Webアプリ負荷試験ガイド 目次 Webアプリ負荷試験ガイド 目次 前置き 時間がない人向け要約 about me 何故負荷試験を行うのか 負荷試験ツール 負荷掛けるツール 負荷計測 負荷の可視化 負荷試験の流れ 負荷試験スケジュールについて 注目すべきポイント シナリオ作成 アカウント情報は自動生成出来るようにする DB分割を行ってる場合はDB分割を意識したシナリオを用意する。 負荷試験元 http or https サーバ1台 サーバ単体での負荷 アプリの正常性の確認 サーバ複数台 KVS Memcached Redis RDB 問題になりやすいDB キャッシュの話 大前提 注意すべき点 CDNやProxyレベル local cache or remote cache local cache or memory cache(in app cache) references 更新情報 前
modules: jmeter: version: 5.4.1 # ここに書いてあるバージョンを勝手にダウンロードしてくれる properties: log_level.JMeter: WARN log_level.JMeter.threads: WARN system-properties: org.apache.commons.logging.simplelog.log.org.apache.http: WARN 既存ツールのラッパーとして動作 デフォルトでは内部的にJmeterが実行されますが、以下のようなツールで作成されたスクリプトを流用することが可能です。 JMeter Gatling Locust Selenium Vegeta つまり、さきほどはYAMLでシナリオが記述可能とは言いましたが、もちろん既存のスクリプトを流用できるってことです。 いままで作り上げてきたスクリプトや
2021年10月25日、この日は僕がただの大学生から、大学のサーバーをダウンさせた"犯人"へと変わった日です。 小説みたいな書き出しをしてみましたが、これは嘘みたいな本当の話で、ふと思い出して懐かしくなったので回想録として note に残すことにしました。 出来事の概要2年前の2021年10月、何が起きたかを簡単に書くと以下の通りです。 ・大学の授業や課題を管理するためのシステムを拡張するツールを作った ・ツールが予想以上の人数に使われ、結果として大学のサーバーに負荷がかかりサーバーが落ちる事態になった ・大学から呼び出しを受けることになった 時系列を追って、この note で出来事の全容を書きたいと思います。 使いづらい LMSまず前提として、私の大学では毎日の授業や課題は授業支援システム、通称 LMS と呼ばれるオンラインのシステムで管理されています。 実際のLMSの画面しかし、この
「オレ今度テレビに出るからな！」ノックも無しに会議室に飛び込んできた CEO が満面の笑みでそう言った。 こっちは別の話してのにイキナリなんなんだよ、と思いながら、話を聞くとどうやら CEO はドイツでちょっと有名なニュース番組に出ることになった、と。 CEO は「すごいトラフィックが来るかもしれんから、準備しといてくれよ！」と言い残して、意気揚々と去って行った。 その時、会議室にいたのは全員がエンジニアで CEO が立ち去った後の反応の薄さに笑ってしまった。 「今どきテレビって www」 「観ないでしょ、テレビなんか」 「そのテレビ番組なに？知ってる？」 「ていうか前にやったテレビ CM、最悪だったね。」 エンジニア達は全員が外国人でそれぞれアメリカ人、ロシア人、ブラジル人、イタリア人、とリモートで繋いでるのがウクライナとトルコからだった。つまり全員がそのドイツの有名なテレビ番組を知らな
NetflixのシニアパフォーマンスアーキテクトであるBrendan Gregg氏による、Linuxサーバにログインして60秒でまず調べることのまとめ。 パフォーマンス問題でLinuxサーバーにログインしたとして、最初の1分で何を調べますか？ Netflixには、多数のEC2 Linuxからなるクラウドがあり、そのパフォーマンスを監視したり調査したりするための数々のパフォーマンス分析ツールがあります。その中には、クラウド全体にわたる監視を行うAtlasや、オンデマンドにインスタンスの分析を行うVectorがあります。これらのツールは多くの問題を解決する手助けをしてくれますが、各インスタンスにログインし、標準的なLinuxパフォーマンスツールを実行する必要がある場合もあります。 この記事では、すぐ使えるはずの標準的Linuxツールを使いコマンドラインにおいて、最適化されたパフォーマンス調査を
概要 インターネットに晒されているWebサービスでは TV等で紹介されたことによる大量流入 悪意ある人物からの攻撃 クライアントのバグに依る大量リクエスト など、本来想定していた以上のトラフィックが来ることはよくあります。 単純にシステムを構築すると大規模トラフィックに対応できずシステムがスローダウンしてしまうため、何かしらrate limitをかけておいた方が良いです。 ただしrate limitと一口に入っても色々あるため、今回は主なrate limitアルゴリズムを紹介します。 Leaky bucket Leaky bucketはデータ転送レートを一定にする（＝上限を設定する）アルゴリズムです。 下の図のように、様々な流量の水流がそのバケツに流れ込んでも小さな穴からは一定の水流が流れ出す仕組みです。 ref: What is the difference between token
