SlideShare a Scribd company logo
大規模負荷試験時にやったこと
開発部 オンライン開発グループ
土井 聡史
- nonconfidential -
Chapter
INDEX
1. はじめに
2. 負荷試験の準備
3. 負荷試験の実行
4. 負荷試験のチェック項目
5. シナリオ作りでハマった事
- nonconfidential -
1. はじめに
はじめに
- nonconfidential -
本講義では、弊社にて大規模な負荷試験を行った際の
・どのような準備が必要だったのか
・負荷試験実行時に行ったこと
・負荷試験実行時にチェックした項目
といった内容について説明します。
※べき論というよりは、社内で実際に実施した規模の大きな
負荷試験の内容の共有です。
はじめに
- nonconfidential -
・負荷試験とは何か?
・JMeterとは何か?
・JMeterの使い方
といった内容は、他の講義やウェブで検索すると
情報を得る事ができるため、
ここでは割愛します。
- nonconfidential -
2. 負荷試験の準備
負荷試験の準備
- nonconfidential -
まずは負荷試験を実行できる環境を
整えました。
負荷試験の準備
- nonconfidential -
2-1. 環境構築・デプロイ
負荷試験を実施するための環境を作成します。
・本番環境、JMeterを実行するサーバーを構築
・負荷試験を行うアプリケーションを各サーバーにデプロイ
[留意点]
・構築時点でサーバー費用が発生し始めます。
PJ内で合意形成しましょう。
・外部APIと連携している場合は、外部に負荷を
かけてしまわないよう、外部APIとの接続のON/OFFを
容易に切り替えられるように実装しておきましょう。
・データの通信が暗号化される場合も、
暗号化のON/OFFができるようにしておきましょう。
負荷試験の準備
- nonconfidential -
2-2. 負荷試験シナリオの作成
JMeterのシナリオを作成しておきます。
このとき、接続先サーバやスレッドプロパティは、引数で受け取れるよ
うにしておきます。
【例】
JMeter実行時
-Jtargetserver=example.com
とすると、接続先を指定できる
(この例の「marv.jp」は、引数が無
い場合のデフォルト値)
負荷試験の準備
- nonconfidential -
2-3. JMeterシナリオの流れ
JMeterシナリオは、下記のような流れになるよう作成しました。
ユーザー登録(初回登録)
チュートリアル
ホーム画面
カード一覧
ガチャ実行
その他
ループコントローラー
でループさせる事で、
スレッドが生き続ける
(プレイヤーが実際に
ゲームをプレイし続け
ている状況を再現)
ログイン
負荷試験の準備
2-3. JMeterシナリオの流れ
より精度の高いシナリオにするために・・・
機能が揃った段階で、実際にプレイをして
各APIの実行回数の比率を出す
実行回数比率に近い回数で
JMeterのサンプラーが実行されるよう
回数調整を行う
変数をループごとにインクリメントし、
MODを取ってなりして実行回数を調整。
実際のAPI呼び出し回数比率に近づけて
精度を上げる。
負荷試験の準備
- nonconfidential -
2-4. JMeterサーバーのHEAPサイズを調整
JMeterを実行するサーバーのHEAPサイズを増やしておきます。
[JMeterサーバーにて]
jmeterファイルを開き(中身はshell)、
HEAP="-Xms512m -Xmx512m"
HEAP="-Xms512m -Xmx2048m"
ぐらいにしておく。
※これをする事でOutOfMemoryErrorが出にくくなります。
負荷試験の準備
- nonconfidential -
2-5. JMeterサーバー上のスレッド数生成限界を調べておく
JMeterサーバー1台あたり、
スレッドをいくつまで起動できるか
(限界に達するとスループットが上げ止まります。)
調べておくと良いでしょう。
※JMeterシナリオやマシンスペックに左右されますが、
おおよそ 500~1000スレッド(ピンキリです)/台
となるかと思います。
その場合、要求される負荷(rps)/ 限界スレッド数
の台数分、JMeterサーバを構築する必要があります。
負荷試験の準備
- nonconfidential -
2-6. JMeterサーバーでJMeterを効率良く実行できる準備
JMeterサーバーでJMeterを効率良く実行できるよう、
・JMeterサーバ全台へのjmxファイルの同期
・JMeterサーバ全台でJMeterを一括実行
・JMeterサーバ全台でJMeterを一括停止
・JMeterサーバ全台から実行結果ログ収集
できる仕組みを準備しておきます。
JMeterサーバー群
