レイテンシ(遅延)とスループット(帯域幅)と帯域幅遅延積 - Qiita
マルチクラウド展開にまつわる既成概念を覆すより データ転送では、特に長距離の場合にレイテンシ（遅延）が問題になることがありますが、現在はすべてのクラウド・プロバイダーがそれぞれの物理インフラストラクチャを互いの近くに配置（専門用語では「コロケーション」）しているため、これはさほど問題となりません。この近接性（場合によっては同一コロケーション施設内の別の部屋）は、クラウド間のレイテンシがミリ秒単位であることを意味します。それに加え、クラウド・データセンター・リージョンは世界中で増加しており、クラウド・リージョン間の距離は縮まっています。 という事で、レイテンシ(遅延)について、まとめてみてみます。 ■ Agenda レイテンシ(遅延)とスループット(帯域幅) レイテンシと TCP の動作 帯域幅遅延積(Bandwidth-Delay Product) TCP Window Size の調整と
メルカリShops のフロントエンド | メルカリエンジニアリング
こんにちは。ソウゾウの Software Engineer の hiroppy です。「連載：「メルカリ Shops」プレオープンまでの開発の裏側」 の最後は、Web フロントエンドの紹介をしたいと思います。メルカリ Shops は既存のメルカリアプリの中に独立した Web アプリケーションとして動いています。本記事では、どのようなライブラリを選定し、どのようにアーキテクチャを設計してきたかを解説します。 なぜ Web なのか？ アプリの上で動いているのであれば、WebView ではなくても良いと感じる人はいると思います。今回採用した 1 つの理由としては、リリースが柔軟な点が挙げられます。iOS/Android の両方に対して開発サイクルを早めることが可能であり、また機能追加やバグ修正が容易です。どのように WebView で動いているかについては、6 日目のメルカリ Shops のため
計測・検討・対処のプロセスでWebサービスのパフォーマンスを改善する
はじめに はじめまして、ホットペッパービューティーコスメ（以下HPBC）にてフロントエンドエンジニアとして学生アルバイトをしている柏です。 Webサービスで普遍的にもとめられる指標にパフォーマンスがあります。素早く表示されるWebサービスはユーザー体験が良く、コンバージョンや直帰率などにも関係があると言われています。HPBCでは、チーム一丸となってパフォーマンスの改善に継続的に取り組んでいます。 6週間のアルバイト期間で、HPBCのBFF(Backend for Frontend)の性能改善に取り組ませていただき、結果としてレスポンスタイムを200ミリ秒程度短縮することができました。本記事では、その取り組みをテーマに計測を通してパフォーマンスのボトルネックを発見する方法、そして開発の速度を落とさずそれらを解消することについて、ご紹介します。 目次 HPBCの構成と課題 Cloud Trac
統計ダッシュボード機能を BigQuery と BI Engine で実装する
先日、統計ダッシュボード機能(β)をリリースしました。記事をひとつでも公開している場合、Zennにログインすればどなたでも統計情報を表示できます。執筆頻度の確認や閲覧回数の参考にお役立てください。 本稿ではどのように実現したかについて課題とともに記録します。 TL;DR 投稿ページの表示イベントは Google Analytics から BigQuery へ連携しており、イベントデータ（BigQuery）と記事データ（Cloud SQL）をどうJOINさせるかが課題 外部接続でBigQueryからCloud SQLつなぐことにした 統計データ読み出し時、BigQueryを直接使うとクエリ毎に課金されてしまうため、BigQuery BI Engine を使うことにした スケジュールクエリを使い、BI Engineの容量に収まるように集計データを最小限にまとめる チャートは Chart.js
Cloud Run 用に Python アプリケーションを最適化する | Cloud Run Documentation | Google Cloud
フィードバックを送信 Cloud Run 用に Python アプリケーションを最適化する コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 このガイドでは、Python プログラミング言語で作成された Cloud Run サービスの最適化と、最適化の一部に関連したトレードオフの理解に役立つ背景情報について説明します。このページの情報は、Python にも適用される全般的な最適化のヒントを補完するものです。 これらの従来の Python ウェブベース アプリケーションのベスト プラクティスと最適化の多くは、以下を中心に展開されています。 同時リクエストの処理（スレッドベースと非ブロッキング I/O の両方）。 バックグラウンド タスクへのトレースや指標の送信など、重要性が低い機能に接続プールとバッチ処理を適用してレスポンス レイテンシを短縮する。 コンテナ
Performance insights: Get actionable insights on your website's performance | Chrome DevTools | Chrome for Developers
Use the Performance insights panel to get actionable and use-case-driven insights on your website's performance. Why a new panel? The new Performance insights panel is an experiment to address these 3 developer pain points when working with the existing Performance panel: Too much information. With the redesigned UI, the Performance insights panel streamlines the data and displays only relevant in
Asynchronous programming scenarios - C#
If you have any I/O-bound needs (such as requesting data from a network, accessing a database, or reading and writing to a file system), you'll want to utilize asynchronous programming. You could also have CPU-bound code, such as performing an expensive calculation, which is also a good scenario for writing async code. C# has a language-level asynchronous programming model, which allows for easily
