InfiniDBの実力や如何に？検証結果を一挙公開！EnterpriseZine（エンタープライズジン）編集部では、情報システム担当、セキュリティ担当の方々向けに、EnterpriseZine Day、Security Online Day、DataTechという、3つのイベントを開催しております。それぞれ編集部独自の切り口で、業界トレンドや最新事例を網羅。最新の動向を知ることができる場として、好評を得ています。
Node.jsの仕組みはWebアプリ開発者も知っておくべき
インターネットのサービスは、アクセスしてきたユーザーを「待たせない」ことが大前提だ。「待たせない」サービスを実現するために、新しいインフラ技術が次々と登場している。例えばJavaScriptの実行基盤を構築するサーバー用ソフト「Node.js」もその一つ。大量の同時接続ユーザーに対して高速にレスポンスできる技術として、今、大きな注目を集めている。 Node.jsは、Webサーバー構築ソフト「Apache」やWebアプリケーションサーバー構築ソフト「Tomcat」などと置き換えて使う。ただし、単純に置き換えるだけで必ずレスポンスが高速になるわけではない。Node.jsが持つ本来のパフォーマンスを引き出すには、実装するWebアプリケーションの開発に注意が求められる。 “ループ”を止めないアプリが不可欠 Apacheの場合、複数のスレッドを起動して並行処理することで、大量のアクセスに対応できるよ
3/3 タダでできるMacの高速化！ [Mac OSの使い方] All About
フリーソフトでシステムの設定を変更して高速化！ OS Xの隠し機能を有効にしたり、メンテナンス機能を実行するのが「OnyX」です。フリーソフトですが、いろいろなシステムメンテナンス操作が行えて便利。 OnyXをダウンロードするにはトップページ上の「Download」をクリックし、使用しているOS Xのバージョン番号のものをクリックします。このアプリはシステムを壊してしまうような操作を行うことも可能なので、よく分からないコマンドは実行しないようにするなど、十分注意して使いましょう。 なお、ここではOS X 10.8用のOnyXについて解説します。OSのバージョンによっては使用できない操作もあるので注意してください。 視覚効果を省略して高速化 OS Xのウインドウを閉じるアニメーションやズーム効果などはカッコイイけど遅いマシンを使う場合はストレスになります。うっとおしく感じたら迷わずオフにしま
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システム連携の勝ちパターン
クラウドを使ったシステム開発では、従来のアーキテクチャー設計の常識は通用しない。性能・信頼性・セキュリティを高め、コストを下げる。クラウドとオンプレミスでシステムを連携させる――。こうした課題を解決するアーキテクチャーの工夫がある。今回は、システム連携の勝ちパターンとして「送信前データ削減」「統合ジョブ管理」「マスター不要」を取り上げる。 パターン名：送信前データ削減 解決される課題 オンプレミスとクラウド間でデータ連携する際に、ネットワークがボトルネックになることがある。その場合に、ネットワークを増強せず、性能低下を回避したい。 概要 オンプレミスからクラウド上のシステムにデータを送信する際、事前にデータを加工しサイズを小さくする。これにより、ネットワークがボトルネックになり、システム全体の性能が低下することを防ぐ。 例えば、次のようなアーキテクチャーにする。オンプレミスにある業務サーバ
大規模ソーシャルゲーム「ドラゴンコレクション」運営の最前線で得られたノウハウ ～チューニングと運用、18のポイント～
11月25日、「mobidec 2011」においてコナミデジタルエンタテインメントのスタジオITセンター長である正延光弘氏によるセッション「大ヒットSNSゲーム『ドラゴンコレクション』を支えるコナミのクラウド技術の活用」が行われました。 ドラゴンコレクションは、GREEで提供されている携帯電話向けのカードゲームタイプのRPG。プレイヤーは、エリアごとにある複数のクエストをクリアしていき、モンスターカードや「秘宝」を手に入れ、さらに「ドラゴンカード」を集めていきます。また、ほかのプレイヤーとバトルすることでも秘宝を入手できるというSNS要素も取り入れられていました。2010年9月のサービス開始後、順調にプレイヤー数を伸ばし、現在では登録人数が500万人を超えています。 サービス開始当初は社内でサーバを構築し、フロントエンドに6台のサーバ、バックエンドに3台のデータベースサーバ、そしてロードバ
CPUの限界を超す…スパコンに倣い、「GPU」活用
