React 18はReactの次期メジャーバージョンで、2021年の6月にalpha版が、11月にbeta版が出ました。また、Next.js 12でもReact 18のサポートが実験的機能として追加されました。React 18の足音がだんだんと我々に近づき、アーリーアダプターではない皆さんの視界にもいよいよReact 18が入ってきたところです。 特に、React 18ではServer-Side Rendering (SSR) のストリーミングサポートが追加されます。現在ReactでSSRを行いたい人の強い味方としてNext.jsが存在しているわけですが、Next.js 12でもReact 18を通してストリーミングの恩恵を受けることができます（Next.jsではSSR Streamingと呼んでいるようです）。また、厳密にはReact 18とは別ですが、React Server Comp
Escape from Tarkov is finally coming to Steam 'soon,' developer saysAfter eight years of beta with its own proprietary launcher, Battlestate Games' influential FPS will get a Steam release.
自由と責任を開発チームにもたらしたら開発速度が上がった話
はじめに Dockerを用いた開発では、適切にキャッシュを用いることで高速にビルド・開発できます。そのための知見は様々な記事で共有されており、ありがたい限りです。 しかし、「Dockerのキャッシュ」と言っても開発時とCI・CDでは行うことが違います。 この記事ではDockerを用いた開発における、各段階のキャッシュ機能を確認したいと思います。 主に「Dockerのキャッシュ」というと以下の4つに分類できると思いますので、それぞれについて解説していきます。 Dockerのレイヤーキャッシュを活かす a. COPY・ADDの順番 b. dockerignoreの設定 c. マルチステージビルド buildkitによるキャッシュ a. --mount=type=cache CI・CDにおいてのキャッシュ a. 前回のビルドキャッシュを持ち越して使う リモートキャッシュ a. 開発者が初めてビル
C10K 問題 (the C10K problem) は1999年に Dan Kegel が発表した文章、ならびにそこで提示された「問題」です。文章はその後も2000年代前半に何度か更新されているのですが、さすがに令和に読み返すと、当初の問題意識がわかりにくいところがあります。 2000年からの10年は、 ソフトウェア面では、select(2), poll(2) にかわる新しいシステムコールの実装と、それを使ったアプリケーションの普及 ハードウェア面では、x86 アーキテクチャの64ビット移行、仮想化命令の追加と、マルチコア化 さらにそこにクラウドも登場する、面白い時代でした。ここでは、それらの出来事を中心に、さらに、当時の雰囲気をつたえるような日本国内のブログやインタビュー記事をまとめることで、C10K 問題が、さまざまな側面から解決されていく流れを説明したいと思います。 書き足したいと
本番のサイトを眺めていて、「あーここのHTMLこうしたら、もっと速くなるのになー」って思う時ありますよね。 僕はあります。でも、検証するだけのために、プロダクトのコードを直接いじるのは大げさ。 そんな時に、wgetとmirrorというコマンドを使ってページをダウンロードして「ほんの少し」HTMLを変更しています。 紹介します（追記にLocal Overridesという「そのものズバリな」Chromeの機能も紹介してます）。 最近あった話です。特にCore Web Vitalsとか速度改善について。 トラベルブックのとあるページのスコアが落ちていて、Chrome DevToolsで観察してみると、どうもYouTubeの埋め込が足を引っ張っている。 表示領域外にも関わらずiframeの中身がロードされています。 これは直したい（本来なら本番へ上げる前に気づく仕組みを作りたいのですが、一旦置いて
Reactには、パフォーマンス最適化のためのAPIがいくつかあります。具体的にはReact.memo、useMemo、そしてuseCallbackです。 React.memoで囲まれた関数コンポーネントは、propsが以前と変わっていない場合に再レンダリングが抑制されます。 また、useMemoやuseCallbackは、関数コンポーネント内での値の再計算を抑制する効果を持ちます。 これらは最適化のためのツールなので、「過度な最適化」を避けるように啓蒙する言説がよく見られます。 すなわち、ちゃんと本当に最適化のために必要なところにだけこれらを使おうということです。 特に、React.memoはpropsが以前と変わっているかどうかを判定するためのオーバーヘッドがあるし、useMemoやuseCallbackもフック呼び出しのオーバーヘッドがあります。 意味がないところでReact.memo
