ALB（Application Load Balancer）がボトルネックになっていたか確認する方法を教えてください | DevelopersIO
困っていた内容 ALB（Application Load Balancer）への急激なアクセス増加により処理が遅延し、一時的にサーバーエラーとなる事象が発生しました。ボトルネックが ALB 側か、もしくはバックエンドサーバー側かを切り分けたいのですが、ALB の性能限界に達していたか確認する方法を教えてください。 どう対応すればいいの？ ALB は負荷状況に応じて内部的にスケーリングが行われるため、最大接続数などの情報は非公開となっています。 そのため ALB の性能限界を明確に確認することはできませんが、以下 (1) ～ (3) の指標を確認することで、ALB もしくはバックエンドのどちらがボトルネックになっていたかを推測できます。 (1) 当該時刻に ALB のスケーリングが行われていたかを確認する ALB への接続数が物理ノードの限界に達すると自動的にスケーリングが行われ、その際には
AWS Fargate Enables Faster Container Startup using Seekable OCI | Amazon Web Services
AWS News Blog AWS Fargate Enables Faster Container Startup using Seekable OCI While developing with containers is becoming an increasingly popular way for deploying and scaling applications, there are still areas where improvements can be made. One of the main issues with scaling containerized applications is the long startup time, especially during scale up when newer instances need to be added.
zstd 圧縮したコンテナイメージを使用して AWS Fargate の起動時間を短縮する | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ zstd 圧縮したコンテナイメージを使用して AWS Fargate の起動時間を短縮する この記事は Reducing AWS Fargate Startup Times with zstd Compressed Container Images (記事公開日 : 2022 年 10 月 13 日) の翻訳です。 AWS Fargate は、Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) および Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) 上で動作するコンテナワークロードのためのサーバーレスコンピューティングエンジンです。コンテナオーケストレーターがコンテナワークロードをスケジューリングすると、AWS Fargate はそのワークロードを実行するた
Amazon ELBをうまくつかうには、KeepAliveを有効にしよう。Timeoutは60秒よりだいぶ長くしよう。その背景。
Amazon ELBをうまくつかうには、KeepAliveを有効にしよう。Timeoutは60秒よりだいぶ長くしよう。その背景。 鯖管のメモ帳: AWSのELBでHealthyHostCountが0になるという記事の中で ■AWSのELBとApacheを使う際の注意点 ・Timeoutは120以上が推奨 ・ApacheのKeepAliveは有効にすべし。ELBとの接続効率があがる。 という形ですでにやるべきことは書いてあるのが、なぜそうなるか。。(いそがしい人は後は読まなくてok！) 根本的な理由としては、ELBはTCPを単にリレーしているのではなくて、アプリケーションレイヤのプロキシであることによるものが大きい。ELBはバックエンドのEC2との間で無通信の場合でも60秒はセッションを維持する。 ELBはTCP Persistent Connectionを提供し、webサーバとの間のTCP
PostgreSQLエンジンでのAuroraとRDSのベンチマーク - so what
PostgreSQLエンジンでAuroraとRDSでpgbenchを使った負荷テストを行った。 テスト環境 クライアント pgbench (PostgreSQL) 14.2 (Ubuntu 14.2-1ubuntu1) EC2のc5.2xlargeインスタンスから実行 クライアントインスタンスの性能上限には引っかかっていないことは確認 以下のようなスクリプトを実行 スケールファクター: 100 トランザクションタイプ: デフォルト（TPC-B like） #!/bin/bash . .rds for i in 8 16 32 48 64; do echo "--- $(date +%FT%TZ) RDS $i" pgbench -i -s 100 -q pgbench -c $i -T 210 sleep 60 done echo "--- $(date +%FT%TZ) RDS end"
GoのS3 ダウンロード処理で知っておくと良いこと - バックエンドパフォーマンス改善
こんにちは、@igsr5 です。普段はある高専の情報科に通いながら、Wantedly, Inc. で長期インターンをしています。興味領域はフロント・バックエンド、インフラで、最近は業務でもっぱらGoを書いています。今回はGoのパフォーマンスチューニングの話です。 対象読者 aws-sdk-go(aws-sdk-go-v2)[1] で s3 ダウンロード処理のパフォーマンス改善を行いたい人 Go[2] の io パッケージの話に興味がある人 バックエンドのパフォーマンス改善に興味がある人 TL;DR 内部で s3 ダウンロードが行われるバックエンドAPI などを考えたとき、 // 1. Downloader の作成 downloader := s3manager.NewDownloader(sess, func(d *s3manager.Downloader) { // + ここを追加 d.
