Revisiting 1 Million Writes per second
by Christos Kalantzis In an article we posted in November 2011, Benchmarking Cassandra Scalability on AWS — Over a million writes per second, we showed how Cassandra (C*) scales linearly as you add more nodes to a cluster. With the advent of new EC2 instance types, we decided to revisit this test. Unlike the initial post, we were not interested in proving C*’s scalability. Instead, we were looking
Accelerate large-scale applications with BOLT
Highly complex services, such as those here at Facebook, have large source code bases in order to deliver a wide range of features and functionality. Even after the machine code for one of these services is compiled, it can range from 10s to 100s of megabytes in size, which is often too large to fit in any modern CPU instruction cache. As a result, the hardware spends a considerable amount of proc
Linuxバイナリを最適化して性能を向上させる「BOLT」、Facebookがオープンソースで公開。言語やコンパイラに依存せず高速化
Linuxバイナリを最適化して性能を向上させる「BOLT」、Facebookがオープンソースで公開。言語やコンパイラに依存せず高速化 Facebookは、Linuxバイナリの内部配置を最適化することによりCPUのキャッシュ効率などを向上させ、実行速度を改善する「BOLT」をオープンソースで公開しました。 BOLTは「Binary optimization and layout tool」の略とされています（もしかしたら、より速く走るという意味でウサイン・ボルト氏にかけているのかもしれません）。 BOLTは言語やコンパイラに依存せず、ソースコードも不要 BOLTのおもな効果は、Linuxバイナリの実行状況をperfコマンドで取得し、高頻度で実行されている部分などを判別した上で、そうした部分がCPUキャッシュにヒットしやすいようにバイナリの内部配置を改善することなどで実行速度を向上させることと
MyRocks Performance
In this blog post, I’ll look at MyRocks performance through some benchmark testing. As the MyRocks storage engine (based on the RocksDB key-value store http://rocksdb.org ) is now available as part of Percona Server for MySQL 5.7, I wanted to take a look at how it performs on a relatively high-end server and SSD storage. I wanted to check how it performs for different amounts of available memory f
Dockerコンテナが遅くなるもう一つの原因 | POSTD
前回の ブログ記事 では、Kubernetesの話と、 ThoughtSpot がKubernetesを開発インフラのニーズに合わせてどのように取り入れたかをご紹介しました。今回はその続報として、最近の興味深いデバッグ経験について少々駆け足になりますがお話ししていきます。本記事も「コンテナ化と仮想化はノットイコールである」という事実に基づいており、たとえcgroupの上限がどれも高くない値に設定されホストマシンで十分な演算能力が利用できるとしても、コンテナ化されたプロセス同士がリソースの競合を起こす場合があることを示したいと思います。 ThoughtSpotでは内部のKubernetesクラスタで 多数のCI/CDや開発関連のワークフロー を稼働させており、ある1点を除いては全てが順調でした。唯一問題だったのは、ドッカー化された製品コピーを起動すると、パフォーマンスが期待を極端に下回るレベ
Ruby 2.5 の改善を自慢したい - クックパッド開発者ブログ
技術部でフルタイム Ruby コミッタをしている笹田です。最近ひさびさに Ruby のライブラリに pull request をしました（show valid break point lines #393）。 12/25 のクリスマスに、Ruby 2.5 が無事にリリースされました（Ruby 2.5.0 リリース）。関係各位の努力に感謝します。いろいろなバグ修正、いろいろな新機能、いろいろな性能改善があります（詳細は、上記リリースノート、もしくは Ruby のソースコードにある NEWS ファイルをご参照ください）ので、試して頂けると良いと思います。そういえば、私がクックパッドに入社して初めての Ruby リリースでした。 前回の techlife ブログ（ Ruby の NODE を GC から卒業させた ）で遠藤さんが クックパッドからの主な貢献としては、「trace 命令の削除による
Performance Optimizations in Apache Impala
Apache Impala is a modern, open-source MPP SQL engine architected from the ground up for the Hadoop data processing environment. Impala provides low latency and high concurrency for BI/analytic read-mostly queries on Hadoop, not delivered by batch frameworks such as Hive or SPARK. Impala is written from the ground up in C++ and Java. It maintains Hadoop’s flexibility by utilizing standard componen
Meltdown fix impact on Redis performances in virtualized environments
meltdown_redis.md Meltdown fix impact on Redis performances in virtualized environments UPDATE: apparently kernel difference may have a serious impact, so I'll redo the test from scratch. Test performed with AOF enabled, fsync policy 1 second, allowing the rewrites to be triggered. Command lines used: ./redis-benchmark -q -P 32 -n 1000000 -t set,get -r 1000000 ./redis-benchmark -q -n 1000000 -t se
ddb_benchmark.md
ddb_benchmark.md Write Performance Benchmark This document will allow anyone to verify the benchmark result of writing 2 - 3 million metrics per second into DalmatinerDB. This is a single node benchmark to keep things simple and easily comparable between time series databases that don't support clustering. We will setup 2 Haggar servers to generate metrics and fire them at a single node Dalmatiner
AWS EC2 Virtualization 2017: Introducing Nitro
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 »
Making dev.to insanely fast
It makes me smile when someone raves about how fast this website loads, because that's no accident. We put a lot of effort into making it so. It is the sort of thing that usually goes unnoticed, but when your readers are developers, there's a better chance they notice and appreciate it. I have written about this in the past, but it's worth re-examining because these ideas are always evolving. From
ミドルウェア性能検証の手引き | 外道父の匠
インフラエンジニアの多分、華形のお仕事の１つであるミドルウェアの性能検証を久々にガッツリやる機会がありましたので、検証作業の基本的な項目について初心から振り返っておきたいと思います。読みやすさ度外視の詰め込み記事注意警報です。 世の中、雑な検証結果もちょいちょい散乱していて、私自身もそうならないよう注意を払っているわけですが、ガチでやると気をつける項目が多くて、自分で忘れたりしないようにと、誰かにやってもらいたい時に基本を抑えてから取り掛かってもらうために、形にして残しておこうと思った次第であります。 目次 なぜ性能検証をするのか 環境の準備 インスタンスの用意 クライアントの用意 サーバーの用意 ボトルネックになりうる項目 CPU Utilization Memory Network Bandwidth Disk Bandwidth Disk IOPS Disk Latency Disk
EuroBSDcon: System Performance Analysis Methodologies
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cassandra write throughput and scalability
Goとコンテナで作るWebアプリケーションベンチマーカー / Benchmarker built with Go and Container
HTTP/2で 速くなるとき ならないとき
GitHub - gperftools/gperftools: Main gperftools repository
GitHub - dgryski/go-perfbook: Thoughts on Go performance optimization
The DEV Community
International Conference on Performance Engineering: ICPE 2017