Unity、ゲームの最適化に関する電子書籍を無料公開。「モバイル」「コンソール/PC」向け2冊で、ボトルネックの特定方法やメモリ・GPU最適化などを解説
Unity Technologiesがゲームの最適化について解説する電子書籍を無料で公開 メモリやGPU管理、ボトルネック特定の方法などを解説したPDF資料 モバイル向けとコンソール/PC向けの2冊があり、各デバイス向け解説も Unity Technologiesは2023年12月6日、Unityにおけるゲームの最適化を解説する2冊の電子書籍を公開しました。 公開されたのは、モバイル向け開発ガイド『OPTIMIZE YOUR MOBILE GAME PERFORMANCE』と、コンソール/PC向け開発ガイド『OPTIMIZE YOUR GAME PERFORMANCE FOR CONSOLES AND PC』です。 各ガイドには、ボトルネックの特定方法やメモリ管理、プログラミングやアセット管理など、さまざまなカテゴリーにおける最適化が解説されています。また、各ガイドそれぞれに、対象デバイス
Firefoxにはウェブ開発者向けの開発ツールが搭載されています。この開発ツールにウェブサイトのパフォーマンスを可視化できる分析ツール「Firefox Profiler」が追加されていたので、実際に使ってみました。 Performance Tool in Firefox DevTools Reloaded - Mozilla Hacks - the Web developer blog https://hacks.mozilla.org/2022/03/performance-tool-in-firefox-devtools-reloaded/ Firefox Profilerを使うには、分析対象ウェブページを開いた状態でキーボードの「Shift」と「F5」を同時押しして、現れたメニューから「記録を開始」をクリックします。 記録を開始したら、ウェブページを更新したりウェブページ内の要素をク
Denoが大幅な方針変更を発表。3カ月以内にnpmパッケージへの対応を実現、最速のJavaScriptランタイムを目指しHTTPサーバを刷新
Denoが大幅な方針変更を発表。3カ月以内にnpmパッケージへの対応を実現、最速のJavaScriptランタイムを目指しHTTPサーバを刷新 オープンソースのJavaScript/TyeScriptランタイム「Deno」を開発するDeno Landは、「Big Changes Ahead for Deno」（Denoの方向性の大きな変更）という記事を公開し、Denoのnpmパッケージへの対応や高速化などの新たな取り組みを発表しました。 Big changes ahead for Denohttps://t.co/Q5xKz3bJLg — Deno (@deno_land) August 15, 2022 今回の発表では、npmへの対応、最速のJavaScriptランタイムを目指す、企業向けサポート、という3つの大きな取り組みが示されています。 3カ月以内にnpmパッケージをインポート可能に
Googleのデジタル広告に対する独占禁止法違反の訴訟に関した訴状の中で、GoogleがAMP優遇のため、非AMPの広告表示を遅くしていたことが指摘されています。 UNITED STATES DISTRICT COURT SOUTHERN DISTRICT OF NEW YORK - IN RE: GOOGLE DIGITAL ADVERTISING ANTITRUST LITIGATION - Civil Action No.: 1:21-md-03010-PKC (PDFファイル)https://storage.courtlistener.com/recap/gov.uscourts.nysd.564903/gov.uscourts.nysd.564903.152.0_1.pdf Chrome Dev Summit 2021 livestream - YouTube Let's tal
ニコニコ漫画をRuby3.2.0に更新してYJIT有効化するとパフォーマンス改善された話 - BOOK☆WALKER inside
はじめに こんにちは。ニコニコ漫画の開発をしているyotaとtukiyoです。 この記事はペアブロギングによって執筆しています。 本記事ではニコニコ漫画で利用しているRubyのバージョンを3.2.0へ更新したこととYJITの有効化によるパフォーマンスの変化について紹介します。 ニコニコ漫画のインフラ構成についてにある通り、ニコニコ漫画は4つのプロダクトによって運用されています。 このうち本記事の対象となるのは、Rubyを利用している「新バックエンド」と「課金サブシステム」になります。 今回、Rubyのバージョンが3.2.0になったことでYJITが実験段階ではなくなりました。*1 ニコニコ漫画のバックエンドシステム内では複雑な処理も多く、恩恵に与ることを期待して更新を行いました。 結果として大きなパフォーマンスの向上が見られました。 はじめに 更新に関する作業 更新前後のパフォーマンス比較