突然ですが... あなたは、あるゲームプロジェクトの本番リリース2日前にサーバエンジニアとしてJOINしました。いざリリースを迎えたとき、ElastiCacheのメモリが突然危険域を超え、さらにあと2時間で枯渇しそうな状況になりました。 さて、この状況におかれたあなたは何をしますか？ はじめに モバイルゲームのシステムは新しいイベントをopenするとトラフィックが2倍、3倍、時には普段の10倍以上来ることがあり、トラフィックの変動が非常に大きい特性があります。 新しいゲームのリリース時はより顕著で、想定以上のトラフィックが来ることもしばしばあります。 この記事は、あるゲームプロジェクトの本番リリース時に大規模トラフィックが来た際のサーバトラブルを題材に、 どのような観点で問題を切り分けていったのか、トラブルシュートのプロセス どのような準備(負荷テスト)をしていれば防げるのか という話をし
「Infrastructure as Codeに疲れたので、僕たちが本来やりたかったことを整理する」を１年掛けて整理した
こんにちわ。rwle1212です。 本記事は JAWS Days 2020 で話す予定でしたが、昨今の事情によりオンライン開催となったため、登壇予定の内容を記事にしたものになります。 登壇していれば諸般の事情により左手首を骨折したネタが使えたのですが、ブログでは伝わらないので非常に残念な思いをしております。という話はどうでも良いので本題に入ります。 50分の登壇内容なので少々長くなりますが、お付き合いください。 JAWS Days 2019で登壇した内容の振り返り昨年の JAWS Days 2019 で「Infrastructure as Codeに疲れたので、僕たちが本来やりたかったことを整理する」という内容で登壇しました。 まずは上のリンクに添付されているスライドを5分位で読めると思うので一読頂いて、下の文に進んで頂ければと思います。 そもそもInfrastructure as Cod
ブラウザからDBに行き着くまでただまとめる
はじめに あなたはブラウザからデータベース(DB)に情報が行き着くまでにどんな技術が使われているか説明できますでしょうか？ どのようなプロトコルが用いられ、どの技術を駆使してサーバと通信しているのか、Webサーバでは何が行われ、どのようにして負荷が分散されているのか、トランザクションはどのように管理されているのか、そしてデータベースではシャーディングや負荷対策のためにどのような対策が取られているのか… なんとなくは理解しているものの、私は自信を持って「こうなっている！！」とは説明ができません。 そこで今回は「大規模サービス」を題材としてブラウザからデータベースに至るまでの、情報の流れとその背後にある技術について、明確かつ分かりやすく解説していきたいと思います。 対象としてはこれからエンジニアとして働き出す、WEB、バックエンド、サーバーサイド、インフラ、SREを対象としております。 1.
エムスリーエンジニアリンググループ製薬企業向けプラットフォームチームの三浦 (@yuba)です。普段はサービス開発やバッチ処理開発をメインにやっておりますが、チームSREに参加してからはこれに加えて担当サービスのインフラ管理、そしてクラウド移行に携わっています。 今回はそのクラウド移行の話そのものではないのですが、それと必ず絡んでくるインフラ設定に関してです。 アクセス元IPアドレスを知りたい Webアプリケーションがアクセス元IPアドレスを知りたいシーンというのは、大まかに二つかと思います。ログ記録用と、アクセス制限ですね。どちらもアプリケーションそのものではなく手前のWebサーバの責務のようにも思えますが、そうとも言い切れません。動作ログ、特に異常リクエストをはじいた記録なんかにセットでIPアドレスを付けたいとなるとアプリケーション要件ですし、アクセス制限についてもマルチテナントサービ
プラットフォームの上でものを作るということ Amazon EKS Advent Calendar 2019 の最終日です. みなさまご存知の通り、AWS には Amazon ECS と Amazon EKS という2つのコンテナオーケストレーションに関するサービスがあります. ECS は2014年に発表された AWS ネイティブなコンテナオーケストレータ、EKS は OSS のコンテナオーケストレータである Kubernetes をマネージドな形で提供するサービスで、2017年に発表されました. 今日はこの Amazon ECS と Amazon EKS という2つのサービスについての話を書こうと思います. // 読んでくださっているみなさまをミスリードしないための DISCLAIMER 本記事の著者は AWS に勤めています. また、この記事には僕個人の意見や想いも強くこもっています.
