NOTE: This post has been updated after it’s original writing. The original CPU performance metrics did not accurately depict performance on multi-core servers. The updated post utilizes an improved method of calculating CPU performance that applies more weight to multi-core aware benchmarks (see benchmarks description below for more info). Over the past couple of months we’ve spent some time bench
Amazon EC2の新インスタンスタイプが来たのでUNIXBenchとってみた。使ったインスタンスはc3.large。2コアみえてるけど、性能特性から判断すると1コア2スレッドのように思われる。(シングルスレッド性能とマルチスレッド性能があまり違わない)最上位のインスタンスは32仮想コアとなっているが、Intel Xeon E5-2680 v2は1CPUあたり10コア20スレッド、2CPU構成で20コア40スレッドであるので、物理32コアは割り当てられない。c3.8xlargeはは16コア32スレッドが割り当てられていると考えるのが妥当だろう。と考えると、近い将来、20コア40スレッドを利用できるc3.10xlargeが登場するかもしれませんね。 =======================================================================
AWS Week in Review – AWS Documentation Updates, Amazon EventBridge is Faster, and More – May 22, 2023 Here are your AWS updates from the previous 7 days. Last week I was in Turin, Italy for CloudConf, a conference I’ve had the pleasure to participate in for the last 10 years. AWS Hero Anahit Pogosova was also there sharing a few serverless tips in front of a full house. Here’s a picture I […] Amaz
Announcing Amazon Managed Service for Apache Flink Renamed from Amazon Kinesis Data Analytics Today we are announcing the rename of Amazon Kinesis Data Analytics to Amazon Managed Service for Apache Flink, a fully managed and serverless service for you to build and run real-time streaming applications using Apache Flink. We continue to deliver the same experience in your Flink applications without
ども、大瀧です。 本日のKeynoteで発表されたEC2の新インスタンスファミリー、C3をいろいろいじってみました。 C3インスタンスファミリー概要 以下のインスタンスタイプの紹介ページの通り、C3ファミリーはIvy Bridge世代のCPUをはじめとする、イマドキのハードウェアが搭載された物理ホストで実行されるEC2インスタンスです。 C3 instances are the latest generation of compute-optimized instances, providing customers with the highest performing processors and the lowest price/compute performance available in EC2 currently. Amazon EC2 Instances それぞれの特徴的なハ
AWS Weekly Roundup: Anthropic’s Claude 3 Opus in Amazon Bedrock, Meta Llama 3 in Amazon SageMaker JumpStart, and more (April 22, 2024) AWS Summits continue to rock the world, with events taking place in various locations around the globe. AWS Summit London (April 24) is the last one in April, and there are nine more in May, including AWS Summit Berlin (May 15–16), AWS Summit Los Angeles (May 22),
ども、大瀧です。 今回のre:Invent参加で個人的にアツかったテーマのひとつが、EC2のブロックストレージ周りのセッションで濃いものが聞けたことです。3日目と4日目に行われた以下のセッションから、現時点でのブロックストレージのベストプラクティスが見えてきそうだったので、セッションから得られたことを自分なりにまとめてみました。 STG402 - Advanced EBS Snapshot Management [11/14 17:30 Murano 3303] STG401 - NFS and CIFS Options for AWS [11/15 10:15 Venetian B] ちなみに、プレゼンターはどちらもAWSでパートナーSAを務めるCraig Carlです。軽快な語り口で、Q&Aもスピーディーに答えていました。そのせいで、議論がヒートアップすると全然聞き取れなかったんですが
ここでは、EC2の上でinnodbをチューニングして使うという観点でTIPSをまとめてみた。 RDS便利だから使おうぜってのは今回の話のスコープには含みません。 あと、innodbについて、割りとちゃんと調べてみたのは初めてだったりするので、間違ってる点など見つけたらぜひご指摘くださいませ。 innodb関連 バッファプール ワーキングセットを乗せておくオンメモリのバッファ領域。読み書き共にこの領域を経由して実施される。 参照時はバッファプール上でデータを探して、なければテーブルスペースから取得する。(そのデータはバッファプール上に格納される) 書き込み時はリクエストを受け付けてワーキングセットを更新し、ログの書き込みへ移行する。 設定はinnodb_buffer_pool_size 監視はSHOW ENGINE INNODB STATUSか、mysqladmin extended-sta
EC2 Micro Instance は通常のインスタンスと違い短時間のバースト(高速実行)ができます.しかし Amazon Web Service の Web ページではその詳細が載っていないので,それについて調査を行いました. 高負荷時の挙動 EC2 Mirco Instance の CPU 接収形態は 2 種類存在します.このページでは高速モードと低速モードと記述します.調査により 2012 年 11 月時点では,高速モードの CPU 接収率(CPU が本来の速度と比較して制限されている割合)は平均 4 %程度,低速モードの CPU 接収率は平均 90 %程度となります. CPU を使用していない状態が続いている場合 EC2 Micro Instance は基本的に高速モードで動作していますが,高負荷をかけはじめしばらく経つと低速モードに移行します.調査により 2012 年 11 月
2013年現在のデータで測定し直しました。 先日 Amazon EC2 Micro インスタンスを使う機会があり,色々と試してみた. 使っていると,すぐにターミナルの応答性が悪くなったり Ping の応答時間が不安定になるといったことが起きた. top コマンド実行してみたところ,Steal が極端に多くなっていた. Cpu(s): 2.2%us, 0.0%sy, 0.0%ni, 0.0%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 97.8%st Steal は@ITの記事によると,使いたいけど使えなかった時間らしい. steal列には、ゲストOSがリソース要求を行ったにもかかわらずCPUリソースを割り当ててもらえなかった時間の割合が表示されます。 @IT リソース制御でサービスレベルを確保せよ CPUリソースはバーストできるじゃないのかよー,と思って調べてみた.
Amazon SageMaker Geospatial Capabilities Now Generally Available with Security Updates and More Use Case Samples At AWS re:Invent 2022, we previewed Amazon SageMaker geospatial capabilities, allowing data scientists and machine learning (ML) engineers to build, train, and deploy ML models using geospatial data. Geospatial ML with Amazon SageMaker supports access to readily available geospatial dat
以前、IaaS型クラウドにおけるハードウェアの陳腐化についてというエントリで書きましたが、Scutumでは開発や検証用に、シンガポールのEC2でSpot Instanceを使用しています。c1.mediumのインスタンスを中心に数台を常に使用している状況ですが、これまで一度も価格上昇による停止を受けたことはありません。東京でも状況はそれほど変わらず安定した価格推移が続いているようです。 これを受けて、先日ビットフォレスト社内の技術会議において、これからEC2を使う際に、より積極的にSpot Instanceを使ってはどうかという方向のプレゼンを行いました。今回はその資料を公開します。
Avoid single points of failure. You can and should assume everything will fail. Start by listing all major points of your architecture, then break it down further, and then maybe one more level. Now review each of these points and consider what would happen if any of these failed. You need to include redundancy or failback plans for each of these areas at a minimum: CloudFrontHave an alternate sol
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