結局、Go言語をやめる理由はなかった件 - Qiita
この記事は Go 2 Advent Calendar 14日目の穴埋め記事です。 はじめに @okdyy75 さんによる Go 5 Advent Calendar 14日目の の記事「だから僕はGo言語を辞めた」 が「ベンチマークっていうのはこうやるんだよ」というのを説明するために反面教師的な意味で良い教材だと思ったので、反証記事を書きたいと思います。 ベンチマークを取りながらコードを改善して、最終的にGoは遅くないからやめる必要はないということ、そして、なぜ遅いという結論になってしまったのかを掘り下げていきたいと思います。 下準備 幸いなことに、ベンチマークのソースコードがGitHubにある ので、こちらを実行しながら問題点を改善していきましょう。 ちゃんとコードが上がっているのは素晴らしいですね！ 一方で、元記事には測定環境が明記されていませんでしたので、同じ環境で測定することはできま
Linux 性能解析ツールperfを使ってみた - Qiita
背景 システムコールから先のボトルネック箇所を知りたい事がありまして、その際にperfなるものを教えてもらいました。 使ってみると色々と便利なツールで勉強になったことも多々あるのでそちらのご紹介です。 概要 perf(Performance analysis tools for Linux)とはLinuxカーネル2.6.31以降で使用可能なLinuxの性能解析ツールです。 ざっくりいえば下記 実行されるプログラムと OS とのイベントを見れる OS とハードウェアのイベントを見れる カーネルのカウンタで計測されるイベントだったりプロセッサで計測されるイベントが知れる 例えばL1のヒット状況やTLBの様子なども観察できます。 (CPUサイクル数、分岐の数、分岐予測ミス数、キャッシュ参照数、キャッシュミス数など豊富な機能) 導入 導入はRedHat,centOSならyum,ubuntuならap
Pythonでのデータ分析 : line_profiler についてのメモ - Qiita
line_profiler が便利です スピーチとスカートは短いほうがいい、という話を聞いたことがあります。 データ分析でも、実験をできるだけ多くしたいので、 前処理などの定型繰り返し作業はできるだけ短いほうがいいですね。 そんなときに役に立つのがプロファリングだと思います。 最近、プライベートで数10GB~サイズのデータを扱うことになりました。 その作業を通じて、並列処理、プロファイリングなどについて 小さな発見がありましたので、共有できたらなと思いました。 初回は、line_profilerでプロファイリングしたときの発見です。 line_profiler については、いろんな方が書いているので、調べて頂ければと思います。 とても素晴らしいプロジェクトです。 データの集計処理をプロファイリングする データについて 実際にあつかったデータはお見せできませんので。。。 そのデータに構造が近
ElixirでIoT#1.2：いろいろ分かるベンチマークを整備してみる - Qiita
この記事は「Elixir or Phoenix Advent Calendar 2017」の12日目です． 昨日は@zacky1972さんの「ZEAM開発ログv0.1.1 AI/MLを爆速にしたい！ Flow / GenStage でGPUを駆動できないの？」でした． はじめに こんにちは． カーネルや低レイヤを触ることが多いので，並行と並列の違いにはうるさいほうです． 先日の勉強会「fukuoka.ex#8(福岡Elixir会)：2018年 春のElixir入学式」にて発表した内容を加筆編集しながら，**ElixirをIoTボードで動かしたらどうなんの？**という異色ネタをお届けしています． これまでの記事では，IoTボード上でElixirが実行できる環境を構築してきました． ElixirでIoT#1.0：IoTボードへのLinux環境の準備 ElixirでIoT#1.1：IoTボードへ
Ruby高速化のためのベンチマークツール benchmark_driver.gem - Qiita
この記事はRuby Advent Calendar 2017 17日目の記事です。 benchmark_driver.gem とは Rubyの処理系を高速化していく上で重要な計測環境を改善するため、Ruby本体のリポジトリにあるbenchmark/driver.rbの後継として作られたベンチマークツールです。普通にRubyのスクリプトのパフォーマンスを比較するのにも使えます。 また、このgemはRuby Association開発助成金2017に採択されたプロジェクトとして開発されています。 何が便利なのか Procの起動を行なわない精度の良い計測ができる 皆さんがベンチマークによく使うのは、標準ライブラリの benchmark.rb か、見易い比較結果を得られる benchmark-ips.gem 等でしょう。 benchmark-ips.gem でよく使われるインターフェースや ben
同一のハードウェア(Macbook)のmacOS, Bash on Windows, Ubuntu, VirtualBoxでUnixbenchを実行して性能を比較してみる - Qiita
もうすぐ Windows10 Fall Creators Update や macOS High Sierra がリリースされるという時期なのにこういうテストを行うのは今更感があるような気がしますが、下記5種類の環境を同一のハードウェアにセットアップして Unixbench を実行してみました。 macOS Sierra Windows10 1703 の Bash on Windows Ubuntu 16.04 LTS macOS Sierra 上の VirtualBox にインストールした Ubuntu 16.04 LTS Windows10 1703 上の VirtualBox にインストールした Ubuntu 16.04 LTS なお、macOS Sierra 向けの Unixbench を動かすには一部のファイルにパッチを当てる必要があるため、macOS の結果は参考程度とご理解く
