EC2リージョン別の応答時間を調査する機会がありました。 東京からのping/httpのリージョン別応答時間を 一覧で見れるサイトがなかった1 ため 調査した結果をメモ書き程度に残しておきます。 計測サーバ環境 t2.microに yum install nginx しただけのサーバです。 確認コマンド 以下を1分程度まわした平均値を取りました。
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EC2リージョン別の応答時間を調査する機会がありました。 東京からのping/httpのリージョン別応答時間を 一覧で見れるサイトがなかった1 ため 調査した結果をメモ書き程度に残しておきます。 計測サーバ環境 t2.microに yum install nginx しただけのサーバです。 確認コマンド 以下を1分程度まわした平均値を取りました。
近年、自分の中で集計/可視化は Fluentd(datacounter)+Growthforecast で定番化していました。 しかしプロダクトで新たに集計/可視化の要件が出てきたことと、 最近可視化ツール周りで 「Kibanaってなんじゃ?」「Graphiteってなんじゃ?」「InfluxDBってなんじゃ?」 など、このツール達は一体何なんだろう…?というのが前々から気になっていました。 今回良い機会なので ◯◯は何をするものなのか? というのを一つ一つ調べてみました。 いわゆる「触ってみた系」の記事なので だいぶ浅い感じです。 大分類 大きく分けると、可視化ツールは以下の3つに分けられそうです。 ログ収集/集計 時系列DB(+API)の担当。バックエンド側。 可視化部分の担当。 今回は バックエンド と 可視化部分 に焦点を当ててみます。 バックエンド 全文検索時エンジン+Restfu
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