A new tool that blends your everyday work apps into one. It's the all-in-one workspace for you and your team
Web performance checklist
A new tool that blends your everyday work apps into one. It's the all-in-one workspace for you and your team
ChatpGPT（モデルはGPT-4を利用）にシンプルなSELECT文とテーブル・インデックス定義を与えてSQLチューニングの案出しをしてもらいました。 ちなみに、プロンプトやChain of Thought などの工夫は一切せず、シンプルに質問をぶつけています。 以下、注意事項。 実務利用と比べるとシンプルすぎるのでお遊びの範囲を超えていません。 どのチューニング案が適切かは多くの要素（例えば以下）が関わってくるので、一概に判断できず実際に測定を行い確認する必要があります。 データ量やその分布 ハードウェアやRDBMSの種類・バージョンなどの環境 性能要件（何秒以内のレスポンスが必要か、同時実行数はいくつかなど） ChatGPTへの質問とその回答 1. 単純なインデックスが不足しているケース 質問 以下のSQL文の性能を改善するにはどうしたらよいでしょうか。 select custome
はじめに DBが遅い原因の多くはインデックスの作り忘れです。 サーバーの性能アップやパラメータ変更の効果も大きいですが、まず最初に検討するべきはインデックスでしょう。 EXPLAINの結果をにらみながら、効果のありそうな場所を探します。 ただ、厄介なのはEXPLAINの結果が読みづらいことです。 EXPLAINの読み方を説明している本やサイトはいくつもありますが、EXPLAINを使う機会が少ないため、読める人が限られた、職人芸に近い技術になっています。 なので、EXPLAINを読まなくてもインデックスを作れるツールをGoとSvelteで作りました。 GravityRを使うと、下のようにEXPLAINをタイムライン形式にした図やインデックスの効果を表示したHTMLが作成されます。 紹介 GravityRはHasura、PostgreSQL、MySQLに対応しています。 実行ファイルをgith
サイバーエージェントにおけるMLOpsに関する取り組み at PyDataTokyo 23
PyData.Tokyo Meetup #23 MLOps〜AIを社会に届ける技術での発表資料 https://pydatatokyo.connpass.com/event/210654/Read less
TL;DR TypeORMで発生していたスロークエリを改善 スロークエリを改善したらECSの負荷も減少 はじめに スロークエリを改善したら、ECSコンテナ側の負荷も下がってなんでだろ？と思ったので記事にしようと思います。 環境 TypeORM v0.3.20 Node.js v18.x バックエンドインフラ ECS on Fargate => Amazon Aurora MySQL 負荷改善の前と後 まずはどのくらい改善したのかを示します。 この時ECSコンテナ8台動いてました。(4vCPU 8GBMem) 改善前 改善後 改善前と改善後は一日前の同じ時間帯のものです。 ちゃんと動いてるのか不安になるくらい下がってました笑 どのような対応をしたのか スロークエリの出ていたクエリでMySQLの実行計画を確認しました。 TypeALL,index, Using Filesort等はなかったので
mold: modern linker
mold: modern linker Rui Ueyama
フロントエンドパフォーマンスのチェックリスト2021年版（PDF、Apple Pages、MS Word）-後編 目次＃ 前編 準備段階：計画と指標 パフォーマンスを重視する文化、Core Web Vitals、パフォーマンスのプロファイル、CrUX、Lighthouse、FID、TTI、CLS、端末。 現実的な目標の設定 パフォーマンスバジェット、パフォーマンス目標、RAILフレームワーク、170KB/30KBバジェット。 環境の定義 フレームワークの選択、パフォーマンスコストの基準設定、Webpack、依存関係、CDN、フロントエンドアーキテクチャ、CSR、SSR、CSR + SSR、静的レンダリング、プリレンダリング、PRPLパターン。 中編 アセットの最適化 Brotli、AVIF、WebP、レスポンシブ画像、AV1、アダプティブメディア読み込み、動画圧縮、Webフォント、Goog
