ネットワークが劣悪な環境を再現する方法
目的 アプリケーションが通信に失敗した際のテストを行いたい 例. 「通信に失敗した場合に再取得ボタンが表示されること」など 方法1. Chrome DevTools を使う https://developer.chrome.com/docs/devtools/network/reference?hl=ja#throttling 任意の設定を追加して使用することができる メリット PCとモバイルデバイスの両方で使用可能 新規にアプリケーションをインストールする必要が無い デメリット パケロス率などを設定できない Android, iOS のネイティブアプリでは使用できない 方法2. Network Link Conditioner を使用する Network Link Conditioner は Apple が提供しているネットワークユーティリティツール 使用手順等は以下のサイトが分かりやす
オンラインゲーム 10年の進化と同期方式の選び方 - きゅぶろぐ
オンラインゲームを作ろう！と思ったことがある方は、 こちらの講演記事を1度は見たことがあるのではないでしょうか。 www.4gamer.net こちらの講演は、具体例を交えながら非常に分かりやすくオンラインゲームの主な同期方式が説明してあり、 2024年現在でもオンラインゲームの基礎を学ぶ資料として真っ先に名前を上げる最高の資料です。 しかしながら講演は2010年のものであり、オンラインゲームはこの10年余りで進化しています。 この辺りの進化の話を簡単にまとめつつ、オンラインゲームの同期方式の選び方を紹介します。 （上記講演記事の知識/用語を前提としているため、先に上記記事をお読みください。） オンラインゲームの民主化について 技術の話をする前に。 近年、「マルチプレイヤーゲーム」と聞いてオフラインの画面分割ゲームを想像する人はいないと言って良いほど オンラインゲームは民主化されてきました
オンラインゲームでは、お互いの位置がだいぶ離れていても (日本とブラジルくらい) 何故素早く同期できるのですか？どのように通信しているのでしょうか？に対するNakamura Yutaさんの回答 - Quora
回答 (7件中の1件目) 通信するデータ量が増えれば増えるだけ、遠距離間における反応は遅くなることは感覚的に理解できるのではないかと思います。 そういう意味で、反射速度を上げてゲームむを滑らかに遂行させるためには、なるべく通信するデータは少ないのがベストです。 なので、単位時間当たりのプレーヤーの位置、入力コマンド、標的の座標といった、操作に関わるデータを何かしらのデータ圧縮を用いて通信し、そのうえで遠隔地にいるプレーヤー同士の対戦を実現しているのだと思います。 その時に、なるべくデータを小さくするためにある程度の操作などをテーブルにまとめておいたのを用意し、一回のデータで複数のコ...
トラフィックの正体から考えるアドテクの面白さ - CARTA TECH BLOG
「ウェブ広告の技術」と聞いて真っ先に思い浮かぶのはどんな技術でしょうか？ 日ごろ目にするウェブ広告の印象から、「ユーザの興味に合わせたターゲティング」や「レコメンドのアルゴリズム」といったトピックを思い浮かべるエンジニアの方も多いでしょう。 しかし、意外かもしれませんが、現代のアドテクを地味に支えているのは大量のトラフィックを低レイテンシで捌くための技術です。 それどころか、「トラフィックが多いこと」は、アドテクの面白さそのものだとさえ言えます1。 とはいえ、「アドテクの面白さはトラフィックが多いことにある」と聞いても、あまりピンとこないエンジニアも少なくないと思います。 トラフィックを低レイテンシで捌く部分はAWSやGCPといったクラウドサービス側の基盤に任せてしまい、その上に載せる広告のためのロジックだけを作り込めばいいように思えるかもしれません。 そもそも、どうしてアドテクではトラフ
各種メモリ／ストレージのアクセス時間，所要クロックサイクル，転送速度，容量の目安 - Qiita
各種メモリ／ストレージについて，2024年時点で標準的なアクセス時間，所要クロックサイクル，転送速度，容量を，各種カタログスペックを参考にまとめてみました． レジスタ(レジスタファイル) 最近のCPUのレジスタ(register)のアクセスは，通常CPUの1クロックサイクルで完了します．2024年時点では，標準的なCPUのクロック周波数は，1〜5GHz程度のオーダーです．1GHzは1秒あたり10億回，すなわち1クロックサイクルは1ナノ秒です． したがって，2024年時点では，レジスタには0.2〜1ナノ秒程度でアクセスできると言えます． レジスタのメモリ容量は，レジスタファイルに存在するレジスタ数に依存します，これは命令で明示的に指定できるレジスタ数という解釈もありますが，レジスタ・リネーミングのようなプロセッサ技術を用いると，実際にはより多くのレジスタ数を持っていると解釈することもできます
なぜいま Heroku なのか - Qiita
開発中のサービスに Heroku を採用した経緯を社内で周知するために書いた文章なんですが、ついでに Qiita にも貼っておきます（ちなみに Heroku の回し者ではないので悪しからず）。 従来、Heroku は日本で使うにはレイテンシの問題で本番環境での利用が避けられることが多かった これは Heroku の Common Runtime には Tokyo region がなく US 等のサーバーと通信するとレイテンシが大きいため1 実際、Wantedly 社なんかもレイテンシを理由に Heroku から AWS に移行している だが、Service Worker の先読みと Fastly（のような instant purge 可能な CDN）の登場により、このレイテンシの影響は極小化された のではないか 多くのリクエストは Fastly のエッジサーバー からレスポンスを返せるはず
