GoogleのQUICの論文が知見の塊だった - ASnoKaze blog
20181107追記 QUICプロトコルについての概要は別途記事を書きました asnokaze.hatenablog.com 概要 ACM SIGCOMM 2017という通信系の学会に、Googleの人 総勢21人によって書かれた「The QUIC Transport Protocol: Design and Internet-Scale Deployment」という論文が提出され、学会ホームページより閲覧出来る。 この論文は、QUICの設計仕様と実際にGoogleのサービスにデプロイした結果について書かれている。 すでにGoogler SearchやYoutubeでQUICは有効になっており、一日あたり数十億の接続を処理し、Googleのegress trafficのうち30%がQUICになっており、インターネットのトラフィックの内7%がQUICだと推定されるという説明から論文は始まる。
ネットワークでなぜ遅延が生じるのか
Kubernetesでの性能解析 ～なんとなく遅いからの脱却～（Kubernetes Meetup Tokyo #33 発表資料）NTT DATA Technology & Innovation
Linux ネットワークパフォーマンスの機能強化 - Qiita
ソフトウェア割り込みが偏る？ Linuxを利用していて、ネットワーク負荷が高いサーバを運用していると、特定のCPU負荷が高くなっている事があるのですが、そのようなケースを経験されたことはないでしょうか？ topでみると特定CPU(topを起動して1を押すとCPU単位で確認できる)の%si(software interrupt)がやたら高くなっている場合、それはネットワークの負荷が原因かも知れません。(実際のtopを貼り付けたかったのですが、持ち合わせがなかった・・・。)何も設定していない場合はネットワークの割り込みは特定のCPUで行われるため、ネットワークの割り込みに関連づいたCPUの%siが高くなります。ソフトウェア割り込みを確認するには、/proc/interruptsを確認しましょう。 # cat /proc/interrupts CPU0 CPU1 CPU2 CPU3 0: 129
Linuxでロードバランサやキャッシュサーバをマルチコアスケールさせるためのカーネルチューニング - ゆううきブログ
本記事の公開後の2016年7月にはてなにおけるチューニング事例を紹介した。 はてなにおけるLinuxネットワークスタックパフォーマンス改善 / Linux network performance improvement at hatena - Speaker Deck HAProxy や nginx などのソフトウェアロードバランサやリバースプロキシ、memcached などの KVS のような高パケットレートになりやすいネットワークアプリケーションにおいて、単一の CPU コアに負荷が偏り、マルチコアスケールしないことがあります。 今回は、このようなネットワークアプリケーションにおいて CPU 負荷がマルチコアスケールしない理由と、マルチコアスケールさせるための Linux カーネルのネットワークスタックのチューニング手法として RFS (Receive Flow Steering) を
10GbE時代のネットワークI/O高速化
Evolutionary Architecture - Discovering Boundaries @DevTalks 24
18 Commands to Monitor Network Bandwidth on Linux server
Network monitoring on Linux This post mentions some linux command line tools that can be used to monitor the network usage. These tools monitor the traffic flowing through network interfaces and measure the speed at which data is currently being transferred. Incoming and outgoing traffic is shown separately. Some of the commands, show the bandwidth used by individual processes. This makes it easy
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CloudFrontをかますとキャッシュなしのAPIコールでも速くなるようだ : sonots:blog
負荷分散技術を選ぶときに考えること