なぜGoogle Meetの背景ぼかしが最強なのか（一般公開版）
はじめに 最近ついに、Google Meet に背景ぼかし機能が利用可能になりましたよね。日本語だとインプレスのケータイ Watchの記事などで紹介されてます。確か 2020 年 9 月末前後で順次リリースされていたと記憶しています。 このときは「背景ぼかし」の機能しかなかったのですが、最近（私が気づいたのは 2020/10/30）更にアップデートされました。アップデートで「背景差し替え」機能が付いて、ぼかし機能もぼかし効果が強弱 2 つから選べるようになりました。まだ日本語のニュース記事は見てないですが、Googleによるアップデートの発表はちゃんとされています。 そして、Google AI Blog でBackground Features in Google Meet, Powered by Web MLという記事が公開され、実装についての解説がされました。 この記事はその解説記事を
自分のキャパは何で決まるか（4種類のキャパの話）｜青田努（@AotaTsutomu）
キャパオーバーしてしまうと、自分を自分らしく保てなくなりますよね。ということで、今日はとても大事な「キャパ」の話。 予定がないから休む、ではなく 休むという予定を入れる 先日、大学にお邪魔してお話しした時に、学生から「つい自分の予定を詰め込み過ぎて、ヘトヘトになってしまうんですけど、どう管理すればいいですか？」と聞かれました。分かる分かる。 その時、僕はふたつのことを伝えました。 ひとつめ。 自分を自分らしく保って、パフォーマンスを発揮するためには、休息が必要です。特に就職活動中は、予定が空いていると「何かしなきゃ」という思いから予定を埋め込んで安心したくなる気持ちもあるでしょうが、行動から学んだことを咀嚼するには「休む」必要があります。 だから、「休む」という予定を入れて、アクティブに休んでしまいましょう。「予定がないから休む」ではなく「休むという予定を入れる」。いのちだいじに。 そして
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6万ミリ秒でできるLinuxパフォーマンス分析 | Yakst
NetflixのシニアパフォーマンスアーキテクトであるBrendan Gregg氏による、Linuxサーバにログインして60秒でまず調べることのまとめ。 パフォーマンス問題でLinuxサーバーにログインしたとして、最初の1分で何を調べますか？ Netflixには、多数のEC2 Linuxからなるクラウドがあり、そのパフォーマンスを監視したり調査したりするための数々のパフォーマンス分析ツールがあります。その中には、クラウド全体にわたる監視を行うAtlasや、オンデマンドにインスタンスの分析を行うVectorがあります。これらのツールは多くの問題を解決する手助けをしてくれますが、各インスタンスにログインし、標準的なLinuxパフォーマンスツールを実行する必要がある場合もあります。 この記事では、すぐ使えるはずの標準的Linuxツールを使いコマンドラインにおいて、最適化されたパフォーマンス調査を
How to 速度改善 ーWebパフォーマンスについて知っておきたいこと7選ー - Qiita
今回のテーマ Webパフォーマンスを改善する上で知っておきたい知識をまとめてみました。 前回の記事では使わなかった（使えなかった）技術や方法なども含めて記載します。 また、ブラウザのレンダリングなどについても書きたいと思います。 (2019年5月23日追記) 過去の記事はこちら How to 速度改善 ー計測・知識編ー How to 速度改善 ー原因調査編ー How to 速度改善 ー実装&技術調査編1ー 1. ブラウザレンダリングの仕組み 推測するな、計測せよ という言葉にあるように、闇雲にチューニングを初めても良い結果は出ません。まずはブラウザレンダリングの仕組みからみていきましょう。 ブラウザレンダリングの流れ レンダリングの大まかな流れは Loading→Scripting→Rendering→Painting（これでページが表示される） となっています。 この処理の内容をフレーム
6万ミリ秒でできるLinuxパフォーマンス分析 | Yakst
NetflixのシニアパフォーマンスアーキテクトであるBrendan Gregg氏による、Linuxサーバにログインして60秒でまず調べることのまとめ。 パフォーマンス問題でLinuxサーバーにログインしたとして、最初の1分で何を調べますか？ Netflixには、多数のEC2 Linuxからなるクラウドがあり、そのパフォーマンスを監視したり調査したりするための数々のパフォーマンス分析ツールがあります。その中には、クラウド全体にわたる監視を行うAtlasや、オンデマンドにインスタンスの分析を行うVectorがあります。これらのツールは多くの問題を解決する手助けをしてくれますが、各インスタンスにログインし、標準的なLinuxパフォーマンスツールを実行する必要がある場合もあります。 この記事では、すぐ使えるはずの標準的Linuxツールを使いコマンドラインにおいて、最適化されたパフォーマンス調査を
Webフロントエンド パフォーマンス改善ハンドブックを公開しました - dwango on GitHub
パフォーマンス改善ハンドブック ウェブページにおけるパフォーマンスに関する問題の見つけ方や考え方の事例をまとめた Webフロントエンド パフォーマンス改善ハンドブックを公開しました。 URL: https://dwango-js.github.io/performance-handbook/ このハンドブックでは過去に行ったWebフロントエンドのパフォーマンス改善の事例を中心に紹介しています。 注意点としてWebフロントエンドは常に変化しているため、現在の最適な解決方法を提案するものではありません。 また、アプリケーションによっても最適な解決方法は異なります。 今回の事例ではViewライブラリにReactを用い、映像再生プレイヤーなどある程度複雑な機能を持ったウェブアプリケーションのWebフロントエンドを扱います。 具体的にはニコニコ生放送（以下「生放送」）で行った事例を中心に書かれていま
ファイルシステムよりも35％高速に | POSTD
