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ISUCON4 予選1日目に、 lily white というチームで参戦してきました。 試合中に 62000 点は出していたのですが、最終的に提出したスコアは 60344 点でした。 以降、予選終了までと、その後に気づいたさらにスコアを上げる方法について書いていきます。 実際の提出時のコードは methane/isucon4q-go リポジトリの "final" タグを見てください。 準備 (~前日) 予選方式が発表された時点で、 isucon3 予選と同じ方式だったので、有効な作戦もほぼ同じになる事が予測できました。 具体的には以下のとおりです。 PIOPS な EBS を使わないので、性能が不安定なディスクがネックになる問題は無いでしょう。 1インスタンスのみを使うということから、ネットワーク帯域がネックになる可能性も無いはずです。 ほぼ確実にCPU ネックな問題が出るはずです。 ア
本番環境で RDS を運用して数ヶ月。いろいろ試して RDS のパフォーマンスを上げるコツがわかってきたのでまとめたいと思います。 ここで取り上げるコツは以下を前提にしています。 データベースは PostgreSQL (Multi-AZ 配置) Read よりも Write が多い 夜間のバッチ処理がピーク 1 レコードは小さいが、一度に書き込むレコード数は多い アプリケーションの特性によっては当てはまらないこともあるでしょうし、他のRDBMS では結果が違ってくると思います。そこを踏まえたうえで参考にしてください。 Availability Zone はどちらかに寄せる RDS の Multi-AZ は耐障害性を上げるために欠かせない機能で、本番環境では Multi-AZ 配置が推奨されています。 Multi-AZ 配置にすると物理的に独立した AZ (Availability Zon
Help us understand the problem. What isgoing on with this article?Ruby2.1では、RGenGCによりかなりパフォーマンスが改善されている。 また、チューニングパラメータが増えているが、まとまった日本語の解説が無かったので書いてみた。 間違いがある可能性があるので、指摘は歓迎です。 RGenGCとは RGenGC(Restricted Generational Garbage Collection)については、まずはこれを読むべし www.atdot.net/~ko1/activities/rubyconf2013-ko1_pub.pdf www.atdot.net/~ko1/activities/2014_rubyconf_ph_pub.pdfRuby 2.1: RGenGC · computer talk by
遺伝的アルゴリズム(GA)でサーバの自動チューニングをします。 GAを機械学習を一つと書いてしまいましたが違うようなのでタイトルを変更させて頂きました。 遺伝的アルゴリズムについては↓の動画が分かりやすいです http://www.youtube.com/watch?v=yZJ1V-zv_gU まずは通常の負荷テストができるところまで準備する必要があります。攻撃用のサーバをターゲットと(ネットワーク的に)近い場所に用意してください。負荷を掛ける側(Attacker)にも相応のスペックは必要です。 ストレスツールはコマンドラインから利用出来るものでしたらなんでもかまいません。ab(Apache Bench)などは最初から入っているので手軽ですが、今回は「グリーン破壊」というソフトを利用しました（グリーン破壊のインストール方法は本家サイトに譲ります） 自動チューニングを行うにあたり、ターゲット
発表資料: 全自動パラメータチューニングさん // Speaker Deck ソースコード: https://github.com/mirakui/tuningsan これは何なのか ハッカソンイベント「Open Hack Day Japan」にて、24時間の制限の中で開発し、90秒でプレゼンテーションした作品です 2013/2/16〜2/18 にかけてヤフー株式会社で開催された、「Open Hack Day Japan」という大規模ハッカッソンイベントで開発しました。 上記のプレゼンテーションは発表で使用したものです。 Open Hack Day Japan -Yahoo! JAPAN本作品は、全参加作品の中で唯一のコマンドラインツールであり非常に地味でしたが、ありがたいことに KLab賞をいただくことができました。どうもありがとうございます。 指定した1パラメータの自動調整によって
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