サーバ運用の現場でひたすら監視し続けるエンジニアの手の内のすべて2013年3月19日 Tokyo Linux Study #5 #tlstudy の発表スライドです。 ZABBIX(赤) × Munin(緑) 。どうして両方を使う事になったのか？という話しがメイン。 サブタイトル「@zembutsuがホスティングサービスの監視パワーを強化しようとするけどとんでもないことになる話」
「バックエンドの経験はなかった」Instagram創業者は、どうやってシステムをスケールさせてきたか
昨日のPinterestの記事「Pinterestの急成長を支えてきたアーキテクチャとは？ Pythonで開発しAmazonクラウドで運用」に続いて、やはり写真を中心としたサービスで急成長してきたInstagramのスケーラビリティについて、まとめてみました。 InstagramもPinterestと同様に、基本はAmazonクラウド上でPythonとフレームワークのDjangoを使ったシステムを構築しています。興味深いのは、創業者の二人ともバックエンドの経験がないなかで試行錯誤をしてシステムをスケールさせてきた点です。 Instagramは先月、Facebookに買収されると発表されています。この先、Instagramのシステムはどう変わっていくのでしょうか。 Instagramのシステム構成 約半年前、昨年12月にInstagramのブログに投稿された記事「What Powers In
Webアプリのパフォーマンスアップ作戦 - ゆーすけべー日記
予定している機能を実現するアプリが完成するだけでWebサービスが成り立つわけではありません。 運用の最中にパフォーマンスにまつわる問題が出てくる可能性があります。 それは突然大きなトラフィックがやってきたというような時だけではありません。 知識が無いうちですと、いざ運用に乗せてみるとずいぶんとサイトの読み込みが遅いといったケースが発生することもあります。 僕はいくつかのエロサイトを管理しているのですが、 その中に月間700万PVのアクセスをいただいている「サイトA」があります。 サイトAの場合、トラフィックもそこまで無かった当初からパフォーマンスに関する問題がいくつか発生し、 その都度調べては実践で試して対策をしてきました。また、できる限り少ないリソースでの運用を目指しています。 今回はWebアプリのパーフォマンスアップ作戦として、 サイトAでの運用経験からのいくつかの方針やTipsを紹介
サーバやPCのボトルネック箇所の簡単な見分け方(Linux編)：佐野裕のサーバ管理者日記：ITpro
前回はWindowsでのサーバやPCのボトルネック箇所の簡単な見分け方をご紹介させていただきましたが、要望がありましたので今回はLinuxの場合をご紹介いたします。 4つの主要ボトルネック要素の復習です。 サーバやPCには4つの主要ボトルネック要素があります。このいずれかがボトルネックとなった場合システム全体のレスポンスが低下します。 CPU使用率 メモリ使用量 ディスクI/O TCPコネクション数 Linuxにおいてはボトルネック箇所を以下のように見分けることができます。 1. CPU使用率 CPU使用率が常に100%に近い場合はCPUがボトルネックであることが判明します。CPU使用状況を簡単に調べるには3つの方法があります。「top」「w」「vmstat」コマンドを使う方法です。 -----------------------------------------------------
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