Python 3.11では、パフォーマンスチューニングの一環として、Python関数呼び出しのインライン化 が行われました。既存のPythonインタープリタのしくみを大きく変更する変更ですので、簡単に解説しておきます。 先に書いておきますが、今回行われた「関数呼び出しのインライン化」は、C/C++などの inline のように、ユーザ定義関数を呼び出し元で展開してオーバヘッドを削減するものではありません。また、Schemeなどにある末尾再帰の最適化でもありません。 cevalループ¶Pythonインタープリタは、Python 3.11の新機能(その2） 特殊化適応的インタープリタ で解説したように、Pythonのソースコードをバイトコードへ変換し、順次実行します。このバイトコードを実行する関数はPythonインタープリタの心臓部であり、CPythonソースツリーのファイル Python/c
第16回 StringBeginners での発表資料
任天堂など3銘柄採用、日経平均入れ替え - 日本経済新聞
日本経済新聞社は6日、日経平均株価を構成する225銘柄の定期見直しで3銘柄を入れ替えると発表した。市場流動性の点からキーエンス、村田製作所、任天堂を採用する。業種セクター間の銘柄数の過不足調整により日清紡ホールディングス、東洋製缶グループホールディングス、スカパーJSATホールディングスを除外する。10月1日の算出から入れ替える。今回から7月発表の新しい選定ルールを適用した。構成銘柄の株価調整
「マンガが快適に読める」を数値化し、SLOをマンガビューワに導入するまで - Hatena Developer Blog
マンガビューワにおけるサービスレベルとは なぜSLOを策定したかったのか サービスレベルを単純に決める 何をサービスレベル指標としてどう計測するか 一般的なSLIの表現 期間を移動しながら集計する アクセスログからサーバーのSLIを計測する PageSpeed Insights APIでフロントエンドを計測 プロダクトオーナーとともにSLOを決定する 決定したSLO どのように監視するか まとめ 株式会社はてなのマンガチームでSREをしているhappy_siroです。 私がチームで担当しているサービスは、いくつかのWebマンガサイトで採用されている「GigaViewer」というマンガビューワです。 GigaViewerチームでは、サービスのSLOを策定しました。 理由は、SLOに基づいて開発速度と信頼性のバランスをとるためです。 この記事では、私がチームメンバーと協力して「GigaView
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先日、React Server Componentsについてまとめる機会がありました。 この記事では、React Server Componentsの概要と、デモを触る中で感じたことについてご紹介します。 React Server Componentsとは React Server Componentsは、Reactコンポーネントをサーバーサイドでレンダーする新しい技術です。 一部のコンポーネントをサーバーサイドでレンダーしてしまうことで、アプリケーションのパフォーマンスを上げることを目的とします。 図は、デモの画面のうち、サーバーでレンダーされる部分を青で、クライアントでレンダーされる部分を赤で示したものです。 ページ全体をサーバーでレンダーするのではなく、一部のコンポーネントはクライアントにレンダーさせていることがわかります。 また、React Server ComponentsはCo
C# / .NET における、パフォーマンス改善の Tips をお届けします。 これを見れば、効率良く 80 点を取ることができるようになるはずです！
次期Python、ついにJITコンパイラ搭載の見通し。「copy-and-patch」と呼ばれる新たなJITコンパイラの仕組みとは？
次期Python、ついにJITコンパイラ搭載の見通し。「copy-and-patch」と呼ばれる新たなJITコンパイラの仕組みとは？ 機械学習やAI処理の分野を中心に非常に高い人気のプログラミング言語である「Python」の次期バージョンに、処理速度の向上を目指したJITコンパイラが搭載される見通しです。 このJITコンパイラは、PythonコアデベロッパーのBrandt Bucher氏が提案し、実装しています。 そしてPython Software FoundationのフェローであるAnthony Shaw氏がブログ「Python 3.13 gets a JIT」で、このJITコンパイラについて解説しています。 これらの情報を元に、PythonのJITコンパイラがどのように実装されようとしているのか、少し紹介していきましょう。 RubyもJavaScriptもJITが高速化を実現してき
