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
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Openresty-Xray
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
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- 自動レポートの詳細
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- 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
PHP プロセス内の大きなメモリオブジェクトをオンラインで特定する（OpenResty XRay を使用）
- 問題: メモリ使用率が高い
- PHP プロセス内の大きなメモリオブジェクトまたは値を特定
- 自動生成レポート
- 問題: メモリ使用率が高い
- PHP プロセス内の大きなメモリオブジェクトまたは値を特定
- 自動生成レポート
OpenResty XRay を使用した Go コードにおけるディスク I/O 高負荷のオンラインでの迅速な特定方法
- 問題：ディスク I/O の高負荷
- 問題のある Go 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 Go コードパスの特定
- 自動生成レポート
OpenResty XRay による Erlang コードの最も CPU 高負荷の部分のオンライン特定方法
- 問題：CPU の高負荷
- Erlang の CPU ホットスポットを特定
- 自動生成レポート
- 問題：CPU の高負荷
- Erlang の CPU ホットスポットを特定
- 自動生成レポート
デバッグシンボルが欠落した OpenResty/Nginx アプリケーションの分析（OpenResty XRay を使用）
- 問題：アプリケーションにデバッグシンボルが欠落
- デバッグシンボルの自動分析と再構築
- 完全自動化された分析とレポート作成
- 問題：アプリケーションにデバッグシンボルが欠落
- デバッグシンボルの自動分析と再構築
- 完全自動化された分析とレポート作成
Amazon Linux 上での OpenResty XRay Agent のインストール方法（Bundle パッケージを使用）
- コンソールにログイン
- Bundle パッケージを使用した Agent のインストール
- アプリケーションの設定と検出
- アナライザの起動と分析結果の確認
- 別の Agent のインストールt
- コンソールにログイン
- Bundle パッケージを使用した Agent のインストール
- アプリケーションの設定と検出
- アナライザの起動と分析結果の確認
- 別の Agent のインストールt
オンラインで PHP 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
- CPU 使用率が最も高い PHP 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
- CPU 使用率が最も高い PHP コードパスを特定
- 完全自動化された分析とレポート
Envoy サーバー内部での CPU 時間の消費状況（OpenResty XRay を使用）
- 問題：高 CPU 使用率
- Envoy サーバーでの CPU 時間の消費状況を分析
- 完全自動化された分析レポート
- 問題：高 CPU 使用率
- Envoy サーバーでの CPU 時間の消費状況を分析
- 完全自動化された分析レポート
オンラインでブロッキングスレッドの Perl コードパスを迅速に特定する（OpenResty XRay を使用）
- 問題：CPU 使用率が上昇しない
- off-CPU 時間を最も占有している Perl コードパスを特定
- 完全自動の分析とレポート
- 問題：CPU 使用率が上昇しない
- off-CPU 時間を最も占有している Perl コードパスを特定
- 完全自動の分析とレポート
Rust アプリケーションのオンライン例外監視（OpenResty XRay を使用）
- Rust 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
- Rust 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
Go アプリケーションのオンライン例外監視（OpenResty XRay を使用）
- Go 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
- Go 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
OpenResty XRay を使用して Prometheus アプリケーション内の CPU 使用率が最も高い Go コードパスを特定する
- 問題：高 CPU 使用率
- CPU 使用率が最も高い 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
- CPU 使用率が最も高い Go コードパスを特定
- 完全自動化された分析とレポート
PHP Laravel アプリケーションにおける CPU 時間の消費状況を確認（OpenResty XRay を使用）
- 問題：高 CPU 使用率