Haskell、OCaml、RacketでGCのレイテンシを測る | POSTD
James FisherはGHCのランタイムシステムが彼らのHaskellのプログラム上でレイテンシに悪影響を及ぼしたケースを、ブログに投稿しています。 低レイテンシ、大きなワーキングセット、そしてGHCのガベージコレクタ：3つのうち2つを選べ この記事では、その問題（基本的に、レイテンシはコピー時間の影響を受ける）を示す非常にシンプルな合成ベンチマークを提案していて、さらに「50ミリ秒のレイテンシは過剰」と言っています。それで、他のGCがどのようにこの問題を処理しているかを見るため、OCamlとRacketで合成ベンチマークを再現したら面白いだろうと思いました。 細かい話は抜きにすると、要点は次のとおりです。OCamlのGCは古い世代にある大きなオブジェクトに関しては問題はありません。コレクションをコピーするのではなくマーク & スイープで処理するためで、このベンチマークではワーストケー
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
Go言語の低レイテンシGC実現のための取り組み | POSTD
(訳注：2016/9/28、頂きましたフィードバックを元に記事を修正いたしました。) 私たち Twitch では、通信が大変混み合うシステムの多くで Go を採用しています。ライブ映像を配信したり、何百万人というユーザにチャットサービスを提供したりする場合に直面する問題を考慮すると、Goはそのシンプルさや安全性、パフォーマンス、読みやすさの点で良いツールだと言えます。 しかしこれは、私たちにとってGoがいかに素晴らしいツールかを説明する、よくある記事ではありません。Goで現在実装されているランタイムにより行き詰まったいくつかの局面をどう打開するか、さらに、私たちはそうした限界に達した時にどう対応したらいいのかについて書いたものです。 これからお話しするのは、「Go 1.4からGo 1.6へのGoランタイムの改善が、どのようにしてガベージコレクション（GC）の停止時間を20倍も改善することに
Infinite disk
Hardware performance “obviously” affects software performance and affects how software is optimized. For example, the fact that caches are multiple orders of magnitude faster than RAM means that blocked array accesses give better performance than repeatedly striding through an array. Something that's occasionally overlooked is that hardware performance also has profound implications for system des
稼働系のzabbixサーバを特定してzabbix_senderつかう - Qiita
zabbixをpacemakerで冗長化していて、とあるagentからとあるチェックスクリプトをローカルで実行してzabbix_senderでzabbix-serverに送りつけたいというときに、どちらが稼働系か調べる方法を備忘録的にメモリます。 agentdのログから特定できるかなーとか思ってたんですけど、だめなケースがあってあきらめたりなど。 nmapでListenしてるかみるやつだとこんな感じですかね。 # nmap -p 10050 localhost Starting Nmap 5.51 ( http://nmap.org ) at 2015-08-21 21:13 JST Nmap scan report for localhost (127.0.0.1) Host is up (0.000026s latency). Other addresses for localhost
Latency is Everywhere and it Costs You Sales - How to Crush it - High Scalability -
« Handle 700 Percent More Requests Using Squid and APC Cache | Main | Paper: Parallelizing the Web Browser » Update 8: The Cost of Latency by James Hamilton. James summarizing some latency info from Steve Souder, Greg Linden, and Marissa Mayer. Speed [is] an undervalued and under-discussed asset on the web. Update 7: How do you know when you need more memcache servers?. Dathan Pattishall talks a
Androidの10ms問題：Androidオーディオパスレイテンシ解説 | POSTD