jmxのsync
一括shutdown.sh
一括jmeter実行
ログ収集
- nonconfidential -
3. 負荷試験の実行
負荷試験の実行
- nonconfidential -
3-1. 負荷試験を実行する
ここまで負荷試験の準備を整え、いざ負荷試験を実行すると
ある問題が発生しました。
負荷試験の実行
- nonconfidential -
ユーザー登録(初回登録)
チュートリアル
その他
これが
一気に呼ばれすぎた
ログイン
問題1.
一斉にJMeterを起動すると、ユーザー登録APIが同時に実行さ
れすぎて実態とかけ離れてしまった。
負荷試験の実行
- nonconfidential -
ユーザー登録(初回登録)
チュートリアル
その他
ログイン
【やったこと】
JMeterサーバー毎に順次JMeterが実行されるようにしました。
1番目 2番目 3番目 4番目 5番目 N番目
負荷試験の実行
- nonconfidential -
具体的には、
時間差でJMeterを順次実行していくatコマンドを生成する
シェルを作成しました。
JMeter実行コマンドを
生成し、指定した時間
間隔で各JMeterサーバ
毎にatでジョブキュー登
録するコマンドを生成
するシェルを作成した。
使用するjmx、
台あたりのスレッド
数・RumpUp時間、
開始時刻、
間隔時間、
同時刻に実行する
JMeterサーバ台数
を指定できるようにし
た。
負荷試験の実行
- nonconfidential -
問題2.
負荷試験実施状況の共有が難しくなった。
いま負荷試験
やってるんだっけ?
いま何のシナリオで
負荷試験してるの?
どのぐらいの負荷?
なんか本番重いぞ!
どうなってんだ!!
負荷試験の実行
- nonconfidential -
【やったこと】
負荷試験実施状況が見れるページを作った。
シェルで吐き出した文字列をExcelに
貼り付け、ホワイトボードのように見
れるページを作り、
チームメンバー全員に共有した。
Excel
Browser
- nonconfidential -
4. 負荷試験のチェック項目
負荷試験のチェック項目
- nonconfidential -
4-1. 負荷試験のチェック項目
【共通】
LoadAverage
レスポンスタイム(DB系はインデックス状況含む)
ストレージ状況・ファイル容量
【WEBサーバー】
メモリリーク
エラー出力(Webサーバログ、アプリケーションログ)
【DBサーバー】
メモリリーク
エラー状況
スロークエリログ
スレーブ遅延
CheckPoint Age
【KVSサーバー】
キャッシュ容量
Get misses
【ネットワーク】
転送量
※JMeterサーバにて、JMeterの実行中は・・・
スレッドが増えるごとに、JMeterのスループットが極端に落ちる事が無いか
Errorレートが上がっていないか
を、確認しましょう。
- nonconfidential -
5. シナリオ作りでハマった事
※時間が余っていれば
シナリオ作りでハマった事
- nonconfidential -
5-1. ユーザー定義変数のスコープ
シナリオ内でユーザー定義変数を用いる際、スコープはシナリオ全体なので注意しましょう。
Web JMeter
期待値:
“${result}”!=“hello”
の場合だけ
in_if_1 が定義されて欲しい
結果:
ifの判別結果は偽なのに、
in_if_1 が定義されてしまっている
変数定義でスコープを限定したい場合(コントローラの中だけ、など)は、
ユーザーパラメータを使用しましょう。
シナリオ作りでハマった事
- nonconfidential -
5-1. ユーザー定義変数のスコープ(解決方法)
Web JMeter
期待値:
“${result}”!=“hello”
の場合だけ
in_if_1 が定義されて欲しい
結果:
ifの判別結果は偽なので、
in_if_1 が定義されてない
シナリオ作りでハマった事
- nonconfidential -
5-2. Random Variableの罠
シナリオ内で乱数を複数用いたいとき、Random Variable設定エレメントを複数設定しても、
乱数シードがデフォルトでシステム時間であるため、すべて同じ値になってしまう。
すべて同じ値になってしまう。
シードの値をそれぞれ変えると、今度はループ毎に
毎回同じ値になってしまう。
シードの値欄にRandom関数を書いてもうまく動かない。
シナリオ作りでハマった事
- nonconfidential -
5-2. Random Variableの罠(解決方法)
ユーザー定義変数でRandom関数を使いましょう。
ランダムな値になっている。
値に、下記のように書く
${__Random(最小値, 最大値)}
- nonconfidential -
ご清聴ありがとうございました。

