書籍「達人が教えるWebパフォーマンスチューニング」はチューニングの考え方を教えてくれる良本 - Gマイナー志向
通称 #ISUCON本 を著者様からご恵贈いただきました。ありがとうございます。 gihyo.jp 所感 この書籍、言っていいのかわかりませんがまったくの初心者・初学者には難しい本かもしれません。私の感触では、Webサイトのプログラム作成、改修、構築、運用などに携わったり、Webサイトのパフォーマンスの問題に向き合ったことがある人が対象読者だと思いました。職種でいえばバックエンドエンジニア、インフラエンジニア、SREなどですね。もちろんそういった職種を目指している方や、純粋にISUCONに挑戦したい、パフォーマンスチューニングに興味がある、といった方も含まれます。 この本は特定の問題に対する直接的な答えではなく、パフォーマンスチューニングの考え方を教えてくれる内容になっています。この本を参考に実際に手を動かして実践するのが良いでしょう。現実のWebサイトをチューニングするでもいいですし、そ
去年からフロントエンドのパフォーマンスについて断続的に学んでいるが、自分の頭のなかにある知識はどれも断片的で、まとまりを欠いているような感覚があった。 知識と知識がつながっておらず、各施策が何のために行われるのかも、必ずしも自明ではなかった。何となく「パフォーマンスに効果がある」と言ってしまうが、それが何を指しているのかは実は曖昧だった。 このような状態では新しい知識を得ていくのが難しいというか、効率的に行えないように思えた。議論の背景が分からないし、文脈や問題意識を上手く掴めないから。何の話をしているのかよく分からない、という状態になりがち。書かれてあることの意味は分かっても論旨を掴めているわけではないから、自分のなかに定着しない。 そこで、現時点で自分が知っていることを整理して、自分なりに分類しておくことにした。 当たり前だが、どのテクニックがどの程度有効なのかは、状況によって違う。
このサイトでは、SQL を高速化するためのちょっとしたパフォーマンス・チューニングの技術を紹介します。と言っても、『プログラマのためのSQL 第2版』の受け売りがほとんどなので、この本を読んでいただければ、本稿を読む必要はありません。 最初に、パフォーマンス・チューニングに関する全体の方針を述べておくと、それはボトルネック（一番遅いところ）を改善することです。当たり前ですが、既に十分速い処理をもっと速くしたところで、システム全体のパフォーマンスには影響しません。従って「処理が遅い」と感じたら、最初にすることは、SQL やアプリの改修ではなく、「どこが遅いのか」を調査することです。いきなりあてずっぽうで改善をはじめても効果は出ません。医者が患者を診るとき最初にすることが検査であるのと同じです。病因が何であるかを突き止めてからでないと、正しい処方はできないのです。 その基本を承知していただいた
実践データサイエンス─サンプルコードと図表で学ぶ、前処理・モデル評価・パラメータチューニング - エンジニアHub｜Webエンジニアのキャリアを考える！
実践データサイエンス─サンプルコードと図表で学ぶ、前処理・モデル評価・パラメータチューニング 実践とともに、データサイエンスに入門しよう！敷居が高いと思われがちなデータサイエンスですが、データの前処理からの手順は意外とシンプルです。本記事では、データの前処理や特徴量の作成、モデルの評価・訓練、ハイパーパラメータの調整など、基本的な知識をサンプルコードと図表を見ながら学びます。 データサイエンティストとしてのスキルを向上させるには、データの前処理や特徴量の作成、モデルの評価・訓練、ハイパーパラメータの調整など、広域にわたる知識を身に付ける必要があります。 この記事は、そうした知識を「サンプルコードと図表を見ながら、分かりやすく学習できること」を目指して作成されました。記事内では、新米データサイエンティストのOさんが登場して、ある案件のデータ分析を担当します。読者のみなさんも、ぜひOさんと一緒
こんにちは、ぬこすけです。 近年、Webフロントエンドではサイトのパフォーマンスの重要性が高まっています。 例えば、GoogleはCore Web Vitalというパフォーマンスに指標を検索結果のランキング要因に組み込みました。 また、近年の某企業が「パフォーマンスの改善に取り組んだ結果、セッション数〇％アップ、CVR〇％アップ...」などの事例は枚挙にいとまがないでしょう。 パフォーマンスチューニングするためには、定量的に計測してボトルネックを探すようなトップダウンなアプローチもあります。 しかしながら、時には千本ノック的にハウツーを片っ端から試していくボトムアップなアプローチも有効になることもあったり、日々のコーディングでパフォーマンスを意識したコードを書くことは大切でしょう。 この記事ではパフォーマンス最適化のハウツーを紹介します。 パフォーマンス改善の施策が思い浮かばない時やフロン
