🚀 10x easier, 🚀 140x lower storage cost, 🚀 high performance, 🚀 petabyte scale - Elasticsearch/Splunk/Datadog alternative for 🚀 (logs, metrics, traces). OpenObserve (O2 for short) is a cloud-native observability platform built specifically for logs, metrics, traces, analytics, RUM (Real User Monitoring - Performance, Errors, Session Replay) designed to work at petabyte scale. It is straightfor
Recent posts: 22 Jul 2024 » No More Blue Fridays 24 Mar 2024 » Linux Crisis Tools 17 Mar 2024 » The Return of the Frame Pointers 10 Mar 2024 » eBPF Documentary 28 Apr 2023 » eBPF Observability Tools Are Not Security Tools 01 Mar 2023 » USENIX SREcon APAC 2022: Computing Performance: What's on the Horizon 17 Feb 2023 » USENIX SREcon APAC 2023: CFP 02 May 2022 » Brendan@Intel.com 15 Apr 2022 » Netfl
はじめに これはソフトウェアテストあどべんとかれんだー 2014 の14日目の記事です。 明日は id:kokotatata さんです。 概要 パフォーマンステストを入門するための情報を紹介します。発端は@ryushi さんが次の記事でなにやら不思議な言及をされていたというところです。 正直に申し上げて負荷テストって恐ろしく難しい種類のテストなんですけども、特にその難しさについては書いていませんので、きっと名古屋辺りのうさぎさんが補足資料を提示してくれるでしょう。よろしくお願いします。 注意 ここにあるのはkyon_mmの私見です。なので、「なに、こいつ大げさだな。。。」とか思ったらコメントで「それはお前が勉強不足だからで、世のエンジニアの感覚と違います」とか書いてください。温度感重要です。 参考書籍 基本的にはこれらを読めばいいのかなと思っています。この記事で書くのはこれらで言っているこ
static, benchmarking, tuning: sar, perf-tools, bcc/BPF: bpftrace, BPF book: Images license: creative commons Attribution-ShareAlike 4.0. This page links to various Linux performance material I've created, including the tools maps on the right. These use a large font size to suit slide decks. You can also print them out for your office wall. They show: Linux observability tools, Linux static perfor
UPDATE: Broke the 250k barrier, too :] The node.js powered sprites fun continues, with a new milestone: That’s right, 100,004 active connections! Note the low %CPU and %MEM numbers in the picture. To be fair, the CPU usage does wander between about 5% and 40% – but it’s also not a very beefy box. This is on a $0.12/hr rackspace 2GB cloud server. Each connection simulates sending a single sprite ev
負荷試験ツール インターネット破壊を公開しました。 こちらはずっと社内で負荷試験に使用していたツールです。社内で使用していたものなので、ソーシャルアプリ向けの機能などが多少追加されていますが、もちろんんそれ以外のWebアプリケーションでも使用できます。 基本的にはApache JMeterのようなWebアプリケーションむけのシナリオ負荷試験ツールです。コマンドラインオペレーションだけで実行でき、サーバー上で簡単に負荷試験を実施できるのが特徴です。POSTリクエストなどはもちろん、レスポンスのチェックやUserAgentの偽装、ランダムな値をパラメーターにセットする機能も実装しています。 注意: 当然ながら自分の管理下にないサイトに向けて負荷試験ツールを実行するのは絶対にやめてください。非常に危険です。 物騒な名前がついていますが、これは完全にわたしの小児的感性の趣味によるところです。地震で
転勤・単身赴任というライフ・イベントがあり、すっかり更新が止まっていましたが、前回 に続き、「Rendering: repaint, reflow/relayout, restyle」から後半のレンダリング負荷を測るツールの使い方をお届けします。記事中の リフロー や リペイント といった用語は、前回記事「用語の定義」 を参照してください。 元記事は初稿が2009年12月でツールのバージョンも古いため、現時点の最新バージョンで記事を再構成しています。また実行環境によって観測結果が異なるため （非力なマシンの方がレンダリング負荷の割合が高いけど、サンプルとしては分かりやすい）、以下に本記事で試した環境を記しておきます。 dynaTrace AJAX Edition バージョン：Version: 2.1.0.603, built on 2010-12-15 ブラウザ、PC：IE8 / Wind
前回書いたMySQLパフォーマンスチューニングのためのインデックスの基礎知識に引き続き、MySQLのパフォーマンスチューニングについて学んだことをまとめ。 MySQLを使っていると、クエリが遅い理由をつきとめる必要が出てくる。 どうやって遅いクエリをつきとめ、改善すればよいかについて学んだのでまとめた。 下記のような基礎知識があればパフォーマンスチューニングをうまくやれる、と思う。 クエリ処理の基礎 MySQLがクエリを処理する手順 まずはMySQLがクエリを処理する手順を知っておく必要がある。 処理は以下のような流れで進む。 クエリキャッシュの中からクエリの結果を探す。見つかればそれを返す。 クエリを解析して構成要素に分解する。 クエリの構文が正しいことを確認 クエリについて基本情報を収集する。 クエリを基本的な要素に分解した後、何を実行すべきかを判断する。 クエリオプティマイザが動き始
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