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LIFULL HOME'Sにおけるサイトの高速化と今後の対応
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「IGDA SIG-NSゲームサーバ勉強会(AWS re:invent振り返り)」で発表された資料です。 https://www.igda.jp/?p=9552
AWS re:invent振り返りServerlessでサーバコスト以外もいろいろ削減
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事業システム推進部 部長 松嶋 陽太 AWS移行前後について、ここでしか言えないリアルな本音
#reco_tech AWSへ全面移行した今を話ます。
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recotech
「これからのインフラエンジニアについて考えていること」 グリー株式会社 梶原大輔 SmartNews Tech Night Vol.2 ~クラウド事業者に就職する以外の インフラエンジニアの生きる道~ (2015/04/15)での発表資料です。
これからのインフラエンジニアについて考えていること
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JANOG41 Meeting in Hiroshima の ネットワーク運用自動化BoF 内の LT資料です。 https://www.janog.gr.jp/meeting/janog41/bof/netopscoding
勉強会のフィードバックから得られた自動化への壁
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アメーバブログを支えるデータセンターとインフラ技術
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#reco_tech OracleからAuroraへ feat. 開発しかやってこなかったエンジニア
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Windows Server + VPNのAWS移行事例
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AmplifyShaderEditorを使ったLWRP対応について
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2015/02/07 JAWS-UG関西 SpecialのAuroraの紹介資料
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ヤフー発のメッセージキュー「Pulsar」のご紹介
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ネットワークエンジニアがWeb開発をやってみて思ったこと
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2021年に公開されたAzureのテストサービスであるAzure Chaos Studio / Azure Load Testingがどのように利用できるのか、Demoを交えてご説明しました。 #burikaigi2022 #azure #azpower
最近Preview公開されたAzure テストサービスを試してみた
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2018.2.13 MasterCloud #10 で話したLT資料
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エンジニア × マーケティングテクノロジー が必要な理由
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「空飛ぶホームズくん」を実現するVR技術
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ニオイセンサで思索する街の新たな指標
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Well-beingを測る「LIFE WILL」開発の舞台裏
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㊗ LINE新着物件通知 リリース!! PJ進行に沿って話す、 PjM/PdMとして やったこと
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ウェブアクセシビリティ推進活動はじめました
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大きめレガシープロジェクトのフロント行く末
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新しい検索体験とデザインシステム
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YouTube nnabla channelの次の動画で利用したスライドです。 【AI論文解説】Consistency ModelとRectified Flow https://youtu.be/3IKCrAPe55k Consistency ModelとRectified Flowに関連する以下の論文を紹介しています。 Consistency models(解説編Part1で紹介) - “Consistency Models,” ICML 2023. - “Improved Techniques for Training Consistency Models,” ICLR 2024. - “Consistency Trajectory Models: Learning Probability Flow ODE Trajectory of Diffusion,” ICLR 2024. Rectified flow(解説編Part2で紹介) - “Flow Straight and Fast: Learning to Generate and Transfer Data with Rectified Flow,” ICLR 2023. - “InstaFlow: One Step is Enough for High-Quality Diffusion-Based Text-to-Image Generation,” ICLR 2024.
【AI論文解説】Consistency ModelとRectified Flow
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Sony - Neural Network Libraries
This presentation introduces a paper about offline reinforcement learning.
論文紹介: Exploiting semantic segmentation to boost reinforcement learning in vid...
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atsushi061452
LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
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CRI Japan, Inc.
Security-JAWS【第33回】 勉強会 https://s-jaws.doorkeeper.jp/events/173294
Amazon Cognitoで実装するパスキー (Security-JAWS【第33回】 勉強会)
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keikoitakurag
YugabyteDB適用に向けた取り組みと隠れた魅力 (DSS Asia 2024 発表資料) 2024年4月24日(水) 株式会社NTTデータグループ 技術開発本部 笠原 辰仁
YugabyteDB適用に向けた取り組みと隠れた魅力 (DSS Asia 2024 発表資料)
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NTT DATA Technology & Innovation
This presentation introduces a paper about offline reinforcement learning.