特に気にもしていなかったために今まで知らなかったのですが、Raspberry Piを節電のために色々無効化できるらしく、とくにHDMIを無効化して30mA節約できるあたりに感動したので、自宅の常設Raspberry Piに一通り設定しつつ、Ansible Playbookを書いてみました。 github.com varsはこんなかんじ。ご使用のモデルと用途に応じてnoをyesに変えてください。コミットではgroup_varsにおいてますが、host_varsに置いてホスト単位で管理したほうがいいかなと思います。 # HDMIの無効化 (All model) # 30mAくらい減る disable_hdmi: no # ACT・電源のLEDを消灯 (1B+/1A+以降,Zeroはactのみ) # 数mA減る disable_led_act: no disable_led_power: no
はじめに 私はこれまで機械学習のパラメータチューニングに関し、様々な書籍やサイトで学習を進めてきました。 しかしどれもテクニックの解説が主体のものが多く、 「なぜチューニングが必要なのか？」 という目的に関する記載が非常に少なかったため、体系的な理解に苦労しました。 この経験を後世に役立てられるよう、「初心者でも体系的に理解できる丁寧さ！」をモットーに記事にまとめたいと思います。 具体的には、 1. パラメータチューニングの目的 2. チューニングの手順とアルゴリズム一覧 3. Pythonでの実装手順 (SVMでの分類を例に) の手順で解説を進めます。 独自解釈も含まれるため、間違っている点等ございましたら指摘頂けると有難いです。 なお、文中のコードはこちらのGitHubにもアップロードしております。 2021/9/6追記：LightGBMのチューニング実行例追加 以下の記事に、Ligh
SQLが重いときに見るお気軽チューニング方法
SQLのチューニング方法 昔Qiitaで書いたものをzennにうつして、若干の修正、追加をしてみました。 ORACLEでの経験を元に書いていますがコストベースのリレーショナルデータべースなら大体共通の考え方だと思うので他にも使えると思います。 SQLのチューニングといえば比較的容易に済むインデックスをとりあえず作成する。といった対応を取られがちですが、数万レコード程度でのデータ量ではあまり効き目がなく（自分の経験則）、どちらかといえば、結合順が大幅に狂ってたりすることが原因のことが多かったりします。よって本当にインデックスがないことが原因なのか？を熟考する必要があります。（例えばID以外のフラグとかコードに単項目indexを貼ってるのもみたことがあります。怖いけど実話） また、インデックスを作りすぎるとオプティマイザが狂いやすくなって他のSQLにも悪影響を及ぼしたりするので結構熟慮して追加
0から始めるNode.jsパフォーマンスチューニング
近年の Node.js は API のサーバとしてはもちろん、Nuxt.js や Next.js といった SSR や BFF などフロントエンドのためのバックエンド言語としての人気が高まっています。 フロントエンドエンジニアがコンテキストスイッチ少なくバックエンドの整備ができることは非常に大きな利点です。 ですが、フロントエンド（ブラウザ側）とバックエンド（サーバ側）ではパフォーマンスチューニングで見るべき点が大きく違います。 しかし Node.js アプリケーションのパフォーマンスイシューの見つけ方などがまとまっている資料は少ないです。 そこで、本記事ではフロントエンドエンジニアが Node.js でパフォーマンスイシューを見つけ、改善するため自分が普段パフォーマンスチューニングを依頼されているときにみている基礎的なポイトをまとめていきます。 1. 計測ステップlink Node.js
理屈で考える、データベースのチューニング | Raccoon Tech Blog [株式会社ラクーンホールディングス 技術戦略部ブログ]
