Anti-fraud solutions in RTB / Вадим Антонюк (IPONWEB)Ontico
Во вступлении мы рассмотрим, какие виды фрода существуют в RTB (bots, ad stacking, spoof sites).
Далее поговорим о том, что из вышеперечисленного мы умеем ловить алгоритмически, и дадим общее описание подхода к кластеризации бид-реквестов на "хорошие" (люди) и "плохие" (боты) с использованием методов machine learning. Обсудим, какой из способов обучения лучше подходит для данной задачи, по каким ключевым признакам кластеризуем, каким методом.
В технической части обсудим область параметров, при которых решалась задача, а именно: размер learning sample 200 млрд. строк бид запросов, при реализации на Hadoop расчет велся в GCE на 140 машинах класса n1-highmem-8 и занимал 22 расчетных часа. Реализация достаточно ресурсозатратная как с точки зрения времени, так и денег, поэтому встал запрос на вычислительную оптимизацию.
В оптимизационной части мы обсудим, как при переходе на Spark framework уже на первой фазе получилось достигнуть выигрыша в производительности в 3 раза по сравнению с Hadoop framework и это далеко не предел. Сейчас проект перехода в активной фазе и к моменту доклада мы ожидаем довести этот показатель до ~10 раз.
C++ CoreHard Autumn 2018. Что не умеет оптимизировать компилятор - Александр ...corehard_by
Все мы знаем, что компиляторы в настоящее время достаточно умные. И нам как программистам зачастую не нужно думать о каких-то незначительных оптимизациях - мы полагаемся на оптимизации компилятора. Что ж, настало время выяснить, действительно ли настолько компиляторы умны и узнать, в каких местах программист всё же (может быть) умнее.
TMPA-2015: Multi-Module Application Tracing in z/OS EnvironmentIosif Itkin
Multi-Module Application Tracing in z/OS Environment
Rostislav Efremov, Saint Petersburg State University, Saint Petersburg
12 - 14 November 2015
Tools and Methods of Program Analysis in St. Petersburg
Антон Довгоброд: Highload и очереди задач на примере PHP + Gearman + Yii2Oleg Poludnenko
Доклад с PUG#4 https://www.facebook.com/events/350783888446030/
Презентует:
- Асинхронность в веб-приложениях.
- Систему очередей Gearman.
- Пример Реализации c использование Yii2 + Gearman.
Database First! О распространённых ошибках использования РСУБДNikolay Samokhvalov
Мы обсудим несколько фундаментальных ситуаций использования РСУБД (каждая из которых неоднократно встречалась автору), попутно разбирая возможные ошибки:
- элементарная модификация данных;
- работа с датой, временем и временными зонами;
- проверка ограничений целостности;
- очередь заданий;
- пакетная работа с данными (например, удаление пачки записей в таблице);
- полнотекстовый поиск;
- относительно новые задачи (создание API, machine learning).
Anti-fraud solutions in RTB / Вадим Антонюк (IPONWEB)Ontico
Во вступлении мы рассмотрим, какие виды фрода существуют в RTB (bots, ad stacking, spoof sites).
Далее поговорим о том, что из вышеперечисленного мы умеем ловить алгоритмически, и дадим общее описание подхода к кластеризации бид-реквестов на "хорошие" (люди) и "плохие" (боты) с использованием методов machine learning. Обсудим, какой из способов обучения лучше подходит для данной задачи, по каким ключевым признакам кластеризуем, каким методом.
В технической части обсудим область параметров, при которых решалась задача, а именно: размер learning sample 200 млрд. строк бид запросов, при реализации на Hadoop расчет велся в GCE на 140 машинах класса n1-highmem-8 и занимал 22 расчетных часа. Реализация достаточно ресурсозатратная как с точки зрения времени, так и денег, поэтому встал запрос на вычислительную оптимизацию.
В оптимизационной части мы обсудим, как при переходе на Spark framework уже на первой фазе получилось достигнуть выигрыша в производительности в 3 раза по сравнению с Hadoop framework и это далеко не предел. Сейчас проект перехода в активной фазе и к моменту доклада мы ожидаем довести этот показатель до ~10 раз.
C++ CoreHard Autumn 2018. Что не умеет оптимизировать компилятор - Александр ...corehard_by
Все мы знаем, что компиляторы в настоящее время достаточно умные. И нам как программистам зачастую не нужно думать о каких-то незначительных оптимизациях - мы полагаемся на оптимизации компилятора. Что ж, настало время выяснить, действительно ли настолько компиляторы умны и узнать, в каких местах программист всё же (может быть) умнее.
