CloudWatch のカスタムメトリクスで JVM の GC を監視する | はったりエンジニアの備忘録
JVM 上で動くアプリケーションを運用するには GC に気を配る必要があります。 GC をうまくチューニングするためには、まずは現状を知ることが大切です。 GC の統計情報は jstat -gcutil で取得することができます。試しに Jenkins のプロセスを見てみます。 $ pid=`sudo jps | grep jenkins | awk '{ print $1 }'` $ sudo jstat -gcutil ${pid} S0 S1 E O P YGC YGCT FGC FGCT GCT 0.00 57.68 21.33 66.26 99.51 73 0.179 4 0.271 0.450 この統計情報を定期的に取得してビジュアライズすれば GC の傾向がつかめます。この AWS 全盛期に昔ながらの RRDtool は使いたくないので、今回は CloudWatch でビジュ
再考: GoF デザインパターン - Qiita
本投稿は私の主観によって書かれています。コメントは大歓迎です。もし長くなるようでしたら別途記事に投稿し、リンクを張っていただけると嬉しいです。 概要 GoFのデザインパターンは適当すぎるから、いい加減、修正されるべき。 参考までに各パターンに対するコメントを書く。 GoFのデザインパターン GoFのデザインパターンは適当であり、教科書通りに学ぶべきものではないように思う。 以下がGoFのデザインパターンの良くない原因だろう。 本が出版されたのは1994年であり、Java(1995)が出てくるよりも前だった オブジェクト指向が未成熟な時代にカタログ化された 現代のプログラミングと合致しないものが多い 「オブジェクト指向における～」と断っている以上、OOPに絡める必要があった パターンのいくつかに「多態性を用いると便利」という蛇足がついている 挙げたパターンに根拠がない 「とりあえず、23個ほ
NVIDIA cuDNN | NVIDIA Developer
Accelerated Learning cuDNN provides kernels, targeting Tensor Cores, to deliver best available performance on compute-bound operations. It offers heuristics for choosing the right kernel for a given problem size. Expressive Op Graph API The user defines computations as a graph of operations on tensors. The cuDNN library has both a direct C API and an open-source C++ frontend for convenience. Most
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