2年間運用しているソーシャルゲームのサーバ構成の変遷Taking LLMs out of the black box: A practical guide to human-in-the-loop distillation
ネットワークでなぜ遅延が生じるのか
5. プロセス遅延 (Processing Delay) パケット 出⼒先決定 ヘッダ書き換え フィルタリング QoS 統計情報取得 カプセル化 筐体内転送 • 伝送装置 • メディアコンバータ • スイッチ • ルータ • NAT装置 • 仮想化装置, IPsec, etc • 通信機器の⼊⼒インターフェイスで受信して 出⼒インターフェイスのキューへ送るまでにかかる時間 出⼒ キュー パケット ルータの例 暗号化 6. キューイング遅延 (Queueing Delay) • 通信機器の出⼒インターフェイスキューに⼊ってから 出⼒処理を⾏なうまでにかかる時間 出⼒キュー • 出⼒処理より速いペースでパケットが届くとキュー待ちが増える • 広帯域回線から狭帯域回線への転送、⼀時的な輻輳 (バーストト ラフィック) などへの対応 優先制御 キューイング スケジューリング 7. シリアル化遅延
「AWSからGCPに切り替えたらコストが1/10になった」CETエンジニア 吉田啓二氏インタビュー - Tech Blog - Recruit Lifestyle Engineer
前編（「ビッグデータは“リアルタイム”でこそ価値がある」）では、リアルタイムなビッグデータ解析プロジェクト「CET（Capture EveryThing）」が始まったきっかけから、いまのチームまで組織に焦点を当てました。 後編では、いよいよビッグデータ解析のシステムについて深掘りしていきます。 Amazonのクラウドサービスを活用して作り上げた現状のシステムを捨て、Googleで作る構成に変えようとしているそう。その意図とは。 クラウドサービスのコストパフォーマンスなど、エンジニアやアーキテクトには気になる情報が満載です。 「CET」で基盤構築や分析・集計アプリケーションの開発を行っている、吉田啓二さんに聞きました。 聞き手／構成／編集／写真：小川楓太（NEWPEACE Inc.） AWSで本格的に運用するのは厳しいかなという印象です —— 今回構築された基盤の具体的なシステム構成はどのよ
大規模Node.jsを支える ロードバランスとオートスケールの独自実装
This document discusses messaging queues and platforms. It begins with an introduction to messaging queues and their core components. It then provides a table comparing 8 popular open source messaging platforms: Apache Kafka, ActiveMQ, RabbitMQ, NATS, NSQ, Redis, ZeroMQ, and Nanomsg. The document discusses using Apache Kafka for streaming and integration with Google Pub/Sub, Dataflow, and BigQuery
Aerospike で 大量のトランザクション処理をさばく
https://atnd.org/events/71301 での発表資料です。
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