犠牲的アーキテクチャ - Martin Fowler's Bliki (ja)
http://martinfowler.com/bliki/SacrificialArchitecture.html 会議の席であなたは考えている。自分のチームが二年間かけて書いてきたコードのことを。そして決断に至る。いま打てる最善の手は、あのコードをすべて投げ捨てまったく新しいアーキテクチャを再構築することだ。死にゆくコード、それに費やした時間、自分が下し続けてきた判断。この決断は、あなたをどんな気持ちにするだろう？ 多くの人にとって、コードを捨てるのは失敗の証だ。ソフトウェア開発の探索的な性質を考えれば、わからない判断ではないかもしれない。けれど失敗には違いない。 ところが、いま書ける最良のコードは二年経ったら捨てるつもりのコードだということはよくある。 私たちは偉大なコードとして長命なソフトウェアを思い描くことが多い。私は 1980 年代に生まれたエディタでこの記事を書いている。ソフ
C# の Web アプリで async/await を使わないとどれくらい性能劣化するか見てみよう
はじめに .NET 6 がリリースされて、もうすぐ 3 カ月になります。時が経つのは早いですね…。 .NET 6 は長期サポートバージョンで .NET Framework と比べて一般的に性能がいいので、マイグレーションについて考えてる人も多いと思います。 そんな性能のいい .NET 6 ですが、特定の文脈で性能の悪いコードを書くことも当然出来ますし、そうならないように色々ベストプラクティスが提供されています。 例えば ASP.NET Core 6.0 向けでは以下のようなドキュメントがあります。 その他にも Azure Functions でも以下のようなドキュメントがあります。 色々書いてありますが、大体のドキュメントに書いてある内容として非同期 API を使って呼び出しのブロックをしないというものがあります。Web アプリケーションだとスレッドプールを使ってリクエストを捌いているので
その選択、ちょっと待った！NoSQLデータベースへ乗り換える前に検討すべき3つのポイント
最近、どうも安易に「NoSQLにすれば厄介なDB設計から開放される」と考えている人が多いように思えて仕方がない。だが待って欲しい。本当にNoSQLと呼ばれるデータベースを使えばアプリケーションの開発・運用の苦しみから逃れられるのだろうか。もちろん「そんなことは無い！！絶対にだ！！」と私は考える。今日はその理由について語ろうと思う。 トランザクション先日、リレーショナルデータベースにおけるDB設計についてセミナーで解説したばかりだが、リレーショナルデータベースにおけるデータの整合性は何もDB設計だけが担保しているわけではない。リレーショナルモデルと同じかそれ以上に欠かせないのがトランザクションだ。 トランザクションがあるおかげで、トランザクション終了後のステータスは「成功」か「失敗」の2つしかないということが保証される。すなわちオール・オア・ナッシングだ。もしトランザクションの途中で何らかの
Microsoft Azure、わざと障害を発生させてサービスの耐障害性を鍛える「Azure Chaos Studio」発表
マイクロソフトは、Microsoft Azure上で人為的に障害や性能低下などを発生させることで、アプリケーションの耐障害性を確認し改善できる、いわゆるカオスエンジニアリングを実現する新サービス「Azure Chaos Studio」をプレビュー版として発表しました。 カオスエンジニアリングはもともと、動画配信サービスのNetflixがAWS上で稼働する同社のサービスの耐障害性を高めるために作り出した方法論です。2012年には人為的に障害をシミュレーションするツール「Chaos Monkey」をオープンソースで公開しています。 参考：サービス障害を起こさないために、障害を起こし続ける。逆転の発想のツールChaos Monkeyを、Netflixがオープンソースで公開 このChaos Monkeyの名称などから、こうした障害のシミュレーションを用いる手法を「カオスエンジニアリング」と呼ぶよう
Macで使うVS CodeとRemote Containerの性能を大幅改善 - Sweet Escape
