UUIDとULIDを理解していない方は見た方がいい記事
Auto increment（自動採番）型を採用したくない場合 Auto Incrementは、データベースにおいて自動的に一意の識別子を生成するメカニズムです。通常、数値型の列が対象となり、新しいレコードが挿入されるたびにその列の値が自動的にインクリメントされます。典型的なIDですかね。 ここでは一意性の確保の話や、データ移行やバックアップのデメリットには言及せず、セキュリティとプライバシーの懸念にフォーカスして考えます。 予測可能性 Auto Increment型のIDは連番であるため、次に生成されるIDが容易に予測可能です。これにより、攻撃者がシステムの内部構造を推測し、不正アクセスを試みるリスクが高まります。 情報漏洩のリスク 連番のIDはデータベースの挿入順序を反映しているため、公開されることで企業の活動パターンやデータ生成の頻度が漏洩する可能性があります。 例） 競合他社は、公
MySQL8.0でSELECT COUNT(*)が低速になる動作は8.0.37で解消されていた！ - CyberAgent SRG #ca_srg
メディア統括本部 サービスリライアビリティグループ（SRG）の鬼海雄太（@fat47）です。 #SRG（Service Reliability Group）は、主に弊社メディアサービスのインフラ周りを横断的にサポートしており、既存サービスの改善や新規立ち上げ、OSS貢献などを行っているグループです。 本記事は、MySQ
2024年度「大転職時代」における人的資本経営のトレンドと対策「2番目の報酬」「CQマネジメント」「アルムナイ」「パフォーマンスマネジメント」｜谷本 潤哉 - 株式会社O: CEO
2024年度「大転職時代」における人的資本経営のトレンドと対策「2番目の報酬」「CQマネジメント」「アルムナイ」「パフォーマンスマネジメント」 2024年度は「大転職時代」と称され、企業の人的資本経営における新たなトレンドと対策が必要不可欠となっています。 経済のグローバル化、テクノロジーの進化、労働市場の流動性の増加に伴い、従業員と企業の関係性は一変しました。 この新しい時代に適応するためには、企業は伝統的な経営戦略を見直し、2つめの報酬、CQ（文化的知性）・越境マネジメント、アルムナイ施策、パフォーマンスマネジメントといった分野におけるアプローチを取り入れる必要があるのではと考えてご紹介します。 人的資本経営のトレンドを深掘りし、企業が直面する課題に対して実践的な対策を提示しますが、組織の持続可能な成長と従業員の満足度向上を目指す企業にとって、これらのトピックは避けて通れない重要事項と
スライド概要 GitHub Actions Meetup Tokyo #3 https://gaugt.connpass.com/event/317178/ このプレゼンテーションでは、サイボウズ社のGaroonのE2Eテストについて、GitHub Actions self-hosted runner 上で実行していたE2Eテストを高速化・安定化させるために取り組んだこと、E2Eテストワークフローの視点の改善アイディアについて話されます。GaroonのE2Eテストにおける実行時間とFlakyが問題となっており、その改善に取り組んだ内容が紹介されています。 おすすめタグ：GitHub Actions,E2Eテスト,self-hosted runner,Garoon,テストワークフロー
Google AI Studioを使ってみる
こんにちわ。 GMO NIKKOのT.Mです。 Google AI Studioとは Google AI Studioは、GoogleのAIモデルであるGeminiを使ってプロンプトの検証やモデルのチューニングなどが行える開発ツールです。Gemini APIのAPIキーの取得もできます。 Google AI Studioの始め方 Googleアカウントがあれば始められます。 企業などでGoogle Workspaceを使っている場合は、「早期アクセスアプリ」を有効にする必要がありました。システム管理者に相談してみましょう。 Google AI Studioの起動 Google AI Studioの公式ページから「Google AI Studioにログイン」ボタンを押せば、画面が開きます。 ログインするとGoogle AI Studioが開きます。 クイックスタート クイックスタートのドキュ
背景 こんにちは！Hanoi Dev Centerでバックエンドエンジニアをしているminhquangです。この記事では、私がAI事業本部のある新規プロダクト開発に参画した際に経験したパフォーマンスチューニングについて話したいと思います。 皆さんはサービスのローンチ(サービスを世の中に初めて出すリリース)をやったことがありますか。サービスローンチするときに、リクエストのスパイクや、ユーザー数の増加によるサーバー負荷増加など、様々な未知な課題が存在します。 私のチームでは数百万人の利用が見込まれるサービスにおいて、18000RPSを実現するべく負荷試験とパフォーマンスチューニングを実施しました。 本記事では、上記のサービス要件を満たすために私たちが取り組んだ負荷試験やパフォーマンスチューニングについて説明しつつ、これらの経験から得られた学びを共有したいと思います。 前提 技術スタック サーバ
分散トレーシングを使ってパフォーマンス改善をやってみたら、レスポンスタイムを2割近く改善できたお話 - Tabelog Tech Blog
目次 目次 はじめに そもそもシステム運用改善チームとは何か？ なぜアプリAPIのパフォーマンス改善が必要になったのか？ どうやって改善箇所を見つけるのか？ 分散トレーシングを使って、店舗詳細APIを細かく分析する 計測結果の見方 計測結果から分かったこと 計測結果から見つけたポイントに改善を実施していく コースに紐づくクーポンの取得 口コミを取得する処理と公開画像数のカウント ユーザーごとの公開口コミ投稿数の合計数カウント 全体での改善効果はどうだったか？ パフォーマンス改善の影響 ユーザー体験が向上した 今後の食べログ成長に備えたシステム上の余裕ができた 食べログの分散トレーシングを使って改善を実施してみてよかったこと おわりに はじめに こんにちは。食べログ開発本部 ウェブ開発1部 システム運用改善チームの @4palace です。 今回は、私の所属するシステム運用改善チームが食べロ
