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openresty-xray

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

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

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 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 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

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

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

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

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
  • アナライザー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
  • アナライザーの起動と分析結果の確認
  • 別の Agent のインストールt

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
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  • 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

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

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

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

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 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
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  • 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
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  • 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

A Quick Tour to OpenResty’s Web Console

  • Introduction to Insight Page
  • Comprehensive Report Details
  • Dashboard Overview
  • Use Guided Analysis Feature to Analyze Online
  • Setting and Configuration
  • What is OpenResty XRay
  • Introduction to Insight Page
  • Comprehensive Report Details
  • Dashboard Overview
  • Use Guided Analysis Feature to Analyze Online
  • Setting and Configuration
  • What is OpenResty XRay

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 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

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

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

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

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

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
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  • 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
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  • 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: eBPF、Stap+、GDB などのフレームワーク向け汎用言語(第2回、全4回)

  • 言語文法(前述の続き)
    • マクロ拡張
    • トレーサー空間とトレーシー空間
    • プローブ
    • 拡張変数型
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  • 言語文法(前述の続き)
    • マクロ拡張
    • トレーサー空間とトレーシー空間
    • プローブ
    • 拡張変数型

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

オンラインで CPU 使用率が最も高い Perl コード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 Perl 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 Perl 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 を使用してオンラインで CPU 負荷の高い Lua コードパスを素早く特定する方法

  • 問題: 高 CPU 使用率
  • 最も CPU 使用率の高い Lua 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 Lua 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、カスタム Kong プラグインの Lua 例外による CPU ボトルネックを解決した方法

  • 問題:Kong サーバーの高 CPU 使用率
  • 分析とレポート
  • 結果:パフォーマンスの向上と CPU 使用率の低下
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  • 問題:Kong サーバーの高 CPU 使用率
  • 分析とレポート
  • 結果:パフォーマンスの向上と CPU 使用率の低下

OpenResty XRay を使用して、オンラインの Kong サービスプロセス内のプラグインの CPU およびメモリ使用量をリアルタイムで統計化する方法

  • サーバープロセス内のすべての Kong プラグインの CPU 使用状況
  • サーバープロセス内のすべての Kong プラグインのメモリ使用状況
  • サーバーへの追加負荷
  • 今後の展開
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  • サーバープロセス内のすべての Kong プラグインの CPU 使用状況
  • サーバープロセス内のすべての Kong プラグインのメモリ使用状況
  • サーバーへの追加負荷
  • 今後の展開
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