Keras バックエンド速度比較 CNTK vs TensorFlow - Qiita
from __future__ import print_function import time start_time = time.time() import keras from keras.datasets import mnist from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout from keras.optimizers import RMSprop batch_size = 128 num_classes = 10 epochs = 20 # the data, shuffled and split between train and test sets (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() x_tr
Rubyの似たメソッドのベンチマーク結果比較 まとめ - Qiita
はじめに JuanitoFatas/fast-rubyにRubyの役割の似たメソッドのパフォーマンスがまとまっていたが、結果だけでなくコードも並べて一覧化したかったので、当該リポジトリをcloneしてきて、以下のscriptを実行してまとめなおした。 File.open('./result.md', 'w') do |dest| $stdout = dest Dir.glob('code/**/*rb').each do |f| dest.puts "## #{File.basename(f, '.rb')}" dest.puts "\`\`\`rb" dest.puts File.open(f).read dest.puts "\`\`\`" dest.puts dest.puts "\`\`\`" require "./#{f}" dest.puts "\`\`\`" dest.put
Unity/C#における繰り返し文の速度比較 - Qiita
for,while,foreachの速度差を検証してみる [2016/02/20 追記] 全部まとめて書いてしまったので単品で書いたものとILが異なっている可能性有り 個々で検証を行うとまた結果が違うかも･･･ #【検証環境】 ・Unity5.2.4f1（Personal Edition） ・Nexus7(Android 5.0.2) ・100万回ループした際にかかった時間を比較 #【比較項目】 ①forの前置インクリメント ②for ③while ④do-while ⑤foreach ⑥forのLengthチェック ⑦forのList<T>参照 ⑧forのList<T>参照のCountチェック ⑨foreachのList<T>参照 ⑩whileのLinkedList<T>参照 ⑪foreachのLinkedList<T>参照 #【テストコード】 using UnityEngine; us
Lambda + RDS benchmark - Qiita
はじめに LambdaからRDSに接続する時に、Lambdaでは全てのプロセスが独立してしまうので、connectionも使いまわすことが出来ません。 このため、Lambdaに対する同時接続数を増やしていくと、RDS側でconnection数が上限を超えた時にエラーになります。 ※ただ、これはLambdaに限らず、Connection Poolingが出来ないシステムでは同じです。 このことにより、Lambda+RDSはアンチパターンであるという見方をすることがあるようです。 結論 Lambdaを利用してもRDSのmax connection設定"だけ"が原因でスループットが実用に耐えなくなるということはなさそう。(即アンチパターンというわけではさそう) [追記]RDSがSingleAZの場合、(試験した範囲では)インスタンスタイプを変えることでスループットをスケールすることができる。 [
(yet another) UnixBench on Bash on Ubuntu on Windows - Qiita
fujiedaさんの「UnixBench on Bash on Ubuntu on Windows」を見て自分の環境(Core i5-2410M、メモリ8GB、ハイブリッドHDD)でもやってみた。 Build 16251 (16251.rs3_release.170721-2122) このビルドからWindows Subsystems for Linuxのベータが取れました。UnixBenchはいつものようにエラーが出たので-i 3オプション付きで実行して、スコアは185.1。また少し回復してますが、200台に戻すことはなさそうですね。 ======================================================================== BYTE UNIX Benchmarks (Version 5.1.3) System: ASPIRE3830
gatling による負荷試験とテレビ露出見積り - Qiita
