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RAMディスク・I/Oパフォーマンス最適化ツール リンク/対応OS etc ページのサイズが多くなってきたため個人的に書いたものは別ページにし、ページを分割します。ご了承ください。 確保できた容量の項目は私が試した限りであり、実際はPC環境に依存される可能性が高いです。またVistaの32bitに関しては使用したことがないため全く検証していません。どれを使えばいいかわからない場合はとりあえずフリーのGavotte Ramdiskから試してみるとよろしいかと思います。 RAMディスク友の会14 http://pc11.2ch.net/test/read.cgi/win/1215002979/ RamPhantom【メモリを仮想ドライブにしてPC高速化】 http://pc11.2ch.net/test/read.cgi/software/1128029402/ 【32bitOSで】
A Comparison of Approaches to Large-Scale Data Analysis: MapReduce vs. DBMS Benchmarks Overview 04/14/2009 - SIGMOD 2009 Paper The following information is meant to provide documentation on how others can recreate the benchmark trials used in our SIGMOD 2009 paper. Our experiments were conducted on a 100-node cluster at the University of Wisconsin-Madison; each node had a single 2.40 GHz Intel Cor
STLport のハッシュ・コンテナ 標準C++ライブラリが提供するコンテナは、vector, list, deque, set, multiset, map, multimap の7種です。 これらコンテナから特定の要素を検索するとき、その時間計算量は vector, list, deque では O(N), set, multiset, map, multimap では O(logN) となります。 これ以上に高速な検索が可能なコンテナとしてハッシュ表(hashtable)を利用すれば、適切なハッシュ関数を与えることによって検索に要する時間計算量をコンテナ内の要素数に関わらず O(1) に近づけることができますが、残念ながら標準C++ライブラリにはハッシュ表で実装されたコンテナ(ハッシュ・コンテナ)を提供していません。 SGI(Silicon Graphics社)のSTL実装をベースに
Wakameはサーバコストを大幅に削減する強力なオープンソースのクラウドコントローラです。Wakameとは 「Wakame」は、株式会社あくしゅが、中心となって開発している、ネットワーク構成を自動でマネージメントするためのエンジンであり、それに関するサブプロジェクトを含むプロジェクトの総称です。 もっと見る 3つの特徴 スモールスタート 最小構成はサーバー1台から構築可能。予算の少ない、スタートアップの会社や、社内ベンチャーの皆様も少ない予算から始められます。 マネジメントネットワーク サービスに応じて、Webサービスが何台必要、データベースが何台必要等々、自ら計画したネットワークを構築することができます。 仮想化されたネットワークシステムを利用することにより、柔軟なネットワーク設計をソフトウェアでサポートすることができます。 オートスケーリング リアルタイムの負荷状況を監視することによ
Donate You can use PayPal to donate. Doing so will encourage updates of this software. Thank you. by Matt Sephton Screenshot Background Inspired by On Kawara's "Today Series". A series of paintings, each consisting of a monochrome background onto which is inscribed the date of the day on which the individual painting is executed, in the language and according to the calendrical conventions of the
※ ひひひ、初めて釣りっぽいタイトルを入れてみたよ。 テスト用のServletを入れて、少しGoogle App Engine for Javaの実行環境を探ってみた。 HTTP上のサーバ名は「Google Frontend」 システムプロパティos.nameの値が「Linux」なので、Servletを実行しているのはLinux機。os.archが見あたらないけど、まず間違いなくIA-32アーキテクチャ機じゃないかな。 Runtime.availableProcessors()によると搭載プロセッサ数は1337個。ははは、クラウドだね。 メモリの最大リミットは100MB。ヒープ領域長はすでにリミットに到達済み。リクエスト中に空きメモリを見たら6MBほど。大丈夫なのこれ?いざとなればソフト参照なキャッシュとかが解放されるんだよね? システムプロパティを見るとVMはSunMicrosystem
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