Online Experiments: Lessons Learned
September 2007 85 W E B T E C H N O L O G I E S W hile at Amazon.com from 1997 to 2002, Greg Linden created a proto- type system that made personalized recommen- dations to customers when they placed items in their shopping cart (http:// glinden.blogspot.com/2006/04/early- amazon-shopping-cart.html). The pro- totypelookedpromising,but“amarket- ing senior vice-president was dead set against it,” cl
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Notepad On The Web: Ubuntu-RAMディスクを作成してSSDへのアクセスを減らす。
/tmpをRAMディスクにして、FireFoxのキャッシュを/tmpに移動することで、 ディスクIOを減らすことにする。 【参考にしたページ】 ・How to: Reduce Disk Writes to Prolong the Life of your Flash Drive 【手順】 (1) fstabを編集 # sudo vi /etc/fstab #/dev/sdb2 #UUID=xxxxx /tmp ext3 defaults,noatime 0 0 → 元の定義をコメントアウト tmpfs /tmp tmpfs defaults,noatime,mode=1777 0 0 → この行を追加 (2) OS再起動 (3) 確認 # df -k tmpfs 1033616 16 1033600 1% /tmp →
Linux チューニング - Ext3 のパフォーマンスを最大化させる
じつは自宅サーバのロードアベレージが上がり続けています。分析の結果、ボトルネックは I/O 処理でした。CPU は Athlon64 X2 4400+ ですが、まだまだ当分この CPU で間に合いそうです。HDD は当時は 7200 回転で最速だった HITACHI Deskstar T7K250 SATA2 250GB を RAID1 構成にしたのですが、今思えば速度優先で RAID0 にしておけば良かったと少しだけ後悔。 I/O がボトルネックに成っている理由ですが、Drk7jp が公開しているサービスの全てがキャッシュファイルを利用した高速化手法を取っているのですが、単純にそれらファイルの write 処理が追いついていません。常に何らかのプロセスで I/O 待ち状態が発生しているような状況です。抜本的な解決方法としては disk を高速なものに交換する以外ありません。 というわけで
悩ましい無線LANの速度表記
複数の無線LAN端末が同時に通信するとき，無線LANの実効速度はどのように変化するのか。そんなテーマで最近実験を行った。アクセス・ポイント1台，無線LAN端末1台での実験結果は，日経バイトをはじめとする多くのメディアが報告している。しかし，複数の無線LAN端末が同時に通信している環境での実測例はあまり見かけない。日経バイトの10月号でこの実測に取り組んだ。 その実験結果をまとめながら気になったことがある。無線LANの表記速度と，理論的な実効速度の間の違いが大きすぎるということである。 IEEE802.11a/11gに準拠した製品のパッケージには最大54Mビット/秒，802.11bのパッケージには最大11Mビット/秒と書いてある。ところが，TCP/IPによるデータ転送の実測値は，無線LAN端末が1台のときで11a/11gが最大22Mビット/秒程度，11bでは4Mビット/秒程度にしかならない。
Adminpanel
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データ転送速度が劇的に改善されるマジック - Cube Lilac
改造Firefoxで日米間6.5GbpsのWebアクセス。東大が世界最速達成 -BB Watch より。私は 1Gbps 以上の世界は完全に未知の世界なので、今回の記事は「どうやって 6.5Gbps ものデータ転送速度を達成するか」ではなく「何故、改善前は（そんな高速ネットワーク環境下で） 6Mbps 程度のデータ転送速度しか出せないのか」と言うお話です。 TCP のデータ転送（ダウンロード）では、ソケットバッファの値を弄っただけで劇的にデータ転送速度が改善される場合があります。 ソケットバッファとは？ あるサーバ/クライアント間でデータ通信をする際、パケットが、受信ホストに到着するタイミングと（受信ホストの）アプリケーションが、到着したパケットを読み込むタイミングは非同期です。そのため、パケット（データ）は到着したのだけれどアプリケーションがまだ読み込みに来てくれないと言う場合に、そのデ
サービス品質に大ダメージ？ 遅延やボトルネックの要因を取り除くTCP/IP帯域幅の制御
