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This week, I've been playing with Puma processes. Headius, Nate Berkopec, you can probably stop reading now. You won't learn much ;-) One consequence of the GIL is that a single Ruby process has limited ability to fully use the capabilities of a multi-core machine, including a larger AWS instance. As a result, the optimum number of Rails processes for your AWS instance is probably not just one. I'
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
(訳注:2016/3/2、頂いた翻訳フィードバックをもとに記事を修正いたしました。) Railsアプリでのキャッシングは、「たまに夕食を一緒にするけれど、本当はもっと頻繁に一緒にいるべき友達」に少し似ています。パフォーマンスをまじめに考えるRailsアプリのほぼ全てで、もっとキャッシングを使えるはずですが、ほとんどのRailsアプリでは、完全にキャッシングを避けています。それでも普通は、Railsで高速なサーバ応答を達成するための唯一の道は、キャッシングの知的な利用なのです。約250msの応答時間を、簡単に50~100msに高速化できます。 定義についての注意 ― この記事は、アプリケーション層のキャッシングのみを対象としています。HTTPキャッシング(これは全く別の難物で、あなたのアプリケーションに実装する必要はありません)は、別の機会で扱いましょう。 するべきキャッシングをしない理由
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