More Related Content

What's hot

人生がときめくAPIテスト自動化 with Karate
人生がときめくAPIテスト自動化 with Karate人生がときめくAPIテスト自動化 with Karate
人生がときめくAPIテスト自動化 with Karate
Takanori Suzuki
 
Dockerからcontainerdへの移行
Dockerからcontainerdへの移行Dockerからcontainerdへの移行
Dockerからcontainerdへの移行
Kohei Tokunaga
 
Linux女子部 systemd徹底入門
Linux女子部 systemd徹底入門Linux女子部 systemd徹底入門
Linux女子部 systemd徹底入門
Etsuji Nakai
 
さくっと理解するSpring bootの仕組み
さくっと理解するSpring bootの仕組みさくっと理解するSpring bootの仕組み
さくっと理解するSpring bootの仕組み
Takeshi Ogawa
 
SQL大量発行処理をいかにして高速化するか
SQL大量発行処理をいかにして高速化するかSQL大量発行処理をいかにして高速化するか
SQL大量発行処理をいかにして高速化するか
Shogo Wakayama
 
Python 3.9からの新定番zoneinfoを使いこなそう
Python 3.9からの新定番zoneinfoを使いこなそうPython 3.9からの新定番zoneinfoを使いこなそう
Python 3.9からの新定番zoneinfoを使いこなそう
Ryuji Tsutsui
 
Docker Compose 徹底解説
Docker Compose 徹底解説Docker Compose 徹底解説
Docker Compose 徹底解説
Masahito Zembutsu
 
Kubernetesのしくみ やさしく学ぶ 内部構造とアーキテクチャー
Kubernetesのしくみ やさしく学ぶ 内部構造とアーキテクチャーKubernetesのしくみ やさしく学ぶ 内部構造とアーキテクチャー
Kubernetesのしくみ やさしく学ぶ 内部構造とアーキテクチャー
Toru Makabe
 
GitLab から GitLab に移行したときの思い出
GitLab から GitLab に移行したときの思い出GitLab から GitLab に移行したときの思い出
GitLab から GitLab に移行したときの思い出
富士通クラウドテクノロジーズ株式会社
 
乗っ取れコンテナ!!開発者から見たコンテナセキュリティの考え方(CloudNative Days Tokyo 2021 発表資料)
乗っ取れコンテナ!!開発者から見たコンテナセキュリティの考え方(CloudNative Days Tokyo 2021 発表資料)乗っ取れコンテナ!!開発者から見たコンテナセキュリティの考え方(CloudNative Days Tokyo 2021 発表資料)
乗っ取れコンテナ!!開発者から見たコンテナセキュリティの考え方(CloudNative Days Tokyo 2021 発表資料)
NTT DATA Technology & Innovation
 
AWSにおけるバッチ処理の ベストプラクティス - Developers.IO Meetup 05
AWSにおけるバッチ処理の ベストプラクティス - Developers.IO Meetup 05AWSにおけるバッチ処理の ベストプラクティス - Developers.IO Meetup 05
AWSにおけるバッチ処理の ベストプラクティス - Developers.IO Meetup 05都元ダイスケ Miyamoto
 
CloudFront経由でのCORS利用
CloudFront経由でのCORS利用CloudFront経由でのCORS利用
CloudFront経由でのCORS利用
Yuta Imai
 