思わず目にとまる コンテンツの作り方、届け方 / how-to-create-deliver-content-catches-the-eye
MySQL 8.0 への移行が完了しました ～さようなら全ての MySQL 5.7～ - Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアのブログ
こんにちは。クラウド運用チームの飯塚です。 私たちは cybozu.com 本番環境の MySQL を昨年末から順次 8.0 系へアップグレードしており、前回の定期メンテナンスにおいて全てのインスタンスのアップグレードを完了しました。この記事では、私たちが MySQL 8.0 への移行に取り組んだ理由と必要になった対応について紹介します。 なぜ MySQL 8.0 へ移行したのか GTID-based レプリケーションにおける制限の緩和 再起動時に AUTO_INCREMENT のカウンタが巻き戻る問題の解消 実際に対応が必要だった MySQL 8.0 の変更点 utf8mb4 の照合順序のデフォルト値の変更 SQL_CALC_FOUND_ROWS と FOUND_ROWS() が deprecated に Connector/J のメタデータ取得処理の性能低下 sys.innodb_lo
AWSで大きな障害が発生したこの機会に、自分がクラウドと正しく付き合っていくために必要なことを考える。 piyolog.hatenadiary.jp ちなみに稼働率 99.99% くらいを目指していくために必要な事を考える。 必要な稼働率を見極める 今回は 99.99% くらいを目指すと言ったが、実際に自分たちにとってどのくらいの稼働率を目指すか？ということはとてもとても大切だ。 幸い、今回自分は影響がなかったが、本当に完璧か？と言われるとそうではない。 まず弊社の場合、マルチリージョンではないので東京リージョンが落ちたら落ちる。 これを許容できない場合に99.99%を目指せるか？というと正直厳しい。 しかしサイトの規模はそんなに大きくないのでデータサイズも現実的に転送出来る範囲で、コンポーネントも少なく、TerraformやAnsibleによって再構築しやすい状態は整っている。 そのため
1000万ユーザに耐えるサーバを作ってみた
概要 スケーラビリティが高く1000万ユーザに耐えるAPIサーバを作成しました。TwitterのようなSNSです。実装はGitHubで公開しています。 開発環境は次の通りです。 Node 16.14 Express 4.17.3 DynamoDB 2012-08-10 機能要件は次の通りです。 ツイート機能 ツイートに対してコメント機能 フォロー機能 タイムライン機能 導入 Facebook、Amazon、Youtubeのような数億人のユーザを抱えるサービスでは大量のトラフィックを捌く必要があります。大量のトラフィックを捌くためのアプローチとして一般的に使われるのはスケールアップではなくスケールアウトです。スケールアップは性能の高い機器を使うためにコストが高いです。また、1つのサーバで運用するためにパフォーマンスの限界が存在します。 スケールアウトについて考えます。アプリケーションは大きく
「入門 監視」を読んだ フロントエンド監視 なぜフロントエンド監視が必要なのか どうやってフロントエンド監視をしているのか Runbookを作ろう なぜRunbookが必要なのか Runbookをどう使っていくか 監視の民主化 勉強会開催 今後 こんにちは！インフラチームの小林です。 今回はインフラチームが現在取り組んでいる、運用環境の改善施策を紹介します。 「入門 監視」を読んだ 2019年01月 に「入門 監視」という本が O'Reilly Japanから出版されました。 www.oreilly.co.jp 『システムをどう監視したらよいのか』『監視の仕組みをどう作ったらよいのか』について紹介している本です。 実践したい事、反省する事だらけですが、フロントエンド監視とRunbook作成から始めています。 フロントエンド監視 なぜフロントエンド監視が必要なのか Webサイトの表示スピード
負荷対応記録さて、ここからが本題になります。ここでは、サービス公開から Twitter トレンド 1 位になるまでに行った負荷対応を時系列で紹介していきます。 20:00 LT 会に登壇する冒頭で書いたとおり、このアプリは LT 会のために作ったものです。友人の誕生日 LT 会でこのアプリに関する登壇をしました。 20:30 LT 会を聞きつつアナリティクスを見たら、アクティブユーザが結構いてビビる無事登壇も終了し、のんきに酒を飲みながら LT 会を聞いていたのですが、ふと気になり Google Analytics を開くと、アクティブユーザが 100 人を超えていてビビります。 また、このあたりで RT 数が 100 を超え始め、ちょっと焦り始めます。 この 30 分後にはアクティブユーザが 400 人を超えました。 21:00 VPS の Grafana のアラートがなるそうこうしてい
