適用先: Access 2013、Office 2013 構文 式 。BatchCollisionCount 式Recordset2 オブジェクトを表す変数。 注釈 このプロパティは、最後の一括更新を実行しているときに競合が発生したかまたは更新に失敗したレコードの数を示します。 このプロパティの値は、 BatchCollisions プロパティ内のブックマークの数と一致します。 作業中の Recordset オブジェクトの Bookmark プロパティを BatchCollisions 配列のブックマーク値に設定すると、最後のバッチ Update 操作で更新を完了できなかった各レコードに移動できます。 競合が発生したレコードを修正した後、もう一度バッチ モードの Update メソッドを呼び出すことができます。 この時点で DAO は再度一括更新を試み、この 2 回目の更新に失敗したレコー
2023-11-01 CAL 2023-09-19 Azure Container Registry Azure IoT Edgeチュートリアル 2023-08-22 Azure OpenAI Service 2023-07-31 Azureの評価環境を入手する Azure IoT Hubチュートリアル Azure IoT Centralチュートリアル 2023-07-27 Docker Desktop for Windows 2023-07-26 Azureの仮想ネットワーク ピアリング 2023-04-25 メモ 2023-03-27 SAMLの実装を検証する。 2023-03-08 WSL → WSL2 2023-02-16 コンテナのチェーン 2023-02-13 Azure IoT Hub Device Provisioning Service 2023-02-09 Azure
SREによる構成変更がGmailなど広範囲な障害の引き金に。3月13日に発生した障害についてGoogleが報告 3月13日の11時53分から15時13分(いずれも日本時間)までの3時間20分のあいだ、GmailやGoogle Drive、Google Photos、Google Storage、App EngineのBlobstore APIなどGoogleの広範囲なサービスで一部の機能が利用できなくなる、あるいは遅延が発生するなどの障害が発生しました。 その原因と対策について、Googleが「Google Cloud Status Dashboardのインシデント#19002」として報告しています。 報告では障害の原因が、ストレージ内のリソースを削減しようとしたSRE(Site Reliability Engineer)による構成変更にあったと説明。 SRE(Site Reliabili
こんにちは ハタ です。 Mirrativで開発中の低遅延配信機能について、ある程度形がまとまってきて、開発段階から品質チェック段階になりましたのでちょっとだけどんな感じになるか紹介させていただきたいなと思います。 なお、今回紹介するのは開発中のものからピックアップさせていただくので 実際にサービスにリリースされるものとは異なりますのでご留意お願いします。 言葉の定義 まず先に、世の中には「低遅延」という言葉の意味が沢山あるのですが 僕らのいう「低遅延」配信とはざっくり一言でいうと 「配信中の画面がインターネットを超えて視聴画面に見えるようになるまでの早さが短いもの」 としています。 つまり配信画面に映ってるものが視聴端末にすぐ(1秒未満)に再生されるようにする事が目標となっています。 配信した時刻にどれだけ近いか、を示す言葉として低遅延と呼んでいます まずはどんなものを作っているのか 開
なんだか久しぶりに書いた。 何かと言うと、VMware vCenterでは、ホスト、ゲストの性能統計情報を収集し、出力することが可能。 これが、デフォルト設定だと非常に使い物にならない、ということ。*1 詳細は以下をどうぞ。 何のことかと申しますと。*2 vSphere ClientでvCenterに接続、メニューから「管理」−「vCenter設定」を実行。 設定画面が表示されたら「統計情報」を選択、「統計間隔」で設定可能。 デフォルトと最大は以下の通り。 ○デフォルト (1)間隔5分 保存期間:1日 統計情報レベル:1 (2)間隔30分 保存期間:1週間 統計情報レベル:1 (3)間隔2時間 保存期間:1ヶ月 統計情報レベル:1 (4)間隔1日 保存期間:1年 統計情報レベル:1 ○可能な最大設定 (1)間隔1分 保存期間:5日 統計情報レベル:4 (2)間隔30分 保存期間:1週間 統
機械学習チームの林田(@chie8842)です。好きなスポーツはテニスとスノボです。 システムは、その当時の最新の技術で作ったとしても必ずレガシー化します。 機械学習システムも他システムと同様、一度デプロイしたら終わりではなく、継続的なメンテナンスが必要です。昨今機械学習は、特に技術の進歩が目覚ましいため、レガシー化するのも早い分野といえます。本稿ではレガシー化した機械学習アプリケーションのメンテナンスと、それに伴うGPU環境からCPU環境への移行によって、大幅にシステムの運用コストを削減した例をご紹介します。 機械学習アプリケーションにおけるコスト課題 クックパッドにおける最初の大きな機械学習プロジェクトである料理きろくがリリースされたのは、2年前のことです。それ以来、様々な機械学習アプリケーションがデプロイされ、現在では大小含めて30を超える機械学習アプリケーションが運用されています。