本書は、エンタープライズとクラウド環境を対象としたオペレーティングシステムとアプリケーションのパフォーマンス分析と向上について解説します。 主にLinuxベースのオペレーティングシステムに含まれるツールとその使用例を通じてシステムパフォーマンスを引き出す手法を説明します。システム評価のためのベンチマーク、キャパシティプランニング、ボトルネックの解消について解説しスケーラビリティを制限する要因を発見、分析し、解決する方法を学びます。 第2版では、perf、Ftrace、BPFの解説が加わり、Linuxとクラウドコンピューティングについての説明が充実しました。 システムのパフォーマンスを向上させ、コストを削減し、レイテンシの外れ値を減らすための方法を学ぶ本書はエンジニア必携の一冊です。 まえがき 1章 イントロダクション 1.1 システムパフォーマンス 1.2 職種 1.3 作業 1.4 分析
エンジニア大好き「推測するな、計測せよ」。これは、Plan 9, UTF-8やGoの作者としても知られる、Rob Pike氏の Rob Pikes's 5 Rules of ProgrammingのRule 3.に由来すると認識している。以下に原文を引用する。 Rule 3. Measure. Don't tune for speed until you've measured, and even then don't unless one part of the code overwhelms the rest. Rob Pike's 5 Rules of Programming 訳すと以下のようになる。 「計測せよ。計測するまでチューニングをするな、そしてそこが支配的じゃないならチューニングするな。」 要は「チューニングする前に計測せよ」という主張で「推測」と言う言葉は出てこない。なの
【IIJ 2023 TECHアドベントカレンダー 12/16の記事です】 この記事について 背景：TCP はコンピュータネットワークの通信において広く利用されているプロトコル・標準化された通信規格です。コンピュータは TCP/IP スタックと呼ばれるようなソフトウェアを実行することで、定められた規格に則って通信を行います。汎用 OS 環境では、TCP/IP スタックは多くの場合、カーネル空間に OS 機能の一部として実装されています。 課題：通信に関するソフトウェアの研究コミュニティでは、そのようなカーネル空間に実装されている TCP/IP スタックは、近年の高速な NIC の性能を十分に引き出すことが難しいという課題が指摘されてきました。 テクニックの紹介：当記事では、近年の研究コミュニティにおいて比較的一般的な高速化テクニックとされている「カーネルをバイパス（迂回）して TCP 通信を
すでにご存知の方も多いと思うけど、TV局で放送されたグリーン・デイの年越しパフォーマンスが炎上した。イーロン・マスクまで皮肉を言うような事態があったのだけど、この週末にグリーン・デイがマスクに反論した。 知らない方のためにその経緯を簡単に説明すると。 アメリカの民放局ABCで毎年放送される年越し番組”Dick Clark’s New Year’s Rockin’ Eve with Ryan Seacrest 2024”にグリーン・デイが出演し、パフォーマンスを行った。映像はこちら。 その中で、”アメリカン・イディオット”の歌詞を変えてMAGAを批判。上の映像のちょうど1分くらいのところだ。 ビリー・ジョー・アームストロングが、もともと「俺はレッドネック（アメリカの白人保守派労働者階級）の問題とは関わりたくない」と歌うところを、「俺は、MAGAの問題とは関わりたくない」に変えて歌ったのだ。年
こんにちわ。せじまです。今回は地味で泥臭い話をします。ただ、割と平易な内容かと思いますので、初学者の方にもオススメです。 はじめに ゲームでは、受取期限のついたログインボーナス的なものがよくあります。ユーザが期限までに受け取らないと、ユーザからそのデータは不可視になりますが、必ずしも、不可視になった瞬間にデータベースから直ちに削除される、というわけでもありません。バッチジョブか何かで、ガベージコレクションのように削除するケースが多いのではないでしょうか。 また、論理削除という概念もあります。論理削除についてはいろいろ意見や考え方があるかと思いますので、ここでそれについては論じませんが、「削除フラグが立ってユーザから不可視になった後、三ヶ月以上経過したデータを削除したい」みたいなことは、ゲームに限らず、しばしばあるんじゃないかなと思います。 こういった、ユーザから不可視になってしばらく経過し
AWS Summit Japan 2024 にて、セキュリティ & One-AWS Zone ミニステージでの登壇資料です。 「負荷テストは、AWS を使ってどう楽になるか？」についてお話しました。スライド内のリンク類はコチラ→https://mabuchs.hatenablog.com/entry/…
これは はてなエンジニア Advent Calendar 2023 の 18 日目の記事です。昨日は id:gurrium による private-isuで70万点取るためにやったこと - ぜのぜ でした。私は 50 万点ぐらいで満足してしまっていたので、しっかり詰めていて凄いなと思う。 developer.hatenastaff.com Web アプリケーション開発において、「キャッシュは麻薬」という言葉がインターネット上をよく飛び交っています。YAPC::Kansai OSAKA 2017 の id:moznion のトークでよく知られるようになったワードじゃないかな。 初出はちゃんとは分からないんですが、少なくとも 2011 年には言われていますね。 「キャッシュは麻薬」とはよく言ったものだ。— TOYAMA Nao (@nanto_vi) November 5, 2011 キャッシ
