9. I/Oボトルネックの計測 | Oracle 日本
9. I/Oボトルネックの計測 Webシステム環境で、CPU処理能力に次いで性能ボトルネックの根源になりやすいシステムリソースは、I/O(入出力)処理です。とりわけ、データベース等のファイルアクセスが頻繁に行われるアプリケーションでは、I/Oの振る舞いがシステムの応答性能に大きな影響を与えることになります ただ、I/Oボトルネック追求はある意味、局所的なアプローチであり、システムテストの段階で初めからこの部分だけを気にしてチェックしていても全体像の視点が無ければ問題把握がしにくいことは事実です。本章では、これらについての総合的な視点で段階的な計測手順と見極め方について整理します。 I/Oボトルネック発見と分析の手順 1. 著しい応答遅延の計測 まず、ユーザーの使用に支障をきたすような著しい応答遅延が存在するかどうかを確認します。どの程度の負荷でこの応答性能の劣化現象が発生するかを把握して、
チューニンガソンで優勝してきました : DSAS開発者の部屋
7/9(土)にチューニンガソン というイベントに参加して優勝してきたので、その報告と、何を考えてどんなチューニングをしたのかを 記憶の範囲で公開したいと思います。 今回のチューニンガソンのお題は、WordPress(ja) + php + Apache + MySQL で、 ab を使って wp-comment.php 経由でコメントのポストをすることで計測が行われました。 MySQLとApacheを立ち上げたらWordPressが動く環境が渡され、そのWordPress自体は設定ファイルを含めて 改造が一切禁止、WordPressの実行をショートカットするチートも禁止です。 0. 試合前日 環境がAWSとAMI Linuxということは事前に公開されていたため、前日にAWSに登録して少しだけAMI Linuxを 触ってみました。yumベースだけどCentOSと違って結構新しいバージョンが用
FacebookがHBaseを大規模リアルタイム処理に利用している理由（前編）
Facebookは大規模なデータ処理の基盤としてHBaseを利用しています。なぜFacebookはHBaseを用いているのか、どのように利用しているのでしょうか？ 7月1日に都内で行われた勉強会で、Facebookのソフトウェアエンジニアであるジョナサン・グレイ（Jonathan Gray）氏による解説が行われました。 解説はほぼスライドの内容そのままでした。当日使われた日本語訳されたスライドが公開されているので、ポイントとなるページを紹介しましょう。 Realtime Apache Hadoop at Facebook なぜリアルタイムデータの分析に、Hadoop/HBaseを使うのか？ MySQLは安定しているが、分散システムとして設計されておらず、サイズにも上限がある。一方、Hadoopはスケーラブルだがプログラミングが難しく、ランダムな書き込みや読み込みに向いていない。 Faceb
FacebookがHBaseを大規模リアルタイム処理に利用している理由（後編）
Facebookは大規模なデータ処理の基盤としてHBaseを利用しています。なぜFacebookはHBaseを用いているのか、どのように利用しているのでしょうか？ 7月1日に都内で行われた勉強会で、Facebookのソフトウェアエンジニアであるジョナサン・グレイ（Jonathan Gray）氏による解説が行われました。 この記事は、「FacebookがHBaseを大規模リアルタイム処理に利用している理由（前編）」の続きです。 事例1 Titan（Facebookメッセージ） HBaseがFacebookでどのようなアプリケ－ションで使われているのかを紹介しよう。 Facebookの新メッセージ機能。
［5］保証稼働率「99.9％」の意味
自社運用（オンプレミス）のメールシステムからクラウド型メールへ移行する場合、企業のシステム管理者であれば、「システムに問題が生じていないか」「障害が発生しているならどのように対処が進んでいるか」といった情報の提供体制を把握しておきたい。システム運用を外部に委ねるクラウドだけに、システム管理者が自らメールシステムの障害対応に当たることはないが、従業員からのクレームの対処などを考えると、システム稼働状況は常に分かるようにしておきたいものだ。 グーグルの「GoogleApps（Gmail機能を含む複合アプリケーション）」では、システム全体の稼働状況を「Status Dashboard」というWebページで、ほぼリアルタイムに公開している（写真1）。得られる情報は限られるが、不具合が生じた場合に、Google Apps側に障害が発生していることが原因なのか、自社側に問題があるのかを知る目安として使
私がクックパッドの画像配信野郎です - 昼メシ物語
一年ほど前にヤフーを退職した私ですが、その後なにをやっているかというと、クックパッドに入社して画像配信をしています。私が入社する前から動いていた画像配信の仕組みは設計が古くてなにかと困っていたので、より良いシステムを開発してリプレースというのをやっています。前職ではなかなかこういう基盤システムを一人でイチから作って運用までするという体験はできなかったので、でかい仕事をできるチャンスに恵まれて大変充実した毎日です。 入社当初はサービス開発の担当だったんですが、開発に必要な基盤システムを作り始めたらどんどんエンジニアリングのレイヤーが下がってきて、気づけばインフラチームに所属していました。 まあそんな話はさておき、この画像配信関連の成果をいくつかの勉強会で発表したので、その資料を紹介します。 サイバーエージェントxクックパッド合同勉強会（amepad） 弊社オフィスで開催された、サイバーエージ