目次＃ 前編 準備段階：計画と指標 パフォーマンスを重視する文化、Core Web Vitals、パフォーマンスのプロファイル、CrUX、Lighthouse、FID、TTI、CLS、端末。 現実的な目標の設定 パフォーマンスバジェット、パフォーマンス目標、RAILフレームワーク、170KB/30KBバジェット。 環境の定義 フレームワークの選択、パフォーマンスコストの基準設定、Webpack、依存関係、CDN、フロントエンドアーキテクチャ、CSR、SSR、CSR + SSR、静的レンダリング、プリレンダリング、PRPLパターン。 中編 アセットの最適化 Brotli、AVIF、WebP、レスポンシブ画像、AV1、アダプティブメディア読み込み、動画圧縮、Webフォント、Googleフォント。 ビルドの最適化 JavaScriptモジュール、モジュール/ノーモジュールのパターン、ツリーシェイ
TL;DR ZOZOSUITで計測したデータを扱うサーバーは、元々Pythonで実装していた それをScalaで実装し直した 結果、レイテンシにおけるパフォーマンスが向上した さらに、リソース面におけるサーバーコストも削減できた 技術選定における背景 ここ数年、機械学習の文脈やサービスの立ち上げ期のプロトタイプ実装のため、Webアプリケーションの分野においてもPythonが選択されることは本当によく聞かれるようになりました。 事実、難しいビジネス要求や急な仕様変更への柔軟な対応においては、比較的実装コストの低い言語やフレームワークを選択するメリットはとても大きいと言えます。 利用できるすべての変数やメソッドの型をプログラムの実行中に決めなければならない場合、ランタイムのオーバーヘッドは甚大になります。静的型付け言語では、そのオーバーヘッドが不要になります。Python、Perl、Rubyと
ヤフー株式会社は、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 こんにちは、第11/12代黒帯（ヤフー内のスキル任命制度／Webフロントエンド領域）の浜田（@narirow）と、Yahoo!ニュースのエンジニアの喜楽（@gladenjoy）です。今回は、ヤフーで対応をすすめてきた、BFCacheの有効化にむけた取り組みについてお話しします。BFCacheとはそもそも何か、有効化のボトルネックには何があるか、そして調査方法などの具体的な手法などを交えてご紹介します。 ヤフーではこれまでスムーズなユーザー体験を実現するべく、高速にページを表示できるBFCache技術の検証と、BFCacheの有効化率を上げる取り組みを行ってきました。その結果、Yahoo!ニュースでの検証では、PVが+2％向上、広告
はじめに 以前こんなツイートをしました。 すると、リプライで色々とコメントを頂きました。（疑問を投げかけたら答えてくれる方々、本当にいつもありがたいです🙇♂️） ということで、本記事では推定行数と実際の行数の乖離を減らすために何をやったのかを備忘として書きます。 ただ、実際のSQLや実行計画を書くことはできないので、あくまでどんな考え方をしたのか、ということを書きます。 対処法①（対象のテーブルのautovacuum頻度を変更） 対象のテーブルはかなり更新の激しいテーブルだと聞いていたので、まずは統計情報が最新化されているかを考えました。 更新が激しくてautovacuum時の自動ANALYZEが追い付いていないんじゃないかと考え、対象のテーブルだけ自動ANALYZEの頻度が上がるように設定を変更しました。 PostgreSQLの設定パラメータは基本的にはpostgresql.conf
Auroraバージョンアップに伴い改めてMySQL5.7の押さえるべきポイントについて勉強会を開催しました！ - ANDPAD Tech Blog
こんにちは！エンジニアの福間（fkm_y）です。 弊社でデータベースの技術顧問をして頂いている三谷（mita2）さんに、MySQL5.7の追加機能についての開発部向け勉強会を実施いただきましたのでそのレポートをお伝えします。 開催背景 弊社では三谷さんによるデータベース勉強会を定期的に開催しており、3月にもMySQLロックの基礎編の勉強会を開催しました。 ANDPADでは、今年の4月にAurora MySQLをVer.1（MySQL5.6互換）からVer.2（5.7互換）にバージョンアップを実施しました。 tech.andpad.co.jp Aurora MySQL Ver.2 になることで使えるようになった、MySQL5.7で追加された機能について開発者に知ってもらい、普段の開発に取り入れてもらうためにMySQL5.7の勉強会を開催することとしました。 今回は追加された150以上の新機能
はじめに 最近金髪から黒髪に戻して更生しました藤井（フロントエンドエンジニア）でございます。久々にテックブログに貢献させて頂きます！ 今はメインの施工管理機能の改修の傍ら、新機能開発にも携わっておりまして、フロント側はSSRモードのNuxtを採用しております。さて、そんな中SREチームから「フロントエンドがメモリリークしていませんか？」との通報が入りました。 いやいや、そんなハズは・・と思いながらもDatadogを見てみると見事にメモリ消費量が右肩上がりに増えていってます。なぜじゃ・・・。 調査開始 メモリリークになるような処理を入れた覚えはないぞ！と思いつつも調査開始です。ひとまずChromeのDevtoolでPerformanceやMemoryタブを見ながら確認しますが、これと言って原因が見つかりません。 おかしい・・。なんでだろう。 あれこれ試しましたが解決せず、ほぼ1日消化しました
