第17回 Webアプリケーションのパフォーマンス改善（1） | gihyo.jp
大きな効果を上げるために チューニンガソン#1～#3の改善率を見ると、アプリケーションや全体のアーキテクチャに手を入れないで改善できるのは最大でも10倍以下です。もちろん数倍速度が違えばサーバ台数を大きく減らせるので有意義なのは間違いないのですが、ISUCONやチューニンガソン#4のような飛躍的な高速化は望めないことがわかります。 つまりチューニングでは、単にパラメータ設定を変更するのみではなく、ボトルネックになっているコードやクエリ、アーキテクチャに的確に手を入れていくことで大きな効果を上げることができるのです。 ボトルネックの発見と解消が大事 システム全体の処理時間についてパレートの法則（経験則）を適用すると、「全体の処理時間の80％は20％の部分で発生している」ということになります。実際にシステム全体で一番ボトルネックになっている部分を解消しないことには、ほかの部分に手を入れても大
cassandraを運用していて困っていること - oranie's blog
※2013/03/05に追記 Yuki Morishita(@yukim)さんより以下のエントリについてアンサーを貰いました！！！ https://gist.github.com/yukim/5086476 - なんか呟いたら「m9(^Д^)ﾌﾟｷﾞｬｰ」な意味なのかRTとかがついたので、まとめておこう。きっと「これやれば解決するのに・・・プークスクス！」って教えて貰えるに違いない。半分くらい僕の技術力の低さから来ているのが多いので、Cassandra特有の問題から外れている気がするけど気にしない。 前提条件として HW：CPU12core メモリ64GB Disk:SSDやHDD(RAID10)を使用（詳細な構成は割愛） Cassandra 1.1.5 JDK 1.6.0_33-1 Simple Strategyを使用 1ノード辺り100〜200GB程度のデータを想定 クラスタの数とかは
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