どや！？ひよっこデザイナーにもできるWebページ高速化！鍵は「HTTPリクエストの数を減らすこと」 | デザインどや！？
Webページレイアウト、ナビゲーションプラグイン、フォーム、スライダー＆カルーセルプラグイン、チャート＆グラフプラグイン、イメージエフェクトプラグイン、ビデオプラグインなど。チェックしておきたいです。海外カジノ オンラインサイトの制作はワードプレスのプラグインを利用して様々な機能を付け加えて完成させることができます。2012年のjQueryプラグインまとめでは、デザインの一新や個別のカスタムにも対応した国際的で魅力的なサイト作成に役立つ情報を紹介しています。
iPhone向け緊急地震速報アプリ運営会社がスポンサー募集
iPhone向け緊急地震速報アプリ「ゆれくるコール”for iPhone」を提供するアールシーソリューションは2011年3月23日、同アプリの無料提供を継続するために支援企業の募集を開始する。3月11日に発生した東日本大震災の影響で利用者数が従来比10倍の100万超に急増し、サーバー増強コストなどの負担が増しているという。 支援金は一口3万円。支援企業はアプリ上のバナー広告とiPhone専用サイトで紹介する（写真）。支援意思のある企業はアールシーソリューションのメールアドレス「information［アットマーク］rcsc.co.jp」（［アットマーク］を@に置き換える）まで、企業名、担当者名、連絡先電話番号、メールアドレス、支援金口数を連絡する。 ゆれくるコールは気象庁の緊急地震速報を基に、利用者が設定した住所への地震の到達予測時間と震度をプッシュ通知するアプリだ。iPhoneは標準では
平成２１年度 産学連携ソフトウェア工学実践事業報告書の公表について（METI/経済産業省）
高信頼組込みソフトウェア開発（委託先：一般社団法人JASPAR） 報告書（PDF形式：3,278KB） （ZIP形式：2,993KB） ソフトウェア工学の実践強化に関する調査研究（委託先：株式会社三菱総合研究所） 報告書（PDF形式：2,501KB） クラウドコンピューティング時代のDependabilityの考え方などに関する米国の動向調査（委託先：株式会社アイ・ビー・ティ） 報告書（PDF形式：4,583KB） （ZIP形式：4,300KB） クラウド・コンピューティングに関する国内外の制度・技術動向等の調査研究（委託先：株式会社野村総合研究所） 報告書（PDF形式：2,050KB） 高信頼クラウド実現用ソフトウェア開発（分散制御処理技術等に係るデータセンター高信頼化に向けた実証事業）（委託先：株式会社エヌ・ティ・ティ・データ） （PDF形式：9,606KB） （ZIP形式：8,656
NTTデータのHadoop報告書がすごかった - 科学と非科学の迷宮
業界トップ のエンタープライズ Hadoop 企業 Cloudera に入社しました http://www.cloudera.co.jp/ 今年の6月に、「平成２１年度 産学連携ソフトウェア工学実践事業報告書」というドキュメント群が経産省から公表されました。 そのうちの一つに、NTTデータに委託されたHadoopに関する実証実験の報告書がありましたので、今更ながら読んでみることにしました。 Hadoop界隈の人はもうみんなとっくに読んでるのかもしれませんけど。 http://www.meti.go.jp/policy/mono_info_service/joho/downloadfiles/2010software_research/clou_dist_software.pdf 「高信頼クラウド実現用ソフトウェア開発（分散制御処理技術等に係るデータセンター高信頼化に向けた実証事業）」という
パブリックとプライベートの連携を支援
パブリック・クラウドのうちIaaS［注１］型サービスを利用する場合，プライベート・クラウドとのシステム連携に特別な仕組みは必要ない。IaaS型では原則として，クラウド上で好みのミドルウエアを動作させられる。既存のEAI（企業アプリケーション統合）ソフトやRDBMS（リレーショナルデータベース管理システム）の同期機能をそのまま使って，システム間の連携を実現できる。 PaaS型のパフォーマンス向上などの目的で利用 一方のPaaS［注２］型の場合，クラウド上で事業者独自のミドルウエアが動作する。このため，パブリック・クラウドとプライベート・クラウド間で密な連携をするには，専用のシステム連携サービスが必要になる場合がある。
NoSQLとしてMySQLを使うDeNAが、memcachedよりも高速な75万クエリ／秒を実現
モバゲーで知られるDeNAは、バックエンドデータベースにNoSQLを使っていません。なぜか？ それはMySQL/InnoDB 5.1の環境で秒間75万クエリという、多くのNoSQLでも実現できないような高性能を実現しているから。DeNAの松信嘉範（まつのぶよしのり）氏は、自身のブログにこんな内容のエントリ「Using MySQL as a NoSQL - A story for exceeding 750,000 qps on a commodity server」（英語）をボストしています。 Yoshinori Matsunobu's blog: Using MySQL as a NoSQL - A story for exceeding 750,000 qps on a commodity server 松信氏が指摘するように、大規模なネットサービスを提供している企業の多くは分散環境で
