I/O is no longer the bottleneck
November 2022 When interviewing programmers, I often ask them to code a simple program to count word frequencies in a text file. It’s a good problem that tests a bunch of skills, and with some follow-up questions, allows you to go surprisingly deep. One of the follow-up questions I ask is, “What’s the performance bottleneck in your program?†Most people say something like “reading from the input f
SMR HDD WD60EZAZ è²·ã£ãŸç›´å¾Œã«è¿‘ã„状態ã«æˆ»ã™ - trim(blkdiscard) を使ㆠ- ãµã‚‹ãŸæŠ€å·¥æ‰€(ã¦ã£ã“ã†ã—ょ)：楽天ブãƒã‚°
2020.07.18 SMR HDD WD60EZAZ è²·ã£ãŸç›´å¾Œã«è¿‘ã„状態ã«æˆ»ã™ - trim(blkdiscard) を使ㆠカテゴリ：ソフト開発日誌 SMR HDD WD60EZAZ ã‚’è²·ã£ãŸç›´å¾Œã«è¿‘ã„状態ã«ã™ã‚‹ã«ã¯ã€trim (Linux ã® command line 㧠blkdiscard) を使ã†ã€‚ã‚ã‚‹ã„㯠mount option ã« discard を付ã‘る。具体的ã«ã¯ blkdiscard command を次ã®æ§˜ã«ã—ã¦ä½¿ã†ã¨ã€HDD ã®å…¨é ˜åŸŸãŒ trim ã•ã‚Œã‚‹ã€‚ # blkdiscard -v -p 16MiB /dev/sdX blkdiscard 㯠ubuntu 16.04 以é™ã§ä½¿ãˆã‚‹ã€‚util-linux package ã«å…¥ã£ã¦ã„ã‚‹ã®ã§ã€æ¨™æº–çš„ãªã‚¤ãƒ³ã‚¹ãƒˆãƒ¼ãƒ«æ§‹æˆãªã‚‰ä½¿ãˆã‚‹çŠ¶æ…‹ã«ãªã£ã¦ã„ã‚‹ã¯ãšã€‚ -v ã¯é€²æ—表示をã™ã‚‹æŒ‡å®šã€-p オプションã§æŒ‡å®šã—ã¦ã„る値
SMR HDD random read/write アクセス後㮠sequential read/write 速度 - é…ããªã‚‹ãªã - ãµã‚‹ãŸæŠ€å·¥æ‰€(ã¦ã£ã“ã†ã—ょ)：楽天ブãƒã‚°
2020.07.15 SMR HDD random read/write アクセス後㮠sequential read/write 速度 - é…ããªã‚‹ãªã カテゴリ：ソフト開発日誌 ã¾ãšè²·ã£ãŸã°ã‹ã‚Šã® SMR HDD WD60EZAZ ã® sequential read 速度を見ã¦ã¿ã‚‹ã€‚縦軸ã¯è»¢é€é€Ÿåº¦ bytes/sec, 横軸㯠進æ—㧠0% ㌠LBA=0, 100% ㌠LBA=Last LBA ã 。380Mbytes/sec 出ã¦ã„る。データシート上ã®æœ€å¤§è»¢é€é€Ÿåº¦ã¯ 180Mbytes/sec ã 。 実用上ã“ã®é€Ÿåº¦ã¯å‡ºãªã„。Trim ã•ã‚ŒãŸé ˜åŸŸã‚’ read ã—ã¦å‡ºã¦ã„る速度ã 。File System を構æˆã™ã‚‹ãªã‚‰ã°ã€æ›¸ã込んã ã“ã¨ãŒç„¡ã„é ˜åŸŸã‚’èªã‚€ã“ã¨ã¯ç„¡ã„。èªã‚“ã ã¨ã—ã¦ã‚¯ãƒ©ã‚¹ã‚¿å˜ä½ã§æ“作ã™ã‚‹éƒ½åˆä¸Šã§è¡Œã‚れるã¯ãšã 。380Mbytes/sec ã¯è¨˜æ†¶åª’体ã«å¾‹é€Ÿã•ã‚Œãªã„ AHCI S