ドメイン駆動設計サンプルコードの徹底解説
ドメイン駆動設計サンプルコードの徹底解説ドメイン駆動設計サンプルコードの徹底解説
ドメイン駆動設計サンプルコードの徹底解説
増田 亨
 
Re: ゼロから始める監視設計
Re: ゼロから始める監視設計Re: ゼロから始める監視設計
Re: ゼロから始める監視設計
Masahito Zembutsu
 
SPAセキュリティ入門~PHP Conference Japan 2021
SPAセキュリティ入門~PHP Conference Japan 2021SPAセキュリティ入門~PHP Conference Japan 2021
SPAセキュリティ入門~PHP Conference Japan 2021
Hiroshi Tokumaru
 
新たなgitのブランチモデル「Git Feature Flow」!Git Flow,Git Hub Flow,Git Lab Flowを超えれるか?
新たなgitのブランチモデル「Git Feature Flow」!Git Flow,Git Hub Flow,Git Lab Flowを超えれるか?新たなgitのブランチモデル「Git Feature Flow」!Git Flow,Git Hub Flow,Git Lab Flowを超えれるか?
新たなgitのブランチモデル「Git Feature Flow」!Git Flow,Git Hub Flow,Git Lab Flowを超えれるか?
naoki koyama
 
フロー効率性とリソース効率性について #xpjug
フロー効率性とリソース効率性について #xpjugフロー効率性とリソース効率性について #xpjug
フロー効率性とリソース効率性について #xpjug
Itsuki Kuroda
 
Dockerイメージの理解とコンテナのライフサイクル
Dockerイメージの理解とコンテナのライフサイクルDockerイメージの理解とコンテナのライフサイクル
Dockerイメージの理解とコンテナのライフサイクル
Masahito Zembutsu
 
Serverless時代のJavaについて
Serverless時代のJavaについてServerless時代のJavaについて
Serverless時代のJavaについて
Amazon Web Services Japan
 
Concourseで快適な自動化の旅
Concourseで快適な自動化の旅Concourseで快適な自動化の旅
Concourseで快適な自動化の旅
Kazuto Kusama
 

What's hot (20)

人生がときめくAPIテスト自動化 with Karate
人生がときめくAPIテスト自動化 with Karate人生がときめくAPIテスト自動化 with Karate
人生がときめくAPIテスト自動化 with Karate
 
Dockerからcontainerdへの移行
Dockerからcontainerdへの移行Dockerからcontainerdへの移行
Dockerからcontainerdへの移行
 
Linux女子部 systemd徹底入門
Linux女子部 systemd徹底入門Linux女子部 systemd徹底入門
Linux女子部 systemd徹底入門
 
さくっと理解するSpring bootの仕組み
さくっと理解するSpring bootの仕組みさくっと理解するSpring bootの仕組み
さくっと理解するSpring bootの仕組み
 
SQL大量発行処理をいかにして高速化するか
SQL大量発行処理をいかにして高速化するかSQL大量発行処理をいかにして高速化するか
SQL大量発行処理をいかにして高速化するか
 
Python 3.9からの新定番zoneinfoを使いこなそう
Python 3.9からの新定番zoneinfoを使いこなそうPython 3.9からの新定番zoneinfoを使いこなそう
Python 3.9からの新定番zoneinfoを使いこなそう
 
Docker Compose 徹底解説
Docker Compose 徹底解説Docker Compose 徹底解説
Docker Compose 徹底解説
 
Kubernetesのしくみ やさしく学ぶ 内部構造とアーキテクチャー
Kubernetesのしくみ やさしく学ぶ 内部構造とアーキテクチャーKubernetesのしくみ やさしく学ぶ 内部構造とアーキテクチャー
Kubernetesのしくみ やさしく学ぶ 内部構造とアーキテクチャー
 
GitLab から GitLab に移行したときの思い出
GitLab から GitLab に移行したときの思い出GitLab から GitLab に移行したときの思い出
GitLab から GitLab に移行したときの思い出
 