TMPA-2015: Multi-Module Application Tracing in z/OS EnvironmentIosif Itkin
Multi-Module Application Tracing in z/OS Environment
Rostislav Efremov, Saint Petersburg State University, Saint Petersburg
12 - 14 November 2015
Tools and Methods of Program Analysis in St. Petersburg
Антон Довгоброд: Highload и очереди задач на примере PHP + Gearman + Yii2Oleg Poludnenko
Доклад с PUG#4 https://www.facebook.com/events/350783888446030/
Презентует:
- Асинхронность в веб-приложениях.
- Систему очередей Gearman.
- Пример Реализации c использование Yii2 + Gearman.
Database First! О распространённых ошибках использования РСУБДNikolay Samokhvalov
Мы обсудим несколько фундаментальных ситуаций использования РСУБД (каждая из которых неоднократно встречалась автору), попутно разбирая возможные ошибки:
- элементарная модификация данных;
- работа с датой, временем и временными зонами;
- проверка ограничений целостности;
- очередь заданий;
- пакетная работа с данными (например, удаление пачки записей в таблице);
- полнотекстовый поиск;
- относительно новые задачи (создание API, machine learning).
Использование отладочных стендов является естественным шагом при внедрении модельно-ориентированного проектирования. Мы хотим показать как быстро и эффективно строить стенды реального времени для проведения безопасных испытаний систем управления.
Применение фреймворка GStreamer в системе видеонаблюденияcorehard_by
Я хочу рассказать о фреймворке GStreamer, который предназначен для обработки аудио/видеоданных. А также для чего мы его использовали в одном из наших проектов.
Сергей Шамбир, Адаптация Promise/A+ для взаимодействия между C++ и JavascriptSergey Platonov
Шаблоны — мощный инструмент, добавляющий в язык новые возможности, а программистам в команде — новые проблемы. Доклад покажет, как тщательно продуманный шаблонный код может не усложнить, а упростить жизнь и дать надёжную абстракцию межпроцессных межъязыковых асинхронных вызовов функций. С помощью шаблонов можно:
адаптировать Promise/A+ из Javascript для C++
автоматически проверять и раскладывать динамический массив аргументов на статичные аргументы функции
сделать аналог std::bind для weak_ptr.
Эти вещи будут показаны на примере взаимных вызовов между C++ и Javascript в одном приложении с помощью CEF3.
Модульность и управляемая многопоточность встраиваемых С++ приложений - трудн...corehard_by
- Организация программной системы как совокупности модулей, интерфейсов и управляющих систем.
- Многопоточность - предпосылки для использования и объективная необходимость.
- Организация многопоточности при проектировании алгоритмов, основанных на событиях.
Из презентации вы узнаете:
— как мы пришли к Go, оставив идею использования Node.js, Scala или Rust;
— про первый сервис, который мы написали на Go и запустили в продакшен;
— про ошибки, с которыми сталкивались под нагрузкой;
— про оптимизации, которые мы сделали и еще планируем сделать;
— про тестирование и предотвращение тестирования на продакшене (в частности, websocket'ов).
TMPA-2015: The Application of Static Analysis to Optimize the Dynamic Detecti...Iosif Itkin
The Application of Static Analysis to Optimize the Dynamic Detection of Race Conditions
Yakov Roskoshnyy, Dmitry Tsitelov, Vitaly Trifanov, Roman Elizarov,Saint Petersburg State University of Information Technologies, Mechanics and Optics, Saint Petersburg
12 - 14 November 2015
Tools and Methods of Program Analysis in St. Petersburg
TMPA-2015: The dynamic Analysis of Executable Code in ELF Format Based on Sta...Iosif Itkin
The dynamic analysis of executable code in ELF format based on static binary instrumentation
Mikhail Yermakov,ISP RAS
12 - 14 November 2015
Tools and Methods of Program Analysis in St. Petersburg
TMPA-2013 Senov: Applying OLAP and MapReduce Technologies for Performance Tes...Iosif Itkin
Tools & Methods of Program Analysis TMPA-2013
Senov, А , Kostroma State Technological University
Applying OLAP and MapReduce Technologies for Performance Testing Results Processing
Профилирование кода на C/C++ в *nix-системах / Александр Алексеев (Postgres P...Ontico
Из этого доклада вы узнаете, как профилировать код, написанный на языках C и C++, в UNIX-подобных системах, таких как Linux, MacOS и FreeBSD. Мы познакомимся с такими инструментами, как gprof, perf, SystemTap, DTrace, и другими.