はじめに なぜ遅いのか 何をやるのか 計測 名前付きボリュームを使ってない場合 Named Volumeを使う場合 Macからどう見えているか 結論とまとめ はじめに 以前からいろんなところで話していますが、僕は普段、手元のMacには言語系のランタイムとかは入れておらずVS CodeとDocker for Macだけ入れてRemote Containersの環境で開発しています。 この環境自体はとても便利でいいのですが、一点大きな問題があります。 それは遅いということ。自分の場合は最近だとJSでの開発が多いのですが、例えばNext.jsで開発している場合に以下のような操作が特に遅く感じます。 yarn install yarn add yarn jest next dev next start next build yarn jestとかnext devが遅いのは起動だけだったりします。起
リソースの読み込みを助けるウェブブラウザ API の世界
ウェブブラウザはネットワークから様々なリソースを集め、それらを処理して組み合わせてウェブページをレンダリングします。リソースが揃わないとレンダリングできないので、この一連の処理のどこかが遅れるとページの表示も遅くなります。レンダリングをすみやかに開始できるようにウェブブラウザはリソースの取得やその処理を最適化するための API を提供しています。本記事ではそれらを網羅的に紹介し、ウェブアプリの性能改善を図る上でどのようなブラウザ機能が使えるのかを知ってもらうことを目的としています。各機能の具体的な適用事例については他の記事に委ねます。 本記事の内容は記事公開時点での情報に基づいており、閲覧時点では既に古くなっている可能性があります。最新の正確な情報は一次情報源を参照してください。また特定のブラウザ実装について言及する場合は、断りがない限り Chrome を想定しています。誤りや補足、質問な
Rustの非同期ランタイムが多すぎる？io_uringなやつを使おう！
AWS、Google、Microsoftらが、Rust Foundationを設立し、今やRustでなければクラウドネイティブじゃない、と言っても過言ではありませんよね。クラウドネイティブと言えば、スケーラブルなシステム、Goはgoroutineを標準機能として提供しますが、Rustのasync/awaitは、標準機能に含まれていない外部ライブラリを必要とします。悪いことに、複数のライブラリ（非同期処理ランタイム）が乱立し、APIの互換性もありません。Rustはクラウドネイティブなのだろうか、という疑問を抱きながら、いくつかのランタイムの性能を、いつものgRPCベンチマークで比較してみました。 比較対象数多くのランタイムの中から、前回の記事で試した、Linuxの新しい非同期I/Oインターフェイスのio_uringを利用しているglommioと、普及している思われる、tokio、smol、a
【東北大発】世界の半導体を置き換えうる、日本の「起死回生」の基盤技術 パワースピン
東北大学発の電子技術「スピントロニクス」を用いて、同じ消費電力で従来の100倍以上の演算性能を持たせることができる新たなスピントロニクスを用いた新たなAIプロセッサやメモリを開発している。5GやAIが登場し人々が扱うデータが膨大になる中、あらゆる電子機器の基盤を変え、桁違いに性能を向上させうる革新的な技術として世界中から注目を浴びている。 パソコンやスマホなどをの性能を桁違いに向上させる新技術 東北大学の大野英男総長が世界をリードする研究を続けてきた「スピントロニクス」は、電子の回転で発生する磁気の向きを利用して記憶や演算を行う技術だ。パワースピンのCTOを務める半導体研究の第一人者・工学研究科の遠藤哲郎教授はこの技術を半導体集積回路のメモリからプロセッサに用い、さまざまな電子機器の性能を桁違いに向上させる基盤技術として社会実装を進めている。 例えば現在のコンピューターは電源を落とすとCP
C++からRustに移行して1年経って思ったこと - Qiita
はじめに この記事は「プログラミング技術の変化で得られた知見・苦労話【PR】パソナテック Advent Calendar 2020」のために書かれたものです。 僕は去年の11月から一念発起してRustの勉強を初めて趣味で同人ゲームを開発しています。元々C++を4年程使っていて「C++最高、みんなC++使おう」とか友人に布教していました。しかし、C++プログラマは「一番自分たちの言語の批判に対して強くなる」と言われるほどC++はよくディスられます。もちろん僕も例外ではありませんでした（笑）。 一応僕もPythonを適当に使うようになってからC++のcppとhppを組み合わせるようなCの名残を感じるところや他言語と比べたときの標準ライブラリの貧弱さ、コードが冗長になりやすい点など使いにくいなあと思いはじめましていました。ですがPythonはあくまでも適当に使ってただけでしたし、一通り書けるJa
