OpenResty XRay 入門：コードを変更せずに、システム深層の「鼓動」を聴く
- OpenResty XRay が実現する究極の可観測性基盤
- シグナルからインサイトへ
- 次世代のクラウドネイティブ・エンジニアリング
- オープンなエコシステムと堅牢な技術基盤
- OpenResty XRay が実現する究極の可観測性基盤
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Openresty-Xray
OpenResty の隠れたメモリリークを無停止で特定する手法（Zero Downtime）
- 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
OpenResty XRay で 15 倍の QPS 差を解決した事例
- 93% 性能低下の裏に潜む観測の死角
- OpenResty XRay がコネクション再利用の問題を明らかにします
- 比較分析により判明したコンパイルオプションの問題
- コンパイラオプションが命令実行効率に与える影響
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- OpenResty XRay がコネクション再利用の問題を明らかにします
- 比較分析により判明したコンパイルオプションの問題
- コンパイラオプションが命令実行効率に与える影響
LuaJIT ランタイムの進化：断片化した物理メモリを OS に「返却」させる能動的ガバナンス
- 「擬似メモリリーク」の定義
- クラッシュにとどまらない、アーキテクチャ上の不確実性
- なぜコードの最適化はもはや効果を発揮しないのか？
- 「受動的保持」から「能動的管理」へ
- 価値の再構築：メモリカーブに「呼吸」を
- 「擬似メモリリーク」の定義
- クラッシュにとどまらない、アーキテクチャ上の不確実性
- なぜコードの最適化はもはや効果を発揮しないのか？
- 「受動的保持」から「能動的管理」へ
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50万 QPS の OpenResty ゲートウェイで発生した「謎の 244ms 遅延」の原因を特定した話
- 「地震計」が震源を特定できない時
- 経験主義から動的観測への価値転換
- 定量的なエンジニアリング効率とリソース最適化指標
- 継続的なパフォーマンス観測能力の構築
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- 経験主義から動的観測への価値転換
- 定量的なエンジニアリング効率とリソース最適化指標
- 継続的なパフォーマンス観測能力の構築
OpenResty XRay による Java メモリ問題診断の実践
- 背景と課題
- メモリリークからパフォーマンスの不安定性まで
- 診断効率とシステム改善
- 「OpenResty XRay を選ぶ理由
- 背景と課題
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プラグインが CPU の 45% を食い潰した際、ソースコードなしで Lua の 93 行目を特定した方法？
- perf が「ブラック ボックス」に直面したとき *「サンプリング」から「フルスタック動的トレーシング」へ
- 証拠の連鎖を特定する
- 「何が起こったか」から「なぜ」へ
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OpenResty XRay バージョン 25.10.11 正式リリース
- 特に注目すべき 3 つのポイント
- 診断精度と安定性の強化
- ユーザビリティとセキュリティの強化
- アップグレード方法
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- 診断精度と安定性の強化
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OpenResty XRay は、Gzip 設定の潜在的なコストをいかに正確に特定するか
- 性能問題は意外なところに潜んでいる
- OpenResty XRay は性能ボトルネックの「根本原因」をどう特定するか
- 性能ボトルネックの定量的な真実
- 経験から方法論へ：OpenResty XRay が示す可観測性の新境地
- 関連記事
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C++ プロセスにおけるメモリリークを OpenResty XRayで 迅速に特定する方法
- 技術的な課題と初期診断
- フレームグラフで特定！メモリリークの「ホットスポット」
- XRay が実現するトラブルシューティングの新たなサイクル
- まとめ
- 技術的な課題と初期診断
- フレームグラフで特定！メモリリークの「ホットスポット」
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- まとめ
OpenResty XRay Java 関数プローブ：非侵入型関数監視の実現
- 非侵入型関数プローブとは？
- OpenResty XRay の非侵入型プローブには、どのような特長がありますか？
- 実践デモ：関数パラメータの監視
- 技術的優位性とユースケース
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- 実践デモ：関数パラメータの監視
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OpenResty XRay が最小限のデータで、最も困難な問題を特定する方法
- 「より多くのデータ」は「より深い洞察」ではない
- OpenResty XRay の違いとは？
- 活用事例
- まとめ
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- OpenResty XRay の違いとは？
- 活用事例
- まとめ
金融サービスにおけるメモリ使用量急増：OpenResty XRay がフレームグラフでメモリ消費を 40% 削減
- フレイムグラフでメモリリークの根本原因をピンポイントで特定