SQL実行の流れ まずはSQLがどのような流れで実行されるのかを見ていきます。 SQL実行の流れは大まかに捉えると以下のようになります。 パーサ パーサでは、ユーザーから送信されたクエリを受け取り、その文法的な正確さを検証します。SQLクエリが正しくフォーマットされているか、必要な構文要素が全て含まれているかをチェックし、例えばFROM句で指定されたテーブルが存在するかどうかも確認します。 文法的なエラーがある場合、例えばカンマの欠落や存在しないテーブルの参照など、クエリはエラーとして返されます。 エラーがない場合は、クエリは「抽象構文木」というデータ構造に変換されます。これにより、データベースはクエリをより効率的に解析し、次の処理ステップに進めることができます。 オプティマイザ SQLクエリがパーサを通過した後、次にクエリの最適化を行うのが「オプティマイザ」です。オプティマイザの主な役割
Samsung製スマホ上でYouTube・Netflix・Instagram・ウマ娘・原神など約1万種類のアプリが意図的にパフォーマンス制限をかけられていることが発覚
SamsungのGalaxy S22など複数の端末において複数のアプリに対するパフォーマンス制限が確認されています。スマートフォンのパフォーマンスを変更する不正というと、ベンチマークアプリ使用時のみ性能を高めるケースがありますが、今回のものは、恒常的にスマートフォンの性能を抑えるものとなっています。 Samsung created an app called GOS and used the app to limit game performance, making the gaming experience worse. However, according to what the Korean community found out today, Samsung confirmed that it has put performance limits on more than 10,0
アプリチーム x SRE チームによるアプリケーションモニタリング運用改善 - freee Developers Hub
freee人事労務の品質改善を専任で活動している keik です。 freeeではアプリケーションパフォーマンスモニタリング（APM）に Datadog を利用しています。 SRE チームが導入し、アプリケーション開発チームに利用提供する形で運用されています。 導入のきっかけについては以下の記事でも触れられています。 developers.freee.co.jp Datadog APM の画面は多機能かつ柔軟で、例えばウェブサーバーが受けたリクエスト処理の内訳を視覚的にドリルダウンできたり、リクエストや SQL クエリごとのレイテンシやエラー率を計測してダッシュボード化してくれたり、また全画面で共通的に「タグ」や日時を用いたフィルタリングができたりします。直感的なだけなく、見た目もオシャレで、適当に眺めているだけでもワクワクします。 しかし、私達は「ここに映っているもの」が何なのか、正直分
こんにちは！研究開発部ソフトウェアエンジニアの林田千瑛(@chie8842)です。あまりたくさん飲めないけど日本酒が好きです。 クックパッドが提供するサービスの検索や推薦機能の構築・改善を行っています。 本稿では、クックパッド本体の検索改善や推薦システム構築の傍らで、新規サービスであるクックパッドマート向けの検索システムをつくったので、その際の設計や精度改善の工夫について書きます。 新規サービスクックパッドマートと検索 クックパッドマートは、生鮮食品に特化したECサービスで、ステーションと呼ばれる場所に購入した食品を届けてくれるという特徴をもっています。2018年夏にサービス開始して以来順調にユーザ数を伸ばしています。中でも商品検索機能は、クックパッドマートの追加機能として9月にリリースしました。 検索システムの要件 プロダクトチームの当初の要件は以下のとおりでした。 まずは 1ヶ月で リ
皆さんこんにちは 機械学習チーム YAMALEXチームの@tereka114です。最近、寒いので、鍋を中心に食べて生きています。 検証段階でも、規模の大きなデータを扱う機会が増えてきて、Pandasのメモリ消費量が厳しいと感じてきたので、その削減や効率化のテクニックまとめたいと思いました。 有名なものからマイナーなものまで、思いつく限り書いてみます。 そもそもなぜ、Pandasのメモリ削減技術が必要なのか 準備 Pandasのメモリ削減 1. 型修正 2. 逐次読み込み 3. 読み込み時の型指定 4. 逐次読み込み＆集約 5. 不要なものを読み込まない 6. 不要なカラム／DataFrameを消す 番外編：そもそもPandasを利用しない 最後に そもそもなぜ、Pandasのメモリ削減技術が必要なのか Pandasで扱うデータの多くのファイルはCSV,Parquet, JSON（JSONL
Python を Go に書き換えるとどれくらい速くなる？ 7つの言語で Dijkstra の実行速度を比較 - Qiita
