistic Locking）は、その名の通り「楽観的」なアプローチでデータの整合性を管理します。このアプローチでは、データ競合が発生する確率は低いという前提に立ち、事前にデータをロックせずに処理を進めます。 楽観ロックのメンタルモデルは、EC サイトでの買い物に似ています。あなたがオンラインショップで商品を閲覧
HTML だけで Shadow DOM を構築するための宣言型 Shadow DOM 宣言型 Shadow DOM は `<template>` 要素を使用して Shadow DOM を構築する方法です。宣言型 Shadow DOM を使用することで、従来の JavaScript を使用した Shadow DOM の構築方法と比較して、サーバーサイドレンダリング（SSR）に対応しているため、パフォーマンスの向上や SEO 対策に期待されます。 Shadow DOM は Web Components を構成する 3 つの技術の 1 つです。Shadow DOM はコンポーネントのカプセル化を実現します。Shadow DOM で定義されたスタイルは Shadow DOM の外部に影響を与えず、また外部のスタイルの影響を受けません。 Shadow DOM は再利用可能なコンポーネントを構築するた
最近になって Frontend Ops の傭兵として活動を始めました。 Frontend Ops 実践のモデルケースとして、 株式会社GiXo様で Next.js 仕事に取り組ませいただきました。今回、その内容を公開する許可を頂けたので、事例として公開させていただきます。 依頼主 株式会社GiXo様 以下、敬称略 相談内容 フロントエンド関連のリポジトリで、Next.js のビルドが遅くなってしまった。 重いことに起因して Vercel CI で OOM で確率的に落ちるようになった。CIが信用できなくなり、とりあえず再ビルドするクセがついてしまって、生産性が落ちている。 モノレポ内にとくに重いアプリケーションが一つあり、これを調査・解決してほしい。 仮ゴール: VercelCI 上のビルド時間を半分OOM が発生しないようにしたい 調査フェーズ リポジトリの閲覧権を頂き、プロジェクト構成
https://hack-at-delta.connpass.com/event/332966/
「AWSで始める負荷テスト入門」というタイトルで DevelopersIO 2024 Sapporo に登壇しました #devio2024 | DevelopersIO
中川です。 2024年7月5日に開催した「DevelopersIO 2024 SAPPORO」にて、オフライン登壇させていただきました。 登壇資料 話したこと 負荷テストの概要と目的 負荷テストの進め方 AWSを活用した負荷テスト 実践的なTips 当日の登壇スライドはこちらになります。 参考・紹介資料 参考にしたサイト 負荷テスト on AWS のすすめ 第三十五回 ちょっぴりDD - 人気番組の新作配信を安定起動させた、サーバーレスな AWS 分散負荷試験ソリューション「Distributed Load Testing」を使った負荷試験の仕組み 負荷テストとは？目的や種類ごとの観点、実施の流れについて解説 Types of load testing 参考にした書籍 Amazon Web Services負荷試験入門―クラウドの性能の引き出し方がわかる 分散負荷テストソリューション AW
SQLite on EFSは書き込みロックできる
はじめに こんにちは。がれっとです。 先日ECSとRDSをやめて、AWSコストを9割削減しましたという記事を投稿したところ、興味深いコメントを見つけたので検証してみました。 結論 EFS上のファイルには通常のSQLite相当のロックを行うことができ、SQLiteの書き込みが競合してバイナリファイルが壊れるといったことは基本的にない。 検証内容 SQLiteは書き込みロックをOSによるファイルロックを使用して実現しているため、Network File System上のファイルに対してうまくいかないというコメントを発見しました。 たしかに、SQLite公式ドキュメントにもその旨が記載されています。 そのため、本当にEFS上のSQLiteは書き込みが競合して壊れるのか、検証していきます。 AWS 構成図 マウントポイントによってロックのかかり方が異なる可能性を否定できなかったため、念の為アベイラ
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MySQL 8.0アップグレード後に性能劣化したクエリ: セミジョイン編 - inSmartBank
バックエンドエンジニアのためのインフラ・クラウド大全 | 翔泳社
docker buildx bake で高速並列ビルド - 誰かの役に立てばいいブログ
COUNT(*), COUNT(1), COUNT(expr) の違いを SQL 標準から理解する
RAGのビジネス適用に向けたパフォーマンス改善ガイド｜Weights & Biases Japan
Pythonのパフォーマンス最適化Tips 必須知識 - Qiita
次期PostgreSQL 18では非同期I/Oの採用により性能が2～3倍向上する見通し
Devinにコードレビューをさせ、コード品質と開発速度を同時に高める話
Nintendo Switch 2に求める性能は？最適化エンジニアたちに訊いたSwitch開発の奮闘と苦労 - AUTOMATON
GraphQL BatchでクライアントN+1を無理矢理倒す (事例紹介:株式会社ハウテレビジョン様)
「iPhoneは毎日再起動したほうが動作が軽い」説は本当か--実際に試した
axiosやfetchに替わるKyのススメ - Qiita
あすけんメニュー検索にOpenSearchを導入した話 - asken テックブログ
ターミネーターと出会う。 - 沖縄で島猫と遊ぶ日々・(ΦωΦ)隠居編
農相「どれもおいしい」 古い備蓄米試食（共同通信） - Yahoo!ニュース
AIのRAGが「GraphRAG」に進化！ Microsoftが公開したツールでその性能を試す【イニシャルB】
サーバーレスAPIのパフォーマンステストとアプリの未来
パフォーマンスを改善する技術 - Repro Tech Blog
Python 3.14、新型インタプリタ採用で実行速度が最大30％改善の見通し
Playwrightを参考にブラウザ内テキスト検索を高速化する (事例紹介:サードパーティスクリプト提供会社)
k6を活用した再現性・拡張性の高い負荷試験基盤の構築
「VPN」をやめて「SDP」や「SASE」に移行すべき4つの条件
HTML だけで Shadow DOM を構築するための宣言型 Shadow DOM
ジャイアントパンダに注意 - Next.js のビルド改善 (株式会社GiXo様)
「最高のチューニング」をしないために / hack@delta 24.10