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Velocity 2013 Conference


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Velocity 2013 Conference

  1. 1. Velocity 2013 Conference 개요 작성자: 황상철 소속: SK Planet > CTO > SQE 팀 작성일: 2013년7월15일 참가 목적 빌드 & 배포 시스템에 대한 레퍼런스 및 관련 오픈소스 파악 모니터링에 대한 레퍼런스 아키텍처 발굴 모바일 배포에 대한 레퍼런스 및 아이디어 운영에 대한 트렌드 파악 성능에 대한 최신 정보 습득 Velocity 2013 컨퍼런스란? 기간: 2013년 6월18일~20일 장소: 산타클라라, 캘리포니아 주최: 오렐리 사이트: 참가자 규모: 약 1800명 구성: 튜토리얼, 세션, 부스 전시 컨퍼런스 요약 'Building a Faster and Stronger Web'이라는 캐치프레이즈로 열린 본 컨퍼런스는 크게 3가지 주제를 다루고 있다. 모바일 성능: 네이티브웹,웹앱, 반응형 디자인, 모바일 앱 성능 측정 도구, 프레임워크 등 운영: 모니터링, 지표, 설정관리, DevOps 웹 성능: 최신 도구,기술, 성능 개선을 위한 경험 공유 대용량 환경에서 발생할 수 있는 성능이나 운영상의 문제를 어떻게 해결했는가에 대한 기술적인 내용들 관련 오픈소스, 상용도구, 자체 개발한 시스템에 대한 소개 성능 개선이 비즈니스에 어떻게 도움이 되었는가에 대한 내용 Operations Level Up « ‹ › » 1 /123 Mwalls velocity levelup from Mandi Walls Topics Tools for building operating system packages for your own deployments Log collection and aggregation Metrics, monitoring, and statistics Working with software development tools, version control, code review Testing methods, configuration management tools Lessons and Learned Git
  2. 2. Ops Identity Crisis: 저는 시스템 관리자라 코드를 못 짜는데요. Easy to do Right Good Comment, Prc Commit Hook 서버 설정등에 대한 테스트를 자동화하라. Bring the Noise: Making Effective Use of a Quarter Million Metrics 발표자료: Topics Metric Overload: The situation which gave rise to the development of these tools and how we approached the problem Skyline: The architecture and algorithms we use for realtime anomaly detection on a massive scale Oculus: The architecture and algorithms we use to compute similarity and correlation across all of our metric data Lessons and Learned Etsy: 1.5 billion pv, 950 thousands users Continuous Delivery 30 deploy a day? Is that safe? 실수를 기다리지 말고 문제를 미리 찾자 Can't fix what you don't measure 리얼타임으로 에러 로그를 분석해서 (잠재)에러를 찾는다. Kale: Skyline + Oculus Skyline A real time anomaly detection system Oculus: anomaly correlation component Realtime의 의미 Graphite, Ganglia, Redis Euclidian Distance Speeding Up Your Mobile HTML5 Experience 발표자료: Topics CSS Sprites vs inline images Animate 3D transforms for hardware acceleration Application Cache Different viewport definitions JavaScript frameworks usage Web Storage vs. SQL Storage vs. IDB Large DOM vs iframes vs object pool SVG vs high resolution canvas Mouse vs. Touch/Pointer events Animation Timing API Images vs CSS3 effects and gradients Using HTML5 abilities to improve performance perception and responsiveness Managing PostgreSQL with Ansible in EC2 Topics Ansible: Ansible is a radically simple configuration-management, deployment, task-execution, and multinode orchestration framework. Avoiding Performance Regression at Twitter
  3. 3. « ‹ › » 1 /52 Velocity Conf 2013 Workshop: Avoiding Web Performance Regression from Marcel Duran Topics YSlow WebPageTest Meet the Obama Campaign's $250 Million Fundraising Platform Video Lesson and Learned 성능지표 vs 비즈니스 Is The Web Getting Faster? Video Lesson and Learned 과거에 비해 현재 웹 기술이 얼마나 빨라졌는가 자바스크립트 20배 API Design Principles for Accelerated Development « ‹ › » 1 /27 API Design Principles for Accelerated Development from Jonathan LeBlanc Optimizing the Critical Rendering Path for Instant Mobile Websites
  4. 4. 발표자료: Lesson and Learned 네트워크 망 부터 확인하기 시작 TCP 연결을 고려 Critical Path를 찾아서 최적화 Increasing Speed To Market In Mobile Development Through Continuous Integration Lesson and Learned 모바일 배포 및 테스트 자동화 실제 장비에 대한 배포 The Secret of Safe, Continuous Deployment: Perceptual Diffs 발표자료:,%20Continuous%20Deployment_%20Perceptual%20Diffs%20Presentation%201.pdf Lesson and Learned How perceptual diffs make it safe for web-based software Why it’s not safe in general to deploy on commit The stumbling blocks we’ve hit and mistakes we’ve made Lesson and Learned Perceptual diffs are the best thing! 과거 버전 스크린 샷과 새로운 버전의 대한 스크린 샷을 비교하는 방법 색상은 빨간색으로 변환해서 비교한다. 관련 오픈소스: The CSS and GPU Cheatsheet 발표자료: Lesson and Learned GPU + Layers = faster rendering Too many layers = seriously bad time Be aware of your CSS tags impact on CPU & GPU perf Use tooling to show off how many layers you have Building A Billion User Load Balancer Topics how facebook scales their load balancing infrastructure to support more than a billion users? Our Python decision engine is named Cartographer Lesson and Learned Context 일주일중에는 월요일이 피크 하루중 11시와 3시가 피크 타입존에 따라 하루중 피크타임이 달라진다. Demo를 서울에서 오레곤으로 휴가를 오기위해 접속 Scale Out LB 레이어 TCP 세션 레이어 도쿄에 프록시를 두고 미국서버에 접속할 필요없이 처리해서 성능을 올렸다 Sonar를 활용해서 사용자 프록시에 히트하는지를 검사 Building A Performance Lab For Mobile Apps In A Day 발표자료: Topics How to define and set baselines Performance metrics and instrumentations How to keep the performance optimized from code check-in to rollout
  5. 5. Internal Monitoring to identify problems and avoid regressions Real User Monitoring to gauge customer experience App Crashes – How to detect and handle app crashes & memory leaks Tools – Some very important tools that need to be in your toolbox Perceived Performance – Importance of adding performance in app design Lesson and Learned Metrics: Page Load Times, Network Metrices, Nav Timing Metrics, Server/Client Metrics 3 Esstntial Steps Mobile Automation App Instrumentation Mobile Infrastructure CI Launch Simulator and run tests Selenium for native iOS apps: Stress/longevity testing Instrumentaion: Monitoring gc log, heap dumps(by MAT) DevOps: It’s Not Just For WebOps And We Have The Metrics To Prove It