グーグル検索やTwitter、Facebookなど「ビッグデータ」を扱うサービスが普及し、これまで不可能だと思っていたことを実現できる新型IT（情報技術）が続々と登場、一般企業にも身近なものになりつつある。ビッグデータとは、従来のコンピューティング技術では短時間で収集・解析するのが難しい、膨大な量のデータのこと。情報システムの次代を担う7大ITトレンドを紹介する本連載の第4回は、最新スーパーコンピュータ（スパコン）でも脚光を浴びる「GPGPU（General-Purpose computing on GPU）」技術を扱う。 描画処理に最適化された「GPU（グラフィックス処理専用プロセッサ）」の力を借りて、パソコンの心臓部としてよく知られる「CPU（中央演算処理装置）」の限界を超える――。データ解析処理を高速化する一手法として、GPUの使いこなしが大きなテーマになってきた。CPUとGPUのど
家庭用ゲームに匹敵するグラフィックスを実現したスーパーチップセットTegra3を直撃取材 | ファミ通App【スマホゲーム情報サイト】
●Tegra3の開発元のエヌビディアに突撃 スマートフォン業界で、今激アツ話題沸騰中のTegra3チップ。なんとなくスゴイということはわかるが、果たしてどんなものなのかは、イマイチよくわからない。ということで、Tegra3チップの開発元であるエヌビディアにお邪魔して、その詳細を伺った。 エヌビディアは、PCのパーツをはじめ、スーパーコンピューターのパーツをも開発している世界的半導体メーカー。Tegra3とは、エヌビディアが開発したモバイル端末用のチップセットのことで、アプリや動画再生時のコンピュータ処理、グラフィックスの描画計算などを行う、スマートフォンやタブレットの中核を担うパーツである。 ●気になる性能は？ どれだけスゴイの？ まず、チップセットとして最初に注目すべきポイントは処理・計算の速さ。その性能の目安となるのが、CPUコアの性能だ。Tegra3にはメインのCPUコアを4つに加え
ミリ秒で応える「オンメモリーDB」、一般企業の手中に
「ビッグデータ」の台頭で、これまで不可能だと思っていたことを実現できる、そんなIT（情報技術）が続々と登場している。ビッグデータとは、従来のコンピューティング技術では短時間で収集・解析するのが難しい、膨大な量のデータのこと。グーグルの検索サイトやTwitter、Facebookなどビッグデータを扱うサービスが普及し、それらを支える最先端のITが身近なものになってきたのだ。今回は、ミリ秒単位の超高速データ解析処理が可能な「オンメモリーDB（データベース）」技術に迫る。 ミリ秒という高速なIT基盤が一般企業でも手に入るようになった――。 証券会社の注文に2ミリ秒で応答する、東京証券取引所の株式売買システム「arrowhead（アローヘッド）」（図1）。開発元の富士通が、その高速処理を支える中核のDBソフトの市販化に踏み切った。
新機能満載のCPUとTofuインターコネクト
「京」は、大規模並列環境でプログラムを高速に実行するために、様々な新しい技術を取り入れている。「京」のハードウエアの中で最も重要な構成要素であるCPUとネットワークについて解説しよう。 「京」のCPUは富士通が設計・製造した「SPARC64 VIIIfx」。このCPUは、45n（ナノ）mの半導体プロセス技術で製造した、8コアのスーパースカラー・マルチコアプロセッサで、チップ当たり128GFLOPSの性能を持つ。 高速化のため、このCPUは様々な新機能を取り入れている。SIMD＊6と呼ばれる演算機構や、コア当たり256本の浮動小数点レジスタ、6Mバイト（12way）の共有2次キャッシュ、キャッシュを効率良く利用するための「セクターキャッシュ機構」、コア間の同期を高速に実行するための「バリア同期機構」などだ（図5）。 ＊6 SIMD（Single Instruction Multiple Da
「世界最速」を実現したアーキテクチャ
2011年6月に世界最速として認定されたスーパーコンピュータ「京」。Linuxを搭載したスパコンでどうやって最速を実現したのか――。OSやミドルウエアを改良し、独自ハードウエアの性能を最大限にまで引き出せるようにしたシステムの内部を徹底解説する。
Linux用パフォーマンス評価ツール UnixBench
UnixBenchは、Linux環境で動作するパソコンの処理性能を評価するためのソフトである。CPUの演算性能や、2次元、3次元のグラフィックス性能を、数値として出力する。マルチコアにも対応している。 月額1000円以下で利用できる格安VPS（仮想専用サーバー）サービスが登場し、「UnixBench」がにわかに注目を集めている（写真1）。ネット上では、UnixBenchで測定した格安VPSのベンチマークが数多く公開されている。UnixBenchの数値が、格安VPSのコストパフォーマンスを測る指標となっているのである。 UnixBenchは1983年1月、オーストラリアのモナッシュ大学で開発された。名前にあるとおり、当初はUNIXシステムのベンチマークツールとして開発されたようだ。1989年、米国のコンピュータ雑誌「BYTE」が採用したことで広く知られるようになった。Linux向けに移植され