SaaS 向けリレーショナルデータベースのスケーリング (Part 1: 一般的なスケーリングパターン) | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ SaaS 向けリレーショナルデータベースのスケーリング (Part 1: 一般的なスケーリングパターン) ビジネスが成長するにつれて、SaaS (Software as a Service) プロバイダーが直面する課題の 1 つは、テナントのエクスペリエンスをどのように維持するかです。これには、テナントベースが拡大するにつれて、許容できるパフォーマンスとレスポンスタイムを確保することが含まれます。Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) や Amazon Aurora などのリレーショナルデータベースは、一般的に SaaS プロバイダーによって使用されています。ビジネスが成長するにつれて、データベースのスケーリング方法も決定する必要があります。 SaaS ビルダーとしての課題は、SaaS
スライドに記載しているリンク P29 拡張後の取得 https://github.com/golang/go/blob/go1.22.4/src/runtime/map.go#L419-L430 P32 拡張後の登録 https://github.com/golang/go/blob/go1.22.4/src/runtime/map.go#L609-L612 https://github.com/golang/go/blob/go1.22.4/src/runtime/map.go#L1140-L1149 P58 議論されているissueでのやり取り抜粋 https://github.com/golang/go/issues/54766 P68 mapの拡張条件 https://github.com/cockroachdb/swiss/blob/main/map.go#L1028-L1057
DatadogでAPI毎のSQL発行数を可視化してN+1を改善！ - Nealle Developer's Blog
こんにちはSREチームの宮後(@miya10kei)です。最近、スマートホーム化にハマっていていろいろと買い漁っています🛒 N+1問題を検知するのって結構大変ですよね？ 今回はDatadogを使ってN+1問題を可視化し、パフォーマンス改善につなげた話を紹介したいと思います。 ※ 2024/05/29に開催されたJapan Datadog User Group Meetup#4 でもLTしてきました🎤 speakerdeck.com N+1問題とは？ N+1問題は主にデータベースへのクエリーを扱う際に出くわすパフォーマンス上の問題です。1つのクエリーでN件のデータを取得した後にそれぞれのデータに対して追加でクエリーが発行されることでパフォーマンスを大幅に低下させます。（1 + N問題と呼んだ方がしっくりくる気がしますが...🤫） 背景 この取り組みを始めた経緯は、システムへのリクエスト
はじめに パフォーマンス改善についての参考文献 実機計測 フィーチャーフラグ 計測・プロファイリング 効果見積 効果計測 おわりに はじめに こんにちは、クラスター株式会社のソフトウェアエンジニアのsotanです。今回はUnityクライアントのパフォーマンス改善の取り組みについて紹介します。ユーザーの皆さまに快適な体験を提供できるように、新機能の開発や既存機能の拡張・修正と並行して、パフォーマンス改善に取り組んでいます。具体的な改善点や改善方法を全て紹介することはできないのですが、どのような雰囲気で進めているのかを知ってもらえればと思います。 パフォーマンス改善についての参考文献 Unityアプリケーションのパフォーマンス改善に必要となる基礎知識やノウハウについては、 【Unite 2017 Tokyo】最適化をする前に覚えておきたい技術（docswell, YouTube） Unityパ
FreeBSD Foundationは2024年6月4日、FreeBSDの最新リリース版であるFreeBSD 14.1-RELEASEを公開した。 FreeBSD 14.1: What’s new, and how did we get here? | FreeBSD Foundation FreeBSD 14.1-RELEASE Release Notes | The FreeBSD Project 🚀 Just in! #FreeBSD 14.1-RELEASE is here with a bang! 🎉 Dive into the latest enhancements including new drivers, improved hardware support, and stronger security. #OpenSource #TechUpdatehttps://t
F# developer stories: how we've finally fixed a 9-year-old performance issue - .NET Blog
Programming language authors have to think about many things at once: overall language design, runtime dangers, possible feature misuse, backward compatibility, forward compatibility, and so on. All these aspects, together with communication hiccups and time constraints, might get in the way of some seemingly clear and manageable problems. The Bug The story began in the summer of 2015 with this is
近似近傍探索のチューニングで気をつけること
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JavaScript 実行エンジン V8 の JIT 出力コードを読んでみよう
explainだけじゃわからない！MySQLのindexの考え方 - BASEプロダクトチームブログ
「フォト」アプリが爆速に ～MicrosoftがUWP→Windows App SDK移行の苦労を解説／移行の技術的ハードルは高いが、確かなメリット
E2Eテストワークフローを高速化・安定化させる取り組み | ドクセル
大規模サービスのローンチに向け、パフォーマンスチューニングした話 #go #aws
【特集】 CPUやGPUの発熱や電力をカットする方法
Lion CoveとSkymontの詳細が明らかに。Hyper-Threading「非対応」で電力効率爆上げ
Sysinternalsの高機能プロセスモニター「Process Monitor」が12年ぶりのメジャー更新／インターフェイス、フィルタリング、パフォーマンスを改善した「Process Monitor 4.0」
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