Python を Go に書き換えるとどれくらい速くなる？ 7つの言語で Dijkstra の実行速度を比較KotlinRustベンチマークJuliaDijkstra これは何 最短経路探索のアルゴリズムを使っていくつかの言語の性能がどれくらい違うかを調べてみました。 Python は手軽に実装できるけど遅い、Go は 早いけど C++ よりは遅い? 本当? のような疑問を一定解消したかったというのが動機です。 前提条件など 対象とする言語 本命 Go, Rust, C++ 興味本位 Julia Python より段違いに早ければもう少し掘ってみたい 興味本位 Kotlin 意外とトップ集団に肉薄するのではないか 参考 Python JavaScript 性能差のイメージとしては Rust == C++ > Go >> Kotlin >>> JavaScript > Python == J
負荷テスト on AWS のすすめ ~ 第 1 回 : 負荷テストの全体像を理解しよう - builders.flash☆ - 変化を求めるデベロッパーを応援するウェブマガジン | AWS
みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの馬渕です。AWS 入社前は SIer で性能試験・性能問題解決に特化した部署におり、さまざまな業種のお客様のシステムに対する支援を実施していました。 さて、みなさんは AWS ソリューションライブラリ をご存知でしょうか。AWS ソリューションライブラリは、世界中のユーザーが直面する一般的な問題の解決策を提供するものとなっています。AWS CloudFormation のテンプレートと導入手順が用意されているため、すぐにデプロイしてお客様の課題に対応できます。また、アーキテクチャ図やその説明、コスト試算なども用意されています。 私がご紹介したいのが、その中でも人気のソリューションの一つである 分散負荷テスト ソリューションです。このソリューションは、負荷テストに必要な負荷クライアントを必要なタイミングで必要量だけ立ち上げて負荷掛けを実行し、
皆さんこんにちは。現在、フロントエンドでは宣言的UIが大流行しており、そのためのライブラリもReactを筆頭に複数存在しています。 ライブラリが複数存在するところには当然のように比較や論争が起こるものですが、UIライブラリの場合はパフォーマンスがよく焦点となります。 筆者はReactの信者ですが、Reactは古株ということもあってか、最近の議論ではReactは他のライブラリと比較されるかませ犬のような役割を担うのがよく見られます。「仮想DOMは必要ない」といった類のものです。 しかし、筆者の考えではReactは今でも、もっとも真剣にパフォーマンスに取り組んでいるUIライブラリです。特に、Reactはパフォーマンスを高いユーザーエクスペリエンスのための手段として捉えており、ドキュメントにもユーザーエクスペリエンスという言葉が多く出てきます。 そこで、今回はReactが最も有利になるようなベン
吉祥寺.pm30 で、チューニングがテーマだったので、マネージャとメンバー間で期待値をチューニングするという LT をしてきた。 トークタイトルは熊とワルツを。トム・デマルコの本です。 熊とワルツを リスクを愉しむプロジェクト管理 作者:トム デマルコ,ティモシー リスター日経BPAmazon 「管理」という言葉 「管理」と訳される単語は色々ある goo 和英辞書 によると 〔経営〕management 〔経営，運営〕administration 〔統制〕control 〔監督〕supervision 英辞郎 on the WEB によると administration〔【略】admin. ; adm.〕 caretaking（建物・土地などの） caretaking〈英〉（学校などの公共施設の） charge conduct（業務などの） control custody（大事な物の） d
以下では、DaskやPandasなどと比較して、swifterがどの程度高速なのかを検証したいと思います。 swifterはベクトル化可能な場合とそうでない場合で挙動が異なるので、各々の場合を検証します。 使用したPCのスペックはIntel Core i5-8350U @1.70GHz、メモリが16GBです。 ベクトル化可能な場合 swifterはベクトル化可能なときはベクトル化するので、swifterの計算時間は単純にベクトル化した場合と ほぼ等しくなるはずです。これを確認してみましょう。 import pandas as pd import numpy as np import dask.dataframe as dd import swifter import multiprocessing import gc pandas_time_list = [] dask_time_list
参考：チームメイトの記録です 本番前に行ったこと 競技環境の把握 重要文献を読んでおく 盆栽（本番で使用する ansible role）に手を入れる チーム練習をする 本番で行ったこと 初期状態の把握 初回のベンチマーク実行 初期セットアップ 各種マニュアルを読む モニタリングツールを実行しながらのベンチマーク実行 pprof 導入後のベンチにおいて 完走しないベンチマーク 収集する 順位表を確認する ボトルネックの再調査とそれを潰す作業 複数台構成を考え始める 平文保存はダメです Index 関連の作業が終わり、二度目の質問 getSimpleUserByID のデバッグをする 例のアレ 再収集 再起動試験 ログを全部切る 最終ベンチを実行する 以上が純粋な競技記録です ここから先は競技終了後の話です 失格の根拠について 失格取り消しの根拠について 運営チームの取れる・果たせる責任につい