サービス品質に大ダメージ？ 遅延やボトルネックの要因を取り除くTCP/IP帯域幅の制御：ホワイトペーパー アプリケーションが品質の高いサービスをユーザに提供し続けるには、TCP パケットとトラフィック・フローの管理について理解が必要だ。Web トラフィック膨張時代のTCP/IP帯域幅管理を解説（提供：ブルーコートシステムズ）。 TCP/IPは、主にFTPおよびTelnetという2つの通信アプリケーションをサポートするために設計されたものだった。しかし、インターネットの発展に伴い、ネットワーク・アプリケーションとユーザの期待は変化している。 TCPの信頼性を高めている特性の多くは、実は逆にパフォーマンスの問題にも深く関係している。本書では、高速通信を行うユーザや、Webトラフィックの急激な増加によって、ネットワークに対する需要が高まり、結果として生じているサービス品質に影響を与える遅延やボト
Note - ソケットバッファのチューニング
Overview ADSLや光回線などの充実によって，ここ数年でネットワークの回線速度もかなり進歩してきました．ですが，Linuxの バージョンによっては，一昔のネットワーク速度を基準としてパラメータの設定を行っているためにネットワーク帯域を フル活用できていない場合もあります（特に，1Gbpsを超えるような場合はその可能性が高い）．そこで，今回はボトルネック の一つとなりやすいバッファサイズのチューニング方法について記述します． sysctl変数の設定 Linuxにおいてシステム全体のバッファサイズを変更する場合には，sysctlコマンドを使用します．設定する項目は， 下記の9種類です（ Manpage of TCP参照）． net.ipv4.tcp_window_scaling RFC 1323のTCPウィンドウスケーリングを有効にします．この機能を用いると，（接続先が対応していれば）
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。 -----------------------------------------------------
KCachegrind
THIS IS AN OLD PAGE. GO TO kcachegrind.github.io FOR THE CURRENT VERSION. This is the homepage of the profiling tool Callgrind and the profile data visualization KCachegrind. Both are licensed under GPL V2. Callgrind uses runtime instrumentation via the Valgrind framework for its cache simulation and call-graph generation. This way, even shared libraries and dynamically opened plugins can be profi
KCachegrindを使ったコード改善 (準備編) « Stop Making Sense
はじめに KCachegrind は、プログラムのプロファイル結果をグラフィカルに分かり易く表示してくれるオープンソースのソフトウェアです。 KCachegrindを活用すれば、性能上のボトルネックや、メモリリーク箇所の特定など、機能テストでは分からないような問題の検出が容易になり、ソースコードの改善に役立てることが出来ます。 この記事では、KCachegrindの紹介から始まり、最終的にはプロファイル結果を解析してプログラムの問題点(バグ・ボトルネック)を見つけるまで、について3回に分けて説明していきます。 以下の構成を予定しています。 今回(準備編)はKCachegrindの概要 次回(入門編)はKCachegrindの使い方 最後(実践編)はKCachegrindを使ってプログラムの問題点を見つける方法 必要なソフトウェア KCachegrind は他のツールと組み合わせることが前提
Javaパフォーマンスチューニングのルール
本記事は、HP-UX Developer Edgeに掲載された記事を株式会社アットマーク・アイティおよび本記事の筆者が独自の判断のもとに加筆・修正したものです。 この連載では、Javaアプリケーションのパフォーマンスチューニングについて、さまざまなテクニックやツールの使い方を紹介していきます。連載の第1回では、パフォーマンスチューニングにおける基本的ルールや、HPが提供する各種のJavaパフォーマンス・ツールの使い方を説明します。なお、今後の連載では、JVMレベルにとどまらず、OSのカーネル・パラメータやネットワーク・パラメータのレベルでのチューニング方法も解説します。また、より高度なチューニング技法として、JVMのガベージ・コレクションやスレッド競合に注目する方法も紹介する予定です。 連載予定 第1回 Javaパフォーマンスチューニングのルール 第2回 Javaのガベージ・コレクション
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【後藤弘茂のWeekly海外ニュース】 なぜSandy Bridgeはそんなにパフォーマンスが高いのか
27.4. Python プロファイラ — Python v2.6.2 documentation
GroovyServ - 高速起動Groovy -
http://blogs.sun.com/okazaki/entry/performance_myth_string_plus_string
http://docs.sun.com/app/docs/doc/805-5818/6j5g78ll4?l=ja&a=view