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The book starts with a story about a time Margaret Hamilton brought her young daughter with her to NASA, back in the days of the Apollo program. During a simulation mission, her daughter caused the mission to crash by pressing some keys that caused a prelaunch program to run during the simulated mission. Hamilton submitted a change request to add error checking code to prevent the error from happe
After a short conversation with BryanWB_ on the #logstash channel at Freenode, I realized that I did not know how my data was sent and how it was stored in Graphite. I knew that StatsD collects and aggregates my metrics. And I knew that StatsD ships them off to Graphite. Which I knew stores the time-series data and enables us to render graphs based on these data. What I did not know was if my http
ベストセラーとなった「SNMPによるネットワークモニタリング」を刷新する特集が登場。SNMP入門のバイブルとして、再びリファレンスとなるよう最新バージョンを元として1から10までを語っていく。 すべて表示 新着記事 関連記事 関連リンク 新着記事 第7回 RRDtoolでグラフ化モニタリング SNMPを使った機器のモニタリングには、統計を把握するためにグラフ化させることが一般的だ。今回の記事では、RRDtoolとフロントエンドツールを使って視覚化させる方法を解説しよう。 (2007/5/30) 第6回 サーバ異常をSNMPで通知させるには SNMPでサーバリソースを監視するとさまざまな状況を把握することができる。異常となる予兆をとらえることができ、その予兆はメールなどで受け取ることが可能だ。 (2007/5/25) 24時間稼働のために――サーバ管理者が知っておくべき自動復帰ノウハウ 24
DevOps時代の開発者のためのOSSクラウド運用管理ツール5選まとめ:ユカイ、ツーカイ、カイハツ環境!(30)(1/3 ページ) DevOpsという観点で、クラウドに使えるオープンソースの運用管理ツールとして、Zabbix、Hinemos、Hyperic HQ、Scalr、Aeolusの特徴をまとめて紹介します。 開発者も“運用”管理の時代 アジャイル開発の注目とともにクラウドによるインフラ構築の効率化、さらにはDevOpsといった開発・運用の継続的な改善とリリースの自動化による短期リリースの実現が注目を浴びています。 クラウドを利用した場合、クラウド本体の運用・管理機能を利用して環境構築やシステムの監視、負荷状況に合わせたスケールアウトができます。 しかしながら、各クラウド固有の機能を利用してしまうと、そのクラウドにロックインされてしまい、将来、より安いクラウドが登場したときの乗り換え
新しい機能をリリースした際に、MySQLに対して効率的ではないクエリが発行されてしまって、それが積もってサービス全体に影響が出てしまう前に発見してアラートをあげたい。 発見する手立てとしてはCPU使用率やInnoDBのROW OPERATIONSが考えられるところですが、今回はスロークエリが発生した回数を監視することにした。ちなみにいつものことながら対象とするMySQLは4.0系。long_query_timeがオンラインで変更できません。。。はい MySQLのスロークエリが発生した回数は、show status のSlow_queriesという項目でみることができて mysql> show status like 'Slow_queries'; +---------------+-------+ | Variable_name | Value | +---------------+---
大きな効果を上げるために チューニンガソン#1~#3の改善率を見ると、アプリケーションや全体のアーキテクチャに手を入れないで改善できるのは最大でも10倍以下です。もちろん数倍速度が違えばサーバ台数を大きく減らせるので有意義なのは間違いないのですが、ISUCONやチューニンガソン#4のような飛躍的な高速化は望めないことがわかります。 つまりチューニングでは、単にパラメータ設定を変更するのみではなく、ボトルネックになっているコードやクエリ、アーキテクチャに的確に手を入れていくことで大きな効果を上げることができるのです。 ボトルネックの発見と解消が大事 システム全体の処理時間についてパレートの法則(経験則)を適用すると、「全体の処理時間の80%は20%の部分で発生している」ということになります。実際にシステム全体で一番ボトルネックになっている部分を解消しないことには、ほかの部分に手を入れても大
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