ありがとうRedshift よろしくBigQuery - freee Developers Hub
ナカミチといいます。freeeのデータ基盤でエンジニア業に勤しむ日々です。 今回は長年freeeの分析環境を支えてくれたRedshiftをBigQueryに移行したお話。 なお技術的な詳細までは触れず、移行プロジェクト全体に関して記述しています。 (Techieな記事を期待した方スミマセンｍｍ) 移行の規模はどんなもんか ボリューム的にはざっと下記の通りです。 テーブル数: 約2,000テーブル データ量: 約180TB(snappy) クエリ数: 約500件 移行期間: 約1年4ヶ月(準備期間含む) そもそもなんで移行したの？ 大別すると移行を決めた理由は3つほど。 パフォーマンス向上が見込めた 手段を多様化したい エンジニアリソースの最適化 以下にそれぞれ細かく記述します。 1. パフォーマンス向上が見込めた SQLによりますが、それまで使っていたRedshift環境と比べて平均5〜6
Operating Lambda: パフォーマンスの最適化 – Part 1 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Operating Lambda: パフォーマンスの最適化 – Part 1 Operating Lambda シリーズでは、AWS Lambda ベースのアプリケーションを管理している開発者、アーキテクト、およびシステム管理者向けの重要なトピックを取り上げます。この 3 部構成のシリーズでは、Lambda ベースのアプリケーションのパフォーマンスの最適化について説明します。 サーバーレスアプリケーションは、並列化と同時実行が容易であることから、非常に高いパフォーマンスを実現することができます。Lambda サービスはスケーリングを自動的に管理しますが、アプリケーションで使用する個々の Lambda 関数を最適化することで、レイテンシーを削減し、スループットを向上させることもできます。 本稿では、Lambda 実行環境のライフサイクルやコール
AWS Lambdaを少しでも速くする - Programming Self-Study Notebook
遅くなる理由 プログラムの問題 コンピューティングリソースの不足 コールドスタート Lambdaファンクション実行時に起きていること コールドスタートが起こる条件 コールドスタートを速くする アーキテクチャの問題 同時実行数 Limit Increaseについて アンチパターン AWS LambdaでRDBMS使いがち問題 IP固定したがり問題 サーバレスに夢見がち問題 監視しなくていいと思ってる問題 その他 参考文献 Lambdaのコールドスタート対策の調査をする中で、「AWS Summit Tokyo 2017の全部教えます！サーバレスアプリのアンチパターンとチューニング」というセッションに到達しました。 上記スライド以外にもYouTubeの動画（約40分）があるようですのでご興味がある方は探してみてください。 遅くなる理由 プログラムの問題 コンピューティングリソースの不足 コールド
Amazon ECS でのコンテナデプロイの高速化
Amazon ECS でのコンテナデプロイの高速化 この記事は同僚の Nathan Peck (@nathanpeck)が書いた記事 “Speeding up Amazon ECS container deployments” を翻訳し、加筆・修正したものです. 元記事を ECS ユーザに紹介する機会が何回かあったので、せっかくなので翻訳することにしました. コンテナのオーケストレーションは非常に複雑な問題の一つです. アプリケーションコンテナのデプロイのために、相互にやり取りを行う複数の異なるコンポーネントが存在します. あなたのアプリケーションを実行したオーケストレータは、その実行されたアプリケーションが Web トラフィックを受け取る用意ができているかどうかについて判断する必要があります. その後そのアプリケーションはスケールダウンされたり、あるいは新しいバージョンのアプリケーション
あと2時間でElastiCacheのメモリが枯渇！そのときあなたは何をしますか？