サーバーレスの次はなんなんだ
はじめに この記事は、同人誌サークル「めもおきば」から不定期刊行している技術解説本「めもおきばTecReport」に書いたものを公開用に再編集したものです。 ⇒ めもおきばTecReport 2023.12 この記事のほかにも「私もSecHack365に参加したい！」や、「2023年振り返りと2024年技術予想」としてこんなキーワードを取り上げているので、気になったらぽちっとしてください！ メガクラウドと特化型クラウド／ハイパーバイザーのSoC化／ライセンスとクラウドベンダー／イベント駆動型API／LLM時代のAIペアプロ力／生活必需品としてのGPU・NPU／Passkey／ウェブアクセシビリティ／リアルイベントの再開 サーバーレスの次はなんなんだ サーバーレスと呼ばれる技術ムーブメントが盛り上がり始めて8年近くが経ちました。各クラウドベンダーのFaaS（Function-as-a-Ser
"Backend Engineer’s meetup ~マイクロサービスにおける認証認可基盤~"の発表資料です。 https://connpass.com/event/142624/
ありがたいことに、3年前に#ssmjp 2017/06で話したスライド AWS LambdaとDynamoDBがこんなにツライはずがない #ssmjp をTwitterで紹介して頂いた*1 ようで、当時から大幅に改善しているところを振り返りたいと思います。あと、ついでに最近やっているAzureに関しても少し触れていきます。 サーバーレスアーキテクチャ #とは 当時はこう説明したのですが、今でもそんなに悪くない表現かなと思います。 書籍は現在「Serverlessを支える技術 第3版」まで出ていますので、BOOTHからどうぞ（隙あらばダイマしていく方針）。 サーバーレス三種の神器 今このスライドを作るなら、認証認可の話を入れるかなと思います。システム内のAWS IAMとクライアント側のCognitoどちらも重要です。 ちなみにAzureを含めておさらいすると、こんな感じの対応になります。 勝
先月の台風19号で記録的な大雨となった際に各地の自治体ではホームページを通じて防災情報を伝えていましたが、ＮＨＫがＳＮＳへの投稿を分析したところ、当時、関東から東北にかけての少なくとも11の都県の合わせて53市区町村でホームページがつながりにくい状況になっていたとみられることが分かりました。 これについてＮＨＫでは、国の情報通信研究機構が運用する災害時のツイッターの投稿を解析する「ＤＩＳＡＡＮＡ」と呼ばれるシステムを使って、台風19号が接近した先月12日から14日にかけての投稿を調べました。 その結果、「ホームページが見られない」とか「サーバーがダウンしている」など、自治体のホームページがつながりにくいこと示す投稿が寄せられていたのは東京都や埼玉県、それに長野県など、関東から東北にかけての少なくとも11の都県、合わせて53の市区町にのぼることが分かりました。 こうした地域の多くは、特別警報
「入門 監視」を読んだので、自分たちのチームに当てはめて考えてみる
Burikaigi 2023 https://burikaigi.dev/
「Fate/Grand Order」ユーザー爆増の裏側で、エンジニアが挑んだデータベースとの戦い（1/2 ページ） スマホゲーム「Fate/Grand Order」を支えるインフラエンジニアが、ユーザーが爆発的に増える中で経験した、データベースの負荷対策を振り返る。 このほど国内累計1700万ダウンロードを突破した、スマートフォンゲーム「Fate/Grand Order」（FGO）。2015年7月末にサービスを開始し、18年には年間約885億円を売り上げた（ファミ通調べ）ほどの人気ゲームに成長したが、ユーザーが爆発的に増える中、運営元のディライトワークス社内ではインフラエンジニアが戦っていた。 彼らが経験した戦いの1つは、18年7月に実施したデータベースの負荷対策だ。同社の甲英明さん（技術部 マネジャー）は「ゲーム画面上に『ゲームサーバが混雑しています』と頻繁に表示されたり、画面が『Loa
ゲーム業界のデータベース事情。大量のシャーディングで複雑化する負荷分散、メンテナンスで止めないとスケールアップ・ダウンができないなどの課題。解決方法は？［PR］