Ruby 3.3’s YJIT Runs Shopify’s Production Code 15% Faster
Ruby 3.2 YJIT is Battle-Tested Shopify deploys YJIT on business-critical services in production, such as Storefront Renderer, the software that powers all online storefronts on Shopify’s platform, and Shopify’s Monolith. As of the Ruby 3.2 release, YJIT sped up our Storefront Renderer by 10% on average. Storefront Renderer is a complex application. Your more reasonable-sized app might get better/w
useMemoのコストを心配する前に余計なdivを減らせ！
React では、useMemoやReact.memoなどが最適化の手段として知られています。 これらは最適化であるため、必要が無いのにuseMemoを使うことは無駄な最適化であるとして避けられる傾向にあります。 筆者が簡単なベンチマークを取ってみたところ、あるコンポーネントが一つ余計なuseMemoを持っているよりも、一つ余計な<div>をレンダリングする方が、パフォーマンス（レンダリングにかかる時間）をより悪化させることが分かりました。 したがって、useMemoなどを減らすことに執心する場合は、それと同等以上の熱量で余計な要素を減らすことに執心する必要があります。 ベンチマークはこちらです。 結果には当然ばらつきがありますが、筆者の環境では次のような結果が典型的なものとして現れました（Mac 上の Google Chrome・Firefox・Safari で同じような傾向）。 bas
はじめまして。ナレッジセンスの門脇です。生成AIやRAGシステムを活用したサービスを開発しています。本記事では、「RAG vs ファインチューニング」について、DSL（ドメイン固有言語）をコーディングする性能という観点から比較した論文を、ざっくりまとめます。 この記事は何 この記事は、RAG vs ファインチューニングに関する論文[1]を、日本語で簡単にまとめたものです。 「RAG vs ファインチューニング」の論文は、他にもあります。例えば、時事問題などのシンプルな知識の質疑応答であれば、RAGの方が優れています。[2] 今回の論文では、「ドメイン固有言語（DSL）をコーディングする性能」をに焦点を当てて比較しています。一見するとファインチューニングの方が有利そうなタスクについて比較しているのが面白い点です。 本題 ざっくりサマリー この論文では、RAGとファインチューニングの性能比較を
jestのテストが遅い場合に確認すべきこと - ishikawa_pro's memorandum
こんにちは。 急に寒くなりましたね。 僕は最近iPad Air4 を予約しました。 今日は、javascriptのテストフレームワークのjestについてです。 業務では去年くらいから新規サーバーアプリケーションはjavascriptではなくTypeScriptを使っています。 それに合わせてテストフレームワークもmochaからjestへ移行しました。 jestjs.io jestの特徴の１つは、一意なグローバル状態を持つことを保証しつつ、複数のテストを別プロセスで並列に実行してくれるため、安全に高速なテストをすることが可能なことです。 しかし、僕が前にいたチームでjestのテストにかかる時間がやたら長いことが話題になってました。 今日は、この高速なはずのjestがやたら遅い問題が社内で話題になっていたので調査してまとめてみたので、もしjestが遅くて困っている方は参考にしてみてください。
限界を極めた内定者が語る！ Web Speed Hackathon 2022 戦略と秘訣 | CyberAgent Developers Blog
本記事は CyberAgent Developers Advent Calendar 2022 21 日目の記事です。 2023 年度入社予定の加藤 零(@cut0_) です。現在は株式会社 WinTicket で内定者アルバイトをしています。Web Speed Hackathon 2022 Public では 499.1 点を記録しました。 お疲れさまでした！ 届かなかった残り 0.9 点を噛み締めて社会人エンジニアを迎えようと思います。 CDN 使わずに Heroku 単体でもここまで戦えます！！https://t.co/ikVmhml6iq #WebSpeedHackathon — レイ (@cut0_) November 27, 2022 本記事では、Web Speed Hackthon 2022 Public で取り組んだことに加え、これから Web Speed Hacktah