1. 概要 SQLiteを使うと小さなBLOB（例：サムネイル画像など）を読み書きする場合、fread()やfwrite()を使って個別のファイル上に記録されたBLOBを読み書きするよりも35％も速く (*1) 読み書きができます。 さらに、10キロバイトのBLOBを扱うようなSQLiteデータベースを考えた場合、個別のファイルにそれぞれのBLOBを格納する場合に比べてディスク領域を約20％も節約可能です。 このようなパフォーマンスの差が生じる理由は、（私たちの考えでは）SQLiteデータベースの場合、open()やclose()システムコールが呼び出されるのが1回だけなのに対して、個別のファイルに格納されているBLOBを使用する場合は、open()やclose()がBLOBの数だけ呼び出されるためだと思われます。どうやらopen()とclose()を呼び出すオーバーヘッドは、データベース
6万ミリ秒でできるLinuxパフォーマンス分析 | Yakst
NetflixのシニアパフォーマンスアーキテクトであるBrendan Gregg氏による、Linuxサーバにログインして60秒でまず調べることのまとめ。 パフォーマンス問題でLinuxサーバーにログインしたとして、最初の1分で何を調べますか？ Netflixには、多数のEC2 Linuxからなるクラウドがあり、そのパフォーマンスを監視したり調査したりするための数々のパフォーマンス分析ツールがあります。その中には、クラウド全体にわたる監視を行うAtlasや、オンデマンドにインスタンスの分析を行うVectorがあります。これらのツールは多くの問題を解決する手助けをしてくれますが、各インスタンスにログインし、標準的なLinuxパフォーマンスツールを実行する必要がある場合もあります。 この記事では、すぐ使えるはずの標準的Linuxツールを使いコマンドラインにおいて、最適化されたパフォーマンス調査を
なぜ、SQLは重たくなるのか？──『SQLパフォーマンス詳解』の翻訳者が教える原因と対策 - エンジニアHub｜Webエンジニアのキャリアを考える！
なぜ、SQLは重たくなるのか？──『SQLパフォーマンス詳解』の翻訳者が教える原因と対策 『SQLパフォーマンス詳解』の翻訳者の松浦隼人さんに、8つの「SQLが重たくなる原因とその対策」を聞きました。システムのボトルネックになるような「問題のあるSQL」を回避するノウハウを学びましょう。 データの操作や定義をする言語「SQL」は、どのような領域を担うエンジニアにとっても必修科目です。しかし、その仕様をきちんと理解し、パフォーマンスに優れたSQLを書ける方はそれほど多くありません。問題のあるSQLを書いてしまい、知らぬ間にそれがシステムのボトルネックになってしまう事態はよく発生します。 では、どうすればそうした事態を回避できるのでしょうか？ そのノウハウを学ぶため、今回は『SQLパフォーマンス詳解』の翻訳者であり、自身もエンジニアでもある松浦隼人（まつうら・はやと／@dblmkt）さんに8つ
"デバッグしてください", "パフォーマンスチューニングしてもらってもいいですか?" とJavaScriptが難読化された状態のページのURLを渡してくる人に、伝えなきゃならない事がある - latest log
webpackを使ったサイト、極端にデバッグしずらい (外部ライブラリが eval(文字列) の形で埋め込まれる)ので、はっきり言って大キライだったりする— コラーゲンたっぷりさん (@uupaa) 2017年4月19日 見知らぬコードが minifyされ、さらに eval されているのをデバッグしろとか、暴力にも等しい要求なんだよね。そりゃキライになるよ— コラーゲンたっぷりさん (@uupaa) 2017年4月19日 「環境Aの言語Bで書かれたコードを言語Fに変換した、環境C/D/Eで動くと思うのでデバッグしろ」というのも極端にデバッグしづらいという理由から避けるようにしている。 デバッガビリティに問題がある環境は、心がすり減るのでイヤ(時給1万円なら頑張る— コラーゲンたっぷりさん (@uupaa) 2017年4月19日 js minifyあるある A「パフォーマンスに問題があるので
Linux の iostat の出力結果を銀行のATMに例えて説明してみる - ablog
vmstat の"r"列とマクドナルドのレジカウンター - ablog の iostat 版です。 以前、iostat の見方 - ablog というエントリを書きましたが、 絵で見てわかるOS/ストレージ/ネットワーク~データベースはこう使っている (DB Magazine Selection) 作者: 小田圭二出版社/メーカー: 翔泳社発売日: 2008/04/22メディア: 単行本（ソフトカバー）購入: 22人 クリック: 303回この商品を含むブログ (36件) を見るP.176 LIST 1 Linuxのiostat -x 30の出力結果を分析 を元に説明してみます。 $ iostat -x 30 avg-cpu: %user %nice %sys %iowait %idle 15.46 0.23 3.70 45.05 35.55 Device: rrqm/s wrqm/s r/
パフォーマンスチューニングガイド
Red Hat Enterprise Linux 6 パフォーマンスチューニングガイド Red Hat Enterprise Linux 6 におけるサブシステムのスループットを最適化 エディッション 4.0 Last Updated: 2017-10-12 Red Hat Enterprise Linux 6 パフォーマンスチューニングガイド Red Hat Enterprise Linux 6 におけるサブシステムのスループットを最適化 エディッション 4.0 Red Hat Subject Matter Experts 編集者 Don Domingo Laura Bailey 法律上の通知 Copyright © 2011 Red Hat, Inc. and others. This document is licensed by Red Hat under the Creative
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