ゲーム業界のデータベース事情。大量のシャーディングで複雑化する負荷分散、メンテナンスで止めないとスケールアップ・ダウンができないなどの課題。解決方法は？［PR］ 日常的に多数の同時アクセスが発生し、大量のデータが蓄積されるオンラインゲームのバックエンドは、データベースにとってもっとも過酷な環境の1つだといえます。 このバックエンドデータベースとしてよく使われているのがMySQLデータベースです。しかしその使われ方は一般的なMySQLとは異なり、データベースを細かく分割して多数のサーバに負荷を分散するシャーディングと呼ばれる仕組みを構築するなど、複雑なシステム構築と運用が行われているのが現実です。 そこで急速に注目度を高めているのが、MySQL互換でありつつ分散データベースの機能を備え、シンプルなクラスタ構成で高い負荷に耐える、いわゆる「NewSQL」と呼ばれる分野の代表的なデータベースの1
新しいデータ基盤アーキテクチャである「データレイクハウス」について調べてみた - Taste of Tech Topics
最近ソーダストリームを買い、炭酸水を飲むのにはまってます。機械学習エンジニアの@yktm31です。 以前に「AWS Lake Formationでデータレイク体験！」という記事を書いてみて、データ基盤アーキテクチャに興味が湧いてきました。 データレイクハウスは、「データウェアハウス」と「データレイク」を統合したようなアーキテクチャで、 2020年にDatabricks社により提唱され、新しいデータ基盤アーキテクチャとして注目されているようです。 www.databricks.com そこで今回、「データレイクハウス」について調べてみたことをまとめてみたいと思います。 なぜデータレイクハウスが注目されているのか？ データウェアハウスの特徴・課題 データレイクの特徴・課題 データレイクハウスの特徴 データレイクハウスのアーキテクチャ Azure Azure Synapse Analyticsを
Dockerでデバッグ対象のコンテナにツールを入れずにtcpdump/straceなどを使うワンライナー - Qiita
はじめに Dockerであんなコンテナやこんなコンテナを動かしてると、なんかうまく動かなくて、デバッグのためにtcpdumpとかstraceなどのツールが使いたくなることが稀によくあります。 そんな時、デバッグ対象のコンテナ内にツールを一時的にインストールしちゃうというのが、まぁ簡単で分かりやすいんですが、デバッグ対象のコンテナを汚すのはできれば避けたいところです。 Dockerのコンテナの分離というのは、結局のところLinuxのリソースの名前空間の分離であるので、逆に同じ名前空間を共有すれば、デバッグ用に立てた隣のコンテナから、デバッグ対象のコンテナのネットワークやプロセスの状態を観察することも可能です。 また、docker buildはDockerfileを標準入力から受け取ることもできるので、ワンライナーにしてデバッグ用のコンテナをシュッと呼び出せるようにしてみました。 TL;DR
はじめに 2011年の東日本大震災、これから来ると言われる南海トラフ地震などの大規模な災害や事故に備えるために、災害復旧(DR)が可能なシステムと、その実現手段としてAWSを始めとしたクラウドが長年注目されています。 このDRに関連して、近年「レジリエンス」という言葉が注目を集めるようになりました。 レジリエンスとは、回復力、復元力、弾力などの意味を持つ英単語。IT分野では、情報システムがシステム障害や災害、サイバー攻撃などの問題に直面したとき、迅速に被害からの回復を図り正常な状態に復旧・復元する能力（の大きさ）をこのように呼ぶ。 https://e-words.jp/w/%E3%83%AC%E3%82%B8%E3%83%AA%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%B9.html AWSでは、2019年8月に大規模障害が発生したことがあり、この時もAZ障害が起きた時に取り得る対策
最近以下のような記事で個人開発のコストの話をよく見かけて、ちょうど自分も個人サービスをコストカットのためにVPSからほぼ無料なスタックに移行していたので構成とかを書いてみる。 前提としてはこんな感じ。 仲間内で使ってるだけのWebアプリケーション。月イチくらいしか使わない 技術スタックは技術的な実験とか学習を兼ねているので多少オーバースペックになるのはいい お金はなるべくかけたくない 移行前のスタック フロントエンドはNuxt.js、Netlify バックエンドはRailsでgRPC、envoyを噛ませてフロントエンドからはgRPC-Webで呼んでる VPS上にバックエンドのアプリケーションとDB（postgres）を動かしてる バックエンドは普通のRailsアプリにしてHerokuにするのが一番楽でお金もかからないんだけど、gRPC-Webを試してみたくて、そうするとproxyが必要にな
AWS側の目線から理解する、Google Cloud ロードバランサの世界 - How elegant the tech world is...!