株式会社ラクーンホールディングスのエンジニア/デザイナーから技術情報をはじめ、世の中のためになることや社内のことなどを発信してます。 パフォーマンス勉強会OracleデータベースMySQLInnoDB こんにちは、羽山です。今回はOracleデータベースのチューニングで少し踏み込んだ内容です。途中で比較対象としてMySQLも登場します。 日頃からSQLチューニングの機会があってそれなりに得意としているのに、それでもなぜかパフォーマンスがでないSQLに悩んだ経験はありませんか？ 謎の遅い現象は特に大規模データベースになってくると発生しがちなのですが、速い場合も遅い場合も必ず理由があります。そこで本記事ではデータベースのチューニングにおいて意外と見落とされがちなローレベルな部分に着目して、さらに一歩上のパフォーマンスチューニングに必要な知識を解説します。 この記事を書くきっかけとなったのは私た
![理屈で考える、データベースのチューニング | Raccoon Tech Blog [株式会社ラクーンホールディングス 技術戦略部ブログ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/2163d340456cff9037bacb3b1e5b6e672b06095e/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ftechblog.raccoon.ne.jp%2Fwp-content%2Fuploads%2F2020%2F10%2Fdb_performance_slides-thumb.jpg)
Webアプリケーションのパフォーマンス・チューニングの勘所 / web tuningperformance
# 参考資料 - https://speakerdeck.com/hanhan1978/purohuairawoshi-tutaphpapurikesiyongai-shan-falsekan-suo - https://speakerdeck.com/hanhan1978/web-application-tuning-guildline - https://speakerdeck.com/soudai/basic-of-rdb - https://speakerdeck.com/soudai/shi-xing-ji-hua-falsehua - https://fortee.jp/phpcon-2021/proposal/1e11a6b1-08d9-4044-9909-4c90105ea726 - https://fortee.jp/phperkaigi-2021/proposal/1d
MySQL データベースの負荷対策/パフォーマンスチューニング備忘録 インデックスの基礎〜実践 - Qiita
TL;DR この記事に書いた事 二分探索木のお話(前提知識) MySQLのInnoDBで利用されているB+木インデックスの構造と特性 (前提知識) MySQLのClusteredIndex,SecondaryIndexについて(前提知識) カーディナリティについて(前提知識) 実際の負荷対策 検出編 スロークエリ 検出編 その他のクエリ割り出しいろいろ クエリ・インデックスの最適化 explainの使い方と詳細 ケース別実践 単純にインデックスがあたっていないケース カーディナリティが低いインデックスが使われているケース 部分的にしかインデックス/複合インデックスがあたっていないケース 複合インデックスの順序誤りでインデックスが適用できていないケース 複合インデックスの最初がrange検索のケース ソートにインデックスが適用できていないケース ソートにインデックスが適用できていないケース（
2019年7月10日に開催された「WEBエンジニア MeetUp＠札幌 #6 MySQL Special」での発表資料です。 発表時の資料に少し説明を加筆・修正してから公開しています。 ※追加で以下の更新をしました。(2019年7月19日) - MTSを効率化するための設定に関して、WRITESET方式による並列化の説明を追記(13～16ページを追記)
