Auto Scaling を試してみた - Qiita
Auto Scaling の概要については ↓ Auto Scaling なお、起動に失敗した場合はエラーメッセージに従って、下記のリファレンスを参考にトラブルシュートをするとよい。 Amazon EC2 Auto Scaling のトラブルシューティング: EC2 インスタンスの起動失敗 ■事前準備## ELBは予め作成済のものとします。 1.起動設定## 「起動設定」から「起動設定の作成」 1. AMI の選択 今回は作成済のAMIから起動するようにしました。 以下は通常のEC2インスタンスの起動と同じ設定なので、詳細は省略します。 2. インスタンスタイプの選択 3. 詳細設定 4. ストレージの追加 5. セキュリティグループの設定 6. 確認 2.Auto Scaling グループの作成## 1. Auto Scaling グループの詳細設定 今回はMIN:2、MAX:4でAut
本番環境でダウンタイムを最小限にするためRDSをMulti-AZ構成にした後スケールアップを行う - Qiita
こんにちわ！OCEAN'Sの大庭です。 今回は、本番環境でRDSのスケールアップを行いましたのでその手順とログを紹介していきます 概要 まず、RDSがSingle-AZ構成のままスケールアップを行うと、 インスタンス停止 インスタンスタイプの変更（スケールアップ） インスタンス起動 となってしまい、DBサイズにもよるがサービスダウンタイムが10分弱はかかってしまいます。 そのため、今回は以下の方法でスケールアップを行います RDSをMulti-AZ構成に変更 RDSのスケールアップ プライマリにフェイルバック RDSをMulti−AZに変更 まず、RDSをMulti−AZ構成に変更する。 Multi-AZ構成への変更はダウンタイムが発生しませんが、 シングル AZ からマルチ AZ への変換時のダウンタイムを回避できますが、マルチ AZ への最初の変換時にパフォーマンスに大きな影響が出るこ
RDSで急にパフォーマンスが悪くなったらIOPSを確認！ - Qiita
本番運用しているRDSのパフォーマンスが最近悪くなっている。 スロークエリを確認すると、処理時間が非常に遅いときがある。（Procedure） とあるProcedure処理が以前は15分くらいで完了していたのだが、遅い時には100分近くかかっている。。。 処理内容は変えていないのに。。。 CPU使用率を比較してみる グラフの凡例 青線：正常 赤線：処理時間が遅い時 正常時は処理が終わるとCPU使用率は下がっていた。 しかし、処理時間が遅い時は負荷が上がっている時間が短く、CPU使用率も下がりきっていない。 処理時間が遅いのはCPUがサボっているかららしい（笑） なぜ、違う動きをしているのか？ 実際に処理した件数はどうなっているのか？ IOPSを比較してみる 書き込み（WriteIOPS) 正常時には次の処理が走っているが、それ以外に大きな差はなさそう。 読み込み（ReadIOPS） 一定時
SQLServer: 現在実行中クエリのリアルタイムトラブルシューティング - Qiita
SELECT TOP 100 der.session_id as spid ,der.blocking_session_id as blk_spid ,datediff(s, der.start_time, GETDATE()) as elapsed_sec ,DB_NAME(der.database_id) AS db_name ,des.host_name ,des.program_name ,der.status -- Status of the request. (background / running / runnable / sleeping / suspended) ,dest.text as command_text ,REPLACE(REPLACE(REPLACE(SUBSTRING(dest.text, (der.statement_start_offset / 2)
NginxとApache HTTP Serverの違いメモ - Qiita
簡単なまとめ Apache HTTP Server マルチプロセスモデル : 接続ごとにプロセスをフォークするのでメモリがいっぱいになりやすい 利点 : メモリ空間が独立しているので、スクリプト言語が組み込みやすい 欠点 : 同時接続が増えるとメモリが欠乏しやすい → とは言え、モジュールを使えば、イベント駆動モデルにもできるよ。Nginxには及ばないけど。 Nginx イベント駆動モデル : 1プロセス内で、接続ごとにイベント処理を行う。1プロセス1CPUなので、CPUの数だけワーカープロセスが作成できる。 利点 : 接続数が増えても、プロセス数やスレッド数が増えない。消費メモリが増えない 欠点 : 1つのメモリ空間で動作するため、スクリプト言語を組み込めないことがある。 → とは言え、プロキシサーバとして利用すれば、スクリプト言語を呼び出せるよ。 ではApache HTTP Serve
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typeperf.exe を使って CPU使用率をcsvで保存 - Qiita