乗っ取れコンテナ!!開発者から見たコンテナセキュリティの考え方(CloudNative Days Tokyo 2021 発表資料)
乗っ取れコンテナ!!開発者から見たコンテナセキュリティの考え方(CloudNative Days Tokyo 2021 発表資料)乗っ取れコンテナ!!開発者から見たコンテナセキュリティの考え方(CloudNative Days Tokyo 2021 発表資料)
乗っ取れコンテナ!!開発者から見たコンテナセキュリティの考え方(CloudNative Days Tokyo 2021 発表資料)
 
AWSにおけるバッチ処理の ベストプラクティス - Developers.IO Meetup 05
AWSにおけるバッチ処理の ベストプラクティス - Developers.IO Meetup 05AWSにおけるバッチ処理の ベストプラクティス - Developers.IO Meetup 05
AWSにおけるバッチ処理の ベストプラクティス - Developers.IO Meetup 05
 
CloudFront経由でのCORS利用
CloudFront経由でのCORS利用CloudFront経由でのCORS利用
CloudFront経由でのCORS利用
 
ドメイン駆動設計サンプルコードの徹底解説
ドメイン駆動設計サンプルコードの徹底解説ドメイン駆動設計サンプルコードの徹底解説
ドメイン駆動設計サンプルコードの徹底解説
 
Re: ゼロから始める監視設計
Re: ゼロから始める監視設計Re: ゼロから始める監視設計
Re: ゼロから始める監視設計
 
SPAセキュリティ入門~PHP Conference Japan 2021
SPAセキュリティ入門~PHP Conference Japan 2021SPAセキュリティ入門~PHP Conference Japan 2021
SPAセキュリティ入門~PHP Conference Japan 2021
 
新たなgitのブランチモデル「Git Feature Flow」!Git Flow,Git Hub Flow,Git Lab Flowを超えれるか?
新たなgitのブランチモデル「Git Feature Flow」!Git Flow,Git Hub Flow,Git Lab Flowを超えれるか?新たなgitのブランチモデル「Git Feature Flow」!Git Flow,Git Hub Flow,Git Lab Flowを超えれるか?
新たなgitのブランチモデル「Git Feature Flow」!Git Flow,Git Hub Flow,Git Lab Flowを超えれるか?
 
フロー効率性とリソース効率性について #xpjug
フロー効率性とリソース効率性について #xpjugフロー効率性とリソース効率性について #xpjug
フロー効率性とリソース効率性について #xpjug
 
Dockerイメージの理解とコンテナのライフサイクル
Dockerイメージの理解とコンテナのライフサイクルDockerイメージの理解とコンテナのライフサイクル
Dockerイメージの理解とコンテナのライフサイクル
 
Serverless時代のJavaについて
Serverless時代のJavaについてServerless時代のJavaについて
Serverless時代のJavaについて
 
Concourseで快適な自動化の旅
Concourseで快適な自動化の旅Concourseで快適な自動化の旅
Concourseで快適な自動化の旅
 

Similar to 大規模負荷試験時にやったこと

CIが分からない PE(SETエンジニア)の1年生がWebAPIの負荷テストを 背伸びしてCI運用した
CIが分からないPE(SETエンジニア)の1年生がWebAPIの負荷テストを背伸びしてCI運用したCIが分からないPE(SETエンジニア)の1年生がWebAPIの負荷テストを背伸びしてCI運用した
CIが分からない PE(SETエンジニア)の1年生がWebAPIの負荷テストを 背伸びしてCI運用した
ssuser0be501
 
失敗から学ぶ?、教科書には書いてあるけど、現場でしか学べないこと.pdf
失敗から学ぶ?、教科書には書いてあるけど、現場でしか学べないこと.pdf失敗から学ぶ?、教科書には書いてあるけど、現場でしか学べないこと.pdf
失敗から学ぶ?、教科書には書いてあるけど、現場でしか学べないこと.pdf
Rakuten Commerce Tech (Rakuten Group, Inc.)
 