ゲームやシンセサイザー、DAW（デジタルオーディオワークステーション）、インタラクティブなオーディオアプリ、バーチャル楽器アプリ、そして今注目のバーチャルリアリティアプリなど、低レイテンシのオーディオ機能に強く依存する多数のモバイルアプリは、全てAppleのプラットフォーム、App StoreとiOSデバイスで成功し、App StoreとiOS開発者に巨額の利益をもたらしています。こういったアプリはAndroidには ほぼ存在しません。 Androidの10ms問題 （ほとんど理解されておらず、多大な影響をもたらしうる非常に困難な技術的課題）のために、前述のような 利益を生み出すアプリがまともなパフォーマンスを発揮できない どころか、現時点ではAndroid上に公開すらされないのです。 スタートアップと開発者は、iOSでは成功しているアプリ（ 10 ms以下のオーディオレイテンシを必要とす
ZabbixでSmokepingのようにLatencyを測定する - Qiita
ネットワークのLatency測定を仕掛けておくためにSmokepingではなくZabbixを使用したのでメモ。いつもはブログに書いていますが、QiitaにZabbixの投稿が少ないのを見てこちらに書いてみます。 経緯 SmokePingもいいのですが、以下の内容からやはりZabbixで。 ・監視ツールが増えて管理画面を複数開くのが面倒。きっと見なくなる。 ・Zabbix API使って実現していることをそのまま使いたい。 やりたい事 ・パケットサイズを環境に合わせて応答時間を測定 ・任意の間隔、パケット数で測定 ・複数パケットを送信した場合、最大値/平均値/最小値も表示 ・グラフを見た時に中央値をすぐに把握したい ・グラフは見やすい方がよい Zabbixの設定 以下の3つのシンプルチェックを使用 ・icmppingsec ・icmppingloss ・net.tcp.service.perf
fluentd -> elasticsearchでつっこんだデータのstringになっているやつをintegerに変換する - Qiita
fluentd -> elasticsearchでつっこんだデータのstringになっているやつをintegerに変換するFluentdElasticsearch [2015/08/25]追記 この方法では一時的にそのindexではうまくいきますが、fluentdから送られるデータは変わっておらず、新しいindexを作成するタイミングでまた同じ状況になってしまいます。 下記が現状での正しい対処法です。 Elasticsearchでintegerになっていて欲しいところがstringになっていた時の対処法 - Qiita 概要 fluentd + elasticsearch + kibanaを作成して、apacheのlatencyでsortしようとしたら、なんか上手くいかない。latencyがstringではいっていることに気づいた。 確認法 $ curl -X GET localhost:
ネットワ−クの速度を調べる方法
"速さ" の意味は？ 遅延時間を測る データ帯域を測る 試験用のファイルを作る 例: wget で速度を測定 速度低下や変動の原因 回線を高速化すべきか？どこまで？ "速さ" の意味は？ TCP/IP に使っている回線のスピードと云っても大まかには "バンド幅" と "レイテンシー" の2つがある. データ帯域: 一定時間あたりに通信できるデータ量. 個人の利用ではこれが実際の使用感と係わっていると思う. 以下のバンド幅, レイテンシーの他に パケットサイズ, 受信窓サイズ,エラーに依る再転送などの様々な要因に影響される. バンド幅(band width): 一定時間に通過できるデータ量. データ経路の太さと考えると良い. 究極的には流せる信号の周波数(帯域幅)による. 経路が複数の要素からなるとき, 最小のバンド幅の要素が制限の要因となる. 例： ほぼ, 10BASE, 100BASE
Guy Podjarny「SPDYはみんな思ってるものと違う」 - 以下斜め読んだ内容
Guy's POD 2012.6.12のエントリ Guy's Pod » Blog Archive » Not as SPDY as You Thought AkamaiでChief Product Architectという肩書きを持つエンジニアによるspdy検証エントリ spdyを実戦投入してもたちまち速くなるわけじゃないことを検証してる トラフィック数ランキング上位500サイトで検証 なんでgoogleが宣伝してる通りに速くならないのかも分析してる コメント欄も盛り上がってる Steve SoudersやSPDYテストしてるgoogleの人（Matt Welsh）とか Guyがspdy rantじゃないことがよくわかる 「spdyいいよね」「高速化tipsの賞味期限」「spdyはここ変えたら凄くなる」等々議論してて楽しい Guyのポイントはまとめると spdyに手を出す前にサイト高速化
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Self-linking and Latency + Life of a Twitter jvm engineer
Remix: Latency Numbers Every Programmer Should Know(2014)
【CEDEC2014】遅延問題を錯覚利用で解決?! 「世界のみんなは4フレーム以内にいる」 バンダイナムコ森口明彦氏「今あらためて見直したいゲームの遅延対策」レポート