Netflixによるインスタンス負荷改善のための解析事例 - FPGA開発日記
LinkedInの記事をめぐっているうちに見つけた、マイクロアーキテクチャに関する面白い事例。 CPUのマイクロアーキテクチャのさらに奥深くまで理解が必要な問題を解決するために、どのようなツールをつかってどのように解決したかの話。 netflixtechblog.com Netflix内でのワークロード最適化のため、AWSのインスタンスサイズを移行(16 vCPUから48 vCPU)し、CPUがボトルネックとなるワークロードの性能向上を図った。 このインスタンスの移行により、性能をほぼ直線的に増加させることを想定し、スループットがおよそ3倍になると予想した。 しかし、結果としてこの移行で想定する性能は達成できなかった。 https://netflixtechblog.com/seeing-through-hardware-counters-a-journey-to-threefold-pe
AWSガチャは下手なチューニングよりも効果が出る？
Amazon EC2は立ち上げるインスタンスによって微妙なパフォーマンス差が出ると言われていて、複数回、インスタンスを立ち上げたり、捨てたりして、良いインスタンスを得ることを”Amazon EC2インスタンスガチャと”呼ばれています。 そのパフォーマンス差は、どれくらいなのか？気になったので測ってみました。 検証環境はこんな感じです。 AMI ID: CentOS 7 x86_64 (2014_09_29) EBS HVM-b7ee8a69-ee97-4a49-9e68-afaee216db2e-ami-d2a117ba.2 (ami-89634988) Instance Type: c3.xlarge １）Magnetic(standard) ２）Magnetic(standard) + EBS-Optimized ３）General Purpose (SSD) + EBS-Optimi
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