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  • Kubernetes時代のマイクロサービス

    マイクロサービスアーキテクチャは現在もなお、分散システムにおける最もポピュラーな設計方法です。しかしながら、Kubernetesとクラウドネイティブのムーブメントは、アプリケーション設計と大規模開発をある面で再定義しようとしています。現代の開発者はビジネス機能を実装するためにプログラム言語に精通するだけでなく、クラウドネイティブテクノロジにも同じように習熟しなくてはなりません。

  • コードレビューをより効果的にする方法

    コードレビューは間違いなく品質向上と知識の共有に寄与する。この記事ではコードレビューで確認する幅広い項目を列挙し、パフォーマンスとセキュリティの二分野に関して詳細を掘り下げる。

  • バーチャルパネル: 低レイテンシ環境でJavaを使う

    これまでCとC++が事実上の選択肢であった低レイテンシ作業にも、Javaが使われるようになってきた。InfoQはこの分野の専門家4人を集めて、最近のトレンドについて、またこうした場面でJavaを使うときのベストプラクティスについて議論した。

  • Javaガベージコレクションのエッセンス

    CMS、G1、Young Gen、New Gen、Old Gen、Eden、そして、何百ものJVMスタートアップフラグ... Javaアプリケーションから、要求されるスループットと停止時間を実現しようとしてガベージコレクタをチューニングしようとすると、これらをどう扱えばいいのか困りませんか? 心配しないで、あなたは一人ではありません。この記事では、特定の仕事負荷に対してガベージコレクションのアルゴリズムを選んで、チューニングする場合のトレードオフを説明します。

  • Javaのパフォーマンスについての9つの誤信

    Javaは過去18年以上にわたって,エンタープライズにおけるトップ言語へと発展を続けてきました。しかしJavaのパフォーマンスに関しては,誤った事実認識が今も続いています。この記事では,広く信じられている誤解のいくつかを検証します。

  • 12年後のCAP定理: "法則"はどのように変わったか

    CAP定理は、共通のデータを扱うネットワークで繋がったシステムは3つの望ましい性質(一貫性,可用性,分割耐性)のうち、2つしか満たせないことを示します。IEEEの記事では、Eric Brewer氏が分割を明示的に扱いながら可用性と一貫性を最適化して、CAP定理の3つの属性の最良の釣り合いを取る方法を解説します。

  • 大規模データ技術の現状と今後の方向性

    クラウドコンピューティングを前提とした大規模データ技術が利用可能となってきています。Big Dataが一過性のブームで終わるかどうかにかかわらず、スケーラブルな分散アーキテクチャーの基盤はデータベース技術に主導されつつあります。RDBとORM主体のエンタープライズシステムは、HadoopやNoSQLとの組み合わせにより複合的なデータモデルに発展しました。こうしたアーキテクチャーの革新を最適化し、複雑さを隠ぺいするためにデータタイプやデータモデルを導入する新たな動きが起こっています。また、Hadoopの多方面への発展の軸を見ることで、大規模データ技術の発展の方向性を占うことが可能です。

  • Perf4Jを使ったパフォーマンス解析とモニタリング

    この記事ではAlex Devine氏が、Java開発者がPerf4Jをどのように利用できるかと、タイミングステートメントにコードを追加し、ロギング、結果の解析とモニタリングを行うオープンソースツールセットの説明をします。

  • Gregg PollackとScaling Railsのハウツー

    Ruby on Railsは、わずか数年前の登場以来、よくがんばっていますが、必ずしもスケーリングでないと批判されています。開発者は、どんな問題の解決にも正しい方法と間違った方法が必ずあることを知っていますが、Ruby on Railsのスケーリングでも事情はまったく同じです。

  • Concurrency and Coordination Runtimeの利用

    Nick Gunn氏は、.NETに対してConcurrency and Coordination Runtime (以後CCR)の実用的な紹介を行う。CCRは.NETで書かれているマルチスレッドアプリケーションの方法と根本的に違い、視点をスレッドから非同期タスクに移行させる。

  • Railsで実現する見事なグラフ

    アプリケーションは多くの場合、レポート作成によってデータベース内でデータを分析します。グラフはレポートを視覚的に表現するもので、傾向の理解に役立ち、一般的にデータ統合をさらに簡素化します。Ruby On Railsは、レポートやグラフを用いてこれらのWebアプリケーションを作成するのに使用可能な技術の1つです。この記事では、Ruby on Rails上でグラフを作成する方法について説明します。

  • 正式なパフォーマンスチューニング方法論: 待機ベースのチューニング

    この記事では、Steven Haines氏がWebアプリケーションパフォーマンスチューニングについて語っている。待機ベースのチューニングと呼ばれる方法論を提示し、プロセス全体をさらに測定可能にし、その結果、さらに科学的にする。

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