ID生成大全 - Qiita
セッションIDやアクセストークン、はたまた業務上で使う一意の識別子など、いろんなところで一意のIDを生成しなきゃいけないケースが存在します。 そこで世間で使われているIDの生成方法について調べてみました。 選択基準 ID生成における要求として、以下の観点が上げられるかと思います。 生成の速度 大量にデータを短期間で処理し、それらにIDを付与する場合、ID生成そのものがボトルネックとなることがあります。 推測困難性 IDを機密情報と結びつける場合、IDを改ざんされても、機密データが見れないようにできている必要があります。 順序性 採番した順にデータをソートする必要がある場合は、IDがソートキーとして使えないといけません。 それぞれについて各生成手段を評価します。 ID生成の手段 データベースの採番テーブル 採番用のテーブルを作り、そこで番号をUPDATEしながら取得していくやりかたです。古い
AKIBA.aws 第1回 基礎編：「EC2の基礎 – パフォーマンスを100%引き出すオプション設定 -」で発表しました | DevelopersIO
こんにちは、菊池です。 昨日、8月31日にAWSをテーマにした勉強会、AKIBA.awsの第1回目を開始しました。 AKIBA.aws AKIBA.awsは、AWSを利用しているエンジニアを対象とした勉強会です。 日々進化を続けるAWSの技術動向を追い、参加者が相互に情報交換し、スキルを高めていくことができる場所にしたいと思っています。一方的に情報提供をするのではなく、発表を通じて質問やディスカッションを行い、発表者・参加者の双方で議論を深めていくことをイメージしています。 第一回は「基礎編」 初回ということで「基礎編」として、ELB、Route53、EC2といったAWSのベーシックなサービスを取り上げました。 「基礎」といっても「AWSとは」「EC2とは」のような、「入門」ではなく、すでにAWSを使っている前提で、改めて基本をしっかり押さえることでより上手にAWSを使えるようになるという
PythonでCSVを高速＆省メモリに読みたい - tkm2261's blog
今日はPython (Pandas)で高速にCSVを読むことに挑戦したいと思います。 Kaggleに参加するたびに、イライラしていたので各実装の白黒はっきりさせようと思います。 R使いが羨ましいなぁと思う第一位がCSV読込が簡単に並列出来て速いことなので、 なんとかGILのあるPythonでも高速に読み込みたいと思います。 ただ、この検証ではコーディング量が多いものは検証しません。 CSV読込は頻出するので、フットワークの軽さが重要です。（オレオレライブラリ嫌い） Pickleは早いけど。。。 結論はDask使おう！ 検証環境 データ 速度検証 pandas.read_csv() pandas.read_csv() (dtype指定) pandas.read_csv() (gzip圧縮) numpy.genfromtxt() pandas.read_csv() (chunksize指定 +
CPU使用率は間違っている | Yakst
Netflixのパフォーマンスエンジニアである筆者からの、topコマンドなどで表示されるCPU使用率(%CPU)は、いまや本当の使用率を表しておらず、チューニングなどのための指標として使えないという指摘。なぜそうなってしまったのか、何を見れば本当のCPU使用率がわかるのかをわかりやすく解説した記事。 私たちみんながCPU使用率として使っている指標は非常に誤解を招くもので、この状況は毎年悪化しています。CPU使用率とは何でしょうか？プロセッサーがどのくらい忙しいか？違います。CPU使用率が表しているのはそれではありません。私が話しているのは、あちこちで、あらゆる人たちに、あらゆる監視製品で、あるいはtop(1)でも使われている、"%CPU"という指標のことです。 あなたの考えているであろうCPU使用率90% : 実際 : "stalled"(訳注 : 以下ストールと言う)とは、プロセッサーが
詳解 システム・パフォーマンス
TOPICS System/Network 発行年月日 2017年02月 PRINT LENGTH 784 ISBN 978-4-87311-790-4 原書 Systems Performance FORMAT PDF EPUB 本書はエンタープライズ環境とクラウド環境の両方を対象としたオペレーティングシステムおよびオペレーティングシステムのコンテキストにおけるアプリケーションのパフォーマンス分析と向上について解説します。主にLinuxとSolarisベースのオペレーティングシステムに含まれるツールとその使用例やチューニング可能パラメータの設定を通じてシステムパフォーマンスを引き出す手法を学びます。CPUやメモリ、ファイルシステムなど個別テーマごとに設けられた各章の前半では、用語、考え方、方法論について述べ、後半では実装の具体例を示しつつ、アーキテクチャ、分析ツール、チューニングなどを解
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