You run tests more than once It makes sense to automate anything you repeat 10+ times. Taurus improves experience of JMeter, Selenium and others.
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Recent posts: 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 » Netflix End of Series 1 09 Apr 2022 » TensorFlow Library Performance 19 Mar 2022 » Why Don't You Use ... 26 Sep 2021 » The Speed of Time 06 Sep 2021 »
New: The deadline for the 2023 sort contest is 31 December 2023. Background Until 2007, the sort benchmarks were primarily defined, sponsored and administered by Jim Gray. Following Jim's disappearance at sea in January 2007, the sort benchmarks have been continued by a committee of past colleagues and sort benchmark winners. The Sort Benchmark committee members include: Chris Nyberg of Ordinal Te
This package consists of 3 map/reduce applications for Hadoop to compete in the annual terabyte sort competition. This package consists of 3 map/reduce applications for Hadoop to compete in the annual terabyte sort competition. TeraGen is a map/reduce program to generate the data. TeraSort samples the input data and uses map/reduce to sort the data into a total order. TeraValidate is a map/reduce
入出力プラグインをrubyで書けるのがじつにいい感じの fluentd がいい感じに見える。 fluent/fluentd · GitHub ので使えるかどうか、使えるとしたらどれくらいのノードを用意すればいいのかについて考えるため、とりあえずベンチマークをとってみた。 結論 以下非常に長くなるので結論だけ書くと、大変使える感じ。現状だとほとんど何も考えずにデータ中継させても秒間1万メッセージ、100Mbpsくらいまでは処理できる。効率よくなるよう流す側も考えてやれば 300Mbps を超えるデータの転送に成功した。だいぶいい感じ。 なおこれは in_scribe および out_scribe を使用した場合で、開発者 @frsyuki によるとMessagePackでのデータ転送の場合はこの倍くらい出るらしい。 もちろんこれは右から左に流しただけなので現実にタグによるルーティングだとかロ
大量のデータを処理する手法として登場したMapReduce。クラウドに対応した分散処理の定番として話題に上ることが増えてきました。 MapReduceは、大量のデータを分割し、分割したデータを分散したノードに投げてノードごとに処理を実行、結果を集約して最終的な答えを求める、といった手法です。 しかしMapReduceが登場する以前から商用レベルで使われていた分散処理手法があります。データを分散したデータベースに格納し処理を行うパラレル・リレーショナルデータベース(パラレルRDB)がその1つです。 パラレルRDBは、データを複数のデータベースに分散して配置、データベースごとに処理を行い、結果を求める手法です。中央に共有メモリを配置するなどの方法で分散したデータベース同士の連携を行うことが一般的です。 ではパラレル・リレーショナルデータベースはMapReduceより遅いのか? 劣るのか? 両者
Overview The following information is meant to provide documentation on how others can recreate the benchmark trials used in our SIGMOD 2009 paper. Our experiments were conducted on a 100-node cluster at the University of Wisconsin-Madison; each node had a single 2.40 GHz Intel Core 2 Duo processor running 64-bit Red Hat Enterprise Linux 5 (kernel version 2.6.18) with 4GB RAM and two 250GB SATA-I
Linuxファイルシステムベンチマーク第2回 ext3,ext4,JFS,ReiserFS,XFS,NILFS2 ext3ファイルシステムは、機能面・信頼性・性能面で非常にバランスの取れたファイルシステムであり、多数のディストリビューションで「標準のファイルシステム」として採用・サポートされてきました。現時点(2009年時点)では事実上、「Linux標準ファイルシステム」の地位を築いていると言っても過言ではありません。 しかしながら、Linux標準ファイルシステムのext3だけではなく、他ファイルシステムへの対応やサポートを売りにするディストリビューションも数多く登場しています。また、ext4やbtrfs等、次のLinux標準ファイルシステムと目されるファイルシステムも、現在、非常に活発に開発が進められています。このような状況の中、ext3から他のファイルシステムに乗り換える価値、他のファ