TDD Boot Camp Tokyo for C++ 2014-01 補講
TDD Boot Camp Tokyo for C++ 2014-01 補講TDD Boot Camp Tokyo for C++ 2014-01 補講
TDD Boot Camp Tokyo for C++ 2014-01 補講
Takashi Imagire
 
エンジニアからはじめるリーンスタートアップ(応募スライド)
エンジニアからはじめるリーンスタートアップ(応募スライド)エンジニアからはじめるリーンスタートアップ(応募スライド)
エンジニアからはじめるリーンスタートアップ(応募スライド)
BIGLOBE Tech Talk
 
テストファースト、自動テストを導入するという事について(@社内勉強会)
テストファースト、自動テストを導入するという事について(@社内勉強会)テストファースト、自動テストを導入するという事について(@社内勉強会)
テストファースト、自動テストを導入するという事について(@社内勉強会)
kyon mm
 
TDDってなんなの?(What is TDD)
TDDってなんなの?(What is TDD)TDDってなんなの?(What is TDD)
TDDってなんなの?(What is TDD)
seichi23
 
Sta introduction in_kyoto #devkan
Sta introduction in_kyoto #devkanSta introduction in_kyoto #devkan
Sta introduction in_kyoto #devkan
kyon mm
 
Eric Ries at Startup Lessons Learned sllconf 2011 - Japanese Translation
Eric Ries at Startup Lessons Learned sllconf 2011 - Japanese TranslationEric Ries at Startup Lessons Learned sllconf 2011 - Japanese Translation
Eric Ries at Startup Lessons Learned sllconf 2011 - Japanese Translation
Kenji Hiranabe
 
ノーコードテストツール導入時の決め事
ノーコードテストツール導入時の決め事ノーコードテストツール導入時の決め事
ノーコードテストツール導入時の決め事
ssuser4772e5
 
0530リーンスタートアップ発表資料
0530リーンスタートアップ発表資料0530リーンスタートアップ発表資料
0530リーンスタートアップ発表資料Masashi Hirai
 
Eric riesstartuplessonslearned2011 ja20110605
Eric riesstartuplessonslearned2011 ja20110605Eric riesstartuplessonslearned2011 ja20110605
Eric riesstartuplessonslearned2011 ja20110605
Yuki Sekiguchi
 

Similar to 大規模負荷試験時にやったこと (12)

CIが分からない PE(SETエンジニア)の1年生がWebAPIの負荷テストを 背伸びしてCI運用した
CIが分からないPE(SETエンジニア)の1年生がWebAPIの負荷テストを背伸びしてCI運用したCIが分からないPE(SETエンジニア)の1年生がWebAPIの負荷テストを背伸びしてCI運用した
CIが分からない PE(SETエンジニア)の1年生がWebAPIの負荷テストを 背伸びしてCI運用した
 
失敗から学ぶ?、教科書には書いてあるけど、現場でしか学べないこと.pdf
失敗から学ぶ?、教科書には書いてあるけど、現場でしか学べないこと.pdf失敗から学ぶ?、教科書には書いてあるけど、現場でしか学べないこと.pdf
失敗から学ぶ?、教科書には書いてあるけど、現場でしか学べないこと.pdf
 
TDD Boot Camp Tokyo for C++ 2014-01 補講
TDD Boot Camp Tokyo for C++ 2014-01 補講TDD Boot Camp Tokyo for C++ 2014-01 補講
TDD Boot Camp Tokyo for C++ 2014-01 補講
 
エンジニアからはじめるリーンスタートアップ(応募スライド)
エンジニアからはじめるリーンスタートアップ(応募スライド)エンジニアからはじめるリーンスタートアップ(応募スライド)
エンジニアからはじめるリーンスタートアップ(応募スライド)
 
テストファースト、自動テストを導入するという事について(@社内勉強会)
テストファースト、自動テストを導入するという事について(@社内勉強会)テストファースト、自動テストを導入するという事について(@社内勉強会)
テストファースト、自動テストを導入するという事について(@社内勉強会)
 
I suc発表用v2.8
I suc発表用v2.8I suc発表用v2.8
I suc発表用v2.8
 
TDDってなんなの?(What is TDD)
TDDってなんなの?(What is TDD)TDDってなんなの?(What is TDD)
TDDってなんなの?(What is TDD)
 
Sta introduction in_kyoto #devkan
Sta introduction in_kyoto #devkanSta introduction in_kyoto #devkan
Sta introduction in_kyoto #devkan
 