はじめに お久しぶりです、iselegantです。 今回はAWSアーキテクトの目線から、多様なGoogle Cloud Load Balancingの世界を紹介してみたいと思います。 昨今、担当業務やプロジェクトによってはAWSのみならずGoogle Cloudを活用したり、マルチクラウドとして両方扱うエンジニアの方も多くなってきたのではないでしょうか？ 特に、SI企業に所属する人においては、担当プロジェクトや業務、お客様が変われば利用するクラウドサービスも変わる、なんてこともよくあると思います。 私もその道を辿ってきた一人です。 現在ではクラウドサービス間においてもある程度のコモディティ化が進んでおり、ある一つのクラウドサービスに精通すると、他のクラウドサービス利用時におけるメンタルモデルが出来上がり、システムを構築する際に前提の知識や経験が大いに役立つはずです。特にAWSはサービスの幅
案件でAWSの構成図を作成する機会があったので備忘兼ねて投稿します。 ※約5分で読めます 1. グループの内側から作成していく AWSの基本的なグループ構成はこんな感じ 添付の場合、個人的には Public subnet or Private subnet > Availability Aone > VPC > Region > AWS Cloudの順番で作成することをオススメします。理由は内側のグループが肥大すると外側のグループの手直しが発生するためです。 今回作成した時に外側から作成してしまい、めっちゃ時間がかかってしまいました... 2. グループの左上を掴む 日本語が下手ですみません。 なぜ左上を掴まないといけないか？試しにPublic subnetをクリックしてドラッグをすると、添付の様になりました。 クリックをするとグループの外から選択されてしまうため、選択したグループ内に存在
2023年10月10日午前8時30分ごろに発生した「全国銀行データ通信システム（全銀システム）」の障害。全国銀行資金決済ネットワーク（全銀ネット）は復旧に向けた対応を実施しているが、11日午前11時時点で解消のめどは立っていない。 全銀システムは東京と大阪の2カ所のセンターで並行運転し、システムを構成する各種装置や通信回線などをすべて二重化してある。顧客に影響が出るシステム障害が発生するのは1973年の稼働以降、50年間で初めてとなる。 今回、不具合が生じたと考えられるのは、金融機関が全銀システムに接続する際に使う中継コンピューター（RC）のプログラムだ。送金元の金融機関から送金先の金融機関に対して支払う「内国為替制度運営費（旧銀行間手数料）」の設定などをチェックする機能に不具合が生じたと見られる。 きっかけは保守期限到来に伴い、10月7～9日の3連休中に14の金融機関で実施したRCの更改
はじめに Nginx でロードバランサを構成する Webサーバ1号機の作成 Webサーバ2号機の作成 ロードバランサの作成 ロードバランサとWebサーバの起動 Web アプリケーションの準備 Docker でアプリケーションをビルドする DBサーバの準備 ロードバランサとアプリケーションサーバの起動 まとめ はじめに 前回は Docker のインストールからイメージビルド・コンテナ起動・Compose までの流れをみてきました。 blog1.mammb.com 今回は以下のような、一般的な Web アプリケーションの開発環境を構築していきます。 前回の記事とあわせて、Docker の活用方法を理解いただければと思います。 Nginx でロードバランサを構成する 最初に、単純な Web サーバを Nginx でロードバランシングする環境を作成して動作を見てみます。 このような構成となります。
概要 ※この記事は弊ブログ記事(はてな)、Kubernetesの負荷試験で絶対に担保したい13のチェックリストと同内容です ここ最近、Kubernetesクラスタを本番運用するにあたって負荷試験を行ってきました。 Kubernetesクラスタに乗せるアプリケーションの負荷試験は、通常の負荷試験でよく用いられる観点に加えて、クラスタ特有の観点も確認していく必要があります。 適切にクラスタやPodが設定されていない場合、意図しないダウンタイムが発生したり、想定する性能を出すことができません。 そこで私が設計した観点を、汎用的に様々なPJでも応用できるよう整理しました。 一定の負荷、スパイク的な負荷をかけつつ、主に下記の観点を重点的に記載します。 Podの性能 Podのスケーラビリティ クラスタのスケーラビリティ システムとしての可用性 本記事ではこれらの観点のチェックリスト的に使えるものとして