- 顕著な最適化の成果
- 関連資料
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- 顕著な最適化の成果
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OpenResty XRay：Node.js 関数プローブによる新監視パラダイムの実現
- なぜ非侵入型関数プローブという新しいパラダイムが必要なのか？
- 実践デモ：関数パラメータの監視
- トップチームはいかにして非侵入型プローブを活用し、開発生産性を向上させているのか？
- まとめ
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- まとめ
アプリケーションの応答遅延？OpenResty XRay が 75 ミリ秒のブロッキングの真因を特定
- パフォーマンスのボトルネック：CPU リソース競合の顕在化
- 根本原因の特定：ブロッキング Lua I/O 操作
- 定量分析：ファイル I/O 性能への影響
- イベントループのブロッキング状況の包括的な評価
- OpenResty XRay で Nginx パフォーマンスの悪夢に終止符を打つ
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- 根本原因の特定：ブロッキング Lua I/O 操作
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二重のボトルネック並行処理？OpenResty XRay の多次元分析で性能問題を解決
- 全体的 CPU 使用分析
- モジュール内部の詳細分析
- 圧縮戦略の詳細分析
- 分析結論
- 最適化ソリューション
- 全体的 CPU 使用分析
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- 圧縮戦略の詳細分析
- 分析結論
- 最適化ソリューション
オンライン Node.js アプリケーションの CPU 使用状況分析（OpenResty XRay を使用）
- Node.js アプリケーションにおける高 CPU 使用率の問題
- Node.js アプリケーションにおける CPU ブロッキングの問題
- 「サポートされている Node.js バージョンとオペレーティングシステム
- 自動サンプリングと専門家による分析
- パフォーマンスへの影響と追加負荷
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- 自動サンプリングと専門家による分析
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クラッシュから根本原因まで：OpenResty XRay が Nginx メモリ破壊問題を明確に分析する方法
- Nginx クラッシュで運用チームが徹夜する事例
- OpenResty XRay でメモリ破壊の「第一現場」を正確に捉える方法
- 「二次開発がどのように Nginx のライフサイクル管理を意図せず破壊したか
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- OpenResty XRay でメモリ破壊の「第一現場」を正確に捉える方法
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UDB + OpenResty XRay：OpenResty アプリケーションのパフォーマンスの謎を解き明かす
- OpenResty XRay と UDB の連携による効率化
- 実践：UDB と OpenResty XRay を用いた OpenResty アプリケーションにおける Lua コード呼び出しスタックの分析
- 時間遡行デバッグの利点
- まとめ
- OpenResty XRay と UDB の連携による効率化
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- まとめ
UDB と OpenResty XRay による Perl コード実行全プロセスの可視化
- UDB とは？
- 実践：OpenResty XRay と UDB を使用した Perl アプリケーションのコードコールスタック分析
- なぜ、より多くの開発者が UDB を選択するのでしょうか？
- まとめ
- UDB とは？
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- なぜ、より多くの開発者が UDB を選択するのでしょうか？
- まとめ
UDB と OpenResty XRay：Java アプリケーションにおけるファイル操作を分析する方法
- UDB とは何か？
- 強力な組み合わせ：UDB と OpenResty XRay
- 実践演習：OpenResty XRay と UDB を用いた Java アプリケーションにおけるファイル操作のコールスタック分析
- まとめ
- UDB とは何か？
- 強力な組み合わせ：UDB と OpenResty XRay
- 実践演習：OpenResty XRay と UDB を用いた Java アプリケーションにおけるファイル操作のコールスタック分析
- まとめ
UDB のタイムトラベル機能を活用し、Python コードの実行プロセスを解明
- Python デバッグにおける UDB の独自の価値
- OpenResty XRay との連携によるデバッグ能力の強化
- 実践事例：Python のネットワークリクエストにおけるコールスタックの分析
- まとめ
- Python デバッグにおける UDB の独自の価値
- OpenResty XRay との連携によるデバッグ能力の強化
- 実践事例：Python のネットワークリクエストにおけるコールスタックの分析
- まとめ
実戦事例：OpenResty XRay を使用した LRU キャッシュに起因するメモリリークの追跡
- 見えざる脅威：メモリリークはビジネスの安定性をいかに脅かすか
- メモリリークの完全な調査プロセスを解明
- 窮地から飛躍へ：一回の的確な診断がもたらした変革
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- メモリリークの完全な調査プロセスを解明
