概要
前回のAMI作成方法に引き続き、移行前のチェックとして簡単なパフォーマンスチェックをします。
環境
負荷試験環境
インスタンスタイプ
| サーバ | インスタンスタイプ |
|---|---|
| 攻撃ツール | c5.2xlarge |
| C4テスト | c4.large |
| C5テスト | c5.large |
攻撃サーバでCPUリソースが足りないということにならないよう、充分なスペックにします。
続きを読むC5/M5インスタンス用のAMIをpackerで作成する
概要
先日東京リージョンにもC5/M5インスタンスが対応されました。
コスト的にC4/M4より10~15%ほど安くなるため、可能であれば逐次移行した方が良いです。
ただC5/M5からは
- Elastic Network Adapter (ENA) 対応
- NVMe対応のOSが必要
- デバイス名の変更
といった大きな変更が入っており、単純にインスタンスタイプを変更するだけだと動かない・パフォーマンスが十分に発揮できない可能性があります。
環境
- Ubuntu 16.04
- Packer 1.2.2
Golangのpprofの使い方【基礎編】
概要
pprofの使い方の備忘録として何回かに分けて書いてきます。
今回は前提知識として知っておくべきことを書きます。
環境
- go 1.10.1
pprofは２つの計測方法がある
以下の２つのやり方があります。
- runtime/pprof が提供しているAPIを使ってファイルに出力する
- net/http/pprof を使ってプロファイル取得用の http サーバーを立てる
前者は短時間で実行が終了するようなケースで使います。
後者はWebサーバのようにずっと動かすプログラムのケースで使います。
Event LoopとMicrotasksについて
概要
以前
でMacrotasksとMicrotasksについて触れました。
ただこの時使ったのがPromise、setTmeout()だけで、他の種類の非同期関数を使った場合どうなるのだろう、と気になり検証してみました。
環境
- Node.js v8.9.0
BigQueryのデータをUpdateする
概要
BigQueryは基本的にはログなど解析目的で利用するため、データ自体を更新することはありません。ただ
- 一部間違ったログが入ってしまった
- データの洗い替えが必要になった
みたいなケースが起き、解析結果が期待するものにならない場合は更新処理が必要です。
2016/11からDML(データ操作言語)が使えるようになったので、それを使って更新します。
注意事項
BigQueryは基本的に取得系メソッドをメインで利用するものなので、DMLに関しては以下のような制限があります。
ref: Data Manipulation Language | BigQuery | Google Cloud
なので１レコードずつ更新するクエリをループで回すなんてことはせずに、一気に複数のレコードを更新するクエリを発行するようにしてください。
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