突然ですが... あなたは、あるゲームプロジェクトの本番リリース2日前にサーバエンジニアとしてJOINしました。いざリリースを迎えたとき、ElastiCacheのメモリが突然危険域を超え、さらにあと2時間で枯渇しそうな状況になりました。 さて、この状況におかれたあなたは何をしますか？ はじめに モバイルゲームのシステムは新しいイベントをopenするとトラフィックが2倍、3倍、時には普段の10倍以上来ることがあり、トラフィックの変動が非常に大きい特性があります。 新しいゲームのリリース時はより顕著で、想定以上のトラフィックが来ることもしばしばあります。 この記事は、あるゲームプロジェクトの本番リリース時に大規模トラフィックが来た際のサーバトラブルを題材に、 どのような観点で問題を切り分けていったのか、トラブルシュートのプロセス どのような準備(負荷テスト)をしていれば防げるのか という話をし
負荷テストをサーバーレスで実現するServerless-artilleryを試してみた | DevelopersIO
Webシステムの負荷テストツール選定にお悩みではないでしょうか。私は悩んでいました。 今回はサーバーレスで負荷テストを実施するServerless-artilleryを紹介します。 こんにちは。 ご機嫌いかがでしょうか。 "No human labor is no human error" が大好きなネクストモード株式会社 の吉井です。 今回はサーバーレスで負荷テストを実施できる Serverless-artillery を紹介します。 Lambda 関数からテスト対象 URL に対して事前に定義した回数、期間、パターンで負荷をかけます。 テストサーバーを EC2 で起動し管理することは、それなりに手間ですし、テストが長期間になればコストも無視ができなくなります。 その点 Lambda なら実行回数分のコストなので安心感はあります。 負荷テストの実施 Serverless-artiller
10TB超えのBigQuery巨大データを高速にS3に同期する - ZOZO TECH BLOG
こんにちは。SRE部MA基盤チームの川津です。 私たちのチームでは今年サービスを終了した「IQON」の10TBを超える大規模データをBigQueryからS3へ移行しました。本記事ではデータ移行を行った際に検討したこと、実際にどのようにデータ移行を行ったかを紹介します。 データ移行の経緯 IQONは2020年4月6日をもってサービスを終了しました。そのIQONではデータ分析にBigQueryを利用していましたが、Amazon Web Services(AWS)上にもIQONに関するリソースが存在します。そのため、IQONはGCPとAWSの2つのクラウドで運用していました。 しかし、サービス終了に伴いGCP・AWSどちらかにリソースを統一する必要が出てきました。統一する意図としては、終了したサービスが利用する取引先を減らし、請求対応などの事務的なコストを減らしたい意図がありました。そのためGC
コマンド一発でLambdaをチューニングする | DevelopersIO
AWS Lambda Power Tuningというものがあります Lambdaのメモリ割り当てを自動で最適化するためのツールです。 Lambda関数に割り当てられるコンピューティングリソースとして設定できるのはメモリだけです。が、設定したメモリ量に比例してCPUやネットワーク帯域の性能も向上します。また、スペックを上げたことで処理時間が短縮化され、結果としてコストダウンに繋がる場合もあります。というわけでLambda関数においてメモリ量の設定は重要なのですが、実際のところ最適な設定を見つけ出すのは面倒な作業です。設定変更→実行→結果確認→設定変更→実行→結果確認...なんてやりたくないですよね。 Lambda Power Tuningを使うと、Step Functionsステートマシンが作成されます。このステートマシンが同一の関数を複数の異なるメモリ設定で実行し、その結果をレポートしてく
Kinesis Data Streams + Lambdaが詰まった時の対処法(RecoChoku Tech Night 5社合同 AWS re:Invent 2019 参加報告会 登壇資料) - でこてっくろぐ ねお