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実戦レポート！OpenResty XRay で DNS 性能を 60% 向上させた徹底解析
- 「ライフライン」DNS サービスがパフォーマンス危機に直面
- OpenResty XRay で問題の根本原因を段階的に調査する方法
- 精密な「治療」：三段階で再生を実現
- 要約：わずか数分で達成したこと
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動的トレースの万能ツール：Y 言語が動的トレースを簡単にする方法
- 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
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- 可観測性技術の進化と将来展望
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OpenResty XRay の画期的なアップデート：Java アプリケーションのメモリと Envoy Lua のパフォーマンスを非侵襲的に分析
- 非侵入で、Java アプリケーションのメモリを徹底解明
- Envoy 内の Lua パフォーマンス・ブラックボックスを初めて解明
- 挑戦は続いています
- 非侵入で、Java アプリケーションのメモリを徹底解明
- Envoy 内の Lua パフォーマンス・ブラックボックスを初めて解明
- 挑戦は続いています
動的トレースが本番環境デバッグの未来である理由
- 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
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
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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
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- 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
- 製品ビジョン
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
- 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
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
- デバッグシンボルについて
- 結論
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
- 自動生成レポート
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
- 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
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
- 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
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
- 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
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
- 問題のある Python コードパスの特定
- 自動生成レポート
PHP アプリケーションのオンライン例外監視（OpenResty XRay を使用）
- PHP アプリケーションのプログラム例外を分析
- 完全自動化された分析レポート
- PHP アプリケーションのプログラム例外を分析
- 完全自動化された分析レポート
Kubernetes クラスター上に OpenResty XRay の Agent をインストールする
- コンソールにログイン
- Kubernetes クラスター上に Agent をインストール
- アプリケーションの設定と検出
- アナライザーの起動と分析結果の確認
- 別の Agent のインストール
- コンソールにログイン
- Kubernetes クラスター上に Agent をインストール
- アプリケーションの設定と検出
- アナライザーの起動と分析結果の確認
- 別の Agent のインストール
OpenResty XRay を使用して、オンラインの Rust 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する方法
- 問題：ディスク I/O の高負荷
- 問題のある Rust 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
- 問題のある Rust コードパスの特定
- 自動生成レポート
OpenResty XRay による Core Dump の自動分析技術
- core dump ファイルの確認
- core dump ファイルを分析
- 全自動分析とレポート作成
- core dump ファイルの確認
- core dump ファイルを分析
- 全自動分析とレポート作成
OpenResty XRay モバイルアプリケーションにつうてのご紹介
- OpenResty XRay Android 版のダウンロードとインストール
- OpenResty XRay へのログイン
- 全自動分析レポート
- ダッシュボードページでパフォーマンスチャートデータの確認
- Guided Analysis 機能
- OpenResty XRay Android 版のダウンロードとインストール
- OpenResty XRay へのログイン
- 全自動分析レポート
- ダッシュボードページでパフォーマンスチャートデータの確認
- Guided Analysis 機能