検索ã®å¿œç”性能をç¶æŒã™ã‚‹ãŸã‚ã® Benchmarking Automation | メルカリエンジニアリング
※ã“ã®è¨˜äº‹ã¯ã€"Blog Series of Introduction of Developer Productivity Engineering at Mercari" ã®ä¸€ç’°ã§æ›¸ã‹ã‚Œã¦ã„ã¾ã™ã€‚ ã¯ã˜ã‚ã« ã“ã‚“ã«ã¡ã¯ã€ãƒ¡ãƒ«ã‚«ãƒªMicroservices SREãƒãƒ¼ãƒ ã®è—¤æœ¬(@jimo1001)ã§ã™ã€‚ ç§ã¯ Embedded SRE ã¨ã—ã¦ãƒ¡ãƒ«ã‚«ãƒªJPã®æ¤œç´¢ã«é–¢é€£ã™ã‚‹ãƒžã‚¤ã‚¯ãƒã‚µãƒ¼ãƒ“スをæä¾›ã—ã¦ã„ã‚‹ サーãƒã‚¤ãƒ³ãƒ•ãƒ©ãƒãƒ¼ãƒ ã«å…¥ã‚Šã€ã‚µãƒ¼ãƒ“スã®ä¿¡é ¼æ€§å‘上やインフラ周りã®è‡ªå‹•åŒ–ã«å¾“事ã—ã¦ã„ã¾ã™ã€‚今回ã¯ã€ãƒ¡ãƒ«ã‚«ãƒªã®å•†å“検索ã®å¿œç”性能をç¶æŒã™ã‚‹ãŸã‚ã® Benchmarking Automation ã®å–り組ã¿ã«ã¤ã„ã¦ç´¹ä»‹ã—ãŸã„ã¨æ€ã„ã¾ã™ã€‚ 検索基盤ã®ã‚¢ãƒ¼ã‚テクãƒãƒ£ ã¾ãšã€æ¤œç´¢åŸºç›¤ã®ã‚¢ãƒ¼ã‚テクãƒãƒ£ã«ã¤ã„ã¦ç°¡å˜ã«èª¬æ˜Žã—ã¾ã™ã€‚主è¦ãªã‚³ãƒ³ãƒãƒ¼ãƒãƒ³ãƒˆã«çµžã£ã¦ã‚·ãƒ³ãƒ—ルã«è¡¨ç¾ã—ãŸã‚‚ã®ãŒä»¥ä¸‹ã®å›³ã«ãªã‚Šã¾ã™ã€‚ å„コンãƒãƒ¼
k6 Documentation
We've migrated the k6 documentation to Grafana! Click here to view the latest version of the k6 documentation. This page is still available for users to be able to view the k6 Cloud documentation, and will be removed at a later date. What is k6?Grafana k6 is an open-source load testing tool that makes performance testing easy and productive for engineering teams. k6 is free, developer-centric, and
AWS ã§ã®åˆ†æ•£è² è·ãƒ†ã‚¹ãƒˆ | AWS ソリューション | AWS ソリューションライブラリ
大è¦æ¨¡ãªè² è·æ™‚ã®ã‚½ãƒ•ãƒˆã‚¦ã‚§ã‚¢ã‚¢ãƒ—リケーションテストを自動化ã—ã¦ã€æ½œåœ¨çš„ãªæ€§èƒ½ä¸Šã®å•é¡Œã‚’より容易ã«ç‰¹å®šã™ã‚‹ AWS ã§ã®åˆ†æ•£è² è·ãƒ†ã‚¹ãƒˆã¯ã€å¤§è¦æ¨¡ãªè² è·æ™‚ã®ã‚½ãƒ•ãƒˆã‚¦ã‚§ã‚¢ã‚¢ãƒ—リケーションテストを自動化ã—ã¦ã€ãƒªãƒªãƒ¼ã‚¹å‰ã«æ½œåœ¨çš„ãªæ€§èƒ½ä¸Šã®å•é¡Œã‚’特定ã™ã‚‹ã®ã«å½¹ç«‹ã¡ã¾ã™ã€‚ã“ã®ã‚½ãƒªãƒ¥ãƒ¼ã‚·ãƒ§ãƒ³ã¯ã€ä¸€å®šã®ãƒšãƒ¼ã‚¹ã§ãƒˆãƒ©ãƒ³ã‚¶ã‚¯ã‚·ãƒ§ãƒ³ãƒ¬ã‚³ãƒ¼ãƒ‰ã‚’生æˆã™ã‚‹æ•°å¤šãã®æŽ¥ç¶šãƒ¦ãƒ¼ã‚¶ãƒ¼ã‚’作æˆãŠã‚ˆã³ã‚·ãƒŸãƒ¥ãƒ¬ãƒ¼ãƒˆã—ã¾ã™ã€‚サーãƒãƒ¼ã‚’プãƒãƒ“ジョニングã™ã‚‹å¿…è¦ã¯ã‚ã‚Šã¾ã›ã‚“。ã¾ãŸã€ã“ã®ã‚½ãƒªãƒ¥ãƒ¼ã‚·ãƒ§ãƒ³ã§ã¯ã€è¤‡æ•°ã® AWS リージョンã«ã¾ãŸãŒã£ã¦ãƒ†ã‚¹ãƒˆã‚’実行ã™ã‚‹ã“ã¨ãŒã§ãã¾ã™ã€‚