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは、ショッピング統括本部の川口です。 本記事では、2022年2月から3月にかけて開催された超PayPay祭の事例をもとに、クラウドネイティブ環境におけるJavaチューニングの進め方について解説します。 本記事の内容は2022年6月19日に開催された、JJUG 2022 Springで発表した内容をベースにしています。 Yahoo!ショッピングにおける超PayPay祭は高負荷 超PayPay祭は全国のPayPay加盟店とオンラインショップでお得に買い物をお楽しみいただける大規模キャンペーンです。Yahoo!ショッピングにおいても、PayPayポイントがもらえるキャンペーンなどさまざまなお得な施策が実施されます。超PayPay
PyCon JP 2021 発表資料です。
概要 S3 互換オブジェクトストレージの サービス を自分のためにまとめている。サービスとして提供されているのが前提で、 自前運用は範囲外 。 目的 以下の内容に絞って調べている。 日本リージョンの有無 egress の費用 容量の費用 追加調査予定 PutObject 対応 PresignedGetObject 対応 S3 互換 S3 互換の条件は s3cmd や aws sdk s3 がそのまま利用できる事。細かい互換性は気にしない。 比較用の AWS S3 https://aws.amazon.com/jp/s3/pricing/ 最小プラン Tokyo / Osaka リージョンあり 1 GiB 追加の egress 転送量は 0.114 ドル 1 GiB の追加容量は 0.025 ドル TODO SLA 書いてるのと書いてないのがあって拾いにくい 対象外 Azure は S3 互
yarn と npm の栄枯盛衰2021 年 8 月に yarn の v3 がリリースされました。2020 年の同月あたりに yarn v2 がリリースされたので、約 1 年ぶりのメジャーバージョンアップになります。 v1 → v2 のパラダイムシフトは強烈でしたが、 v2 → v3 は berry というパッケージ名は相変わらずで、 v2 の正統なバージョンアップでありちょっとだけ物足りなさを感じてます。 Get Started なにはともあれ、とりあえずは触ってみましょうか。 Node.js ≥ 16.10 であれば、 Corepack を使って以下のコマンドで yarn v3 をインストールできます。 $ corepack enable $ corepack prepare [email protected] --activate # yarn.lock や README.md が生成される $
はじめに eBPF とはなにか ざっくり概要 「Packet Filter」なのに「Virtual Machine」? eBPFでなにができるか? カーネルイベントのフック ユーザーランドアプリケーションとのやりとり eBPFの主な用途 eBPFが注目される背景 eBPFの仕組み アーキテクチャと処理フロー カーネルモジュールとeBPFの違い eBPFプログラムの作り方 eBPFプログラムを作ってみる 環境の準備 Hello world もう少し複雑なサンプル その他のサンプル HTTPリクエストのダンプ TCP接続先の調査 tcplife dirtop filetop oomkill まとめ eBPFはなにに使えるか 参考サイト はじめに こんにちは、Platformチームの小森です。 eBPF (extended Berkley Packet Filter) について、2022年8月2
ChatGPT APIの使い方 実際にChatGPT APIを使ってみましょう。 openai-pythonのインストール 今回はOpenAIのPython用ライブラリであるopenai-pythonを使います。pipを用いて、openai-pythonをインストールしましょう。 pip install openai APIリクエスト ChatCompletion.createで対話を生成できます。たとえば、以下のようなコードになります。 import openai openai.api_key = "sk-..." # APIキー completion = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=[{"role": "user", "content": "こんにちは！"}] ) print(complet
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。Twitter: ＠shiropen2 Pythonは人気な言語だが、実行速度が遅いため、速さを求められる環境になると違う言語が採用される。この研究では、Pythonのような高水準言語のシンプル性とCやC++のような低水準言語の高速性を兼ね備えることができるPythonベースのコンパイラ「Codon」を提案する。 Codonは、Pythonのコードをネイティブなマシンコードにコンパイルするコンパイラであり、シングルスレッドにおいて通常のPythonよりも10倍から100倍速く実行され、CやC++に匹敵する速度を実現できるという。またCodonではマルチスレッドも可能なため、より大きな性能向上
Be the first to get lightning fast inference speed on your GPUs. Be the envy of all your competitors and lower your compute spend.