Также будут приведены списки заслуживающей внимания литературы по этой теме и ссылок на онлайн-ресурсы. Доклад будет интересен как разработчикам, так и системным администраторам.
Использование отладочных стендов является естественным шагом при внедрении модельно-ориентированного проектирования. Мы хотим показать как быстро и эффективно строить стенды реального времени для проведения безопасных испытаний систем управления.
Применение фреймворка GStreamer в системе видеонаблюденияcorehard_by
Я хочу рассказать о фреймворке GStreamer, который предназначен для обработки аудио/видеоданных. А также для чего мы его использовали в одном из наших проектов.
Сергей Шамбир, Адаптация Promise/A+ для взаимодействия между C++ и JavascriptSergey Platonov
Шаблоны — мощный инструмент, добавляющий в язык новые возможности, а программистам в команде — новые проблемы. Доклад покажет, как тщательно продуманный шаблонный код может не усложнить, а упростить жизнь и дать надёжную абстракцию межпроцессных межъязыковых асинхронных вызовов функций. С помощью шаблонов можно:
адаптировать Promise/A+ из Javascript для C++
автоматически проверять и раскладывать динамический массив аргументов на статичные аргументы функции
сделать аналог std::bind для weak_ptr.
Эти вещи будут показаны на примере взаимных вызовов между C++ и Javascript в одном приложении с помощью CEF3.
Модульность и управляемая многопоточность встраиваемых С++ приложений - трудн...corehard_by
- Организация программной системы как совокупности модулей, интерфейсов и управляющих систем.
- Многопоточность - предпосылки для использования и объективная необходимость.
- Организация многопоточности при проектировании алгоритмов, основанных на событиях.
Из презентации вы узнаете:
— как мы пришли к Go, оставив идею использования Node.js, Scala или Rust;
— про первый сервис, который мы написали на Go и запустили в продакшен;
— про ошибки, с которыми сталкивались под нагрузкой;
— про оптимизации, которые мы сделали и еще планируем сделать;
— про тестирование и предотвращение тестирования на продакшене (в частности, websocket'ов).
TMPA-2015: The Application of Static Analysis to Optimize the Dynamic Detecti...Iosif Itkin
The Application of Static Analysis to Optimize the Dynamic Detection of Race Conditions
Yakov Roskoshnyy, Dmitry Tsitelov, Vitaly Trifanov, Roman Elizarov,Saint Petersburg State University of Information Technologies, Mechanics and Optics, Saint Petersburg
12 - 14 November 2015
Tools and Methods of Program Analysis in St. Petersburg
TMPA-2015: The dynamic Analysis of Executable Code in ELF Format Based on Sta...Iosif Itkin
The dynamic analysis of executable code in ELF format based on static binary instrumentation
Mikhail Yermakov,ISP RAS
12 - 14 November 2015
Tools and Methods of Program Analysis in St. Petersburg
TMPA-2013 Senov: Applying OLAP and MapReduce Technologies for Performance Tes...Iosif Itkin
Tools & Methods of Program Analysis TMPA-2013
Senov, А , Kostroma State Technological University
Applying OLAP and MapReduce Technologies for Performance Testing Results Processing
Профилирование кода на C/C++ в *nix-системах / Александр Алексеев (Postgres P...Ontico
Из этого доклада вы узнаете, как профилировать код, написанный на языках C и C++, в UNIX-подобных системах, таких как Linux, MacOS и FreeBSD. Мы познакомимся с такими инструментами, как gprof, perf, SystemTap, DTrace, и другими.
Также будут приведены списки заслуживающей внимания литературы по этой теме и ссылок на онлайн-ресурсы. Доклад будет интересен как разработчикам, так и системным администраторам.
Fuzzing is a software testing technique that involves providing invalid, unexpected, or random data to the inputs of a computer program. The presentation covers types of fuzzers and describes how they work. We will write and run a real fuzzer. Also it shows how fuzzers can guess correct CRC checksums, help with regression testing and find logical bugs in programs. Finally, it summarizes fuzzing usage at Google.