StackScript、k8s、Terraformを使って、Linodeで負荷試験環境を自動で構築する方法について、アカマイ・テクノロジーズの岡本英輝氏と佐藤裕行氏が、実際のデモを交えて紹介しました。後半はLinodeを使った負荷試験のデモとQ&Aについて。前半はこちら。 Linodeのメリットが得られやすいユースケースとは？ 佐藤裕行氏（以下、佐藤）：後半は、Linodeのユースケースについて、少し岡本さんと話を進めていきたいと思うんですけども。今回はアプリケーションの負荷試験にフォーカスして、デモなども見せていきます。 その前に、負荷試験以外のサービスでいうと、こういうのに向いているとか、こういうのに向いてそうなところって、なにか感覚として持ってたりしますか？ 岡本英輝氏（以下、岡本）：前半に続いて、ちょっと転送量コストの話ばっかりになってしまうんですけど、やはりアウトバウンド転送量を
こんにちは、データ基盤グループの吉田(id:syou6162)です。データ基盤グループでは安定してデータを利用できるように様々な取り組みを行なっています。本エントリでは、データ品質に問題がある場合にすぐに気付けるようにしたSQLによる監視の仕組みを紹介します。 背景 SQLを使った監視基盤の構築 実際の監視項目例 他チームがdailyで転送しているデータがバッチの失敗により遅れていないか BigQueryのエラーレートが急激に増加していないか 承認済みビューの設定が意図せず消えていないか 今後の展望 背景 データ基盤の運用をしていると、日々様々なトラブルと向き合う必要があります。例えば、以下のようなものがあります。 他チームがdailyで転送しているデータがバッチの失敗により遅れている TerraformなどのIaCで承認済みビューの権限管理を行なっているが、コードの設定ミスで意図せぬ状態
AWSにおけるALB&NLBのBlue/Greenデプロイメント設計 - How elegant the tech world is...!
はじめに どうも、iselegant です。 前回、執筆した商業誌について本ブログで紹介させていただいたところ、大変多くの反響がありました。 コメントをくれた方、書籍に関心を持っていただいた方、本当にありがとうございます🙇 AWSコンテナ設計・構築[本格]入門 | 株式会社野村総合研究所, 新井雅也, 馬勝淳史, NRIネットコム株式会社, 佐々木拓郎 |本 | 通販 | Amazon 本日から少しの間、分量調整と締め切りの都合上、商業誌では執筆しきれなかった AWS 設計に関するサイドトピックについて、本ブログ上でご紹介したいと思います。 今日はALB (Application Load Balancer) と NLB (Network Load Balancer) の Blue/Green デプロイメントに関する設計がテーマです。 AWS で Web アプリケーションの可用性とパフォ
ログ分析勉強会は、日々の業務に役立てられる「ログ分析」についての情報交換を目的として活動しています。オンライン開催となった今回、AWSに詳しい山口氏がWebサービスのパフォーマンス改善に必要なログ分析について、日々の業務から得た知見を共有しました。後半は、サーバーサイドから見たログ分析について。 サーバ情報を可視化して負荷状況を見る 続いて、サーバの負荷状況を見るところですね。リソースの情報をコマンドで取得してサーバ情報を可視化しましょうというところです。 よく使うのは、1つ目はhtopですね。htopでプロセスごとにどれくらいのメモリやCPUを使っているかを取っていくのがあります。リクエストが多いときにこれを取っていって、どこが重たくなっているかを見るというのがいいかなと思っています。 例えばアプリケーションサーバと同梱されているものだったりとかすると、アプリケーションサーバの負荷がいき
[初級編] なぜ「AWS で負荷分散は３AZ にまたがるのがベストプラクティス」と言われるのか 可用性の面から考えてみた | DevelopersIO