Eric Ries at Startup Lessons Learned sllconf 2011 - Japanese Translation
Eric Ries at Startup Lessons Learned sllconf 2011 - Japanese TranslationEric Ries at Startup Lessons Learned sllconf 2011 - Japanese Translation
Eric Ries at Startup Lessons Learned sllconf 2011 - Japanese Translation
 
ノーコードテストツール導入時の決め事
ノーコードテストツール導入時の決め事ノーコードテストツール導入時の決め事
ノーコードテストツール導入時の決め事
 
0530リーンスタートアップ発表資料
0530リーンスタートアップ発表資料0530リーンスタートアップ発表資料
0530リーンスタートアップ発表資料
 
Eric riesstartuplessonslearned2011 ja20110605
Eric riesstartuplessonslearned2011 ja20110605Eric riesstartuplessonslearned2011 ja20110605
Eric riesstartuplessonslearned2011 ja20110605
 

Recently uploaded

無形価値を守り育てる社会における「デー タ」の責務について - Atlas, Inc.
無形価値を守り育てる社会における「デー タ」の責務について - Atlas, Inc.無形価値を守り育てる社会における「デー タ」の責務について - Atlas, Inc.
無形価値を守り育てる社会における「デー タ」の責務について - Atlas, Inc.
Yuki Miyazaki
 
Humanoid Virtual Athletics Challenge2024 技術講習会 スライド
Humanoid Virtual Athletics Challenge2024 技術講習会 スライドHumanoid Virtual Athletics Challenge2024 技術講習会 スライド
Humanoid Virtual Athletics Challenge2024 技術講習会 スライド
tazaki1
 
Generating Automatic Feedback on UI Mockups with Large Language Models
Generating Automatic Feedback on UI Mockups with Large Language ModelsGenerating Automatic Feedback on UI Mockups with Large Language Models
Generating Automatic Feedback on UI Mockups with Large Language Models
harmonylab
 
「進化するアプリ イマ×ミライ ~生成AIアプリへ続く道と新時代のアプリとは~」Interop24Tokyo APPS JAPAN B1-01講演
「進化するアプリ イマ×ミライ ~生成AIアプリへ続く道と新時代のアプリとは~」Interop24Tokyo APPS JAPAN B1-01講演「進化するアプリ イマ×ミライ ~生成AIアプリへ続く道と新時代のアプリとは~」Interop24Tokyo APPS JAPAN B1-01講演
「進化するアプリ イマ×ミライ ~生成AIアプリへ続く道と新時代のアプリとは~」Interop24Tokyo APPS JAPAN B1-01講演
嶋 是一 (Yoshikazu SHIMA)
 
論文紹介:Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey
論文紹介:Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey論文紹介:Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey
論文紹介:Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey
Toru Tamaki
 
生成AIがもたらすコンテンツ経済圏の新時代  The New Era of Content Economy Brought by Generative AI
生成AIがもたらすコンテンツ経済圏の新時代  The New Era of Content Economy Brought by Generative AI生成AIがもたらすコンテンツ経済圏の新時代  The New Era of Content Economy Brought by Generative AI
生成AIがもたらすコンテンツ経済圏の新時代  The New Era of Content Economy Brought by Generative AI
Osaka University
 
ハイブリッドクラウド研究会_Hyper-VとSystem Center Virtual Machine Manager セッションMM
ハイブリッドクラウド研究会_Hyper-VとSystem Center Virtual Machine Manager セッションMMハイブリッドクラウド研究会_Hyper-VとSystem Center Virtual Machine Manager セッションMM
ハイブリッドクラウド研究会_Hyper-VとSystem Center Virtual Machine Manager セッションMM
osamut
 
ロジックから状態を分離する技術/設計ナイト2024 by わいとん @ytnobody
ロジックから状態を分離する技術/設計ナイト2024 by わいとん @ytnobodyロジックから状態を分離する技術/設計ナイト2024 by わいとん @ytnobody
ロジックから状態を分離する技術/設計ナイト2024 by わいとん @ytnobody
azuma satoshi
 