最近 JVM のヒープ領域とパラメータ、そしてコンテナの関係について調べてました。 案外まとまった情報が少なかったので簡単にまとめました。 Java のヒープサイズを設定 まずは Java のヒープサイズについて簡単なおさらいです。 本番環境で Java アプリケーションを運用する上で、JVM のヒープサイズを決定するのは非常に大事なポイントです。 ヒープ領域の最大サイズを大きくすればガベージコレクション (GC) の回数は減らすことができますが、 必要以上に大きくしすぎると無駄にリソースを消費したり、OOM killer で OS にプロセスを終了させられます。 JVM が使用できるヒープサイズは、Java API の Runtime.getRuntime().maxMemory() で確認できます。 また java の起動オプションに -XX:+PrintFlagsFinal オプショ
「達人が教えるWebパフォーマンスチューニング 〜ISUCONから学ぶ高速化の実践」を執筆しました - 酒日記 はてな支店
「達人が教えるWebパフォーマンスチューニング 〜ISUCONから学ぶ高速化の実践」という本を6名の共著で執筆しました。技術評論社さんから、2022年6月4日発売予定です。電子版もでます。 gihyo.jp Amazon はこちら。 達人が教えるWebパフォーマンスチューニング 〜ISUCONから学ぶ高速化の実践 作者:藤原 俊一郎,馬場 俊彰,中西 建登,長野 雅広,金子 達哉,草野 翔技術評論社Amazon タイトルの通り、ISUCON で出題されるようなWebサービスを例にして、Webサービスのサーバーサイドパフォーマンスチューニングを指南する内容です。通称「ISUCON本」と呼んでください。 2020年の末に、技術評論社さんからWebサービス高速化 × ISUCONに関する書籍を執筆しませんか、と藤原までお誘いをいただいたのが発端でした。 書きたい気持ちはあったものの、内容的にとて
Oracle データベースの内部構造に着目して、さらなるチューニングを行うために必要な基礎知識をまとめた資料です。
サーバレス時代の負荷テスト戦略 〜CircleCIで実現する継続的負荷テストとチューニングTips〜 - Qiita
負荷テストとサーバレス 負荷テストに対する考え方は時代とともに変化してきました。従来はサーバスペックやシステムの限界性能を測るという考え方でしたが、クラウドネイティブなシステムではそれに加えて、システムの弾力性（スケールアウトのしやすさ）も考慮する必要があります。 本記事では、負荷テストによるシステムの弾力性の評価と、改善する方法についてツールの具体的な使用方法やアプリケーションのチューニング Tips を交えて説明します。システムの弾力性を評価するために、プロダクション環境でのユーザからのリクエストを想定したロードテストを検討します。 ロードテストでは以下の項目を検証します。 ドリップテスト ドリップテストは通常、数日間にわたって行われます。通常のバックグラウンド負荷レベルをシミュレートします。遅延またはエラー率の増加が見られる処理を特定します。 スラムテスト スラムテストは、トラフィッ
クラウドネイティブ環境におけるJavaチューニングの進め方 〜 20,000rpsをさばく超PayPay祭の事例
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは、ショッピング統括本部の川口です。 本記事では、2022年2月から3月にかけて開催された超PayPay祭の事例をもとに、クラウドネイティブ環境におけるJavaチューニングの進め方について解説します。 本記事の内容は2022年6月19日に開催された、JJUG 2022 Springで発表した内容をベースにしています。 Yahoo!ショッピングにおける超PayPay祭は高負荷 超PayPay祭は全国のPayPay加盟店とオンラインショップでお得に買い物をお楽しみいただける大規模キャンペーンです。Yahoo!ショッピングにおいても、PayPayポイントがもらえるキャンペーンなどさまざまなお得な施策が実施されます。超PayPay
はじめに MySQL(InnoDB)でSQLのパフォーマンスチューニングをするときに役に立つ知識をエッセンスとしてまとめました。結合(JOIN)やB-treeインデックスの探索の仕組み、実行計画の基本的な見方を紹介します。 想定する読者は、SQLのパフォーマンスを改善する必要があるが実行計画をみてもいまいちピンと来ない方です。インデックスの作成の経験や、複合インデックスやカーディナリティの知識があることを前提にしています。目標は、実行計画の内容がよく分からない読者が、実行計画をみただけでクエリが実行される様子をイメージでき、自信を持ってクエリの改善にあたることができるようにすることです。 ストレージエンジンはInnoDBを前提としています。また、インデックスはB-treeインデックスを想定しています。全文検索の転置インデックスや空間検索のR-treeインデックスについては触れません。 イン