Ubuntu 11.10: Xen vs. KVM vs. VirtualBox Written by Michael Larabel in Software on 31 October 2011 at 05:00 AM EDT. Page 1 of 7. 27 Comments. While last week I showed how Ubuntu's performance has evolved as a KVM guest from Ubuntu 8.04 through Ubuntu 11.10, in today's article is a Linux virtualization showdown between VirtualBox, Xen, and KVM while using Ubuntu 11.10 on the Linux 3.0 kernel. This
--disable-gemsをつけるとtrunkのほうが若干速いけど、なにもつけないとtrunkのが遅い。これは gem preludeを廃止した副作用らしく http://redmine.ruby-lang.org/issues/4962 で議論されてる。 /usr/bin/ruby ../benchmark/driver.rb -v --executables="192r31932-nogems::~/ruby/bin/ruby-192-r31932 --disable-gems; 192r321932::~/ruby/bin/ruby-192-r31932; trunk-nogems::~/ruby/bin/ruby-trunk --disable-gems; trunk::~/ruby/bin/ruby-trunk -I../lib -I. -I.ext/common ../too
インテルCore i7 2600Kという4コア8スレッドのCPUを手にいれたので、並列処理でどうなるか試してみたら、面白い結果に。 Intel CPU Core i7 i7-2600K 3.4GHz 8M LGA1155 SandyBridge BX80623I72600K 出版社/メーカー: インテル発売日: 2011/01/09メディア: Personal Computers購入: 2人 クリック: 58回この商品を含むブログ (6件) を見る ソースは最後に載せますが、1億5千万件のint数値を複数回合計するという処理を行って、時間を計測してみました。 メモリは8GBで、VMオプションには-Xmx2048mを指定しています。 Java VMは、JDK7ea b140です。 で、Ubuntu10.04の32bit版で実行した結果。 --- result --- 1 threads:15
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
性能やシステム情報の確認、自作のパーツ選びの参考などに、ベンチマークをとってみましょう。 CPU、HDD、メモリ、グラフィックなどのベンチマークをとる事の出来る、フリーで高性能なベンチマークソフト CrystalMark の ダウンロードからインストール、使い方など。 CrystalMark は、フリーの定番ベンチマークソフトです。 CPU の演算性能や、メモリや HDD のアクセス速度、ビデオカードのグラフィック性能など、一通りのベンチマークを取る事が出来ます。 また、CPUの種類や動作クロック、メモリ容量、Windows のバージョン情報など、システム情報も確認する事が出来ます。 新しいコンピュータを購入したときや、新しいパーツを購入したときなどに、ベンチマークを試してみるのも良いでしょう。 どのぐらい性能アップしたかが、ベンチマーク結果の数値で確認出来ます。 また、作者のホームページ
これまでの JavaScript ベンチマークは、実際のアプリケーションでは見られない処理を計測しているものもあり、今後の Web アプリケーションで必要とされる処理速度を適切に測ることができていませんでした。そこで Mozilla は本日、現実のアプリケーションで必要とされるタスクの処理速度を計測する、新しい JavaScript ベンチマーク Kraken を公開しました。以下、Rob Sayre による Kraken のリリース告知 を翻訳掲載します。 Kraken のリリース新しいブラウザベンチマーク Kraken の最初のバージョンを公開できて嬉しいです。SunSpider、V8 あるいは Dromaemo よりも、Kraken は現実的な負荷や今後のアプリケーションで必要とされる処理に注力したベンチマークです。私たちは、最新のブラウザパフォーマンスを更に向上していく上で、現実的
はじめに ext3ファイルシステムは、機能面・信頼性・性能面で非常にバランスの取れたファイルシステムであり、多数のディストリビューションで「標準のファイルシステム」として採用・サポートされてきました。現時点(2009年時点)では事実上、「Linux標準ファイルシステム」の地位を築いていると言っても過言ではありません。 しかしながら、「Linux標準ファイルシステム」のext3だけではなく、他ファイルシステムへの対応やサポートを売りにするディストリビューションも数多く登場しています。また、ext4やbtrfs等、次の「Linux標準ファイルシステム」と目されるファイルシステムも、現在、非常に活発に開発が進められています。 それでは、ext3から他のファイルシステムに乗り換える価値、他のファイルシステムを採用する価値はどの程度あるのでしょうか。 Linuxファイルシステムベンチマークの第2回は
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