ヒアラブルへの入力を想定したユーザ定義型ジェスチャ調査と IMUセンサによる耳タッチジェスチャの認識
ヒアラブルへの入力を想定したユーザ定義型ジェスチャ調査と IMUセンサによる耳タッチジェスチャの認識ヒアラブルへの入力を想定したユーザ定義型ジェスチャ調査と IMUセンサによる耳タッチジェスチャの認識
ヒアラブルへの入力を想定したユーザ定義型ジェスチャ調査と IMUセンサによる耳タッチジェスチャの認識
sugiuralab
 

Recently uploaded (9)

無形価値を守り育てる社会における「デー タ」の責務について - Atlas, Inc.
無形価値を守り育てる社会における「デー タ」の責務について - Atlas, Inc.無形価値を守り育てる社会における「デー タ」の責務について - Atlas, Inc.
無形価値を守り育てる社会における「デー タ」の責務について - Atlas, Inc.
 
Humanoid Virtual Athletics Challenge2024 技術講習会 スライド
Humanoid Virtual Athletics Challenge2024 技術講習会 スライドHumanoid Virtual Athletics Challenge2024 技術講習会 スライド
Humanoid Virtual Athletics Challenge2024 技術講習会 スライド
 
Generating Automatic Feedback on UI Mockups with Large Language Models
Generating Automatic Feedback on UI Mockups with Large Language ModelsGenerating Automatic Feedback on UI Mockups with Large Language Models
Generating Automatic Feedback on UI Mockups with Large Language Models
 
「進化するアプリ イマ×ミライ ~生成AIアプリへ続く道と新時代のアプリとは~」Interop24Tokyo APPS JAPAN B1-01講演
「進化するアプリ イマ×ミライ ~生成AIアプリへ続く道と新時代のアプリとは~」Interop24Tokyo APPS JAPAN B1-01講演「進化するアプリ イマ×ミライ ~生成AIアプリへ続く道と新時代のアプリとは~」Interop24Tokyo APPS JAPAN B1-01講演
「進化するアプリ イマ×ミライ ~生成AIアプリへ続く道と新時代のアプリとは~」Interop24Tokyo APPS JAPAN B1-01講演
 
論文紹介:Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey
論文紹介:Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey論文紹介:Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey
論文紹介:Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey
 
生成AIがもたらすコンテンツ経済圏の新時代  The New Era of Content Economy Brought by Generative AI
生成AIがもたらすコンテンツ経済圏の新時代  The New Era of Content Economy Brought by Generative AI生成AIがもたらすコンテンツ経済圏の新時代  The New Era of Content Economy Brought by Generative AI
生成AIがもたらすコンテンツ経済圏の新時代  The New Era of Content Economy Brought by Generative AI
 
ハイブリッドクラウド研究会_Hyper-VとSystem Center Virtual Machine Manager セッションMM
ハイブリッドクラウド研究会_Hyper-VとSystem Center Virtual Machine Manager セッションMMハイブリッドクラウド研究会_Hyper-VとSystem Center Virtual Machine Manager セッションMM
ハイブリッドクラウド研究会_Hyper-VとSystem Center Virtual Machine Manager セッションMM
 
ロジックから状態を分離する技術/設計ナイト2024 by わいとん @ytnobody
ロジックから状態を分離する技術/設計ナイト2024 by わいとん @ytnobodyロジックから状態を分離する技術/設計ナイト2024 by わいとん @ytnobody
ロジックから状態を分離する技術/設計ナイト2024 by わいとん @ytnobody
 
ヒアラブルへの入力を想定したユーザ定義型ジェスチャ調査と IMUセンサによる耳タッチジェスチャの認識
ヒアラブルへの入力を想定したユーザ定義型ジェスチャ調査と IMUセンサによる耳タッチジェスチャの認識ヒアラブルへの入力を想定したユーザ定義型ジェスチャ調査と IMUセンサによる耳タッチジェスチャの認識
ヒアラブルへの入力を想定したユーザ定義型ジェスチャ調査と IMUセンサによる耳タッチジェスチャの認識
 

大規模負荷試験時にやったこと