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InfoQ ホームページ Performance に関するすべてのコンテンツ

  • Arm CPU対x86 CPU - クラウドでのパフォーマンス分析

    この記事では、筆者がAWSのArm(Graviton2)とx86_64(Intel)それぞれのEC2インスタンスを使用して、DockerやNode.js、WebAssemblyといった、さまざまなソフトウェアランタイムの演算パフォーマンスを評価します。結論として、Armはクラウドにおいて、特に基盤となるオペレーティングシステムに近い軽量なランタイムでは、より費用対効果の高いことが分かりました。

  • マイクロサービスを正しい方法で監視する

    現在のシステムは、カーディナリティの高いデータを大量に送出することにより、その監視処理を従来より複雑なものにしています。オープンソースの時系列データベースにおける昨今のイノベーションは、Prometheusなど新たな監視ツールのスケーラビリティ改善を実現しました。これらによるソリューションは、大容量データの処理が可能であると同時に、PrometheusとGrafanaをベースとしたメトリクススクレイピング、クエリ、可視化といった機能を提供してくれます。

  • Gatlingを使用した負荷テストAPIとWebサイト: 始めるのに遅すぎることはありません

    APIとWebサイトに対して負荷テストを実施すると、長期間の開発後にパフォーマンスを検証し、アプリから有用なフィードバックを取得して、スケーリング機能とパフォーマンスを向上させることができます。エンジニアは、負荷テストの「伽藍」を作成することを避け、全体的なパフォーマンスを向上させるための時間がほとんどないようにする必要があります。 可能な限り単純なテストを作成し、そこから繰り返します。

  • ”分かりやすさ” - 追跡されていない最も重要な指標

    ”分かりやすさ(Understandability)”とは、システムはエンジニアが容易に把握できるように表現されるべきである、という概念です。システムの理解が容易であれば、エンジニアが予測性と安全性を持ってシステムを変更することも容易になります。完全性、簡潔性、明快性、組織性という基準に従うことで、システムは”分かりやすい”ものになるのです。

  • 本番環境の卓越性を備えた複雑システムでの持続可能な運用

    本番環境の所有権とDevOpsに対する長期的なアプローチを成功させるには、本番環境の卓越性という形で文化の変化が必要です。信頼性を明確な定義に基づいて測定し、新しい問題をデバッグする機能、知識の普及を促進する文化、およびリスクを軽減するための積極的なアプローチがあれば、チームはより持続可能です。

  • マイクロサービスの連携によるワークフローの監視と管理

    この記事では,マイクロサービスアーキテクチャのシステムを理解し,管理し,変更する上で必要な,オーケストレーションとコレオグラフィのバランスについて論じます。

  • DevOps and Cloud InfoQ Trends Report - February 2019

    InfoQの編集チームが”クラウド”や”DevOps”といったトピックの2019年の発展をどのように見ているのかを,デファクトスタンダードや新興テクノロジであるプラットフォームやプラクティスに注目しながら要約します

  • 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。

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