グーグルが構築した大規模システムの現実、そしてデザインパターン（1）～MapReduce編
グーグルが「Evolution and Future Directions of Large-Scale Storage and Computation Systems at Google」（グーグルにおける、大規模ストレージとコンピュテーションの進化と将来の方向性）という講演を、6月に行われたACM（米国計算機学会）主催のクラウドコンピューティングのシンポジウム「ACM Symposium on Cloud Computing 2010」で行っています。 グーグルはどのようにして大規模分散システムを構築してきたのか、そして、そこからどのようなことを学んだのかが語られていますし、後半では大規模分散システムのデザインパターンという、非常に興味深いノウハウも公開している、非常に情報量の多い講演です。 その講演の内容を、全部で4つの記事、MapReduce編、BigTable編、教訓編、デザイン
その分析、Hadoopなら速く安くできます
ビジネスデータを分析するビジネスインテリジェンス（BI）分野の新たなプラットフォームとして注目されているHadoop。Hadoopでは、どのようなデータ分析が可能なのでしょうか？ 現在、Hadoopビジネスの牽引役であるClouderaのJeff Hammerbracher氏が、Hadoopでデータ分析が可能なビジネス上の課題を示した「10 Common Hadoop-able problems」（Hadoop化可能な10の一般的課題）と題したプレゼンテーションを公開しています。 Hadoopにとって得意な処理とは、複雑で複数のデータソースからなる大量のデータの分析であり、それをバッチ処理の並列実行によって実現することです。 従来は、データがあまりに複雑だったり膨大だっために、計算時間やコストなどの理由で実現が難しかった処理でも、Hadoopによる低コスト化、計算時間の短縮、高い柔軟性など
JavaScriptが遅い4つの原因とは？
1つ前の記事「JavaScriptをいかに高速化するか、IE9、Firefoxの取り組み」では、IE9とFirefoxにおけるJavaScriptの高速化について紹介しましたが、そもそもJavaScriptの実行速度はなぜ遅いのでしょう？ その理由について、Mozilla Japanテクニカルマーケティング担当の浅井智也氏が、スライド「Trace Monkey」でポイントをまとめています（このスライドはタイトルから分かるとおり、Firefoxの当時の新しいJavaScriptエンジン「Trace Monkey」を紹介するために1年以上前に作成されたスライドですが、1つ前の記事を見ると、ここで示された課題はいまも変わっていないようです）。 全67枚のスライドの20枚目から24枚目の5枚を以下に紹介します。 JavaScriptが遅い原因は、以下の4点にまとめられています。 インタープリタ型言
TwitterがBitTorrentで高速にデプロイしている仕組みについて
Twitterは、同社の何千台ものサーバに対してバイナリをデプロイする場合に、ピア・ツー・ピアシステムのBitTorrentを利用したツール「Murder」を用いていると、7月1日の記事「Twitterの大規模システム運用技術、あるいはクジラの腹の中（後編）～Twitterのサブシステム「Unicorn」「Kestrel」「Flock DB」」で紹介しました。 FacebookでもBitTorrentによる大規模なデプロイが高速に行われていることは、7月16日の記事「Facebook、memcachedに300TB以上のライブデータを置く大規模運用の内側」で紹介しました。 どうやら大規模システムにおけるデプロイではBitTorrentの利用が進んでいるようです。 7月15日付けのTwitter Engineering Blogに、Twitterのエンジニア、Larry Gadea氏による「
Twitterの大規模システム運用技術、あるいはクジラの腹の中（後編）～Twitterのサブシステム「Unicorn」「Kestrel」「Flock DB」
Twitterの大規模システム運用技術、あるいはクジラの腹の中（後編）～Twitterのサブシステム「Unicorn」「Kestrel」「Flock DB」 米サンタクララで行われていたWebサイトのパフォーマンスと運用に関するオライリーのイベント「Velocity 2010」の、Twitterのシステム運用について説明するセッション「In the Belly of the Whale: Operations at Twitter」（クジラの腹の中：Twitterでの運用）を紹介をしています。 この記事は「「Twitterの大規模システム運用技術、あるいはクジラの腹の中（前編）～ログの科学的な分析と、Twitterの「ダークモード」」の続きです。 Twitterのサブシステム「loony」「Murder」「memcached」 ここからはTwitterのサブシステムについて紹介しよう。 T
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
pixivの画像アップロードシステム
Good night, Posterous
IT news, careers, business technology, reviews