SRE NEXTで「AIOps研究録」講演を終えて - ゆううきブログ
5月14-15日に開催されたSREの国内カンファレンス SRE NEXT 2022 ONLINEにて、「AIOps研究録―SREのためのシステム障害の自動原因診断」と題して、ITシステムに障害が発生した際に、機械学習・統計解析の手法を用いて、障害の原因を自動で診断するための研究について講演しました。 講演に用いたスライド資料を以下に公開しています。 当日に配信された講演動画は、Youtubeに公開されています。 なお、この記事では、AIOpsという用語を、機械学習や統計解析をはじめとするAI（人工知能）と呼ばれる技術を用いて、ITオペレーターのオペレーション作業を自動化あるいは支援する技術の総称として使っています。 なぜAIOpsに着目したのか 自分が、統計や機械学習をはじめとするAIと呼ばれる技術をSRE分野に適用することを漠然と考えはじめたのは、2017年ごろでした。当時、今後のSRE
GolangのGCを追う
Go1.5とGo1.6でGoのGCのレイテンシが大きく改善された．この変更について「ちゃんと」理解するため，アルゴリズムレベルでGoのGCについて追ってみた． まずGoのGCの現状をパフォーマンス（レイテンシ）の観点からまとめる．次に具体的なアルゴリズムについて，そして最後に実際の現場でのチューニングはどうすれば良いのかについて解説する． GoのGCの今 最初にGoのGCの最近の流れ（2016年5月まで）をまとめる． Go1.4までは単純なStop The World（STW）GCが実装されていたがGo1.5からは新たなGCアルゴリズムが導入された．導入の際に設定された数値目標は大きなヒープサイズにおいてもレイテンシを10ms以下に抑えることであった．Go1.5で新たなアルゴリムが実装されGo1.6で最適化が行われた． 以下は公開されているベンチマーク．まずはGo1.5を見る． Gophe
GoのGC (garbage collector)について理解する
プロトタイピングによる不確実性の低減 / Reducing Uncertainty through Prototyping
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