web-vitals.js、Google アナリティクス、BigQuery を使用してパフォーマンスを測定する 1. 始める前に 演習内容 この Codelab で行う内容は次のとおりです。 Google アナリティクス 4 プロパティを BigQuery にリンクします。 web-vitals ライブラリをウェブページに追加します。 web-vitals データを準備して Google アナリティクスに送信します。 BigQuery でウェブに関する主な指標のデータをクエリします。 Google データポータルでダッシュボードを作成し、ウェブに関する主な指標のデータを可視化します。 必要なもの GA4 プロパティを持つ Google アナリティクス アカウント。 Google Cloud アカウント。 Chromium ベースのウェブブラウザ（Google Chrome、Microsof
コマンドラインツールのcurlを用いてHTTPによる通信のパフォーマンスを調べる方法を考えていこうと思います。 curlとは curlはURLを用いてデータをやりとりするためのコマンドラインツールもしくはライブラリです。 コマンドラインツールとしてはcurl、ライブラリとしてはlibcurlがあります。 HTTPだけではなくFTPやSMTPなど様々なプロトコルに対応しています。 自分は主にCLIからHTTPリクエストを送りたい時などに使っています。 使ってみたい方は以下の方法でインストールできると思います brew install curl apt install curl --write-outを使ってパフォーマンス測定 curlには様々なオプションが用意されていますが、今回、主に用いるのはこの-w, --write-outオプションです。 このオプションは指定したフォーマットを用いてコ
CDNはWEBサイトにある画像などのコンテンツをキャッシュし、キャッシュしたコンテンツをユーザーに配信します。このCDNから配信した比率のことをHIT率というのですが、CDNを利用するからにはなるべく高いHIT率をたたき出したいと皆さん感じているはずです。 今回は、CDNでHIT率を向上させるための方法としていくつか代表的なチューニングをご紹介致します。 キャッシュキーについて CDNサービスはブラウザーからアクセスがあると、そのアクセスした様々な情報をみてコンテンツがユニークかどうか判別しキャッシュを分ける作業をします。 その際、判別する情報のことを弊社では「キャッシュキー」と呼んでいます。 キャッシュキーとして一番始めに思い浮かぶのはおそらくURLだとおもいます。URLが異なれば基本違うコンテンツという理論に基づいてCDNがまず初めにみる値です。 ※CDNは１０年前からある技術で、当初
これまではJavaScriptを用いて実装するしかありませんでしたが、ついにimgやiframe要素であればloading="lazy"を付与するだけで、簡単に実装できます。 <!-- 画像に適用する場合 --> <img src="pic.png" alt="画像の詳細" loading="lazy"> <!-- iframeに適用する場合 --> <iframe src="external.html" loading="lazy"></iframe>画面外では読み込みが発生しないので、必要になった時（画面内に要素が入りそうになった時）に読み込みが発生するのでパフォーマンスが向上します。 また画像についてはsrcsetを用いたレスポンシブな画像に対しても指定できますし、picture要素を用いてfallback形式でも記述できます。 <img src="normal.png" srcse
Inside Frontend #2 の発表資料です https://inside-frontend.com
Node.js Performance 改善ガイド Memory の場合 メモリリークかどうかを特定する メモリリークではない場合 CPU の場合 どこの処理に時間がかかっているのかを確認する v8 simple profiler flame graph を取得する File の場合 大きなサイズのファイルをどうしても扱う時 Network の場合 keepalive を on にする その他: 全体的にパフォーマンスを改善するためにやること JIT が効いているかを確認する clusterが使えないか検討する C++ addons vs JavaScript libraries まとめ 参考資料 Node.js Performance 改善ガイド この記事は Node.js 2 Advent Calender の 5日目の記事です。 qiita.com Node.js のパフォーマンスに
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
なぜ、SQLは重たくなるのか？──『SQLパフォーマンス詳解』の翻訳者が教える原因と対策 『SQLパフォーマンス詳解』の翻訳者の松浦隼人さんに、8つの「SQLが重たくなる原因とその対策」を聞きました。システムのボトルネックになるような「問題のあるSQL」を回避するノウハウを学びましょう。 データの操作や定義をする言語「SQL」は、どのような領域を担うエンジニアにとっても必修科目です。しかし、その仕様をきちんと理解し、パフォーマンスに優れたSQLを書ける方はそれほど多くありません。問題のあるSQLを書いてしまい、知らぬ間にそれがシステムのボトルネックになってしまう事態はよく発生します。 では、どうすればそうした事態を回避できるのでしょうか？ そのノウハウを学ぶため、今回は『SQLパフォーマンス詳解』の翻訳者であり、自身もエンジニアでもある松浦隼人（まつうら・はやと／@dblmkt）さんに8つ