エンジニアの又川（@n_matagawa）です。 皆さんは AI 対応 PC の性能指標に使われる「TOPS」という単位をご存知でしょうか？最近では Microsoft が発表した Copilot+ PC の性能要件である「40 TOPS」が話題になりましたね。 これから PC を買う方はその PC が 40 TOPS を超えているのか気になると思います。 そこで、この記事では「TOPS」の定義と、具体的な計算方法を解説したいと思います。 スーパーコンピュータの性能を測る指標として、「TFLOPS（テラフロップス）」というものがあります。「TFLOPS」は「Tera FLoating-point OPerations per Second」の略で、1秒間に何兆回の浮動小数点演算（加算・乗算のみ対象）ができるかを表すものです(*1)。 スーパーコンピュータや PC、スマホを始めとしたコンピュ
書評: ISUCONを「ゴール」で終わらせない。『達人が教えるWebパフォーマンスチューニング ～ISUCONから学ぶ高速化の実践』 - その手の平は尻もつかめるさ
達人が教えるWebパフォーマンスチューニング 〜ISUCONから学ぶ高速化の実践 作者:藤原 俊一郎,馬場 俊彰,中西 建登,長野 雅広,金子 達哉,草野 翔技術評論社Amazon 著者のid:catatsuyさんよりご恵投いただきました。ありがとうございます。実は著者の方から本を頂戴するのってはじめてです。 さて、この書籍のタイトルをはじめて見たときは「オッ、ついにISUCONの攻略本が来ましたね、これでワシも優勝間違いなしや！！」と思ったものですが実際に手に取ってみると必ずしもそうではないことに気付きました。むしろ「ISUCONで勝つための小手先のテクニック」のような話題は極力排除されており、高速かつ高可用なWebアプリケーションをどのように構築・運用していくか、というような実戦的な内容がその多くを占めています。 まず書籍の冒頭では「『Webアプリケーションのパフォーマンス』の定義」か
記事作成時点で開発中のLinux 6.8カーネルでは、ネットワークに関する部分にいくつかの重要な改良が加えられており、多数の同時接続を伴うTCPパフォーマンスが最大40％向上しているとのことです。 [PATCH v8 net-next 0/5] Analyze and Reorganize core Networking Structs to optimize cacheline consumption - Coco Li https://lore.kernel.org/netdev/[email protected]/ Linux 6.8 Network Optimizations Can Boost TCP Performance For Many Concurrent Connections By ~40% - Phoronix https://www.phoronix.com/ne
はじめまして、ホットペッパービューティーコスメ(以下 HPBC) の Web フロントエンドエンジニアとして学生アルバイトをしている三島です。3 ヶ月間のアルバイト期間で、案件に関わる機能開発や SEO 施策の検討と実装、パフォーマンス改善など様々な業務に取り組ませていただきました。本記事ではその中でも、私が取り組んだ HPBC におけるパフォーマンス改善について紹介します。 目次 1. はじめに 2. 想定読者 3. AMP とは 4. パフォーマンス改善の前提知識 5. 現状計測 6. 問題特定 7. 問題解決 8. 今後 9. まとめ はじめに HPBC の開発プロジェクトでは、Web ページを閲覧してくれるユーザーにとってページが完全に表示されるまでのスピード、つまり「パフォーマンスが大事である」という認識をチーム全体で共有しています。Web サービスのプロダクトは、機能の追加・改
Elasticsearchのパフォーマンス問題をプロファイラを使って解決する | メルカリエンジニアリング
search infra teamのmrkm4ntrです。我々のチームではElasticsearchをKubernetes上で多数運用しています。歴史的経緯によりElasticsearchのクラスタは全てElasticsearchクラスタ専用のnode pool上で動作していました。ElasticsearchのPodは使用するリソースが大きいため、このnode poolのbin packingが難しくコストを最適化できないという問題がありました。そこで全てのElasticsearchクラスタを専用のnode poolから他のワークロードと共存可能なnode poolへ移行しました。ほとんどのクラスタが問題なく移行できたのですが、唯一移行後にlatencyのスパイクが多発してしまうものがありました。 この記事では、その原因を調査する方法と発見した解消方法について説明します。 発生した現象 共