［AWARD受賞製品］可用性と使い勝手を高めたHadoop互換のビッグデータ基盤
ITpro EXPO AWARD 2011で優秀賞に輝いたのは、EMCジャパンのビッグデータ処理ミドルウエア「EMC Greenplum HD」である。OSS（オープンソース）の「Apache Hadoop」とのアプリケーション開発互換性を保ちつつ、同社が一から企業向けに作り直し、性能、可用性、使い勝手を向上させている。 国内の第一号ユーザーはリクルート（Webのログ解析などに利用）。2011年内は、ユーザー数社に対して限定的にGreenplum HDを導入する。2012年の年明け以降、広く一般への販売を開始する。料金はサブスクリプション（購読）形式とし、データ処理ノード1台あたり年額50万円前後としている。 ITpro EXPO 2011の展示ブース（写真1）では、実機（3台のデスクトップPC）を用いたデモンストレーションやシアター上映を通し、Apahce Hadoopと比べたGreen
パフォーマンス - Heartful Communication
・良く見る情報として、「load average」,「CPU使用率」 ▼load average 処理を待っているプロセスの平均数(1分前,5分前,15分前) 値の見方としては、「値がCPUの数以下」であるのが望ましい。 1CPUであれば、1プロセスでCPUが100%動作している状態であるので、Load Averageは1.00になる 1を超えるということは、それだけ処理待ちのプロセスがあるということになり、 処理に時間がかかっているプロセスが発生していることになる。 値が2〜3であれば許容しても良い範囲(一時的であれば!)であるが、5を超えていれば原因を調べた方がいい ※Load Averageは｢w｣や｢uptime｣コマンドでも確認できる ▼CPU使用率 CPUがどれだけ使用されているかを%で表したもの us と sy を足したものが使用されているCPUの率.
減り続けるメモリ残量！ 果たしてその原因は!? 第1回 （1/3） − ＠IT
減り続けるメモリ残量！ 果たしてその原因は!?：Linuxトラブルシューティング探偵団 番外編（1）（1/3 ページ） NTTグループの各社で鳴らした俺たちLinuxトラブルシューティング探偵団は、各社で培ったOSS関連技術を手に、NTT OSSセンタに集められた。普段は基本的にNTTグループのみを相手に活動しているが、それだけで終わる俺たちじゃあない。 ソースコードさえあればどんなトラブルでも解決する命知らず、不可能を可能にし、多くのバグを粉砕する、俺たちLinuxトラブルシューティング探偵団！ 助けを借りたいときは、いつでもいってくれ！ OS：高田哲生 俺はリーダー、高田哲生。Linuxの達人。俺のようにソースコードレベルでOSを理解している人間でなければ、百戦錬磨のLinuxトラブルシューティング探偵団のリーダーは務まらん。 Web：福山義仁 俺は、福山義仁。Web技術の達人さ。Ap
Linux のメモリー管理(メモリ―が足りない？,メモリーリークの検出-防止)(Kodama's tips page)
サ−バ等に使っているPC のメモリが十分かどうか気になる事は多いと思う. 調べ出すと フリーメモリーの不足や SWAP にメモリーがはみだしている様子など 心配な事がいろいろでて来る. PC の動作が遅くなる原因は様々な要因が絡み合っているので, 表面に現れた症状だけでは効果的な対策が分からない事もある. 以下では, メモリ−関連にしぼって解説する. メモリの状況を調べる メモリ−は十分なはずなのに 余裕が無い？ どのプロセスがメモリを消費しているのか？ メモリーのリークを検出する方法？ 防止する方法？ メモリ−は十分なはずなのに SWAP を使ってる？ じゃ, 本当のメモリ−不足はどうしたら分かるの？ メモリーと SWAP 領域はどのくらい確保すると良いのか メモリの状況を調べる メモリの利用状況を調べる方法は, free, top, ps, vmstat, /proc/meminfo
sysstat でシステムの状態を定期的に監視する - いますぐ実践! Linuxシステム管理 / Vol.178