SELECT table_a.id, table_a.name FROM table_a INNER JOIN table_b ON table_a.id = table_b.id; メリットとしては、 どちらかのテーブルのid列のインデックスを使用可能 サブクエリがないことで中間テーブルが作成されない しかし、インデックスがない場合はEXISTSの方が良い場合があります ソートの回避 SQLでは暗黙的にソートが発生する演算が存在するので、 パフォーマンスにも影響するため、ソートが必要ない場合は考慮する必要があります ソートが発生する演算 GROUP BY句 ORDER BY 句 集約関数（SUM, COUNT, AVG） DISTINCT 集合演算子（UNION, INTERSECT, EXCEPT） ウィンドウ関数（RANK, ROW_NUMBER 等） メモリ上でのソートだけではなく
Railsパフォーマンス・チューニング入門
黒曜 @kokuyouwind Misoca → 弥生株式会社 (We're Hiring!) 一応Railsエンジニア 最近はAWSとかDocker周りを 弄っていることが多い
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
オープンソースのチャットAI「StableVicuna」がリリース。「Stable Diffusion」の開発元が提供する、人間のフィードバックに基づく強化学習でチューニングしたAI
Stability AIが、オープンソースのチャットボット 「StableVicuna」を発表 オンラインで「StableVicuna」との会話を試すことが可能 チャットボットインターフェースが近日公開予定 Stability AIは、現地時間2023年4月28日（金）にオープンソースのチャットボット「StableVicuna」 を発表しました。 Announcing StableVicuna, the AI World’s First Open Source RLHF LLM Chatbot!@CarperAI (in an effort led by @phungvanduy1) is releasing an RLHF-trained version of Vicuna-13B Learn more → https://t.co/fWk3N8Njg5 pic.twitter.com/
【Unit4 ブログリレー3日目】 こんにちは，エムスリーエンジニアリンググループの榎田です．数学とテレビゲームが好きです． 今回は，Unit4 で運用している "Docpedia" というサービスで実施した SQL チューニングの実例を2つご紹介します．普段の私が意識していなかった， RDBMS の内部機構に関する話が登場して面白かったので，今回の記事を書きました． なお，本稿で扱う議論はすべて PostgreSQL 11.x 以上を対象としており，特にその他の RDBMS で同様の動作をするかは確認していません．定性的な挙動に共通するものはあるかもしれませんが，ここで述べた話はそのままは通らないであろうことをお断りさせてください*1． プロダクトについて index なしで意外と耐えたが，耐えきれなかった話 実際の SQL とテーブル定義 原因の分析 対応策 SELECT DISTIN
はじめのご挨拶 はじめまして。BEENOSの鈴木です。 普段はBEENOSグループのtenso株式会社でヘルプデスク業務に従事しておりますが、たまにサービス関連のデータベース、MySQLのチューニングや調査などもしております。 今回、普段から触っているMySQLのチューニング勉強会を実施しましたので、その内容を少し公開したいと思います。 勉強会を開催しようとしたきっかけ tenso株式会社の開発チームには、SREチーム（運用チーム）があり、元々は私も所属しておりました。 SREチームに新規メンバーが参入してきたこともあり、改めてデータベースと向き合う人のために、まずはSQLのチューニングを覚えてもらいたいとの要望があり、開催することにしました。 また、BEENOS全体としても開発エンジニアがコードを書くだけでなく、コードに含まれているSQLがどのように動くかを把握しパフォーマンスの良いSQ
