innodb_buffer_pool_sizeのチューニング：どれくらい割り当てる？
結論としてはinnodbテーブルの全データ量だそうです。 ここ最近はデータベースサーバのリプレースの案件の担当をしているのですが、サーバのサイジングをしていてふと、「どれくらいメモリあれば足りるんだろう」と疑問に思いました。 よく「サーバの全メモリの50％から70％くらい」とか「80％」くらいとか言われますが、それはどちらかというとスワップしないための限界値を示すものであって、理想値ではないですよね。それでいろいろ調べてみたところ、なかなか日本語で良いまとめがなかったので、まとめてみようと思います。 目次 そもそもinnodb_buffer_poolとは？ 使用状況を確認する(SHOW ENGINE INNODB STATUSでの計測) 適切なinnodb_buffer_pool_sizeは？（チューニング方法） そもそもinnodb_buffer_poolとは？ InnoDB maint
Amazon EFSのディスクベンチマーク | 稲葉サーバーデザイン
考察 EFS (General Purpose)は、ローカルディスクEBSに比べると桁違いに遅いのですが、EC2によるNFSサーバーとはそんなに大きな違いはありません。 つまり、そもそもNFSプロトコルは遅いということです。 僕は、正式リリース前のプレビュー版のときも同様のベンチマークテストを行いました。 正直、そのときは本当にこのままリリースされていいのかな？と思うぐらい遅かったのですが、そのときに比べると、スループット、レイテンシとも大きく改善されています。 とくに、レイテンシはほぼ100msec未満で安定しています。 冗長化されたマネージドサービスでストレージ容量も自動拡張できて運用管理が圧倒的に楽なので、EC2でNFSサーバーたてるよりは、EFSを使うべきでしょう。 これで実際に本番環境で使えるのか？ たとえば、Webサイトであれば 「WordPressをEFS領域に置いてAuto
AWS Lambdaの処理性能を言語毎に測ってみた - Taste of Tech Topics
こんにちは、@kojiisdです。 この間AWS Summit Tokyoに参加してきたのですが、皆一様に「AWS Lambda」を、 これからのサーバレスアーキテクチャを支える技術として紹介していましたね。 資料でも言葉でも多分に見聞きしており、軽いゲシュタルト崩壊を起こしている今日この頃、 皆さんはいかがお過ごしでしょうか。 さて、今回はAWS Lambdaです。 AWS Lambdaの処理はJavaやNode.js、Pythonなどの言語で記述することができますが、その性能差がどの程度あるのか？測ってみました。 構成 今回の構成は次の様なシンプルなものにしています。 [計測対象（言語）] Python Node.js Java [計測対象（カテゴリ）] 処理速度 使用メモリ [Lambdaでの処理内容] API Gatewayでリクエストを受け付け Lambda内でDynamoDBか
AWS インスタンス別ネットワーク帯域・InstanceStore IOPS測定 - Qiita
#!/bin/sh INSTANCE_TYPE=$(curl -s http://169.254.169.254/2014-11-05/meta-data/instance-type) yum install fio -y umount /media/ephemeral0 time dd if=/dev/zero of=/dev/xvdb bs=1M sudo mkfs.ext4 /dev/xvdb mount /media/ephemeral0 for i in `seq 0 3`;do time fio -name=random-write \ --output=/home/ec2-user/${INSTANCE_TYPE}-${i}.txt \ -ioengine=libaio \ -rw=randrw \ -rwmixread=0 \ -bs=16k \ -numjobs=16 \
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TCPループバック接続とUnixドメインソケットのパフォーマンス
【AWS Lambdaの小ネタ】メモリ割当量を増やすとパフォーマンス、コストがどう変わるか検証してみた
Client Side Architecture Part Two: A Practical Example - AE Blog
