PHP アプリケーションの追跡時における OpenResty XRay のシステムパフォーマンスへの影響
- アナライザー実行前のアプリケーションパフォーマンス
- アナライザー実行中のパフォーマンスへの影響
- アナライザー実行時のスループットとレイテンシーへの実際の影響測定
- アナライザー実行前のアプリケーションパフォーマンス
- アナライザー実行中のパフォーマンスへの影響
- アナライザー実行時のスループットとレイテンシーへの実際の影響測定
Python アプリケーションの追跡時における OpenResty XRay のシステムパフォーマンスへの影響
- アナライザー実行前のアプリケーションパフォーマンス
- アナライザー実行中のパフォーマンスへの影響
- アナライザー実行時のスループットとレイテンシーへの実際の影響測定
- アナライザー実行前のアプリケーションパフォーマンス
- アナライザー実行中のパフォーマンスへの影響
- アナライザー実行時のスループットとレイテンシーへの実際の影響測定
Rust アプリケーションの追跡時における OpenResty XRay のシステムパフォーマンスへの影響
- アナライザー実行前のアプリケーションパフォーマンス
- アナライザー実行中のパフォーマンスへの影響
- アナライザー実行時のスループットとレイテンシーへの実際の影響測定
- アナライザー実行前のアプリケーションパフォーマンス
- アナライザー実行中のパフォーマンスへの影響
- アナライザー実行時のスループットとレイテンシーへの実際の影響測定
カスタム Ylang アナライザーを作成して Go プログラムを動的にトレースする（OpenResty XRay を使用）
- Go 変数に 2 つのキーと値のペアを挿入
- カスタム Ylang アナライザーを作成して Go プログラムを動的にトレース
- テスト結果
- Go 変数に 2 つのキーと値のペアを挿入
- カスタム Ylang アナライザーを作成して Go プログラムを動的にトレース
- テスト結果
OpenResty Edge におけるカスタムエラーページの設定
- カスタムテンプレートの作成
- テンプレートの適用
- ページルールの検証
- エラーページのグローバル書き換えルール
- カスタムテンプレートの作成
- テンプレートの適用
- ページルールの検証
- エラーページのグローバル書き換えルール
OpenResty Edge での DNS レコードの設定
- DNS レコードの追加
- DNS レコードのテスト
- 権威 DNS サーバーの設定
- DNS レコードの追加
- DNS レコードのテスト
- 権威 DNS サーバーの設定
Adding Custom Response Headers in OpenResty Edge
- Add New Respond Header and Use String As Value
- Use “System Hostname” As a Built-in Variable for Value
- Add New Respond Header and Use String As Value
- Use “System Hostname” As a Built-in Variable for Value
OpenResty Edge におけるグローバルサーバーロードバランシング（GSLB）機能の使用方法
- ロードバランシング計画の確認
- GSLB の設定
- 各ノードの設定とシステムトラフィックの調整
- ロードバランシング計画の確認
- GSLB の設定
- 各ノードの設定とシステムトラフィックの調整
Web コンソールのユーザー管理とアクセス制御（OpenResty Edge）
- 新しい normal user アカウントの作成
- 基本設定とロールベースのアクセス制御
- アクセス制御の設定
- 設定効果のテスト
- 新しい normal user アカウントの作成
- 基本設定とロールベースのアクセス制御
- アクセス制御の設定
- 設定効果のテスト
特殊リクエストヘッダーで真のクライアント IP をバックエンドサーバーに渡す方法
- アプリケーションのページルールを設定する
- テスト
- アプリケーションのページルールを設定する
- テスト
How Python Django's Application Uses Memory Internally (Using OpenResty XRay)
- Problem: high memory usage
- Use the guidede analysis feature of OpenResty XRay to analyze the django application
- Automatic analysis and reports
- What is OpenResty XRay
- Problem: high memory usage
- Use the guidede analysis feature of OpenResty XRay to analyze the django application
- Automatic analysis and reports
- What is OpenResty XRay
CentOS 上に OpenResty XRay の Agent をインストールする方法（RPM パッケージリポジトリを使用）
- コンソールにログイン
- RPM パッケージリポジトリを使用した Agent のインストール
- 检查 Agent 状态和日志
- 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
- RPM パッケージリポジトリを使用した Agent のインストール
- 检查 Agent 状态和日志
- 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
オンラインで Python プロセス内の大規模メモリオブジェクトを特定する（OpenResty XRay を使用）
- 問題：メモリ使用率が高すぎる
- Python プロセス内の大規模メモリオブジェクトまたは値を特定する
- 完全自動化された分析とレポート
- 問題：メモリ使用率が高すぎる
- Python プロセス内の大規模メモリオブジェクトまたは値を特定する
- 完全自動化された分析とレポート
Rust の Sled ライブラリ内部で CPU 時間がどのように消費されているか（OpenResty XRay を使用）
- 問題：高 CPU 使用率
- Rust の Sled ライブラリ内の CPU 時間消費を分析
- 完全自動化された分析とレポート
- 問題：高 CPU 使用率
- Rust の Sled ライブラリ内の CPU 時間消費を分析
- 完全自動化された分析とレポート
How CPU time is spent inside Go's etcd server (using OpenResty XRay)
- Problem: high CPU usage
- Use the guidede analysis feature of OpenResty XRay to spot the hottest Go code paths
- Automatic analysis and reports
- What is OpenResty XRay
- Problem: high CPU usage
- Use the guidede analysis feature of OpenResty XRay to spot the hottest Go code paths
- Automatic analysis and reports
- What is OpenResty XRay
llama.cpp プログラムと LLaMA2 モデル内部で CPU 時間がどのように消費されているか（OpenResty XRay を使用）
- 問題: 高 CPU 使用率
- 最もホットな C++ コードパスを特定
- 完全自動化された分析とレポート
- 問題: 高 CPU 使用率
- 最もホットな C++ コードパスを特定
- 完全自動化された分析とレポート
オンラインで Go コードパスのブロッキングスレッドを迅速に特定する方法（OpenResty XRay を使用）
- 問題: CPU 使用率が上がらない
- off-CPU 時間を最も占有する Go コードパスを特定
- 完全自動化された分析とレポート
- 問題: CPU 使用率が上がらない
- off-CPU 時間を最も占有する Go コードパスを特定
- 完全自動化された分析とレポート
オンラインで Go コードの CPU 使用率が最も高いパスを素早く特定する方法（OpenResty XRay を使用）
- 問題: 高 CPU 使用率
- 最も CPU 使用率の高い Go コードパスを特定
- 完全自動化された分析とレポート
- 問題: 高 CPU 使用率
- 最も CPU 使用率の高い Go コードパスを特定
- 完全自動化された分析とレポート
オンラインで Python コードパスのブロッキングスレッドを迅速に特定する方法（OpenResty XRay を使用）
- 問題: CPU 使用率が上がらない
- off-CPU 時間を最も占有する Python コードパスを特定
- 完全自動化された分析とレポート
- 問題: CPU 使用率が上がらない
- off-CPU 時間を最も占有する Python コードパスを特定
- 完全自動化された分析とレポート
OpenResty XRay を使用して Linux カーネルのトレースサブシステムにおける 2 つのバグを捕捉
- ユーザー空間メモリ読み取り時のカーネルデッドロック
- カーネル内の x86 ブレークポイント挿入におけるデータ競合
- ユーザー空間メモリ読み取り時のカーネルデッドロック
- カーネル内の x86 ブレークポイント挿入におけるデータ競合