SQL実行の流れ まずはSQLがどのような流れで実行されるのかを見ていきます。 SQL実行の流れは大まかに捉えると以下のようになります。 パーサ パーサでは、ユーザーから送信されたクエリを受け取り、その文法的な正確さを検証します。SQLクエリが正しくフォーマットされているか、必要な構文要素が全て含まれているかをチェックし、例えばFROM句で指定されたテーブルが存在するかどうかも確認します。 文法的なエラーがある場合、例えばカンマの欠落や存在しないテーブルの参照など、クエリはエラーとして返されます。 エラーがない場合は、クエリは「抽象構文木」というデータ構造に変換されます。これにより、データベースはクエリをより効率的に解析し、次の処理ステップに進めることができます。 オプティマイザ SQLクエリがパーサを通過した後、次にクエリの最適化を行うのが「オプティマイザ」です。オプティマイザの主な役割
吉祥寺.pm30 で、チューニングがテーマだったので、マネージャとメンバー間で期待値をチューニングするという LT をしてきた。 トークタイトルは熊とワルツを。トム・デマルコの本です。 熊とワルツを リスクを愉しむプロジェクト管理 作者:トム デマルコ,ティモシー リスター日経BPAmazon 「管理」という言葉 「管理」と訳される単語は色々ある goo 和英辞書 によると 〔経営〕management 〔経営，運営〕administration 〔統制〕control 〔監督〕supervision 英辞郎 on the WEB によると administration〔【略】admin. ; adm.〕 caretaking（建物・土地などの） caretaking〈英〉（学校などの公共施設の） charge conduct（業務などの） control custody（大事な物の） d
2020/12/15 @ FE Study #2 パフォーマンスチューニングの話です。
BPFを利用し、Linuxカーネルのパラメータを継続的に自動チューニングする「bpftune」。オラクルがオープンソースで公開
オラクルはLinuxカーネルのパラメータを、ワークロードに合わせて継続的に自動チューニングするツール「bpftune」をオープンソースで公開しました（GitHubのページ）。 bpftuneは「BPF」（Berkeley Packet Filter）と呼ばれる、Linuxカーネル内のさまざまな機能をフックして機能拡張が可能な仕組みを利用し、継続的にLinuxカーネルのきめこまなかレベルで監視を行い自動チューニングを実現しています。 オラクルはbpftuneを開発した背景として、クラウドに代表される大規模なサーバ展開が可能なインフラにおいて、以前よりも個々のサーバのチューニングについて注意が払われることがほとんどなくなったこと、チューニングされるとしても静的に適切な設定があると考えられることが一般的であることを挙げています。 bpftuneによる自動チューニング対象の項目 bpftuneは現
# SQLチューニング 理論と改善の実例 - 2019-11-15 開催のPostgreSQL Conference Japan 2019 の発表スライドです
最近 React のパフォーマンスチューニング、特に再レンダリング抑制について調べたのでそのまとめです。 特に昔からおまじないとして書いていたことを、「なんであの書き方していたんだっけ」というのを調べてまとめました。 古いものを調べたのは、今あるチューニング方法とその当時の解決方法を比較したかったからです。 再レンダリングとはなにか 公式に説明があったのでそのまま引用します。（https://ja.reactjs.org/docs/optimizing-performance.html#avoid-reconciliation） React では、コンポーネントの props や state が変更された場合、React は新しく返された要素と以前にレンダーされたものとを比較することで、実際の DOM の更新が必要かを判断します。それらが等しくない場合、React は DOM を更新します
