OpenResty 1.27.1.2 正式リリース
- 主な変更点
- 完全な変更ログ
- フィードバック
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動的トレーシング技術の深層：OpenResty XRay がどのように問題診断方法を根本的に変革するか
- 動的トレーシング：複雑なシステム問題を解決する強力なツール
- なぜ OpenResty XRay をお選びいただくべきか？
- 製品フォーカス：実際のシナリオにおける XRay の適用事例
- よくある誤解と FAQ：動的トレースについて知っておきたいこと
- 動的トレーシング：複雑なシステム問題を解決する強力なツール
- なぜ OpenResty XRay をお選びいただくべきか？
- 製品フォーカス：実際のシナリオにおける XRay の適用事例
- よくある誤解と FAQ：動的トレースについて知っておきたいこと
動的トレーシングの実装が難しい理由とは？OpenResty XRay はどのようにこの課題を解決するのか？
- 動的トレース技術の実装における課題
- OpenResty XRay：次世代動的トレーシングソリューション
- 結語：動的トレースの未来
- 動的トレース技術の実装における課題
- OpenResty XRay：次世代動的トレーシングソリューション
- 結語：動的トレースの未来
ログ、イベントトラッキング、A/B テストだけでは不十分？「動的トレーシング」を理解すべき時期
- 従来の方法 vs 動的トレーシング：効率性と制御力の革命
- 動的トレース：システムの「透視眼」
- フレームグラフからシステム全体像へ
- OpenResty XRay を選ぶ理由
- 可観測性の未来：動的トレースの新境地
- 従来の方法 vs 動的トレーシング：効率性と制御力の革命
- 動的トレース：システムの「透視眼」
- フレームグラフからシステム全体像へ
- OpenResty XRay を選ぶ理由
- 可観測性の未来：動的トレースの新境地
可観測性の次なる段階：OpenResty XRay が問題解決を再定義する方法
- モダンソフトウェアアーキテクチャにおける問題解決がますます難しくなっている理由
- 可観測性技術の進化と将来展望
- 動的トレース技術はどのように抽象化レイヤーを通過するのか？
- 「時間＋空間」二次元トラッキングモデル
- 実践事例：オンライン Kong サービスにおけるプラグインリソース消費のリアルタイム統計
- モダンソフトウェアアーキテクチャにおける問題解決がますます難しくなっている理由
- 可観測性技術の進化と将来展望
- 動的トレース技術はどのように抽象化レイヤーを通過するのか？
- 「時間＋空間」二次元トラッキングモデル
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ブラックボックスからホワイトボックスへ：OpenResty XRay でシステム問題を可視化する
- ブラックボックスをホワイトボックスに変える動的トレースツール
- 多角的な総合分析能力
- 実例紹介
- 製品ビジョン
- ブラックボックスをホワイトボックスに変える動的トレースツール
- 多角的な総合分析能力
- 実例紹介
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LLVM clang の性能最適化における OpenResty XRay の活用
- LLVM/clang とは
- OpenResty XRay による分析プロセス
- 最適化の実施と成果
- 結語
- LLVM/clang とは
- OpenResty XRay による分析プロセス
- 最適化の実施と成果
- 結語
自己最適化：OpenResty XRay の性能変革
- 課題と痛点
- OpenResty XRay の自己分析プロセス
- 驚くべき最適化の成果
- 技術的洞察とビジネス価値
- 課題と痛点
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- 驚くべき最適化の成果
- 技術的洞察とビジネス価値
OpenResty XRay によるスクリプトパフォーマンスの 44 倍向上
- 実例：ボトルネックの発見から大幅な高速化まで
- OpenResty XRay の動作原理
- 最適化の効果
- 適用シナリオと実践的なアドバイス
- 実例：ボトルネックの発見から大幅な高速化まで
- OpenResty XRay の動作原理
- 最適化の効果
- 適用シナリオと実践的なアドバイス
クロスメディアデータ構造ドリフト：OpenResty XRay が性能を 20 倍向上
- 性能の課題とブレークスルー
- 20 倍の性能向上の実際的意義
- 今後の展望
- 性能の課題とブレークスルー
- 20 倍の性能向上の実際的意義
- 今後の展望
OOM から O(1)へ：OpenResty ストリーミング JSON パーサーの実装方法
- JSONL フォーマットと従来の JSON の違い
- 解決策
- 技術検証
- 継続的な最適化
- 技術的示唆
- JSONL フォーマットと従来の JSON の違い
- 解決策
- 技術検証
- 継続的な最適化
- 技術的示唆
数日から数時間へ：OpenResty XRay が Linux shred ツールを数十倍高速化する
- 問題分析
- XRay 実践効果
- 最適化プロセス
- 応用価値
- まとめと展望
- 問題分析
- XRay 実践効果
- 最適化プロセス
- 応用価値
- まとめと展望
実践共有：OpenResty XRay が Ylang コンパイラのパフォーマンスを倍増
- 顕著な最適化成果
- Ylang 言語：動的トレースの理想的なツール
- 技術協調の模範例
- 顕著な最適化成果
- Ylang 言語：動的トレースの理想的なツール
- 技術協調の模範例
C++ による C++ アプリケーションの動的トレース技術
- 対象 C++ プログラムを設定
- C++（または Y++）アナライザーの作成
- 対象プログラムとアナライザーの実行
- 複雑な C++ アプリケーションのサポート強化
- デバッグシンボルについて
- 結論
- 対象 C++ プログラムを設定
- C++（または Y++）アナライザーの作成
- 対象プログラムとアナライザーの実行
- 複雑な C++ アプリケーションのサポート強化
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オンラインでの Perl アプリケーションにおけるプログラム例外の監視（OpenResty XRay を使用）
- Perl アプリケーションのプログラム例外を分析
- 自動生成レポート
- Perl アプリケーションのプログラム例外を分析
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OpenResty 1.27.1.1 正式リリース
- 主な変更点
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- フィードバック
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OpenResty XRay を用いた Tomcat Java アプリケーションのリクエスト遅延分析
- OpenResty XRay の Tomcat サポート
- インテリジェントパケットキャプチャ
- 実際の適用例
- 結論
- 自動サンプリングと専門家による分析
- OpenResty XRay の Tomcat サポート
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- 実際の適用例
- 結論
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オンライン Java アプリケーションの CPU、off-CPU、およびディスク IO 使用状況の分析（OpenResty XRay を使用）
- 高 CPU 使用率の問題
- CPU ブロッキングの問題
- 高ディスク IO の問題
- サポートされているバージョンと OS
- パフォーマンスへの影響とオーバーヘッド
- 今後の計画
- 高 CPU 使用率の問題
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- 高ディスク IO の問題
- サポートされているバージョンと OS
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- 今後の計画
OpenResty XRay の Web コンソールツアー
- Insight ページの紹介
- 自動レポートの詳細
- Dashboard パフォーマンス指標ダッシュボード
- Guided Analysis を使用したオンライン分析
- システム設定と設定ページ
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OpenResty XRay を使用して、オンラインの Python コードパスにおけるディスク I/O の高負荷を迅速に特定
- 問題：ディスク I/O の高負荷
- 問題のある Python コードパスの特定
- 自動生成レポート
- 問題：ディスク I/O の高負荷
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