MacでJMeterを使う、といっても特別なことはなく、バイナリはどのプラットフォームでも共通。オフィシャルサイトからzipファイルをダウンロード→解凍→フォルダを任意の場所に移動→ApacheJMeter.jarを実行・・・するだけ。これでGUIの画面が開く。 最初のテストはこちらを参照しつつやってみた。まず左ペインの「テスト計画」を選択してから以下のようにしてスレッドグループを作成。「スレッドグループはひとつのテストケースを構成するテストの集合体」とのこと。 テスト計画の下にできた「スレッドグループ」を選択し、次はサンプラーからテストアイテムをチョイス。 サンプラーは「スレッドグループの中でどういったアクセスを行うか」を登録する。ここでリクエストを投げる回数など、テスト内容の詳細を設定。サンプラーをいっぱい作ってユーザの一連動作を再現することもできる。「ロジックコントローラ」機能を使う
Amazon Web Services(AWS)は、「Spectre」および「Meltdown」と名付けられたCPUの脆弱性に関して同社の対応をまとめたWebページ「Processor Speculative Execution Research Disclosure」において、すでに脆弱性対策が済んだことを報告しています。 AWSがこうした特設ページを設けるのは珍しいことで、本件の重要性と緊急性の高さがうかがえます。 ただ、Googleが脆弱性の詳細な報告と対策の経緯などを詳細にブログで開示したのに対し、AWSの情報提供は実務的であっさりしたものになっています。 Amazon EC2のワークロードに性能低下は見られない 下記はAmazon EC2に関する報告を引用したものです。すべての対策が済んだと報告されています。また、OSのアップデートが推奨されています。 All instances
KubernetesでGPUを使う 一般的なWebアプリケーションと比較してMachine Leaning(ML)は複雑なインフラを要求する.Data processingを行う環境やModelのTraining/Validationを行う環境,実際にサービスからModelを利用するためのServingの環境といった複数の異なる環境が必要であり,WorkloadによってはCPUだけではなくGPUも必要になる.これらを効率的に扱うためのインフラを構築・運用するのは容易でなくGoogle and Uber’s Best Practices for Deep Learningにあるようにこれまで培われてきたDevOpsの知見を結集していく必要がある. このような複雑なMLのインフラとしてContainerとKubernetesが利用されることが多くなってきている.特に複数の環境間のPortabi
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