論文紹介: Offline Q-Learning on diverse Multi-Task data both scales and generalizes
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atsushi061452
第23回 Customer系エンジニア座談会 の LT 公開用スライドです。 https://customer-x-engineer.connpass.com/event/314639/ クラウド電話システム CallConnect に興味を持った方はこちら。 https://www.callconnect.jp/?slideshare お気軽にフォロー/DM お待ちしています。 https://x.com/24guchia https://www.facebook.com/eiichi.nishiguchi
5/22 第23回 Customer系エンジニア座談会のスライド 公開用 西口瑛一
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瑛一 西口
2024/05/25 serverless Meetup osaka
2024年5月25日Serverless Meetup大阪 アプリケーションをどこで動かすべきなのか.pptx
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ssuserbefd24
https://iotlt.connpass.com/event/318403/
20240523_IoTLT_vol111_kitazaki_v1___.pdf
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Ayachika Kitazaki
2024/05/24の勉強会で発表されたものです。
MPAなWebフレームワーク、Astroの紹介 (その2) 2024/05/24の勉強会で発表されたものです。
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iPride Co., Ltd.
サイバーエージェントAI事業部の新卒研修で利用したスライドを公開します。
2024年度_サイバーエージェント_新卒研修「データベースの歴史」.pptx
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yassun7010
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【AI論文解説】Consistency ModelとRectified Flow
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論文紹介: Exploiting semantic segmentation to boost reinforcement learning in vid...
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LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
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Amazon Cognitoで実装するパスキー (Security-JAWS【第33回】 勉強会)
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YugabyteDB適用に向けた取り組みと隠れた魅力 (DSS Asia 2024 発表資料)
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論文紹介: Offline Q-Learning on diverse Multi-Task data both scales and generalizes
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5/22 第23回 Customer系エンジニア座談会のスライド 公開用 西口瑛一
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2024年5月25日Serverless Meetup大阪 アプリケーションをどこで動かすべきなのか.pptx
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20240523_IoTLT_vol111_kitazaki_v1___.pdf
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MPAなWebフレームワーク、Astroの紹介 (その2) 2024/05/24の勉強会で発表されたものです。
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2024年度_サイバーエージェント_新卒研修「データベースの歴史」.pptx
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LIFULL HOME'Sにおけるサイトの高速化と今後の対応
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LIFULL HOME’Sにおけるサイト の高速化と今後の対応 2017/4/12 磯野
圭輔
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© LIFULL Co.,Ltd.
本書の無断転載、複製を固く禁じます。2 About me • Keisuke Isono – LIFULL HOME'S事業本部 技術開発部 基盤開発ユニット プラットフォームグループ • Web Engineer • Recent Interests – golang, nodejs – serverless architectures – AWS, GCP
3.
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本書の無断転載、複製を固く禁じます。3 Our Mission 技術力と思考をもっ て挑戦し 技術基盤を革進さ せる
4.
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本書の無断転載、複製を固く禁じます。4 Recent work • AWSへの移行 – キャッシュサーバーのElastiCache化 – 旧検索エンジンの廃止 • データフローの刷新 – 設計中
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本書の無断転載、複製を固く禁じます。5 Contents 1. 高速化施策の紹介 2. 高速化に関わる計測 3. 今後について
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本書の無断転載、複製を固く禁じます。6 高速化施策の紹介
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本書の無断転載、複製を固く禁じます。7 高速化施策の紹介 1. 体感速度の向上 2. レスポンス速度の向上 3. 反映速度の向上
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本書の無断転載、複製を固く禁じます。8 体感速度の向上
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本書の無断転載、複製を固く禁じます。9 ユーザーの体感速度向上:先読み
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© LIFULL Co.,Ltd.
本書の無断転載、複製を固く禁じます。10 ユーザーの体感速度向上:リクエストの分割(分割前)
11.
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本書の無断転載、複製を固く禁じます。11 ユーザーの体感速度向上:リクエストの分割(分割後)
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© LIFULL Co.,Ltd.
本書の無断転載、複製を固く禁じます。12 レスポンス速度の向上
13.