皆さんこんにちは。筆者の以前の記事では、ReactのuseMemoを無駄に使うことによるレンダリング速度のオーバーヘッドがどれくらいかをベンチマークによって示しました。 それによれば、スマートフォンを想定したとしても、useMemoだけで描画に目に見える影響を与える（16msくらいの遅延を発生させる）には万のオーダーのuseMemoが必要なことが分かります。 速度ではなくuseMemoを使うことによるメモリ消費量の増加を気にする声も聞かれましたが、すみませんが筆者はそこまでメモリクリティカルなアプリをReactで書いたことがなく知見に乏しいため、今回はこの記事の対象外となります。 この結果が出たことでuseMemoをいつ使うのかなどという議論には終止符が打たれたかと思いきや、上記の記事の感想などを見ているとまだ喧々囂々です。 そこで、この記事では筆者の考えを皆さんに共有し、いよいよもってこ
MySQLでNested Loopなクエリはインデックスをどう辿っているか - $shibayu36->blog;
タイムライン的なものをSELECTだけで実装しようと思った時に、Nested LoopなクエリでUsing temporary; Using filesortが出るようなそこそこ遅いクエリになる。その時にMySQLがインデックスをどう辿っているかを知りたかったので調べてみた。MySQLバージョンは8.0.33。 あまり自信はないので、もし間違った話をしていたら教えて欲しい。 どのようなクエリを検証するか タイムラインの取得ができるような、ユーザー・フォロー関係・投稿の3つのテーブルを作る。スキーマは次の通り。 CREATE TABLE users ( id INTEGER PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, name VARCHAR(100) NOT NULL ); CREATE TABLE follows ( id INTEGER PRIMARY KEY AUTO_I
【LINE証券 Frontend】requestIdleCallbackを活用して初期レンダリング時間を約14%削減した話
こんにちは。フィナンシャル開発センターの鈴木です。LINE証券のフロントエンドを担当しています。この記事は【LINE証券 FrontEnd】シリーズの4番目の記事です。 最近のWeb Vitalsの隆盛を受けて、LINE証券のフロントエンドでもパフォーマンスの改善に取り組み始めました。およそ2週間ほど改善に取り組んだ結果として、開発環境での計測ではLighthouseのperformanceスコアが従来より30点ほど上昇しました。 パフォーマンス改善のためにさまざまな施策を行いましたが、この記事ではその中でも興味深かったものとして、requestIdleCallbackを活用してLazy Loadingされるコンポーネントの読み込みを遅延し、その結果初期レンダリングにかかる時間を約14%削減できた事例をご紹介します。 環境 以前の記事でご紹介したとおり、LINE証券のフロントエンドはTyp
WEAR Webフロントエンドリプレイスのアーキテクチャ選定とNext.jsへの移行 - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは。WEAR部フロントエンドブロックの藤井です。WEARでは現在、Webサイトのリプレイスを進めています。本記事では、リプレイスに至った背景や課題と、課題解決のために行ったリプレイスのアーキテクチャ選定についてご紹介します。 なぜリプレイスするのか WEARはサービスローンチしてから約10年が経ちます。これまでローンチ当時の技術スタックのまま開発を続け、サービスを成長させてきました。今後もより継続的にスピード感を持ってユーザーへ価値を届けていくにあたってさまざまな課題があったため、新たな技術スタックでリプレイスを開始することにしました。 リプレイス前の環境 リプレイス前の環境はオンプレミスの環境にロードバランサー、Windowsサーバー(IIS)があり、そこでVBScriptが動いています。VBScriptでテンプレートHTMLにデータを流し込み、ブラウザに表示する仕組み