Java 8以降になってAPIドキュメント以外をあまり見ていなかったのですが、いろんなドキュメントが見やすくなって いるんだなぁと。 JDK 11ドキュメント - ホーム で、こちらのドキュメントがちょっと気になりまして。 ガベージ・コレクションのチューニングの概要 Java 8の頃に比べると、だいぶ差が。 Java Platform, Standard Edition HotSpot Virtual Machineガベージ・コレクション・チューニング・ガイド, リリース8 どうしてこのあたりを見ているかというと、Java 9以降でデフォルトになったG1GCですがどれくらいのヒープサイズ以上が 目安なのか、どこかに書いてあったかなぁということで探してみたと。 書いてありました。 最大10GBまたはそれ以上のヒープ・サイズ(Javaヒープの50%超がライブ・データで占められている)。 ガベー
これはなに ども、レバテック開発部のもりたです。 もりたはデータベースが好きなんですが、最近は特にAWS RDS/Auroraでのモニタリングとパフォーマンスチューニングについて興味があります。ただ、これらのうちモニタリングは扱っている話題が若干ローレベルであまりピンとこず、またチューニングもどこから手をつければいいのかわかりませんでした。 この記事では、もりたがモニタリング＆チューニングを学習する上で役に立った書籍やWeb上の資料をロードマップ形式で紹介していきます。対象読者はDBのモニタリングとチューニングをやりたいけどどこから手をつければいいか分かんないなとなっている人、ゴールはそんな人がモニタリング＆チューニングの第一歩を踏み出せることです。 スコープ 今回扱うもの、扱わないものは以下の通りです。 扱う モニタリング＆チューニングの概要 モニタリングの前提知識 チューニングの前提知
ONNXモデルのチューニングテクニック (基礎編)
基礎編 / 応用編１ / 応用編２ サイバーエージェント AI Lab の Conversational Agent Teamに所属している兵頭です。今回は私が半年ほど蓄積したONNXのチューニングテクニックを全てブログに残したいと思います。皆さんが既にご存知であろう基本的なことから、かなりトリッキーなチューニングまで幅広くご紹介したいと思います。長文になりますがご容赦願います。 このブログのメインターゲット層は「リサーチャーが実装したモデルを実環境へデプロイするタスクを有する方々」です。一部リサーチャーの方々の参考になる情報が混じっていることもあるかもしれませんが、あまり興味を引かない内容だとは思います。リサーチャーメインの組織に属しながらリサーチエンジニアの立ち位置で身を投じていますので、研究の観点の少し手前あるいは少しその先の部分を担っている立場からこのブログを記載しているものとご認
【CTO協会研修記録】 未経験エンジニアがISUCONで圧倒優勝するまでの話 - PLEX Product Team Blog
はじめに こんにちは、2024年4月に株式会社プレックスに新卒入社した佐藤祐飛です。現在は建設業界向けSaaSプロダクト「サクミル」の開発に携わっています。 2024年7月31日に、日本CTO協会主催の新卒合同研修でISUCON研修が開催され、50万点を超えるスコアで優勝することができました。 CTO協会様主催のISUCON研修優勝しました🏆 実はISUCON研修に勝つために2ヶ月間準備していたのですが、その成果が出てよかったです🔥 後日、「ISUCON 研修をガチった話」と題してテックブログを投稿する予定なのでそちらもチェックしていただけると嬉しいです‼️#ctoawakate https://t.co/fUr2hf8rkr pic.twitter.com/7FxYbmiIBu— yuhi (@yuhi_junior) 2024年7月31日 ISUCONは若手エンジニアにとってハード
M3 MacBook Airレビュー。性能向上だけでなく細部も確実なアップデート（本田雅一） | テクノエッジ TechnoEdge
プロセッサの進化だけではない細かなアップデートM2を搭載したMacBook Airは大胆に設計変更された最初のモデルとは思えないほど、高い完成度の仕上がりだった。しかし、M3 MacBook Airは、その高い完成度にさらに磨きをかけて、見た目はほとんど同じながら、細かな使い勝手や満足感を高める工夫がされている。 M3搭載が大きな要素として語られる面がある今回のアップデートだが、実はそうした細かなアップデートこそが、今回の新製品における1番の魅力だと思う。 例えば、人気モデルであるがゆえに可能なカラーバリエーションの展開だが、その中でもミッドナイトの仕上がりに関しては、今回細かなチューニングが行われた。 M2 MacBook Airで導入されたミッドナイトは、久々に黒に近いMacBookとして発売当時から人気を誇っていたが、一部には指紋が目立ちやすいという不満の声があった。しかし今回は新し