表題の通りですが、本記事では次の事項は扱いません。 gatling の使用方法 目的 テレビ露出時にかかる負荷をある程度予測しておくことで、それにかかる費用をできるだけ小さく留めること（最小化とは言いません）。 最小化しようとするとギリギリのラインを攻めるためにかなり厳密に見積もらないといけなくなりますが、そうすると人件費の方が高くつくので本末転倒です。 その計算をするのに僕のリソースをもって 1日かかるなら、1〜2万円多く AWS や GCP に献上した方が他の仕事も進められてみんな幸せです。 従って、本記事での検証は比較的ざっくりです。 構成 本試験は、以下の様な構成のアプリケーションを対象に行います。 AWS 特に特筆すべきことのない、標準的な構成です。 DNS とかはあまり関係ないので抜いています。 Amazon ELB Amazon EC2 Amazon RDS（MySQL、マス
サーバ監視・性能測定ツールまとめ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? エージェントソフトウェアを対象PCにインストール形でサーバの監視・性能測定を行うツールのまとめ。 SaaSサービス NewRelic アプリケーションの性能測定が簡単にできるSaaS。あちこちで導入実績があってスタートアップではデフォルト担っているようにさえ感じる。各言語でのプラグインだけがあって、自作アプリ外のサービスは対象外なのかと思っていたが、プラグインのリストをみると色々と対応しているようだ。 Good 豊富な実績がある Bad インターネットにつながっていないと利用できない。 参考リンク New Relic Wantedlyを
Ruby でベンチマークを取る方法 - Qiita
のように表示される。 bm メソッドの引数 10 は，「Nantoka」「Kantoka」というラベル部分に確保すべき桁数（文字数）だ。一番長いラベルの文字数にするか，ちょっと多めの値にしておけばいい。 結果の見方 数値の単位は秒だ。小数点以下 6 桁もあるが，有効数字はそんなにない。その件はあとでまた触れる。 でも user, system, total, real と四つもあって，一体どれを見たらいいの？ 冒頭で「初心者向けの良い記事がない」と書いたのはこのこと。これらの数値の意味を書かなければしょうがないよね。 まず real からいこう。これは処理の開始から終了までの時間。経過時間とも言う。だから，CPU がぼーっとしていたり，他の仕事をやっている時間も含まれる。これは見なくていい。 なぜ real と呼ぶかというと，たぶん我々が暮らしているこの世界における現実の時間だからだろう。
1分でできる！mysqlslapでDBのかんたん性能調査、ベンチマーク - Qiita
業務中にそこそこ大きなスキーマ変更をすることになり、実際パフォーマンスに変化があるかベンチマークを取る必要が出てきました。 jmeterとかでごりょごりょとかしないとなのかーとか思ったのですが、 今回はスキーマ変更のみなので、単純にDBのみの測定でよいので、なんかいいツールはないかと探したところ、 mysqlslapなるものがあるようなので試してみました 4.5.7 mysqlslap — Load Emulation Client mysqlslapはMySQLサーバのクライアント負荷をエミュレートし、各ステージのタイミングを報告する診断プログラムです。サーバにたいして複数のクライアントがアクセスしているかのように作動します。mysqlslapはMySQL 5.1.4.から提供されています。 さっそく試してみーる 使い方 mysqlがインストールされていれば標準でmysqlslapもイン
ruby と jruby の速度の差 - Qiita
先日の find_allのindex版( http://qiita.com/pocari/items/0b4e632ef2a2b6a97ba9 )という記事を受けて。 ruby 1.9 ruby 2.0 ruby 2.1 jruby1.7.12 --1.9 jruby1.7.12 --2.0 の5つの環境で速度がどう変わるか調べてみたよ。 わかったこと ※ すべて、今回のベンチマークの範囲の話。一般的かどうかはわからない。 each_with_index.select や flat_map.with_index は、ruby 1.9 → 2.0 → 2.1 と、すごく速くなっている。都合 10倍以上。 CRuby だと、each_with_index と each.with_index は、同じっぽい。 JRuby だと、each_with_index より each.with_index
Apache Benchでサクッと性能テスト - Qiita
使ってみる 例えば、100ユーザが同時にhttp://www.example.co.jp/ に1リクエストを発行した場合を想定。 ab -n 100 -c 100 http://www.example.co.jp/ 同時に100ユーザが、1ユーザーあたり10リクエストを発行した場合を想定。 -nには100 x 10 = 1000を指定します。 ab -n 1000 -c 100 http://www.example.co.jp/ 接続先にベーシック認証がかかっている場合。 -Aの後にベーシック認証ユーザとパスワードを:（コロン）で区切って指定します。 ab -n 100 -c 100 -A hogeuser:hogepass http://www.example.co.jp/ 同時接続数よりTotal発行リクエスト数が少ないとエラーメッセージが表示されます。 同時に100人で合計10リクエ
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go標準のbenchmark機能の使い方 - Qiita
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