Linux OSリソースのパフォーマンス分析(1) ～ OSリソースを取得してみよう
「まかせいのう」は、システム開発・運用の改善や設計を専門に行うNTTデータのコンサルタントチームです。 OSリソースとは 最初に、サーバのOSリソースにはどのような種類があるのかを整理しておきましょう。OSリソースは大きく以下の4つに分類できます。 CPU メモリ ストレージ ネットワーク 「CPU」と「メモリ」はイメージしやすいと思います。これらはサーバマシンが持っているリソースです。個人用PCを買う際にも、性能（パフォーマンス）を判断するスペックとして使いますね。 「ストレージ」は、サーバ内蔵の場合もあれば、専用のストレージ製品を外付けにして使う場合もあります[1]。多くの場合、ハードディスクが使われますが、最近はより高性能なSSDなどフラッシュストレージの利用も増えてきました。「ネットワーク」は、LANケーブルのようにサーバやストレージなど機器を接続しているもので、帯域の太さが重要に
メモリ管理の仕組みと使用量の計算 | Redhat Enterprise Linux 5/6
このページでは Redhat Enterprise Linux 5/6のメモリ管理の仕組み、及び使用容量の計算方法に関して説明します。 Linux は物理メモリの空きがある場合は可能な限り物理メモリをキャッシュ/バッファとして使用します。よって特にメモリリークが発生していない状況でも、物理メモリの空き容量は減少していきます。もし物理メモリが必要となった場合にはキャッシュやバッファが開放されその領域が使用されます。よって実際に物理メモリの空き容量を計算する場合には、空きメモリ + キャッシュ使用量 + バッファ使用量で計算する必要があります。ここではそれを"真の空き容量"と呼ぶことにします。 初版：2012年12月1日 Linux におけるメモリは主に以下4種類に分類されます。 (1)空き 物理メモリ上で完全に未使用な領域。 (2)キャッシュ / バッファ キャッシュ：ハードディスク等のファ
Python pandas プロット機能を使いこなす - StatsFragments
pandas は可視化のための API を提供しており、折れ線グラフ、棒グラフといった基本的なプロットを簡易な API で利用することができる。一般的な使い方は公式ドキュメントに記載がある。 Visualization — pandas 0.17.1 documentation これらの機能は matplotlib に対する 薄い wrapper によって提供されている。ここでは pandas 側で一処理を加えることによって、ドキュメントに記載されているプロットより少し凝った出力を得る方法を書きたい。 補足 サンプルデータに対する見せ方として不適切なものがあるが、プロットの例ということでご容赦ください。 パッケージのインポート import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('ggplot') import matplotlib as mpl m
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