株式会社ハウテレビジョン様で、 質問箱サービスMondのパフォーマンス分析と改善を行いました。 内容としてはLCPの内訳の計測、その解決方法の提案、そして一番大きな問題だった GraphQL リクエストの最適化という話になります。 現時点で全ての問題の修正には至っていませんが、開発的には全ての問題の内訳が認識可能になっていて、検証が終われば段階的にリリースできる、という状態です。 以下、敬称略 相談内容 mond.how のLighthouseスコアを改善してほしい 主要な技術構成 Next.js - Page Router Hasura CE - GraphQL Server Hasura のセルフホスティング版 計測と問題 最近は Chrome が出してくれる Lighthouse スコアの推移が見れるダッシュボードがある。 ここで Mond の直近のスコアをみる。 代表例として ht
Everything you need to know about Python 3.13 – JIT and GIL went up the hill Table of Contents On 2nd October 2024, the Python core developers and community will release CPython v3.13.0 – and it’s a doozy. (Update: release has now been pushed back to 7th October.) So what makes this release different, and why should you care about it? In short, there are two big changes being made to how Python ru
Reactには、パフォーマンス最適化のためのAPIがいくつかあります。具体的にはReact.memo、useMemo、そしてuseCallbackです。 React.memoで囲まれた関数コンポーネントは、propsが以前と変わっていない場合に再レンダリングが抑制されます。 また、useMemoやuseCallbackは、関数コンポーネント内での値の再計算を抑制する効果を持ちます。 これらは最適化のためのツールなので、「過度な最適化」を避けるように啓蒙する言説がよく見られます。 すなわち、ちゃんと本当に最適化のために必要なところにだけこれらを使おうということです。 特に、React.memoはpropsが以前と変わっているかどうかを判定するためのオーバーヘッドがあるし、useMemoやuseCallbackもフック呼び出しのオーバーヘッドがあります。 意味がないところでReact.memo
Linuxサーバーの最適化: vmstatとiostatを活用した性能分析と対処法 0.目的 インフラ開発者として、必須な性能分析を身につけることを目的としています。 カーネルパラメータをチューニングをする際に性能分析を前提とし、分析結果からチューニングしていきますが、具体的な指標というものが少ないので参考になれば幸いです。 基本的なvmstatの使い方については、ちょっとググればいくらでも出てくるので割愛します。 「Linuxカーネルパラメータのチューニング＆設計」でロードアベレージが高い状態にある場合、次のアクションとしてCPU使用率の確認が必要となりますので、vmstatの結果分析および対処法について深堀していきます。 よって、vmstatの結果分析と対処法を理解すると性能試験を実施した際のその対処法とカーネルパラメータによるチューニングする対象が理解できるかと思います。 1.パフォ
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Chrome Developer Toolsを使ったWebページのパフォーマンス計測・改善についての説明です Networkパネル、Timelineパネル、Profilesパネルの使い方を説明してから パフォーマンスの計測・改善について説明していきます Networkパネル Networkパネルはページのリクエストをしてからの通信内容の一覧を表示します 記録方法 左上のRecordボタンを押すと記録が始まる もう一度押すと記録が停止する 必要に応じて、Disable cacheやCapture screenshotsを設定する 表示項目
フロントエンドチームの @urahiroshi です。Mercari Advent Calendar 2018 12日目を担当します。 今年の8月から12月にかけて，メルカリ・メルペイのフロントエンドチーム有志で「超速！Webページ速度改善ガイド」の社内輪読会を行いました。 この本の中で，「推測するな，計測せよ」という言葉が紹介されていますが，今回の記事は，輪読会で学んだことのまとめとして，Chrome DevToolsを用いてメルカリWebのパフォーマンス計測と簡単な分析を行ったものです。 なお，現在メルカリWebのアーキテクチャを刷新するための開発が進んでいるため，ここで計測したパフォーマンスの値は大幅に変化していく可能性が高いです。アーキテクチャの刷新後に振り返って見られる楽しみが増えることも、この記事を書いた目的の一つです。 計測方法，環境 計測はGoogle Chrome 71.