エリート DevOps チームであることを Four Keys プロジェクトで確認する | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2020 年 9 月 23 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 DevOps Research and Assessment（DORA）チームが実施した 6 年間の研究から、ソフトウェア開発チームのパフォーマンスを示す 4 つの指標が確立されました。 デプロイの頻度 - 組織による正常な本番環境へのリリースの頻度 変更のリードタイム - commit から本番環境稼働までの所要時間 変更障害率 - デプロイが原因で本番環境で障害が発生する割合（%） サービス復元時間 - 組織が本番環境での障害から回復するのにかかる時間 概要レベルでは、デプロイの頻度と変更のリード時間は速度の指標であり、変更障害率とサービス復元時間は安定性の指標です。チームはこれらの値を測定し、継続的に改善を繰り返すことで、ビジネス成果を大幅に向上させることができま
［速報］AWS、自身でプロセッサを開発していく姿勢を明らかに。独自開発の第二世代ARMプロセッサ「Graviton 2」発表。AWS re:Invent 2019
Amazon Web Services（AWS）は、米ラスベガスで年次イベント「AWS re:Invent 2019」を開催中です。 開催3日目に行われたキーノートスピーチには、同社CEO Andy Jassy氏が登場。 x86プロセッサのサーバと比較して、40％も価格性能比が高いとのこと。 チップデザイン会社の買収がターニングポイントだったとAndy Jassy CEO Jassy CEOは、2015年にAWSがイスラエルのチップデザイン会社であるAnnapurna Labsを買収したことが、同社にとってターニングポイントだったと振り返ります。 同社がAnnapurna Labsを買収した当初の目的は、Amazon EC2におけるサーバの仮想化機能をより高性能化するためにハードウェアへのオフロード用ASICを自社で開発するためだと説明されていました。 このASICは「Nitro Syst
MySQL8.0でSELECT COUNT(*)が低速になる動作は8.0.37で解消されていた！ - CyberAgent SRG #ca_srg
メディア統括本部 サービスリライアビリティグループ（SRG）の鬼海雄太（@fat47）です。 #SRG（Service Reliability Group）は、主に弊社メディアサービスのインフラ周りを横断的にサポートしており、既存サービスの改善や新規立ち上げ、OSS貢献などを行っているグループです。 本記事は、MySQ
DB は以下のコマンドで確認できる通り、MariaDB 10.3 でした。$ mysqld --version mysqld Ver 10.3.31-MariaDB-0ubuntu0.20.04.1 for debian-linux-gnu on x86_64 (Ubuntu 20.04) 当日マニュアルに記載の通り、各言語実装は systemd で管理されているため、systemd に関する知識があると良いと思います。特に、アプリケーションを編集しビルドした後、 systemctl restart isucondition.go.service を実行しないと編集が反映されないことに注意しましょう。 他にも例えば、isucondition がどのように環境変数を読み込んでいるかを調べるには以下のような手順で行えます。 当日マニュアルの参考実装の項目を読み、サービス名が isucondit
Consider SQLite
If you were creating a web app from scratch today, what database would you use? Probably the most frequent answer I see to this is Postgres, although there are a wide range of common answers: MySQL, MariaDB, Microsoft SQL Server, MongoDB, etc. Today I want you to consider: what if SQLite would do just fine? For those who are unfamiliar, SQLite is a implementation of SQL as a library — this means t
MySQL のインデクスが利用されないクエリ等を自動検出する ExplainPolice の運用について
LINE株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。 LINEヤフー Tech Blog LINE 株式会社 B2B Platform 開発担当フェローの Matsuno です。 LINE の Business Platform ではメインのデータベースとして MySQL を利用しています。MySQL は非常に高速に動く OSS の RDBMS なので、とても便利に利用させていただいております。 MySQL はとても高速なのですが、うっかり index を使わないクエリを発行した場合に実行がとても遅くなってしまうことがあります。LINE の Business Platform はとても多くのお客様が利用されるので、B2B としては異例なほどトラフィックが多く、少し遅いクエリが発生した結果としてサイト全体がダウンして