このエントリは RecoChoku Tech Night 5社合同 AWS re:Invent 2019 参加報告会 - connpass での発表内容、及びはてなエンジニア Advent Calendar 2019の20日目のブログ(若干フライングで投稿しています！)です。 AWS re:Inventのセッションの一つである SVS323-R1 - REPEAT 1 Mastering AWS Lambda streaming event sources を元ネタに、re:Invent 2019直前に出たKinesis Data Streamsの新機能の解説をします。 基本的な用語説明 Kinesis + Lambdaの活用事例 Kinesis + Lambdaのスループットが思ったように出ない時、及びその対処方法 シャードを増やすのは万能なのか？他の手はないのか？新機能のご紹介 シャー
【S3からS3へ】Node.js の Streaming API を使って Lambda Function のみで CSVファイルを JSON Lines ファイルへ変換する | DevelopersIO
CSV to JSON Lines fast-json のドキュメントを見ながら実装します。transform をうまく使えば実装できそうです。 converter.js const { EOL } = require（'os'）; const { parse } = require（'fast-csv'）; const stream = require（'stream'） // 入力CSVをまずはテキストで用意します const CSV_STRING = [ '回答ID,a1,a2,a3,a4,a5,a6,a7,a8,回答日時', 'classmethod_answer_0,2,9,1,7,5,5,4,Kesase dunwu it nisfen iwo vogal ako po giser hosjobik.,2020-05-15T14:01:12.299+09:00', 'class
爆速でFargateをスケールさせる「aws-fargate-fast-autoscaler」を試してみた | DevelopersIO
CloudWatchだけでは実現できない超高速なFargateのスケール処理をCDKをつかったStep Functionsで実装しているリポジトリです。是非参考にしてみてください。 「Fargateをいかに早くスケールさせるか、そこに命をかけた男がいた…」 先日参加したセミナー（コンテナ好き4名がコンテナの魅力を喋り倒すJAWS-UGコンテナ支部に行ってきた）にそんな男がいたわけですが、その仕組を改めて動かす機会があったので、紹介します。 CloudWatchを利用しないStep Functionsを利用した爆速スケールの仕組み CDKによる環境一式のデプロイ という両面で非常に参考になるリポジトリです。そのあたり興味があるかたは是非一度この記事を読んでいただきながら皆さんの環境でためしていただきつつ、今後のStep Functionsの使い方やCDKのサンプルとして活用いただければと思い
Web API サーバ負荷試験のすすめ方 – 観点を整理、負荷を試算、対象を選定 | DevelopersIO
負荷試験対策ミーティング ここでは、チームメンバーを集めて、システム要件の再確認と、バックエンドのアーキテクチャを再確認をまず行います。すなわち、「求められているもの=要件」と、「提供できるもの=アーキテクチャ」の確認です。ここの認識が揃っていないと、的はずれな負荷試験を実施してしまうことになりかねません。立場や役割にかかわらず、サービス全体として考えるべきです。 負荷試験の目的 負荷試験を行うことによって、何を示したいのか決めます。今回は、以下の目的を定めます。 サービスリリース後、想定されるピーク時のリクエストを受けた場合でも、問題なく稼働を続けられることを確認する システムのスループット限界値を確認する 負荷試験の観点 たいていのWebシステムの場合、昼夜を問わず稼働し続けるものとなるでしょう。今回例にとったシステムも24時間365日、リクエストを受け付けるものとします。この場合、観
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CloudFrontをかますとキャッシュなしのAPIコールでも速くなるようだ : sonots:blog
Fate/Grand Orderにおける、ディライトワークス流 AWS 導入&活用術