水平分散のアーキテクチャを考えるときに、「負荷分散装置の下に並べる分散先 (サーバ) は３台以上がよい」「AWS であれば３ AZ にまたがるとよい」とはよく聞かれます。それがどういう意味をもつのか、主に可用性の面から考えてみました。 みなさん、AWS使ってますか！（挨拶 AWSに限らず、ある程度の規模の何かしらの本番システムを組もうというときに、こういう言葉を聞いたことはないでしょうか。 「負荷分散装置の下に並べる分散先 (サーバ) は３台以上がよい」 「AWS であれば３アベイラビリティゾーン (AZ) にまたがるとよい」 負荷分散装置（ロードバランサー）は負荷を分散するのがお仕事です。分散するだけなら 2 台でもよさそうですよね？ AWS の３ AZ に至っては、そもそも AZ 単位の障害なんてそうそうないし、あったとしてももう片方の AZ が生きていればなんとかなりそうに思えます。
![[初級編] なぜ「AWS で負荷分散は３AZ にまたがるのがベストプラクティス」と言われるのか 可用性の面から考えてみた | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/6c5aed9075ca8a9e0132a201195ee8ea259abab3/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fd1tlzifd8jdoy4.cloudfront.net%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F05%2Felastic-load-balancing.png)
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Webアプリ負荷試験ガイド - withgod's blog
手軽に負荷テストができるツール「Taurus」がスゴい
僕の自作ツールが大学のサーバーをダウンさせてしまった日の話｜くりきん
テレビを観る人と観ない人との差は国や言語の違いよりも深いから、きっとあなたは知らない
)
6万ミリ秒でできるLinuxパフォーマンス分析 | Yakst
様々なrate limitアルゴリズム - Carpe Diem
あと2時間でElastiCacheのメモリが枯渇！そのときあなたは何をしますか？
こんばんは、X-Forwarded-For警察です - エムスリーテックブログ
プラットフォームの上でものを作るということ
よわよわエンジニア😪 on Twitter: "強強エンジニアの人曰く、駆け出しバッグエンドエンジニアのほぼ100%がシステム障害時、とくに負荷上昇時の課題の切り分けができない説。逆にインフラ領域まで踏み込んだ調査ができると市場価値が一歩上がるらしい。 自分が読んで良かった記事をまとめる👇"
インフラ自動化の落とし穴と宣言的アーキテクチャ
障害から学ぶクラウドの正しい歩き方について考える - そーだいなるらくがき帳
「入門 監視」を読んでからの取り組みを紹介します - WILLGATE TECH BLOG
Twitterトレンド１位になった個人開発Webサービスの負荷対応記録 - ぷらすのブログ
マイクロサービスにおける内部通信の認証について
AWS LambdaとDynamoDBがこんなにツライ時代ではない - めもおきば
台風迫るさなか 自治体ＨＰ “見られない” | NHKニュース
入門 入門 監視 / reading-practical-monitoring
GraphQLスキーマ設計の勘所
「Fate/Grand Order」ユーザー爆増の裏側で、エンジニアが挑んだデータベースとの戦い
AWSで障害に強いシステムを構築する方法 - Qiita
個人開発のサービスをVPSからVercelとCloud Runに移行した話
draw.ioを使ってAWSの構成図を作成するコツ - Qiita
全銀システムの大規模障害、中継コンピューター2台ともに不具合で冗長構成が機能せず
Docker でロードバランサ・アプリケーションサーバ・DBサーバの環境構築 - A Memorandum
Kubernetesの負荷試験で絶対に担保したい13のチェックリスト - Qiita
“わずか10分”で「負荷試験環境」の構築が可能に クイックにチェックできる状況をサクッと作れる、Linode活用法
SQLを使った監視でデータ基盤の品質を向上させる - MonotaRO Tech Blog
Webサービスエンジニアが教えるサーバサイドのログ分析 情報を可視化して負荷状況を見よ
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