はじめにはじめまして、ウイングアーク１ｓｔのこへもこと申します。 今回の記事では、大規模言語モデル（LLM: Large Language Models、以後LLM）の性能評価の裏側を紐解いていきたいと思います。 生成AI（Generative AI）、特にLLMの進化は目覚ましいものがあります。GPT-4o, Claude 3, Gemini 1.5, command R+など数々のモデルが登場し、その驚異的な能力により、自然言語処理（NLP）の分野だけでなく、多くの産業で応用が広がっています。（2024年5月時点） 多くの企業が自社のLLMの優れた性能をアピールしていますが、その発表を鵜呑みにすることは注意が必要です。各社の発表に対して、私たちが正しい目を養い、客観的かつ公正な視点でLLMを評価することが重要です。 本記事では、LLMの評価に使用される「MMLU」という指標をベースに、
SmartHRで届出書類という機能を担当しているプロダクトエンジニアのsato-sと申します。 今日は、以前私が調査にとても苦労したパフォーマンス上の問題の話を紹介したいと思います。 TL;DR PostgreSQLのアップグレードを実施した アップグレード後、今までは問題のなかった特定のクエリの実行に1時間超かかり、DBのCPU使用率がピッタリ100%に張り付くようになった 色々調査した結果、PostgreSQL上の型キャストの場所のせいで、良くないクエリプランが選択されることが原因だった 型キャストの場所には気をつけよう PostgreSQLのアップグレードと挫折 SmartHRでは基本的にWebアプリケーションのデータベースとしてGoogle CloudのCloudSQLによって提供されるPostgreSQLを利用しています。 私の担当している届出書類機能では、利用中のPostgre
Webシステムにおいて「画像や帳票等のファイルはDBへ格納すべきなの？」を調べてみた（ファントムファイル）oracleWeb この記事は、 JPOUG Advent Calendar 2023 24日目の記事です。 23日目は multilayer さんの記事『OCIのLanding Zoneについて調べてみた！』でした。 想定読者 ファントムファイルについてよく知らない、帳票の扱い方をあまり考えたことがない人 イントロダクション 皆さん、世の中のWebシステムで利用される画像や帳票ファイルがどこに保存されているかご存知でしょうか？ 帳票や大きな画像ファイルなどを扱う際、大きく分けて２つの設計方針があります。 ・DBに直接保存する ・DB外部に保存し、パスなどをDBに保存する オライリーのSQLアンチパターンの、”ファントムファイル”という章にはこのあたりのことが書いています。 [Amaz
こんにちは、LayerX CTOの@y_matsuwitterです。最近はパン作りにハマっています。無心に小麦と酵母の声を聞くことで精神の安寧を求めています。 この記事は LayerXテックアドカレ2023 19日目の記事です。前回は @shota_tech が「Go の linter 雰囲気で使っていたから調べ直した #LayerXテックアドカレ」を書いてくれました。次回はEMオフィスの@serimaより「Engineering Officeの話」がポストされる予定なのでご期待ください。 ISUCON13 昨日開催のISUCONに参加してきました。とても楽しい問題ですし、これだけの人数での開催を支えている運営の皆さんには頭が上がりません。個人でもLayerXとしてもスポンサーさせていただきました。ありがとうございます！ 10年近く一緒に出場している.datというチームで、私はプロンプトを
YAPC::Kyoto 2023 に参加してきました！ 数年ぶりに開かれたYAPCで、数年ぶりに会うエンジニアの同窓会みたいな雰囲気ありつつ、新しい参加者も多く最高でした。オフラインイベント楽しいです。スタッフの皆様ありがとうございました！！ 京都まで行かせてくれた家族にも感謝 会場のKRPは2006年まで働いていた場所で、17年も経ってそこで発表する機会をいただいたのは個人的に感慨深いものがあります。はてなの大西さんの発表は自分にとってもとても懐かしく聞いておりました。 エモさしかない pic.twitter.com/6V8gpxx4bg— 達人が教えるつぶあん🇺🇦 (@kazeburo) 2023年3月19日 発表してきた 私の発表はこちら speakerdeck.com DNS水責め攻撃とその対策については1月に開催されたJANOG51 Meeting in 富士吉田でも紹介して
今回の記事は、パフォーマンスチューニングの観点と仕組みを理解することに主眼を置いています。具体的な対処方法についてはシステムによって異なるため、マニュアルの確認や、各種チューニングサービスのご利用をご検討ください。なお、この記事で対象にしているPostgreSQLのバージョンは9.5以降です。 本記事の構成 本記事「パフォーマンスチューニング9つの技」は以下4つの記事から構成されています。他の記事も併せてご覧ください。 パフォーマンスチューニング9つの技 ～はじめに～ パフォーマンスチューニング9つの技 ～「書き」について～ パフォーマンスチューニング9つの技 ～「探し」について～（本記事） パフォーマンスチューニング9つの技 ～「基盤」について～ 1. パフォーマンスチューニングの「探し」とは PostgreSQLは、SQLが発行されると、アクセス先のデータの特性を示す『統計情報』を参照
