パフォーマンスチューニングが目指す性能とボトルネック - Qiita
パフォーマンスチューニングとは パフォーマンスチューニングは、次のように説明されていました。 パフォーマンスチューニングとは，システムの処理性能や信頼性を高めるために，システムの動作環境を最適化することです。パフォーマンスチューニングを実施することで，システムの性能を最大限に生かし，安定稼働させられるようになります。 Cosminexus V9 アプリケーションサーバ システム構築・運用ガイド パフォーマンスチューニングに関して、私自身はほぼ経験がないのですが、ざっくりと概要を知っておきたいと思い、次のようなことを調べてみました。 性能とは何か 性能の測定方法 ボトルネックになりうる箇所 よく調べたつもりですが、間違った記載などがありましたら、ご指摘いただけると嬉しいです。 性能とは何か パフォーマンスチューニングとは、システムの処理性能を高める施策のことのようなので、まずは性能という言葉
サーバサイドのCPUによるAI推論の速度改善 | MoT Lab (GO Inc. Engineering Blog)
スマートドライビング事業部 システム開発部 AI基盤グループ の廣安です。ドライブレコーダー上で動作する交通事故削減支援システム『DRIVE CHART』のAI推論処理を行うEdge AIライブラリの開発やAIテスト環境の改善等を担当しています。この記事ではサーバサイドのCPU上でAI推論処理を高速に動作させるための方法と、運用中サービスに実際に適用して処理時間を1/3にまで改善できたという話をします。 DRIVE CHARTにおけるAIアルゴリズム改善とその課題DRIVE CHARTは前回のブログで紹介したEdge AIライブラリが処理した内カメラ/外カメラの解析データ、映像記録、GPS/加速度といったセンサーデータをサーバ上で処理し、危険運転検知や運転行動のレポート作成を行っています。このレポート作成アルゴリズムの開発にあたっては、プロダクション環境とは別にAIテスト環境と呼ばれる収集
出力を高速化するBufferedOutputStreamとDeflaterOutputStream - Kengo's blog
Javaで入出力のコードを書く場合、必ずと行ってもいいほどBufferedOutputStream, BufferedInputStream, BufferedWriter, BufferedReaderのいずれかを使うのではないでしょうか。これらはJavaヒープ上にデータを蓄積*1し、I/Oの回数を削減する機能を担うものです。これを使用することでパフォーマンスを大きく向上できます。 入出力を減らすという観点からは、データを圧縮するjava.util.zipパッケージのクラス群もパフォーマンス向上に役立ちそうです。計算量は増えますが、全体として高速になるケースも少なくないでしょう。 これらのクラスがどの程度の高速化を実現できるか、サンプルで確認してみましょう。また、2つを組み合わせる上で注意すべき点にも注目します。 検証内容 今回実装したサンプルは末尾に記載していますが、端的に言えば1,0
第8回 性能テスト：ソフトウェアテスト基本テクニック｜gihyo.jp … 技術評論社
性能とは 今回は「性能テスト」について紹介していきますが、その前に「性能とは何なのか」ということを考えてみたいと思います。性能とは何なのか？一言で言うと「システムが処理結果を返す力」です。 たとえば、インターネット上のショッピングサイトで商品を買ったことがある方は多いと思いますが、その時のことを思い浮かべてください。あなたは、とあるショッピングサイトにアクセスし、気に入った商品を選んでカートに追加し、商品購入の画面へ進み、商品を送ってもらう住所や決済のためのクレジット番号を打ち込み、やっとの思いで「商品購入」のボタンを押しました。しかし、なぜか何分たっても結果が返ってきません。不安になったあなたは一度ブラウザを閉じ、再度購入をしてみようとしたところで、やっと結果が返ってきました。それまでの時間、約3分。このような場合、あなたならどう感じますか？ もちろんイライラしますよね？ そう、この「シ
データベースを勉強したいあなたに送る技術書17冊(+11冊1講義7link)
これはなに ども、レバテック開発部のもりたです。最近めっちゃ元気！！ 今回は『データベースについて勉強したいあなたに送る技術書17冊(+11冊1講義7link)』として、もりたがここ半年くらいでわーっと集めたデータベース周りの書籍（とか）を紹介していきます。アプリケーションって結局はデータベースみたいなところがあると思うんですが、おれは長いことデータベースをどう学んだら良いのか分かりませんでした。同じような気持ちを抱えているITエンジニアの人もいると思うので、学習ロードマップと合わせて紹介していきます。 なお具体的な対象読者は業務でなんとなくSQL書いてるけど、ウィンドウ関数とか言われると分からんな……くらいの人です。 扱う領域と扱わない領域 扱う領域としてはだいたい以下 再入門本 SQL 内部構造 論理設計 周辺知識 データベース理論 その他高度なもの モデリング、NoSQL、分散データ
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