Webパフォーマンス向上施策のために、今更ながら超速本1を読んだので、今までの自分の知見と合わせてまとめてみます。 なるべく柔らかく、改善施策ってまず何をどうすればいいの?という疑問を持った人に向けて書いています。 ▪️格言 そもそもWebは速い。遅くしているのは我々です。大抵は技術の問題ではなくて、人の問題。 引用元: テクニックではなく、今、本気で取り組むべきWebパフォーマンス (html5jパフォーマンス部 部長 竹洞さん) 心得 パフォーマンス向上に対する施策は大別すると以下の2通り 軽量化 (単純にやりとりするデータ容量を小さくすること) 圧縮 削除 最適化 (その時に最も適している実装・実行をとること) 経路・順番の変更 非同期 もっとも遅くしている原因を探して、それを対策するのが原則。「対効果」が絶対的正義である。手段から入るのは愚策。まず先に原因を知ることが重要。 ▪️1
このトピックでは、ApsaraDB RDS for SQL Serverインスタンスのパフォーマンスをテストするために使用されるHammerDBテストツールについて説明します。 このトピックでは、HammerDBのインストール方法についても説明します。 HammerDBの紹介 HammerDBは、データベースの主要なベンチマークおよび負荷テストツールです。 このオープンソースツールは、LinuxおよびWindowsオペレーティングシステムをサポートし、さまざまなデータベースシステムのテストに使用できます。 HammerDBは、自動テスト、マルチスレッドサポート、動的スクリプト、および拡張機能を備えています。 HammerDBは、Oracle、SQL Server、Db2、TimesTen、MySQL、MariaDB、PostgreSQL、Greenplum、Postgres Plus Ad
SSDとHDDの速度(CrystalDiskMark) こちらのページでは、SSDとHDDの速度についてわかりやすく解説しております(^^) SSDはHDDより速い!と言われていますが、 本当にそうなのか、「CrystalDiskMark」という有名なフリーソフトで検証してみたいと思います! 下の画像が同じ環境でSSDとHDDの速度を、 「CrystalDiskMark」を使って計測してみた結果です! 左側が読み込み速度(Read)、 右側が書き込み速度(Write)、 「Seq」は、「シーケンシャル」といって、連続したデータを読み書きしたときの速度を表示しています。 「512K」「4K」は、「512K」は512KB単位のランダムアクセス、「4K」は4KB単位のランダムアクセスをしたときの速度を表示しています。 「4KQD32」は、NCQ機能を使ったランダムアクセスの速度を表示しています。
バリューSSD×4台でRAID 0に挑戦!OCZの「Trion 100」を試すは、いろいろどうかと思うレビューだった。 この記事では廉価版のSATA SSDを2台/4台使ってストライプサイズ128KBでRAID0のディスクアレイを構築しており、シーケンシャルアクセスではおおむね期待通りの性能を出せているようだが、問題は以下のくだり(省略はtuneo)。 一方、4Kに関しては、1台時で355.3MB/s、2台時で421.3MB/s、4台時で463.7MB/sと、向上はするもののあまり伸びない。どちらかと言えばRAIDコントローラ側の制約という印象だが(以下略) ……RAID0の仕組みを考えればランダムアクセス性能が伸びないのは当たり前だと思うんだが。 単純に考えると、ベンチマークソフトがアレイ上の4KBにアクセスする時、ストライプサイズ128KBのアレイなら1台のSSDに128KBアクセスし
Performance is one of the most important and most complex tasks when managing a database. It can be affected by the configuration, the hardware or even the design of the system. By default, PostgreSQL is configured with compatibility and stability in mind, since the performance depends a lot on the hardware and on our system itself. We can have a system with a lot of data being read but the inform
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