https://classmethod.connpass.com/event/55140/ の発表資料 Goの並行処理に必要な幾つかの機能と、それをつかったサンプルをご紹介
ごきげんよう。プレイドの@tik-sonと申します。 みなさんはクラウドプラットフォームを利用していますか？ 弊社のKARTEは 秒間3000イベントをリアルタイムで解析 累計解析ユーザがリリースから2年で12.5億 https://karte.io/infographic/2017.html という規模のサービスになっています。 そこで動いているインフラもそれなりに大規模になっており、インフラをいかに改善していくかが事業進捗に大きく関わってきます。 そのインフラを改善する試みとして半年ぐらい前から、AWSとGCPの２つのクラウドプラットフォームを組み合わせ、マルチクラウドインフラとして利用しています。 PLAID Enginner Blogでは複数回に渡ってマルチクラウドインフラを作る上で試行錯誤したポイントなどを紹介していこうと思います。 今回は初回ということで概要部分について記載し、
さくらインターネット Advent Calendar最終日は、硬派にLinuxのメモリに関する基礎知識についてみてみたいと思います。 最近はサーバーを意識せずプログラミングできるようになり、メモリの空き容量について意識することも少なくなりましたが、いざ低レイヤーに触れなければいけないシチュエーションになった際に、OSを目の前に呆然とする人が多いようです。 基本的にLinux のパフォーマンスについて、メモリをたくさんつめばいいとか、スワップさせないほうが良い とか、このあたりは良く知られたことだと思います。 ただ、なんとなく ps コマンドや free コマンド などの結果を見るだけでなく、もう少しメモリのことについて掘り下げてみてみたいと思います。 メモリとキャッシュ Linux におけるメモリの状態を大きく分けると「使用中のメモリ」「キャッシュ」「空きメモリ」「スワップ」の 4 つに分
この記事は、はてなエンジニアアドベントカレンダー2016の14日目の記事です。13日は id:astj による『Perl 6 のモジュールエコシステムの話とモジュールを公開する話 (2016年12月版) - 平常運転』でした。 こんにちは。Mackerelチームでアプリケーションエンジニアをやっている id:itchyny です。 Mackerelは、同じ役割を持つホストを束ねた「ロール」、そしてロールを束ねた「サービス」というまとまりでホストを管理し、一覧性の良いグラフ画面を提供しています。 ロールあたりのホスト数、そしてサービスあたりのロール数が増えると、グラフの画面のパフォーマンスに大きく影響します。 Mackerelチームでは大規模なサービスでも快適にグラフを閲覧できるように、継続的に画面のパフォーマンスを改善してきました。 本記事では、Mackerelのフロントエンドのパフォーマ
こんにちは, @mecha_g3 です. ISUCON6に「この技術部には問題がある!」チームとして出場し, 優勝しました. メンバーは まとめ役の @methane, インフラ屋の @kizkoh, 僕がアプリ改造を担当しました. 他のメンバー参加記事: ISUCON6 で優勝しました ISUCON6 にインフラエンジニアとして参加して優勝した!! 予選とその反省 ISUCON6予選をトップ通過しました 余裕を持って優雅に戦えたとか書いてありますが, 僕は全然余裕がなく, 準備したツールが中々動かなかったり, git 操作のミスで変更が反映されてなかったり, DBコネクションを食いつぶす変なバグを埋め込んでしまったりで足を引っ張りまくりでした. その反省もあって, 本選用にAWSの開発環境を用意し, 作業に必要なツールやエディタの設定は全て済ませておきました. またこの開発環境では, ロ
よくMySQLはゆるふわだから 値が勝手に切り詰められる エラーが起きずに変な値/日付が入る 不正なスキーマが入ってしまう など言われることがあります。ただそれは、そもそもの設定が悪いのです。(確かに昔デフォルトがゆるふわなのはいけなかったんですが) ということで、データベースには不正な値が入らないように設定はとにかく厳しくしておくのがオススメです。 じゃあどうするか。 MySQLはSQL Modeによって、その辺りの制約をコントロールすることができます。以前、MySQLのsql-modeで一番厳しいやつはTRADITIONAL、というのを書いたのですが、実はそれだけでは不十分で、TRADITIONAL,NO_AUTO_VALUE_ON_ZERO,ONLY_FULL_GROUP_BYとするのがより安心なようです。 これはkamipoさんに教えてもらいました。 @songmu TRADITI
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