Cisco's TRexã®Layer 3 modeを試ã—ã¦ã¿ã¾ã—㟠- baron tech blog
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例ã®ã‚°ãƒ©ãƒœ 「Radeon RX470ã€ã®æ€§èƒ½ã¯ã©ã‚“ãªã‚‚ん？ - 電気カモメ.net
先日やã£ã¨ã®æ€ã„ã§2枚購入ã—ãŸä¾‹ã®ã‚°ãƒ©ãƒœã§ã™ãŒ, 実際ã®æ€§èƒ½ã£ã¦ã©ã‚“ãªã‚“ã‚„ã‚？ã¨æ€ã£ã¦ã„る人ã¯åƒ•ã ã‘ã˜ã‚ƒãªã„ã¨ä¿¡ã˜ã¦ã„ã‚‹ã®ã§, 体感ã—ã¦ã¿ã¾ã—ãŸã€‚ã¨ã‚Šã‚ãˆãšè‡ªåˆ†ã®ã¤ã„最近組ã¿å§‹ã‚ãŸPCã®æ§‹æˆã¯æ¬¡ã®ã‚ˆã†ã€‚ ・CPU : Celeron G3930 ・RAM : 2GB DDR4 2400*2 + 8GB DDR4 2400*1 = 12GB ・GPU : æ”¹é€ æ¸ˆã¿ Radeon RX470 8GB + æœªæ”¹é€ Radeon RX470 8GB CF ・M B : SuperMicro C7Z270-CG-L ・PSU : MouseComputer MCH850AT 850W ・BOX : Junk ï¿¥500 ãªã‚“ã¨ã„ã†ã‹, CPUã¯Celeronã ã—RAMã¯å¤‰ãªæ§‹æˆã§ã—ã‹ã‚‚人権(16GB)を得られã¦ã„ãªã‹ã£ãŸã‚Šã¨æ•£ã€…ã§ã™ãŒ, ジャンク志å‘ãŒPCを組むã¨ã“ã†ãªã‚Šã¾ã™ã®ã§(笑) 本æ¥ã¯CPU
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（※）ã“ã®ãƒšãƒ¼ã‚¸ã§ç´¹ä»‹ã—ã¦ã„ã‚‹äº‹é …ã¯è¨˜äº‹åˆå‡ºæ™‚点ã®æƒ…å ±ã«åŸºã¥ã„ãŸã‚‚ã®ã§ã™ã€‚本ページã¯ã‚¢ãƒ¼ã‚«ã‚¤ãƒ–ã¨ã—ã¦æŽ²è¼‰ã—ã¦ã„ã¾ã™ã€‚ ツイート 2012å¹´12月18æ—¥ UNIXç³»ã®OSã§åˆ©ç”¨ã§ãã‚‹Webサーãƒã®æ€§èƒ½æ¸¬å®šãƒ„ールã¨ã„ãˆã°ã€Apache Benchã‚„httperfã‚’æ€ã„æµ®ã‹ã¹ã‚‹äººãŒå¤šã„ã®ã§ã¯ãªã„ã§ã—ょã†ã‹ã€‚ã“れらã®è¨ˆæ¸¬ãƒ„ールã¯ã€æ®‹å¿µãªãŒã‚‰æœ€è¿‘ã®é«˜é€ŸãªWebサーãƒã‚’計測ã™ã‚‹ã«ã¯éžåŠ›ã§ã™ã€‚ã“ã®è¨˜äº‹ã§ã¯ã€é«˜é€ŸãªWebサーãƒã«ã‚‚è² ã‘ãªã„weighttpã®ä½¿ã„方を紹介ã—ã¾ã™ã€‚ weighttpã¨ã¯ä½•ã‹ weighttpã¯ã€Webサーãƒlighttpdã®é–‹ç™ºè€…ãŒå®Ÿè£…ã—ãŸWebサーãƒã®æ€§èƒ½æ¸¬å®šãƒ„ールã§ã™ã€‚以下ã®ã‚ˆã†ãªç‰¹å¾´ã‚’æŒã¡ã¾ã™ã€‚ Webサーãƒã®ã‚¹ãƒ«ãƒ¼ãƒ—ット（リクエスト毎秒）を測定ã§ãã‚‹ ãƒã‚¤ãƒ†ã‚£ãƒ–スレッドを複数起動ã—測定性能をå‘上ã§ãã‚‹ libevを利用ã™ã‚‹ã“ã¨ã§ã€ãƒ¢ãƒ€ãƒ³ãªãƒãƒ¼ãƒ«ãƒ»ã‚·ã‚¹ãƒ†ãƒ コールを利用ã™ã‚‹
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Bulldozer入門