脱Reduxを試みて失敗した話、その原因と対策について
さて、年末が近づいてきましたが今年も 「Redux 使うべき使わないべきか」という話で盛り上がりましたね。 僕もずっと悩める人なのですが、@f_subal さんの Tweet や @takepepe さんの Next.js の状態管理 2020 が示すように Read 要件・Write 要件の多さで使い分けるという指針には深く納得をしました。 Redux の代替になるツールやノウハウもより活発に出てきて、Redux 以外の選択肢を考えるにあたって様々な学びがあった 1 年でした。 自分も色々と Redux 以外の選択肢を試していたのですが、その中で「やっぱ Redux を使えばよかった」と思ったときがあったので、これから Redux を剥がそうと考えている人に向けてその失敗談を語りたいと思います。 自分も手探りで正解がわかっていないところなのでアドバイス・反論・指摘などがあれば頂きたいです
PHP 7.0のリリースから約5年が経過し、そろそろPHP 8.0のリリースも見えてきました。人によっては使い始めて5年目になるはずのPHP 7.xですが、いまだに新しい発見があったりして面白いですね。 本稿ではPHP 7.0から入った定数配列に関する性能改善について紹介します。 PHP 5時代は配列の組み立てコストが大きかった プログラミング上のテクニックとして、辞書データを連想配列としてプログラム中に記述し、これを必要に応じて使うというものがあります。たとえば次のコード例を見てみましょう。このような連想配列を持っておけば、プログラム中で国名コードをを扱う際に実在するかをチェックしたり、国名の日本語表記に変換したりといった処理ができるわけです。 <?php $country_name = [ 'jp' => '日本', 'us' => 'アメリカ合衆国', 'ru' => 'ロシア連邦'
こんにちは。検索基盤部の山﨑です。検索基盤部では、検索基盤の速度改善やシステム改善だけではなく検索の精度改善にも力を入れて取り組んでいます。 検索システム改善についての過去の取り組み事例は、こちらのリンクをご参照ください。 techblog.zozo.com また、ZOZOTOWNの検索ではElasticsearchを活用しています。Elasticsearchに関する取り組み事例はこちらのリンクをご参照ください。 techblog.zozo.com 本記事では、ZOZOTOWNで近年実施した検索の精度改善の取り組み事例を紹介します。 目次 目次 はじめに ZOZOTOWN検索の処理フロー ZOZOTOWN検索改善の方針について 商品のリランキングロジックについて 商品のリランキングロジックの概要 特徴量ロギングの導入について 今後のZOZOTOWN検索の展望 おわりに はじめに ZOZOT
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無料でウェブページのパフォーマンスを一発可視化できるツール「Firefox Profiler」レビュー
GoogleはAMP以外の広告の読み込み時間に1秒の遅延を加えていた
Python 3.11の新機能(その3）関数呼び出しのインライン化 - python.jp
Binary search with modern processors
Web Speed Hackathon Online 出題のねらいと解説
React Server Components 総まとめ
今日からできる！簡単 .NET 高速化 Tips -2024 edition-
クエリのパフォーマンスチューニングの第一歩。実行計画や統計情報について入門する
サービス特性にあった検索システムの設計戦略 - クックパッド開発者ブログ
Pandasのメモリ削減方法を整理した - Taste of Tech Topics
Reactに有利なベンチマークを作ってみた - Qiita
期待値をチューニングする - id:onk のはてなブログ
たった一文でPandasのapplyメソッドを高速化する方法（検証計算あり） - Qiita
ISUCON9の予選を突破し、失格になったのちに通過しました - akenshoの日記
結局useMemoはいつ使えばいいの？ 僕の決定版 - Qiita
https://tech.pepabo.com/2020/06/26/kernel-dive-tcp_mem/
NVIDIA、1パッケージに2ダイの新型GPU「Blackwell」。AI性能は学習4倍、推論30倍に
ISUCON11 予選問題実践攻略法 : ISUCON公式Blog
USB Type-C初搭載のAmazon「Fire HD 10」登場。8コア化で性能アップ ～新色ホワイトとブルーを追加
PHP7から定数配列がOPcacheに乗るので巨大配列が使い放題という話 - hnwの日記
ZOZOTOWN検索の精度改善の取り組み紹介 - ZOZO TECH BLOG