AWS Lambda battle 2021: performance comparison for all languages (cold and warm start)
Let’s compare the performance of all supported runtimes + 2 custom runtimes (Rust and GraalVM). Will compare cold start and warm. Source code is here: https://github.com/Aleksandr-Filichkin/aws-lambda-runtimes-performance. It requires the minimum local setup(almost all is Dockerized) NodeJs (14.x)Python (3.9)Go(1.x)Ruby(2.7).Net(3.1)Java (11)Rust(1.54.0)GraalVM(21.2)Disclaimer:All benchmarks were
Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. This course is designed for those new to web performance, a vital aspect of the user experience. It covers key web performance concepts and techniques for improving performance. Go back
スムーズな負荷テストのために私たちが実施していること - RAKUS Developers Blog | ラクス エンジニアブログ
こんにちは、配配メール開発エンジニアのhiro_jiです。 突然ですが、負荷テストの進め方ってイメージできますか？ ある程度経験があれば難なく進めることができると思いますが、そうでない場合はそもそも進め方のイメージが湧きづらいかと思います。 かくいう私も最初は何から手を付ければよいか分からなかった記憶があります。。。 そこで今回は負荷テスト初心者の方向けに、私の所属するチームで実施している手順を紹介します！ 負荷テストとは？ 負荷テストのフロー 全体像 方針検討 詳細計画 テスト準備 テスト実施 評価 分析・チューニング おわりに 負荷テストとは？ 本題に入る前に、負荷テストとは何かについて軽く触れておきます。 負荷テストとは、特定の条件下でシステムやアプリが示す性能を評価、検証するものであり、運用中の障害を未然に防いだり、パフォーマンスの問題やボトルネックを改善するために非常に重要な役割
入社４ヶ月でBigQueryの課金額を減らすために考えたこと - 弁護士ドットコム株式会社 Creators’ blog
データ分析基盤室の otobe（𝕏@UC_DBengineer） です。 事業規模が拡大し、大規模なデータの管理が必要になるにつれて、SnowFlake や BigQuery のようなハイパワーな DWH サービスでデータを加工するケースは多いです。 その際、想定外な高額請求が起こる原因のひとつに、クエリが最適化されておらずスキャン量が増大しているケースがあります。 そのため、クエリのスキャン量を監視・管理することが課金額を減らすうえで有効な手段となることがあります。 本記事では、前半で BigQuery で課金されるスキャン量を監視・管理するまでのプロセスを振り返り、 後半で BigQuery の課金額を減らすために簡単にチェックできることについてお話しします。 BigQuery クエリにおけるスキャン量を監視・管理するに至った理由 BigQuery の課金額が想定より大幅に増加してい
「Google Colab」で 「PEFT」による大規模言語モデルのファインチューニングを試したので、まとめました。 1. PEFT「PEFT」(Parameter-Efficient Fine-Tuning)は、モデルの全体のファインチューニングなしに、事前学習済みの言語モデルをさまざまな下流タスクに適応させることができるパッケージです。 大規模言語モデルのファインチューニングは、多くの場合、法外なコストがかかりますが、「PEFT」は少数のパラメータのみをファインチューニングするため、計算コストとストレージ コストが大幅に削減でき、さらには、完全なファインチューニングに匹敵するパフォーマンスを実現します。 現在サポートしている手法は、次の4つです。 ・LoRA ・Prefix Tuning ・P-Tuning ・Prompt Tuning 2. Colabでの実行Google Colab