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Performance Analysis and System Tuning Larry Woodman D John Shakshober Agenda Red Hat Enterprise Linux (RHEL) Performance and Tuning  References Â valuable tuning guides/books  Part 1 Â Memory Management/File System Cach
Performance Analysis and System Tuning Larry Woodman D John Shakshober Agenda Red Hat Enterprise Linux (RHEL) Performance and Tuning  References Â valuable tuning guides/books  Part 1 Â Memory Management/File System Caching  Part 2 – Disk and File System IO  Part 3 Â Performance Monitoring Tools  Part 4 Â Performance Tuning/Analysis  Part 5 Â Case Studies Linux Performance Tuning Referen
ã„ã¤ã§ã‚‚レタス
ミニトマトã®ã”ã¿ç®±æ°´è€•æ ½åŸ¹ã€æ‰‹ã®æŠœã所ã¯ã¨ã“ã¨ã‚“手抜ãã€è„‡èŠ½ã‚‚ã»ã¨ã‚“ã©å–ã‚‹ã“ã¨ãªãã€è‚²ã¤ãŒã¾ã¾ã€æ ¹ã®ã¯ã“ã³ã‚‹æ‰€ã¯ç™¾å‡ã®ã”ã¿ç®±åº•ã®éƒ¨åˆ†ã®ã¿ã€ãƒã‚¤ãƒãƒ‹ã‚«ã®è‚¥æ–™ï¼‘種類ã ã‘ã§ã‚°ãƒ³ã‚°ãƒ³ãƒ‰ãƒ³ãƒ‰ãƒ³è‚²ã¤ãƒˆãƒžãƒˆã®ç”Ÿå‘½åŠ›ã«é©šã‹ã›ã‚‹ã€‚途ä¸å®Ÿã®é‡ã¿ã§å¤§äº‹ãªä¸å¿ƒèŒŽãŒæŠ˜ã‚Œã‚‹ãŒãã‚Œã§ã‚‚ä»–ã®èŒŽãŒæ²¢å±±å®Ÿã‚’付ã‘る。７月７日より１５日ã¾ã§ã€ç®¡ç†äººãŒä¸åœ¨ã«ãªã‚‹ãŒã€æ¶²è‚¥ã®è£œçµ¦ã‚¿ãƒ³ã‚¯ã‚’å«ã•ã‚“ãŒæ¶²è‚¥ã®è£œçµ¦ã‚’ã—ã¦ã„ãŸãŸã‚ã€å•é¡Œãªã育ã£ã¦ã„ãŸã€‚９月ã«å…¥ã‚Šãƒ•ã‚¸ãƒ†ãƒ¬ãƒ“ãŒç§ã®ãƒ¬ã‚¿ã‚¹æ ½åŸ¹ã‚’å–æã€ãƒˆãƒžãƒˆã®æ˜ åƒã¯ãªã‹ã£ãŸãŒã€ã‚«ãƒ¡ãƒ©ãƒžãƒ³ã€éŸ³å£°ã•ã‚“ã€ãƒ‡ã‚£ãƒ¬ã‚¯ã‚¿ãƒ¼ã®å¾Œã‚å§¿ã‚‚æ˜ ã£ã¦ã„る。 ç„¡è¾²è–¬æ ½åŸ¹ã§æ‚©ã¾ã•ã‚Œã‚‹ã®ãŒè™«å¯¾ç–ã§ã™ã€‚ã“ã®å®³è™«é€€æ²»ã®ãŸã‚色々ãªè¾²è–¬ãŒä½¿ã‚ã‚Œã¦ãŠã‚Šã€ä»Šã§ã¯è¾²è–¬ã§ã®åœŸå£Œæ±šæŸ“ãŒç¤¾ä¼šå•é¡Œã¨ãªã‚Šã€è¾²è–¬ã®è¦åˆ¶ãŒå¹´ã‚’追ã†ã”ã¨ã«åŽ³ã—ããªã£ã¦ãã¦ãŠã‚Šã¾ã™ã€‚å¸‚å ´ã«å‡ºå›žã£ã¦ã„る美味ã—ãã†ãªç¶ºéº—ãªå½©ã‚Šã®é‡Žèœã¯è¾²è–¬ãªã—ã§ã¯å‡ºæ¥ãªã„野èœã§ã™ã€‚æ°´è€•æ ½åŸ¹ã§ã¯åœŸå£Œæ±šæŸ“ã¯
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ランã‚ング
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