「いますぐ実践! Linux システム管理」はこちらです。 メルマガの解除、バックナンバーなども、以下からどうぞ。 https://www.usupi.org/sysad/ (まぐまぐ ID:149633) その他、作者に関するページは、概ね以下にございます。 https://www.usupi.org/kuri/ (まぐまぐ ID:126454) http://usupi.seesaa.net/ (栗日記ブログ) https://twitter.com/kuriking/ (twitter) https://facebook.com/kuriking3 (facebook) https://jp.pinterest.com/kuriking/pinterest) https://www.instagram.com/kuri_king_/ (instagram) [バックナンバーのトップへ
4.メモリ使用率(第5章 パフォーマンス管理〜上級:基本管理コースII)
freeコマンド freeはシステムの物理メモリとスワップメモリそれぞれに対して使用量と空き容量を表示しカーネルが用いているバッファも表示します。 使用方法 $ /usr/bin/free [オプション] 主なオプションとしては、以下のものがあります。 -b：メモリの量をバイト単位で表示します。 -kではキロバイト単位(デフォルト) で表示し、-mではメガバイト単位で表示します。 -t：物理メモリ、スワップメモリの合計を示す行も表示します。 -o：「バッファの分を増減した行」を表示しません。このオプションを指定しない限り使用中のメモリからバッファメモリを引いた値と未使用のメモリにバッファメモリを足した値を表示します。 -s：繰り返し実行をする間隔(秒)を指定することでその間隔での繰り返し実行ができます。例えば2秒ごとに繰り返し実行するには free -s 2 となります。間隔は秒未満の短い
ゲスト環境は75～80％遅い
＞＞前回 次に、メモリーのアクセス性能を調べる。メモリーアクセスのベンチマークツールである「lmbench3.0-a9」を使用して、メモリーのアクセス時間（レイテンシー）を、1回にアクセスするサイズを変えながら計測した。すると、24Mバイト以下のサイズでアクセスした場合には、ホスト環境とゲスト環境で性能に差が生じなかった。CPUに24Mバイトのキャッシュメモリーが搭載されているためである。 そこで、広範囲のメモリーにアクセスをした場合の性能を見る目的で、オープンソースのインメモリーDBである「Redis 2.2.2」を使って、getコマンドによるデータ読み出しとsetコマンドによる書き込みの性能を検証!)として調べた。Redisはデータをメモリー上だけではなくディスクに置く機能も備えるが、この検証ではメモリーにのみデータを置いた。実施したベンチマークは、Redisに付属の「redis -b
ゲスト環境もホスト環境と同等
整数演算（左）はUnixBench 5.1.3のDhrystoneベンチマーク、浮動小数点数演算（右）はWhetstoneベンチマークで性能を調べた 整数演算のオーバーヘッドは1.5～2.0％で、無いに等しいという結果になった。浮動小数点数演算でも、オーバーヘッドは1.3～4.9％と小さかった。整数演算と浮動小数点数演算とも、コア数に応じて性能が向上した。 一般に、80x86アーキテクチャーのCPUでは、OSを特権モード（リング0）で、一般アプリケーションをユーザーモード（リング1～3）で動かす。仮想化した場合は、仮想化ソフトが特権モードで動作し、仮想環境（ゲスト環境）のOS（ゲストOS）やアプリケーションはユーザーモードで動作する。ゲストOSを通常の特権モードではなく、ユーザーモードで動作させるので、モードの違いで命令実行時の動作が異なることがある。動作が同じかどうかで仮想化ソフトの処理
「"プロアクティブ"なパフォーマンス・チューニングの心得」
「我々が日ごろお客様と接していて感じるのは、SQLレベルでのチューニングにはいろいろと気を配っているものの、システム全体や業務要件とのバランスへの配慮が欠けていたり、チューニングを組織的に行っていくための体制が作られていなかったりするケースが多いことだ。データベースの性能問題が生じる背後には、これらの取り組みが十分に行われていないことがあると見ている」――日ごろOracle Databaseのコンサルタントとして企業の支援にあたっている中島氏と開發氏はこう語る。では具体的に、どのような性能問題が生じているのだろうか。 まずはシステムの性能目標値や制約条件を明確にせよ 中島氏らが「一番困る」と声をそろえるのは、システムの性能目標値や、チューニングにかけられる期間／コストなどの制約条件が明確になっていないケースだ。 「我々コンサルタントには、期間とコストを無尽蔵にかけられるのなら、どんな性能問
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