Chrome DevToolsを用いたメルカリWebのパフォーマンス計測 - Mercari Engineering Blog
フロントエンドチームの @urahiroshi です。Mercari Advent Calendar 2018 12日目を担当します。 今年の8月から12月にかけて，メルカリ・メルペイのフロントエンドチーム有志で「超速！Webページ速度改善ガイド」の社内輪読会を行いました。 この本の中で，「推測するな，計測せよ」という言葉が紹介されていますが，今回の記事は，輪読会で学んだことのまとめとして，Chrome DevToolsを用いてメルカリWebのパフォーマンス計測と簡単な分析を行ったものです。 なお，現在メルカリWebのアーキテクチャを刷新するための開発が進んでいるため，ここで計測したパフォーマンスの値は大幅に変化していく可能性が高いです。アーキテクチャの刷新後に振り返って見られる楽しみが増えることも、この記事を書いた目的の一つです。 計測方法，環境 計測はGoogle Chrome 71.
Headless Chrome: an answer to server-side rendering JS sites - Chrome for Developers
Headless Chrome: an answer to server-side rendering JS sites Published on Thursday, January 11, 2018 • Updated on Thursday, June 16, 2022 The techniques in this article show how to use the Puppeteer APIs to add server-side rendering (SSR) capabilities to an Express web server. The best part is that the app itself requires almost no code changes. Headless does all the heavy lifting. In a couple of
Timing Middleware - FastAPI Utilities
FastAPI Utilities User Guide Get Help Development - Contributing Release Notes Source module: fastapi_utils.timing¶ The fastapi_utils.timing module provides basic profiling functionality that could be used to find performance bottlenecks, monitor for regressions, etc. There are currently two public functions provided by this module: add_timing_middleware, which can be used to add a middleware to a
User-centric performance metrics | Articles | web.dev
User-centric performance metrics Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. We've all heard how important performance is. But when we talk about performance, and about making websites "fast", what specifically do we mean? The truth is that performance is relative: A site might be fast for one user (on a fast network with a powerful device) but slow for a
Server Timing (Editor's Draft)
This specification enables a server to communicate performance metrics about the request-response cycle to the user agent. It also standardizes a JavaScript interface to enable applications to collect, process, and act on these metrics to optimize application delivery. ## Introduction Accurately measuring performance characteristics of web applications is an important aspect of making web applicat
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LLM Inference Performance Engineering: Best Practices
User guide - pyinstrument 4.7.2 documentation
GitHub - joerick/pyinstrument: 🚴 Call stack profiler for Python. Shows you why your code is slow!
Where’s your bottleneck? CPU time vs wallclock time
yappi/performance_issue.py at dab4473529edab5bbd92db5c70f74f57346823c3 · sumerc/yappi
Provide timing data for things FastAPI does outside of user code · tiangolo/fastapi · Discussion #9148
GitHub - sm-Fifteen/asgi-server-timing-middleware
Provide timing data for things FastAPI does outside of user code · Issue #701 · tiangolo/fastapi