MyRocks: табличный движок для MySQL на основе RocksDBSergey Petrunya
MyRocks: табличный движок для MySQL на основе RocksDB.
Презентация с HighLoad++ 2015.
Рассказывается о принципах работы LSM-Trees, их реализации в RocksDB, зачем и как был сделан MyRocks, с какими проблемами столкнулись и как их решили.
NVMf: 5 млн IOPS по сети своими руками / Андрей Николаенко (IBS)Ontico
В выпуске 4.8 ядра Linux появилась поддержка NVMf (NVM Express over Fabrics) — стандартизованной возможности присоединять по сети как блочные устройства твердотельные накопители, установленные в разъёмы PCI Express. NVMf лишён многих недостатков iSCSI, повторяющего по сети SCSI-команды со всеми их издержками времён дисковых накопителей, и главное — позволяет по полной использовать возможности сетей с прямым доступом к оперативной памяти (RDMA). Таким образом, можно под управлением одного узла собрать сверхбыстрый и сверхотзывчивый пул блочных устройств, не прибегая к покупке дорогого флэш-массива. Но как воспользоваться этим пулом, не загубив теоретические показатели программными обёртками?
В докладе будут рассмотрены варианты применения NVMf для различных конфигураций PostgreSQL, Oracle Database, Hadoop, файловых хранилищ, о разработках в направлении «программно-определяемой памяти» с применением NVMe-устройств, доступных по сети, обсуждены текущие проблемы, ограничения и перспективы. Особое внимание будет уделено практическим способам измерения производительности ввода-вывода с учётом задачи, решаемой подсистемой хранения.
By the Numbers - Book Summit 2013 - TorontoPeter McCarthy
Book marketing "By the Numbers" presented at Book Summit 2013 in Toronto. An overview of book publishing data with a focus on consumer marketing, the data that matter, some means of collecting and using it, and what it may mean for publishers.
This gives a perspective of why is employee engagement essential, benefits of it and a simple user guide for mangers to take advantage of employee engagement
Так бывает, что иногда ваше приложение начинает долго выполнять казалось бы обыденные задачи и потреблять большое количество оперативной памяти. А вы как разработчик и понятия не имеете, почему же так происходит (но вам интересно). В ходе доклада поговорим о средствах, которые могут нам понять причины странного поведения наших программ. Если не боитесь таких слов как Valgrind, gprof, gperftools и многих других - добро пожаловать!
Промышленный подход к тюнингу PostgreSQL: эксперименты над базами данныхNikolay Samokhvalov
Shared_buffers = 25% – это много или мало? Или в самый раз? Как понять, подходит ли эта – довольно устаревшая – рекомендация в вашем конкретном случае?
Пришло время подойти к вопросу подбора параметров postgresql.conf "по-взрослому". Не с помощью слепых "автотюнеров" или устаревших советов из статей и блогов, а на основе:
строго выверенных экспериментов на БД, производимых автоматизированно, в больших количествах и в условиях, максимально приближенных к "боевым",
глубокого понимания особенностей работы СУБД и ОС.
Используя Nancy CLI (https://gitlab.com/postgres.ai/nancy), мы рассмотрим конкретный пример – пресловутые shared_buffers – в разных ситуациях, в разных проектах и попробуем разобраться, как же подобрать оптимальную настройку для нашей инфраструктуры, БД и нагрузки.
https://pgconf.ru/2019/242809
Xp days 2019 - Why startups need SRE practicesAlexey Andreev
In Prisma we process more than 500k photos per day on the server. I would like to present why SRE practices are needed in a small company, how to implement them without pain, why it pays off, and how we reduced the number of incidents.
Monitoring driven эксплуатация / Николай Сивко (HeadHunter)Ontico
Огромная часть работы службы эксплуатации, так или иначе, связана с мониторингом существующей инфраструктуры.
Если система мониторинга настроена хорошо, она позволяет сократить время простоя, какие-то проблемы показать на ранней стадии, формализовать рабочие процессы команды админов.
То есть она является носителем знания о нашей инфраструктуре и о том, как именно работают админы.
Можно ли извлечь дополнительную пользу из этого?
В hh.ru мы используем систему мониторинга ещё и как check list для повседневных задач админов (алерты в данном случае являются задачами для человека: сделал задачу - триггер проверил результат и погас), идея взята из TDD.
