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