WebアプリケーションのUIの表現はどんどんリッチになってきています。しかしその一方でブラウザ上での描画の負荷は増大し、時としてスムーズに動かず体験を損ねることもあります。ユーザーにとって使い心地の良いUI体験はフロントエンドのパフォーマンスチューニングに大きく委ねられていると言えるでしょう。 スタートアップ開発を支援する株式会社Gaji-Laboでは、サービスの価値に直結するエンドユーザーの体験向上のため、快適なUIを提供する事をとても大切にしています。 この記事では、快適に動くUIを作るため、フロントエンドフレームワークのマジョリティであるReactとどう付き合っていくべきかを考えていきましょう。 Reactの仕事を理解するまず、Reactがどんな仕事をしているのかを理解するところからはじめましょう。Reactの主な仕事はUIを描画すること、そして必要に応じてそれを再描画することです。
pastak.iconPasta-K @ Kyoto.js 17 こんにちは 誰 京都大学工学部情報学科7回生 株式会社はてな アルバイト TypeScript Nota Inc Gyazo開発チーム アルバイト JavaScript / React / Ruby on Rails / Browser Extension ビール仕入れ業 / ビールサーバー運用エンジニア 趣味: ビール🍻 今日のトークテーマ 先月ブログに書いた ウェブページの表示を遅くなくしたい時の道標 - ぱすたけ日記 の話をします 主にウェブページの表示に関するパフォーマンスの話 ウェブページのパフォーマンス 阿部寛のホームページは高速 素朴なHTML CSS無し テーブルレイアウト ウェブアプリケーションを作っていると、素朴だったページも雪だるま式に色んなものがくっついてくる 画像 JS/CSS あらゆるモジュール
はじめまして！HRBrainでフロントエンドエンジニアをしている鈴木(@suzuesa)です さて、早いものでHooksがリリースされて2ヶ月が経とうとしています みなさんHooksを使いこなせてますか？私はまだまだ使いこなせません… 今回はその新しいHooksの機能をパフォーマンスチューニングの話と絡めてご紹介したいと思います 前提 これまでのチューニング方法 ClassComponent FunctionComponent Hooks以降のチューニング useMemo memo() + useCallback() 実践 前提 パフォーマンスチューニングと言っても、どうしてReactが遅くなるのか、何処を改善すれば速くなるのかを知っておく必要があります qiita.com 上の記事にすごい詳しく書いてあるので、そちらを見てからこの記事を読むともっと理解度が深まるかもしれません 簡潔に言え
はじめに 本稿では、「Hack The Box」（通称、HTBとも呼ばれています）を快適に楽しむために必要となるKali Linuxのチューニングについて解説します。 Hack The Boxとは Hack The Boxは、2017年6月に設立されたサイバーセキュリティトレーニングのオンラインプラットフォームです。 いくつかのソーシャル要素とゲーミフィケーション要素が採用されていることで、学習体験を楽しくやりがいのあるものにしています。 ダッシュボード Hack The Boxを楽しむ手順 攻撃環境としてペネトレーションテスト用のOS（Kali Linux / Parrot Security Linux / CommandoVM など）を用意する。 Hack The Boxの[Invite Challenge]ページのHTMLソースコードを解析し、「Invitation Code（招待コ
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
2022年6月4日紙版発売 2022年5月30日電子版発売 藤原俊一郎，馬場俊彰，中西建登，長野雅広，金子達哉，草野翔 著 B5変形判／360ページ 定価3,278円（本体2,980円＋税10%） ISBN 978-4-297-12846-3 Gihyo Direct Amazon 楽天ブックス ヨドバシ.com 電子版 Gihyo Digital Publishing Amazon Kindle ブックライブ 楽天kobo honto 本書のサポートページサンプルファイルのダウンロードや正誤表など この本の概要 LINE株式会社が主催するWebサービスのパフォーマンスチューニングコンテスト，ISUCON（Iikanjini Speed Up Contest）で技術を競い合ってきた著者がWebサービス高速化のための考え方とノウハウをわかりやすく解説。 本書では，お題となるWebサービスをひ
実行時間を約90%削減する Ansible パフォーマンスチューニング 基礎 | BLOG - DeNA Engineering