これからのWebサイトに求められる要件「高速化」「メタデータ」「PWA」などに対応するための一つの答えが、静的サイトジェネレーターだと思います。Reactベースの静的サイトジェネレーター「GatsbyJS」で、Webサイトやブログを構築する手順を詳しく解説した入門書を紹介します。 ReactやJavaScriptに自信が無くても、非常に分かりやすい解説なので、必要となる制作知識を身につけることができます。 本書は、6/1発売です！ 著者はWeb制作系の解説書で分かりやすさで評判のエビスコム様。初心者の人でもサンプルサイトを制作しながら、ステップ・バイ・ステップで静的サイトジェネレーターの構築を学ぶことができます。
GitHub - janestreet/magic-trace: magic-trace collects and displays high-resolution traces of what a process is doing
magic-trace collects and displays high-resolution traces of what a process is doing. People have used it to: figure out why an application running in production handles some requests slowly while simultaneously handling a sea of uninteresting requests, look at what their code is actually doing instead of what they think it's doing, get a history of what their application was doing before it crashe
dummy GA 新しいURLに転送しています… https://stockmark-tech.hatenablog.com/entry/2021/10/01/120000...
Core Web Vitals に対応するため、各サイトの改善活動を実施しました | Recruit Tech Blog
アプリケーションソリューショングループの古川です。リクルートの各サイトで実際に運用されているサービスの Core Web Vitals を改善する活動をしていました。 今回はリクルート社内であったいくつかのサービスで Core Web Vitals の改善活動を行ったので、それの結果についていくつか報告します。基本的に改善活動をやってきて見えたこと、それぞれの改善ポイントを紹介できると幸いです。 リクルート内には有名なアプリケーションもこれから作られるような新規のサービスもあわせて、数百個のサービスが存在し、それの一つ一つを問い合わせをベースにパフォーマンス改善をしつつ、個々のサービスのどの場所で指摘がされたのかについて解説します。 ホットペッパービューティーコスメ ホットペッパービューティー TOWNWORK 個人がやったのはアセスメントと方針を打ち出したところで、基本的には、各部署のメ
メルカリShopsのキャッシュ戦略
メルカリ Shops の開発 vcl, python, golang, containers, typescript, etc. が入っている monorepo で開発が行われている。 なので、あまり専門性はあってもどの領域でも開発を行う。 メルカリアプリ上で動いているため、 webview がベースとなりパフォーマンスは普段以上に求められている。 技術スタックはこちらを参照 ユーザーへの UX を下げないために。。 First Meaningful Paint を速くするSkeleton などでフィードバックを適切に行う => とりあえず速く結果を返却すればよい 結果を速く返すために考えること 共通な結果はすべてキャッシュし、CDN などを使い近くに置く極力、ユーザーからのアクセスを origin まで到達させない常に新鮮な結果を近くに保持することにより、上記を満たせるようにする =>
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「Windows 11」は操作への応答が高速化 ～Microsoftがその秘密を解説／フォアグラウンドプロセスへのリソース割り当て、OSの復帰処理などを見直し【やじうまの杜】
Hasura, PostgreSQL, MySQL対応の速度改善ツールを作りました - GravityR
スロークエリを改善したらECSの負荷が爆下がりした話(TypeORM)
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ZOZOSUITのサーバーをPythonからScalaで実装し直してコストを下げた話 - Qiita
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「TOPS」を計算してみよう 〜 AI対応PCの性能指標
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