Также расскажу, как мы работаем с внештатными ситуациями: реагируем на алерты, чиним, разбираем и классифицируем.
Еще на основе разобранных инцидентов мы считаем показатели работы службы эксплуатации, из этих показателей высчитываются наши премии (данный KPI получился удачным: с ним согласен и бизнес и админы).
Петрова Ксения - Data mining на практике - dmlabs.orgWG_ Events
В своем докладе Ксения рассказала об основных ошибках в Data Minning и как их избежать. Она объяснла, как выглядит цикл по решению задач в анализе данных и почему задачи нельзя решить "в лоб".
HighLoad++ 2017
Зал «Рио-де-Жанейро», 7 ноября, 12:00
Тезисы:
http://www.highload.ru/2017/abstracts/3111.html
This talk is prepared as a bunch of slides, where each slide describes a really bad way people can screw up their PostgreSQL database and provides a weight - how frequently I saw that kind of problem. Right before the talk I will reshuffle the deck to draw ten random slides and explain you why such practices are bad and how to avoid running into them.
«Статический анализ: гордость и предубеждения», Алексей Кузьменко, аналитик И...Mail.ru Group
Анализ кода — один из эффективных подходов к выявлению дефектов на этапе разработки программного обеспечения. Это позволяет избежать тривиальных и не очень ошибок, которые могут приводить к появлению уязвимостей. Существует ряд подходов, применяемых в анализаторах, на основании которых производится анализ, позволяющий снижать риски. Однако возникает ряд предубеждений, ведь не всегда предупреждение анализатора является реальным дефектом, тем более, что не всякий дефект является уязвимостью.
Serghei Iakovlev "Chaos engineering in action"Fwdays
Let's talk about what chaos engineering is and how this discipline can be applied in projects where PHP is used as the main language.
Among other things, we will cover the following topics:
What problems does chaos engineering solve?
What are the solutions exist?
How to develop your own solution?
What is a controlled failover?
A little about ZendEngine and what tools are out of the box?
A bit about chaos design.
A bit about the code leading to chaos.
Мониторинг и отладка MySQL: максимум информации при минимальных потерях / Све...Ontico
РИТ++ 2017, Backend Conf
Зал Сан-Паулу, 6 июня, 17:00
Тезисы:
http://backendconf.ru/2017/abstracts/2777.html
В сложной ситуации хорошо иметь под рукой детали: сообщения об ошибках, статистику времени выполнения запросов, данные о производительности операционной системы и железа. Много деталей! Современные версии MySQL позволяют собрать информацию практически обо всём. Однако любой включённый мониторинг имеет свою цену: производительность. Именно поэтому универсального решения "всё включено", подходящего для любого MySQL-приложения, не существует. Даже при использовании инструментов с графическим интерфейсом у вас всегда есть выбор: что отслеживать и что нет.
В докладе я хочу обсудить, какие опции должны быть включены всегда, какие опциональны и при каких обстоятельствах их включать. Мы рассмотрим встроенные возможности MySQL, Percona-серверов и внешние решения.
Similar to Профилирование кода на C/C++ в *nix системах (20)
5. Как не нужно делать бенчмарки
Типичные ошибки (список не полон):
● Неповторяемость
6. Как не нужно делать бенчмарки
Типичные ошибки (список не полон):
● Неповторяемость
● Вы измеряете не то, что думаете
7. Как не нужно делать бенчмарки
Типичные ошибки (список не полон):
● Неповторяемость
● Вы измеряете не то, что думаете
● Взятие среднего
8. Как не нужно делать бенчмарки
Типичные ошибки (список не полон):
● Неповторяемость
● Вы измеряете не то, что думаете
● Взятие среднего
● Кто будет бенчмаркать бенчмарки?
9. Как не нужно делать бенчмарки
Типичные ошибки (список не полон):
● Неповторяемость
● Вы измеряете не то, что думаете
● Взятие среднего
● Кто будет бенчмаркать бенчмарки?
● Отсутствие анализа
10. Как не нужно делать бенчмарки
Типичные ошибки (список не полон):
● Неповторяемость
● Вы измеряете не то, что думаете
● Взятие среднего
● Кто будет бенчмаркать бенчмарки?
● Отсутствие анализа
● Игнорирование ошибок
11. Как не нужно делать бенчмарки
Типичные ошибки (список не полон):
● Неповторяемость
● Вы измеряете не то, что думаете
● Взятие среднего
● Кто будет бенчмаркать бенчмарки?
