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2023年12月9日のブックマーク (5件)

  • [小ネタ]ECSのCPUUtilizationとCPUUtilizedは同じ指標? | DevelopersIO

    CPUUtilization CPUUtilizationはCPUユニットの使用率をパーセンテージで表しています。 つまり、CPUUtilization=(実際に使用されているCPUユニット数)/(全体ユニット数)で表すことができます。 例えば現在100ユニットをクラスターに割り当てていて、そのうち30ユニットを使用している場合、CPUUtilizationは30%となります。 そして有効なディメンションはClusterName、ServiceNameとなっています。 CloudWatchのCloudWatchのAWS名前空間もしくはECSコンソールから確認することができます。 CloudWatchのコンソール画面より ECSのコンソール画面より CPUUtilizationは、ECSクラスター・サービス単位でしかメトリクスが取得できません。 そのためタスクごとにCPU使用率を確認したい場

    [小ネタ]ECSのCPUUtilizationとCPUUtilizedは同じ指標? | DevelopersIO
    youko03
    youko03 2023/12/09
    “CPUUtilization=(実際に使用されているCPUユニット数)/(全体ユニット数)で表すことができます。 例えば現在100ユニットをクラスターに割り当てていて、そのうち30ユニットを使用している場合、CPUUtilizationは30%となります。”
  • Load Average はどうやって算出されているのか | TECHSCORE BLOG | TECHSCORE BLOG

    これは TECHSCORE Advent Calendar 2017 の8日目の記事です。 今回は、Load Average は単純に平均をとっているわけではないよ、という話をします。 はじめに バッチサーバのように、ある時間帯だけ一定の CPU 負荷がかかるようなサーバを運用していると、Load Average のグラフがこんな形になるのをよく見かけます。 このグラフは CentOS 6 (Kernel 2.6.32-696.16.1.el6.x86_64) のサーバで 11:05 から 12:00 までの間、CPU 1コア占有する負荷をかけたときのものです。3の折れ線グラフはそれぞれ過去 1, 5, 15分間の平均負荷です。平均をとる期間が長くなるほどグラフの立ち上がり・立ち下がりが緩やかになる様子が見てとれます。 次のグラフは 11:00 から 11:30 までを拡大したものです。

    youko03
    youko03 2023/12/09
  • 【Linux】Load Averageに関するいろは - Qiita

    システム全体の実行待ちプロセス数の平均値 背景 CPU使用率だったりAverageLoadだったりを見てサーバの負荷度だったりを調査する必要があってそれについていろいろ疑問だった点をまとめました。 間違い等あればご指摘お願いします。 ボトルネック調査の順で言うととりあえず最初にやるかなって所を書いてます 1.CPU使用率 ★対象 2.メモリ使用量 3.ディスクI/O 4.TCPコネクション数 Load Averageって? ロードアベレージはシステム全体の負荷状況を表す指標。 「1CPUにおける単位時間あたりの実行待ちとディスクI/O待ちのプロセスの数」で表される。 Linuxカーネルはプロセス1つごとにプロセスディスクリプタを持っている。 Linuxでのプロセスディスクリプタはtask_struct構造体という名前になっていて、プロセスに関する全ての情報が入っています。 以下はtask_

    【Linux】Load Averageに関するいろは - Qiita
    youko03
    youko03 2023/12/09
    “1CPUにおける単位時間あたりの実行待ちとディスクI/O待ちのプロセスの数”
  • 第4回 大規模データ処理におけるCPUの2大ボトルネックとは | gihyo.jp

    「特定CPUコアでのボトルネック」と「リソースの奪い合い」が2大ボトルネック 第2回、第3回ではディスクI/Oボトルネックについて説明しました。レスポンスとスループットの関係を正しく理解し、I/Oスループットを最大化するようチューニングすれば、ほとんどの大規模処理は速くなります。ユーザもハッピー、皆さんもハッピー、さて家に帰りましょう。 ……しかし、次はだれかからこう聞かれることでしょう。 「CPUの使用率が異様に低いままなんだけど……?」 「CPUの使用率がずっと100%で張り付いているんだけど……?」 どっちやねん!と思うでしょうが、どちらも大規模データを処理するときに特に起こりえる問題です。 ボトルネックは、1つが解消すると、新たなポイントが明らかになるものです。そして多くのケースにおいて、ディスクI/Oボトルネックが解消した場合、次に詰まるのはCPUなのです。 CPUボトルネックは

    第4回 大規模データ処理におけるCPUの2大ボトルネックとは | gihyo.jp
  • 第5回 大規模データ処理でのCPUボトルネックを解消するには | gihyo.jp

    前回は、CPUボトルネックを解消するアプローチとして「並列化」および「リソース・マネジメント」をご紹介しました。今回は、それらをOracle Database上で実装する方法についてご紹介します。環境はOracle Database 11gR2を想定しています。 処理を並列化する2つの手法 Oracle Database上のSQL処理を並列化するには、2つの手法があります。 図1 複数のプロセスが個別処理する 1.アプリケーション側でSQLを分割して同時実行する Oracle Databaseでは、1セッションあたり1つのサーバ・プロセスが立ち上がります。複数セッションから複数のSQLを同時に実行すれば、複数のOSプロセスが処理を行うので、複数のCPUコアが利用されます。 この手法は、SQLを分割する手間がありますが、大規模バッチでは有効です。 2.Oracle Databaseの並列化機

    第5回 大規模データ処理でのCPUボトルネックを解消するには | gihyo.jp