第692回 sysfsやbpftoolを用いたeBPFの活用 | gihyo.jp
第688回と第690回では、カーネルのトレーシングツールとして注目されているeBPFを活用するためのツールとしてBCCを紹介しました。しかしながら、BCCだけがeBPFを扱えるツールというわけではありません。今回はツールなしに利用できるsysfsや、よりユーザーフレンドリーなトレーシングツールであるbpftoolを紹介します。 Python版BCCの問題点 これまで紹介していたBPF Compiler Collection（BCC）のツールはいずれもフロントエンドとしてPythonを使っていました。つまり利用者はまずPythonスクリプトを起動し、その中でeBPFのオブジェクトをコンパイルし、ロードすることでようやくトレースが始まっていたのです。 実行環境でBPFオブジェクトをビルドする必要があるこの方法にはいくつかの問題点が存在します。 実行環境にコンパイラをインストールする必要がある
Python で緊急対応時の Slack 操作を自動化してみた | DevelopersIO
このブログはこんな方におすすめ 緊急対応の初動を早めたい リモートワーク中心になり、緊急対応中の作業分担や進捗確認が難しい Google Apps Script で緊急対応時の Slack 操作を自動化してみた の Python 版がほしい 2021年6月11日に以下のセッションに登壇しました。本ブログでは登壇中に紹介するとお伝えした関数をご紹介します。また背景についても改めて少し記載しています。 業界特化事例紹介セッション SIer編 | Slack はじめに クラスメソッドでは Slack API を活用することで、いくつかある緊急対応の初動が約30分早くなりました。 では、どのように活用して初動対応を迅速化したのでしょうか。 本ブログでは、クラスメソッドの緊急対応の一つである、AWS 不正利用対応を例に紹介します。 AWS 不正利用とは、AWS アクセスキーの漏洩などが原因で発生しま
PyTorchでGPUの計算時間を正しく計測する - まったり勉強ノート
測定結果 結果として、間違った測定方法だとCPUとGPUを比較すると「1883倍速くなりました！」という主張をしてしまうことになります。ちなみにGPUで1000倍なんて数字が出てきたら確実にどこか間違えています。実際、今回のケースでは本当は「約59倍速くなりました！」というのが正しい結果になります。 torch.cuda.synchronize()とtorch.cuda.Eventを使った場合の違い 今回torch.cuda.synchronize()とtorch.cuda.Event の2種類を紹介しました。場合によっては使い分けをしたほうがいいのでこの二つの違いを説明していきます。 torch.cuda.synchronize() を利用した場合、簡単なので測定しやすいのでいいので、ぱっと測定したい場合はこちらの方法が楽でよいかと思います。ただ、こちらの方法はkernel関数の発行と測
AWS Lambda Powertoolsが便利すぎた #serverless #python | DevelopersIO
aws-lambda-powertools-pythonの実際の使い方をサンプルコードと一緒に紹介します。 こんにちは、クラスメソッドの岡です。 この記事は AWS LambdaとServerless Advent Calendar 2020 の7日目の記事です。 AWS Lambda Powertoolsとは？ Lambdaでの実装をサポートしてくれるライブラリです。 現在、ライブラリが提供されているのはPythonとJavaの2つになります。 ちなみに、DAZNからNode.js用の DAZN Lambda Powertools もでています。 動作確認環境 Python: 3.8.5 aws-lambda-powertools-python: 1.8.0 Serverless Framework: 2.15.0 主な機能 Logging LambdaのContextを埋め込んだログの
AWS Lambda Pythonをローカル環境で実行 | DevelopersIO
AWS Lambda を開発する際には コードを書く Zip で固めてアップロードする サンプルイベントをインプットに Lambda 関数をテスト実行する CloudWatch Logs でログを確認してデバッグ というフローが発生します。 コード修正のたびにこのフローをたどるのはなかなか手間です。 そこで今回は python-lambda-local を使ってローカル環境で AWS Lambda Python の実行環境をエミュレートし、Lambda 関数を実行する方法について解説します。 以下のようにライブラリーパス(-l)、ハンドラー(-f)、タイムアウト(-t)、プログラム、(test.py)、入力イベント(events.json) を指定すると、Lambda 関数をローカル環境で実行できます。 $ python-lambda-local -l lib/ -f handler -t
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Pythonを用いたPDFデータからの情報抽出 / Extraction data from PDF using Python
GitHub - ethereum/lahja: Lahja is a generic multi process event bus implementation written in Python 3.6+ to enable lightweight inter-process communication, based on non-blocking asyncio
Pythonしか書きたくない人が、AWS上にWEBアプリを作ってみました。 - Qiita