● Отсутствие анализа
● Игнорирование ошибок
● Неправильные настройки
12. Как не нужно делать бенчмарки
Типичные ошибки (список не полон):
● Неповторяемость
● Вы измеряете не то, что думаете
● Взятие среднего
● Кто будет бенчмаркать бенчмарки?
● Отсутствие анализа
● Игнорирование ошибок
● Неправильные настройки
● Нетипичная нагрузка
13. Как не нужно делать бенчмарки
Типичные ошибки (список не полон):
● Неповторяемость
● Вы измеряете не то, что думаете
● Взятие среднего
● Кто будет бенчмаркать бенчмарки?
● Отсутствие анализа
● Игнорирование ошибок
● Неправильные настройки
● Нетипичная нагрузка
● Маркетинг и подгон
14. Как не нужно делать бенчмарки
Типичные ошибки (список не полон):
● Неповторяемость
● Вы измеряете не то, что думаете
● Взятие среднего
● Кто будет бенчмаркать бенчмарки?
● Отсутствие анализа
● Игнорирование ошибок
● Неправильные настройки
● Нетипичная нагрузка
● Маркетинг и подгон
● Игнорирование других свойств (стоимости и т.д.)
16. gettimeofday(), плюсы/минусы
● Не такой уж дорогой метод, спасибо VDSO
● Но со спинлоками все равно не стоит использовать
● Удобно, если что-то тормозит иногда
27. pmcstat
PMC = Performance Monitoring Counters
Тоже умеет:
● Топ самых “горячих” процедур
● Флеймграфы
● Граф вызовов как у gprof
● Только FreeBSD (под MacOS нет)
http://eax.me/freebsd-pmcstat/
29. SystemTap, плюсы/минусы
● Мощный и при этом безопасный скриптовый язык
● Код транслируется в C, компилируется в модуль ядра
● Автоматический вывод типов (строки, числа) при компиляции
● Стремно использовать в продакшне
● Больше вообще про трассировку-отладку, чем профайлинг ...
● … тем более учитывая, что есть perf
31. DTrace, плюсы/минусы
● Работает не только при наличии в приложении пробов
● MacOS, FreeBSD, Oracle Linux
● Не нужно компилировать и устанавливать, есть в системе из
коробки
● Можно использовать на продакшне (по крайней мере, во FreeBSD)
● Есть порт для остальных дистрибутивов Linux (dtrace4linux)
32. HeapTrack: пример отчета
PEAK MEMORY CONSUMERS
4.98MB peak memory consumed over 31111 calls from
tree_allocfunc
at /home/eax/projects/c/c-algorithms/test/struct/test_rbtree.c:37
in /home/eax/projects/c/c-algorithms/build/test/struct/test_rbtree
1.24MB consumed over 7777 calls from:
rb_insert
in /home/eax/projects/c/c-algorithms/build/test/struct/test_rbtree
left_right_walk_test
at /home/eax/projects/c/c-algorithms/test/struct/test_rbtree.c:166
in /home/eax/projects/c/c-algorithms/build/test/struct/test_rbtree
34. HeapTrack: плюсы/минусы
● Быстрый!
● Может цепляться к запущенным процессам
● Красивые и наглядные отчеты (есть флеймграфы)
● Умеет находить мемори лики (--print-leaks)
● Статистика по размерам выделяемой памяти
(--print-histogram)
● Не знает про выделение памяти на стеке
● Только Linux (попробуйте Valgrind Massif)
36. Что и когда использовать
● gettimeofday
● strace, ltrace, truss
● gprof
● gdb / lldb — в случае lock contention
● perf — если уперлись в CPU, Linux
● pmcstat — если уперлись в CPU, FreeBSD
● SystemTap
● DTrace — профайлинг на MacOS / FreeBSD + сеть, диск и т.д.
● HeapTrack — профилирование использования памяти на Linux
● Vagrant Massif — профилирование использования памяти на всем остальном
● BPF / bcc — профайлинг на Linux + сеть, диск и т.д.
37. Книги
● Systems Performance: Enterprise and the Cloud
by Brendan Gregg (2013)
● DTrace: Dynamic Tracing in Oracle Solaris, Mac OS X and FreeBSD
by Brendan Gregg, Jim Mauro (2011)