はじめに IT 基盤部の佐藤です。 社内システムのインフラを担当しています。 前回は、 Ansible で始める Linux 管理 と題しまして、構成管理ツールの Ansible について、基本的な特徴と簡単なサンプルを紹介いたしました。 Ansible のパフォーマンスチューニングは、デプロイする対象（ネットワーク機器、仮想化ソフトウェア）によって様々な方法がありますが、今回は次の2つの観点でのパフォーマンスチューニングの方法を簡単にご紹介したいと思います。 タスク並列実行 情報量の削減（ Dyanmic Inventory） Dyanmic Inventory とは、構成管理の対象となるサーバを動的に取得する機能です。 詳細は Ansible のマニュアル「 Working with dynamic inventory 」を参照してください。 Ansible の環境情報 パフォーマンス
赤いラクダは3倍早い！ピーク時毎分1400件を捌くための決済処理のチューニング紹介 - pixiv inside
こんにちは、4月からBOOTH部になったorekyuuです。 この記事では、転属後の一番大きな成果である、BOOTHで発生する大量の注文(ピーク毎分約1400件)を整合性を取りつつ高速にさばく改善について解説します。 BOOTHが抱えていた課題 まずはBOOTHが抱えていた課題について説明します。 BOOTHでは販売開始時刻が事前に予告されていた場合などの理由で瞬間的に決済が集中し、サーバーが大量の注文に耐えきれないケースが度々ありました。 その原因は在庫の処理にありました。擬似コードですが、注文の処理は以下のようになっていました。 def checkout! ActiveRecord::Base.transaction do 商品の悲観的ロック # 在庫数を同時に編集しないようにロックを取る 商品の在庫の減算処理 注文を確定済みにする 決済の請求APIを叩く end end 上記のコード
はじめに 私はこれまで機械学習のパラメータチューニングに関し、様々な書籍やサイトで学習を進めてきました。 しかしどれもテクニックの解説が主体のものが多く、 「なぜチューニングが必要なのか？」 という目的に関する記載が非常に少なかったため、体系的な理解に苦労しました。 この経験を後世に役立てられるよう、「初心者でも体系的に理解できる丁寧さ！」をモットーに記事にまとめたいと思います。 具体的には、 1. パラメータチューニングの目的 2. チューニングの手順とアルゴリズム一覧 3. Pythonでの実装手順 (SVMでの分類を例に) の手順で解説を進めます。 独自解釈も含まれるため、間違っている点等ございましたら指摘頂けると有難いです。 なお、文中のコードはこちらのGitHubにもアップロードしております。 2021/9/6追記：LightGBMのチューニング実行例追加 以下の記事に、Ligh
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Webフロントエンドパフォーマンスチューニング80選 - Qiita
Raspberry Piの消費電力をカリカリにチューニングする - あっきぃ日誌
機械学習のパラメータチューニングを「これでもか！」というくらい丁寧に解説 - Qiita
MySQLパフォーマンスチューニングTIPS
JVMのヒープサイズとコンテナ時代のチューニング | Folioscope
理屈で考える、データベースのチューニング / Database tuning How-To
MySQL(InnoDB)のSQLパフォーマンスチューニングのエッセンス
【SQL】ちょっとしたパフォーマンスチューニングまとめ - Qiita
パフォーマンスチューニング9つの技 ～「書き」について～｜PostgreSQLインサイド
PostgreSQL チューニングよもやま話 - エムスリーテックブログ
社内向け SQLチューニング勉強会を実施しました
クエリのパフォーマンスチューニングの第一歩。実行計画や統計情報について入門する
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コマンド一発でLambdaをチューニングする | DevelopersIO
達人が教えるWebパフォーマンスチューニング 〜ISUCONから学ぶ高速化の実践
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