- Laravel アプリケーションの CPU 分布を分析
- 完全自動化された分析レポート
- 問題：高 CPU 使用率
- Laravel アプリケーションの CPU 分布を分析
- 完全自動化された分析レポート
OpenResty XRay を使用して HTTP 504 タイムアウトエラーを診断する方法
- 問題：HTTP 504 ゲートウェイタイムアウトエラー
- エラーの診断
- 完全自動化された分析とレポート
- 問題：HTTP 504 ゲートウェイタイムアウトエラー
- エラーの診断
- 完全自動化された分析とレポート
CockroachDB における CPU 時間の消費状況（OpenResty XRay を使用）
- 問題：高 CPU 使用率
- Cockroach での CPU 時間の消費状況を分析
- 完全自動化された分析レポート
- 問題：高 CPU 使用率
- Cockroach での CPU 時間の消費状況を分析
- 完全自動化された分析レポート
Perl 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
Perl プロセス内の大きなメモリオブジェクトをオンラインで特定する（OpenResty XRay を使用）
- 問題: メモリ使用率が高い
- Perl プロセス内の大きなメモリオブジェクトまたは値を特定
- 自動生成レポート
- 問題: メモリ使用率が高い
- Perl プロセス内の大きなメモリオブジェクトまたは値を特定
- 自動生成レポート
Go 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
Ubuntu への OpenResty XRay Agent のインストール方法（APT リポジトリを使用）
- コンソールへのログイン
- Deb パッケージによる Agent のインストール
- Agent の状態とログの確認
- 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
- 追加の Agent のインストール
- コンソールへのログイン
- Deb パッケージによる Agent のインストール
- Agent の状態とログの確認
- 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
- 追加の Agent のインストール
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
Python の Django アプリケーション内部のメモリ使用状況（OpenResty XRay を使用）
- 問題: メモリ使用量が高い
- Django アプリケーションを分析
- 完全自動化された分析とレポート
- 問題: メモリ使用量が高い
- Django アプリケーションを分析
- 完全自動化された分析とレポート
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
Go の etcd サーバーの CPU 時間の使用状況（OpenResty XRay を使用）
- 問題: 高 CPU 使用率
- 最も CPU を消費する 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: 高 CPU 使用率
- 最も CPU を消費する Go コードパスを特定
- 完全自動化された分析とレポート
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
Ylang: eBPF、Stap+、GDB などのフレームワーク向け汎用言語（第4回、全4回）
- コンテナを透過的に横断するトレース機能
- 効率的なスタックアンワインディング
- 終了したプロセスの分析（core dumps）
- 極めて低いトレーシングオーバーヘッド
- 標準 Ylang ライブラリとツール
- ネットワークフィルタリングと制御
- Ylang コンパイラの実装
- オペレーティングシステムのサポート
- オープンソースコミュニティへの貢献
- 結論
- 謝辞
- コンテナを透過的に横断するトレース機能
- 効率的なスタックアンワインディング
- 終了したプロセスの分析（core dumps）
- 極めて低いトレーシングオーバーヘッド
- 標準 Ylang ライブラリとツール
- ネットワークフィルタリングと制御
- Ylang コンパイラの実装
- オペレーティングシステムのサポート
- オープンソースコミュニティへの貢献
- 結論
- 謝辞
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
Ylang: eBPF、Stap+、GDB などのフレームワーク向け汎用言語（第3回、全4回）
- Ylang の文法（前回の続き）
- 文字列
- 組み込み正規表現サポート
- 完全な制御フロー機能のサポート
- 浮動小数点数のサポート
- オープンソースツールチェーンとの比較
- 明確なデバッグシンボルの手法
- デバッグシンボル：実行時のシステムオーバーヘッドなし
- 集中管理されたパッケージデータベース
- デバッグシンボルのファジーマッチング
- Ylang の文法（前回の続き）
- 文字列
- 組み込み正規表現サポート
- 完全な制御フロー機能のサポート
- 浮動小数点数のサポート
- オープンソースツールチェーンとの比較
- 明確なデバッグシンボルの手法
- デバッグシンボル：実行時のシステムオーバーヘッドなし
- 集中管理されたパッケージデータベース
- デバッグシンボルのファジーマッチング
