Aurora の Fast DDL を 1500 万レコードで検証してみた | はったりエンジニアの備忘録
Amazon Aurora 1.12 がリリースされました。注目すべきは Fast DDL です。 Announcement: New Aurora Release 1.12 Now Available Amazon Aurora Under the Hood: Fast DDL Fast DDL とは大規模なデータベースでも DDL が高速に行えるという機能です。この機能を待ちわびていたので、さっそく検証してみました。 検証に使ったインスタンスは db.r3.large で、対象のテーブルは 1500 万以上のレコードがあります。このテーブルには本番環境に近いデータが入っています。 mysql> select count(*) from xxxxxx; +----------+ | count(*) | +----------+ | 15441969 | +----------+ 1 r
シン・ AWS の CPU の歴史とそこから見えてくる戦略 | はったりエンジニアの備忘録
あけましておめでとうございます！ 2017 年はじめての投稿です。 ちょうど 1 年前に「AWS の CPU の歴史とそこから見えてくる戦略」という記事を書きました。 EC2 のこれまでの CPU を振り返りつつ、AWS の CPU 戦略について考察した内容になっています。 その中で次のように書きました。 C4 からは AWS 向けに最適化された CPU が採用されました。これにより AWS は CPU を安定的に調達できるようになりました。 AWS は市場からの調達は一切やめて AWS 向けに最適化された CPU しか採用しない方針と取れます。 果たして、この考察が本当に正しかったのか？ 2016 年に登場したインスタンスタイプの CPU を調べてみました。 2016 年に登場したインスタンスタイプ 2016 年も数多くのインスタンスタイプが登場しました。 X1: メモリ最適化（エンター
AWS の CPU の歴史とそこから見えてくる戦略 | はったりエンジニアの備忘録
あけましておめでとうございます！ 去年は AWS 認定試験を制覇したので、今年は実践スキルを今以上に磨いていこうと思います。 さて、最近の EC2 インスタンスは Intel CPU のプロセッサー・ナンバーが公開されています。ですが M1, M2, C1 といった旧世代インスタンスでは CPU にばらつきがあり、当たり外れの差が激しかったのは記憶に新しいところ。 当たりの CPU が出るまで stop → start を繰り返すインスタンスガチャも流行りました (笑) 今回は AWS の CPU について歴史を振り返りつつ、その戦略を考えてみます。物理レイヤーを意識することがほとんどない AWS ですが、物理の知識なしでは最高のパフォーマンスは得られません。知っておいて損はないでしょう。 インスタンスタイプのリリース時期は公式ブログ「EC2 の歴史」に載っていますので参考にしてください。
インスタンスタイプによって SSD の性能が変わるのか調べてみた | はったりエンジニアの備忘録
JAWS-UG Meguro #0 のハッシュタグを追いかけていると @yoshidashingo さんがこんなツイートをされていました。 インスタンスディスクのSSD、インスタンスファミリーによって性能差あったんだ... #jawsmeguro — 真吾 (@yoshidashingo) May 22, 2015 インスタンスストアの SSD はどれも一緒だと漠然と思っていたので驚きました。ドキュメントを読んでみると SSD の TRIM 機能をサポートしたことにより書き込み性能が向上しているとのこと。 TRIM については、このページに詳しい説明がありました。 Trim 命令の功罪 | Logitec データ復旧技術センター 気になったことは手を動かして調べてみることを心がけているので、さっそくベンチマークを取ってみました。 ベンチマークの諸条件 OS: Amazon Linux AM
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
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