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本書の無断転載、複製を固く禁じます。13 レスポンス速度の向上 • キャッシング – 設定ファイルのパースを削減 • 通信データ圧縮 – APIとの通信もgzip圧縮 – APIの返却するフィールドを絞る • 検索クエリによる検索エンジンの分散 – 遅いクエリを専用のサーバーに振り分ける
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本書の無断転載、複製を固く禁じます。14 反映速度の向上
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本書の無断転載、複製を固く禁じます。15 • 処理の非同期化 – 画像アップロードの非同期化 • AWSへの移行 – ディスク性能の向上による処理速度向上 – 共有データをNFSからS3へ移行することでの読み込み速度向上 サイトへの反映速度の向上 入稿 データ DB 検索 エンジン Web サイト 画像データ
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本書の無断転載、複製を固く禁じます。16 高速化に関わる計測
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本書の無断転載、複製を固く禁じます。17 高速化に関わる計測 1. ページ単位の計測 2. 分散トレーシング 3. その他
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本書の無断転載、複製を固く禁じます。18 ページ単位の計測
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本書の無断転載、複製を固く禁じます。19 レスポンスタイムやリクエスト数の計測
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本書の無断転載、複製を固く禁じます。20 レスポンスタイムやリクエスト数の計測 • ユーザーのアクセスごとに処理時間 やリクエスト内容を記録 • そのデータを解析してグラフ化
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本書の無断転載、複製を固く禁じます。21 レスポンスタイムやリクエスト数の計測 !
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本書の無断転載、複製を固く禁じます。22 レスポンスタイムやリクエスト数の計測 • 気づければ直せる • ただし、これだけだと、何が原因かは よくわからない
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本書の無断転載、複製を固く禁じます。23 分散トレーシング zipkin
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本書の無断転載、複製を固く禁じます。24 zipkinについて Web サイト API API API DB DB • 各サーバーのアクセスログを見ればそれぞれのレ スポンスタイムは分かる • それぞれを紐付けて見ようとすると辛い DB 200ms API 120ms 60ms 30ms 40ms 60ms 45ms 10ms
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本書の無断転載、複製を固く禁じます。25 zipkinについて Web サイト API API API DB DB • 一連のリクエストにユニークなIDを付けそれをまと めて記録する • 確認する際はブラウザで参照可能 DB 200ms 120ms 60ms 30ms 40ms 60ms 45ms 10ms zipkin API
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本書の無断転載、複製を固く禁じます。26 zipkinについて
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本書の無断転載、複製を固く禁じます。27 zipkinでの計測
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本書の無断転載、複製を固く禁じます。28 zipkinでの計測 • 謎の処理時間 • DBアクセスやキャッシュアクセスの計測はしていな いので、その部分の可能性あり
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本書の無断転載、複製を固く禁じます。29 zipkinでの計測
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本書の無断転載、複製を固く禁じます。30 zipkinでの計測 !
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本書の無断転載、複製を固く禁じます。31 zipkinでの計測 !
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本書の無断転載、複製を固く禁じます。32 zipkinでの計測 ! • APIが30msで返却しても20回呼べば600ms • 2回目以降はキャッシュされているので気付きづら かった
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本書の無断転載、複製を固く禁じます。33 その他
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本書の無断転載、複製を固く禁じます。34 その他 • 開発環境でのプロファイル – 本番でしか再現できないような場合は、切り離した本番サーバー上 で検証する場合もある • CloudWatchへのカスタムメトリクスの送信 – load avg. , memory utilization, cpu user/sys/idle、disk utilization など標準では取得できないもの – CloudWatchへの送信処理を自作して対応 • collectd pluginに差し替えたい
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本書の無断転載、複製を固く禁じます。35 CloudWatchでのグラフ化 • いいグラフが見つからなかったので高速化関係な いグラフ • ある期間の物件数とデータサイズの推移グラフ
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本書の無断転載、複製を固く禁じます。36 CloudWatchでのグラフ化 • 急に減るような部分は CloudwatchAlarmで 検知可能
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本書の無断転載、複製を固く禁じます。37 まとめ
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本書の無断転載、複製を固く禁じます。38 本日のまとめ • 計測の強化・可視化によりサービスの問題発見・改 善が格段に行いやすくなりました • アプリケーションやインフラの改善もログやトレース データの可視化もまだまだやれることはたくさんあ ります • 一緒にLIFEをFULLにしていきませんか?
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