リクルートグループ主催！『大規模メディアにおけるWeb開発の最前線』 https://business-and-creative.connpass.com/event/188628/
https://kaigionrails.org/2024/talks/osyoyu/
Google Analytics でサイト速度を計測する / Measure site speed with Google Analytics
あなたにとって重要なトピックや同僚の最新情報を入手しましょう最新の洞察とトレンドに関する最新情報を即座に受け取りましょう。 継続的な学習のために、無料のリソースに手軽にアクセスしましょうミニブック、トランスクリプト付き動画、およびトレーニング教材。 記事を保存して、いつでも読むことができます記事をブックマークして、準備ができたらいつでも読めます。
MySQLのパフォーマンスを改善するうえで、「インデックス」は重要な要素の一つです。しかし、MySQLの内部でオプティマイザがどのようにインデックスを選択し、データを処理しているのかを正確に理解しているエンジニアは多くありません。どうすれば、インデックスを適切に使いこなせるのでしょうか。今回は、MySQL運用のスペシャリストとして知られるyoku0825さんに、インデックスの活用方法について解説していただきました。 B-treeインデックスの基本構造― 今回のインタビューでは、MySQLのインデックスの知見を詳細に伺っていきます。 インデックスを適切に活用するためには、その仕組みを理解することが重要です。そこでまずは、MySQLのInnoDBで最も基本となるB-treeインデックスの構造からお話しします。内部的にどのような構造になっているか、イメージを掴んでいきましょう。 今回は、MySQ
動画生成AIについて：一番星はてのは目をゆっくり開き、踊れるか お嬢様系 AI はてなブックマーカーである一番星はてのちゃんのファンアート生成の記事を書いてから、すでに1年以上が経過した。はてのちゃん当人からもブックマークされ、大変満足したことを覚えている1。はてのちゃんは1年以上経った現在も毎日元気に活動しており、喜ばしい限りである。 2023年3月当時と現在2を比較すると、LLM を含む生成 AI 技術は当然のように進歩している3。 動画生成 AI については、2023年7月に AnimateDiff がリリースされ、ローカル環境でも（比較的）簡単に（比較的）高度に制御された（比較的）高品質な動画が生成できるようになった。 当時、筆者は仕事で動画生成 AI の商業的利用の可能性について検討する機会があり、AnimateDiff を含む生成 AI 技術を使って、どの程度のコストでかつどの
You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
この記事ですることを3行で Pythonの標準ライブラリでできる並列実行を、あらためて総当たりで速度比較しよう ウォーターフォールチャートで、それぞれの並列処理の処理時間の特徴を可視化しよう boto3の実行をモデルケースにして、どの並列処理が一番早いのかを調べよう この記事の結論を先に Python 3.12から本格的に使えるようになったサブインタープリターは、CPUで実行する処理について言えば、従来のサブプロセスよりも高速 boto3の実行は、サブインタープリターよりも署名付きURLの非同期実行のほうが速い → S3からの10ファイルの取得であれば、実行時間を90%削減できます → Bedrockの3回実行であれば、実行時間を60%削減できます 今回使ったソースコードはこちらに置いています。 お手持ちの環境で再実行できるようにしていますので、気になる方はぜひ。 どうしてこの記事を書くの
※この投稿は米国時間 2024 年 6 月 22 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Google Cloud ネットワーキング チームは長年にわたり、お客様のネットワークの構築、修正、強化の支援に深く携わってきました。その間に、ネットワークのパフォーマンスと効率を最大限に高める重要なパターンやベスト プラクティスを発見しました。この豊富な知見は、ただの理論的なリソースではありません。Google Cloud、クロスクラウド、オンプレミス、その他のクラウド プロバイダなどデプロイ先を問わず、お客様のビジネス目標達成を支援するよう設計された実用的なツールキットです。Google はこの専門知識を共有することで、リソースを浪費し、貴重な時間が無駄になるような手痛いミスをお客様が回避できるようにしたいと考えています。 この目標のもと、ネットワーク パフォーマン