今回の記事は、パフォーマンスチューニングの観点と仕組みを理解することに主眼を置いています。具体的な対処方法についてはシステムによって異なるため、マニュアルの確認や、各種チューニングサービスのご利用をご検討ください。なお、この記事で対象にしているPostgreSQLのバージョンは9.5以降です。 本記事の構成 本記事「パフォーマンスチューニング9つの技」は以下4つの記事から構成されています。他の記事も併せてご覧ください。 パフォーマンスチューニング9つの技 ～はじめに～ パフォーマンスチューニング9つの技 ～「書き」について～（本記事） パフォーマンスチューニング9つの技 ～「探し」について～ パフォーマンスチューニング9つの技 ～「基盤」について～ 1. パフォーマンスチューニングの「書き」とは 一般的にデータベースは、大量データを扱い、大量の問い合わせや更新を高速に処理し、さらに障害発生
「1万ユーザーの同時アクセスに対応できるようにして欲しい」という要望を受けることがあります。 このようなケースでは、負荷テストをお勧めすることが多いのですが、負荷テストで確認できるのは「秒間のリクエスト数」です。「1万ユーザーの同時アクセスに対応できること」を証明するためには、「1万ユーザーの同時アクセス」をブレイクダウンして、「秒間のリクエスト数」に落とし込む必要があります。 この記事では、「1万ユーザーの同時アクセス」を「秒間のリクエスト数」に落とし込む方法を説明します。 「1万ユーザーの同時アクセス」を「秒間のリクエスト数」に落とし込む 秒間のリクエスト数を計算するためには、次の式を使います。 秒間のリクエスト数 ＝ ユーザー数 × ページ/ユーザー ÷ 想定時間(秒) × ピーク特性 それぞれについて、説明していきます。 ユーザー数 アクセスしてくる可能性がある、ユーザーの総数を確
Let’s compare the performance of all supported runtimes + 2 custom runtimes (Rust and GraalVM). Will compare cold start and warm. Source code is here: https://github.com/Aleksandr-Filichkin/aws-lambda-runtimes-performance. It requires the minimum local setup(almost all is Dockerized) NodeJs (14.x)Python (3.9)Go(1.x)Ruby(2.7).Net(3.1)Java (11)Rust(1.54.0)GraalVM(21.2)Disclaimer:All benchmarks were
Java 17 (released yesterday) comes with many new features and enhancements. However, most of those require code changes to benefit from. Except for performance. Simply switch your JDK installation and you get a free performance boost. But how much? Is it worth it? Let’s find out by comparing the benchmarks of JDK 17, JDK 16 and JDK 11. Hardware: A stable machine without any other computational dem
2021-08-13 内容システム提供において、基本的に高速であればあるほど顧客は嬉しいものだが、実際のところ高速なシステムを提供して、どの程度の価値が発生するのかが気になったので、調べてみた。 2021/08/14 追記A/Bテスト実践ガイド 真のデータドリブンへ至る信用できる実験とは の書籍で同様な事例が紹介されているとのこと。情報提供ありがとうございます。実務でA/Bテストに向き合った人間であれば必ず一度は考えたことのあるトピックについて、アメリカのテックカンパニー（Airbnb, Google, LinkedInなど）勤務の著者らが国際会議で発表された研究もちゃんと引用して見解を述べており説得力がある。 従って、現時点における最高レベルの意思決定をデータ（A/Bテスト）に基づいて行いたいと思うなら、一度は目を通しておくべきであり関係者必携だと思う。 ※個人的には”Webサービスのレ
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