データベースを遅くするための８つの方法
はじめに Twitterのタイムラインを見ていたらバッチ系のプログラムで逐次コミットをやめて一括コミットにしたら爆速になったというのを見ました。当たり前でしょ、と思ったけど確かに知らなければ分からないよね、と思って主に初心者向けにRDBを扱うときの注意点をまとめてみました。 プログラミングテクニック的なところからテーブル設計くらいの範疇でDBチューニングとかは入ってないです。 自分の経験的にOracleをベースに書いていますが、他のRDBでも特に変わらないレベルの粒度だと思います。 大量の逐次コミットをする バッチアプリケーションでDBにデータをインサートすると言うのはかなり一般的な処理です。しかしデータ量が少ない時はともかく大量のインサートを逐次コミットで処理するとめちゃくちゃ遅くなります。数倍から十数倍遅くなることもあるので、10分程度のバッチが１時間越えに化けることもザラにあるので原
理屈で考える、データベースのチューニング | Raccoon Tech Blog [株式会社ラクーンホールディングス 技術戦略部ブログ]
株式会社ラクーンホールディングスのエンジニア/デザイナーから技術情報をはじめ、世の中のためになることや社内のことなどを発信してます。 パフォーマンス勉強会OracleデータベースMySQLInnoDB こんにちは、羽山です。今回はOracleデータベースのチューニングで少し踏み込んだ内容です。途中で比較対象としてMySQLも登場します。 日頃からSQLチューニングの機会があってそれなりに得意としているのに、それでもなぜかパフォーマンスがでないSQLに悩んだ経験はありませんか？ 謎の遅い現象は特に大規模データベースになってくると発生しがちなのですが、速い場合も遅い場合も必ず理由があります。そこで本記事ではデータベースのチューニングにおいて意外と見落とされがちなローレベルな部分に着目して、さらに一歩上のパフォーマンスチューニングに必要な知識を解説します。 この記事を書くきっかけとなったのは私た
![理屈で考える、データベースのチューニング | Raccoon Tech Blog [株式会社ラクーンホールディングス 技術戦略部ブログ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/2163d340456cff9037bacb3b1e5b6e672b06095e/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ftechblog.raccoon.ne.jp%2Fwp-content%2Fuploads%2F2020%2F10%2Fdb_performance_slides-thumb.jpg)
[初級編] なぜ「AWS で負荷分散は３AZ にまたがるのがベストプラクティス」と言われるのか 可用性の面から考えてみた | DevelopersIO
みなさん、AWS使ってますか！（挨拶 AWSに限らず、ある程度の規模の何かしらの本番システムを組もうというときに、こういう言葉を聞いたことはないでしょうか。 「負荷分散装置の下に並べる分散先 (サーバ) は３台以上がよい」 「AWS であれば３アベイラビリティゾーン (AZ) にまたがるとよい」 負荷分散装置（ロードバランサー）は負荷を分散するのがお仕事です。分散するだけなら 2 台でもよさそうですよね？ AWS の３ AZ に至っては、そもそも AZ 単位の障害なんてそうそうないし、あったとしてももう片方の AZ が生きていればなんとかなりそうに思えます。 これがどういうことか、少し考えてみました。 おさらい：負荷分散装置と可用性の関係について まずはおさらいです。 負荷分散装置（ロードバランサー）は単純化していえば、その名前の通りひとつの名前（FQDN）へのアクセスを複数のサーバに分散
![[初級編] なぜ「AWS で負荷分散は３AZ にまたがるのがベストプラクティス」と言われるのか 可用性の面から考えてみた | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/876809e40a16193d45c580a01a3f67fc9a50a044/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F05%2Felastic-load-balancing.png)
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性能に関する考え方