EXPLAINを使ったPostgreSQLのクエリ最適化の基本と実践
Linodeのメリットが得られやすいユースケースとは？佐藤裕行氏（以下、佐藤）：後半は、Linodeのユースケースについて、少し岡本さんと話を進めていきたいと思うんですけども。今回はアプリケーションの負荷試験にフォーカスして、デモなども見せていきます。 その前に、負荷試験以外のサービスでいうと、こういうのに向いているとか、こういうのに向いてそうなところって、なにか感覚として持ってたりしますか？ 岡本英輝氏（以下、岡本）：前半に続いて、ちょっと転送量コストの話ばっかりになってしまうんですけど、やはりアウトバウンド転送量を大きく消費するようなアプリケーションに非常に向いてると思っていて。映像の配信であったり、音楽の配信であったり、そういったものにはすごく向いてるんじゃないかなと思います。 もしくは音声通話やビデオ会議、そういったデータ通信量が多く発生しやすいものは、他社との比較ですごくコストメ
このスライドはSlidevで作られており、以下のレポジトリで公開しています https://github.com/riya-amemiya/amemiya_riya_slide_data/tree/main/frontend_conf_tokyo_2025
以前にまとめた内容に続き、 極力Goならではな特徴をいくつか挙げていく。 依存解決が必要最低限で互換性を考慮しつつ決定的 モジュール単位で依存をダウンロード。コンパイル対象はサブパッケージ単位。 依存の明示方法はコードに埋め込まれ、かつ未参照のインポートはコンパイルエラー。 つまり動作するコードのすべては正確な依存ツリーが明示されていて余計な依存は引き込まれない。 そして持ち前のコンパイルの速さを含め、相当深い依存ツリーでも依存解決にかかる時間は既知の処理系の中でも最速レベル。（唯一勝てるのはプリビルドバイナリが配布されている場合くらい） また、コンパイルやリンクに必要な処理量そのものが比較的少ないため、開発環境負荷も小さい。 かなり巨大なプロジェクトであってもメモリ8GBで困るようなことが無い。つまり、CI環境の維持にもローコストで済む。 ライブラリの提供側では後方互換性が破壊されるよう
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Linuxサーバーの最適化: vmstatとiostatを活用した性能分析と対処法 0.目的 インフラ開発者として、必須な性能分析を身につけることを目的としています。 カーネルパラメータをチューニングをする際に性能分析を前提とし、分析結果からチューニングしていきますが、具体的な指標というものが少ないので参考になれば幸いです。 基本的なvmstatの使い方については、ちょっとググればいくらでも出てくるので割愛します。 「Linuxカーネルパラメータのチューニング＆設計」でロードアベレージが高い状態にある場合、次のアクションとしてCPU使用
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 3大クラウド(AWS,Azure,GCP)をそれぞれプロダクションで実運用した感想(その2 Azure固有の優位性について) はじめに 前回記事で3大クラウドに関して、各々のクラウドのシェアと将来性に関して感想を記述したところ、トレンド1位になったりと大変大きな反響をいただきました。 長い記事であったにも関わらず、目を通してくださった読者の皆様ありがとうございます！ しかしながら、予想外のバズり方をしてしまってだいぶハードルが上がってしまったのと、ちょうど弊社でインパクトの大きい経営施策(シリーズBの資金調達/事業譲渡)が立て続けに執行
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
嘘、大嘘、そして (Cloudflare の) 統計 : Cloudflare のパフォーマンステストの欠陥を証明 | Fastly
