Derek Haynes

Unicorn vs Puma vs Passengerの比較まとめ

BY Derek Haynes

Rubyのアプリケーションサーバーのエコシステムは、 Unicorn 、 Puma 、 Passenger 5 の3つを中心に出来上がっています。Rubyにおいて、アプリケーションサーバーが解決しなければならない具体的な問題はなんでしょうか。どのようにして最適なアプリケーションサーバーを選択すればよいでしょうか。2019年にはこれらのアプリケーションサーバーのニーズはあるでしょうか。

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Railsアプリのパフォーマンス監査する上での5つのポイント

BY Derek Haynes

Railsアプリケーションの5つのパフォーマンス監査の5つのポイントを見ていきます。5つのパフォーマンス監査観点を10分前後で読むことで、アプリケーションがどのような状態にあるのか、そしてどこにフォーカスして対応を行うべきなのかが見えてきます。

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ActiveRecordのjoins, includes, preload, eager_loadを比較したまとめ

BY Derek Haynes

ActiveRecord の joins, includes, preload, eager_load メソッドは非常に便利ですが、使い方を間違えると非常に危険です。 それぞれ、どの場面でどのように組み合わせて使うべきかを比較、まとめてみました。

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オススメのRailsプロファイリングツール

BY Derek Haynes

Railsアプリケーションのプロファイリングツールについて調べてみた結果をまとめてみました。rack-mini-profiler, DevTrace, Rails Panelを重点的に比較した結果になっています。

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Rubyのカスタムコードパフォーマンスを手間なくモニタリング

BY Derek Haynes

Ruby on Railsアプリケーションで、カスタムコード(requireしたライブラリ以外の、自分で書いたコード)をモニタリングするために、計測用のコードをアプリに追加するのに疲れていませんか?Scoutなら、Agentをインストールするだけで、その問題を解決できます。

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Introducing AutoInstruments: zero-effort performance monitoring of custom Ruby code

BY Derek Haynes

Instrumenting the performance of custom code (the code you write, not the libraries you require) in web apps has been a thorn in my side for years. Yes, we have a custom instrumentation API , but raise your hand if you enjoy sprinkling your code with this? Anyone? Having a ...

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Meet Scout's new transaction timeline view

BY Derek Haynes

Today we're happy to announce that our transaction timeline view has exited BETA and is now available for all Ruby apps monitored by Scout.

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Disk I/Oを理解する - どういった点に注意すべきか?

BY Derek Haynes

今回の記事の作成には、ブルーボックスグループのシニアシステムアドミニストレーターのクリスチャン・パレディスが参加してくれた。ブルーボックスグループは、強力なアプリケーションの最高のパフォーマンスを維持するためのオペレーションコンサルティングを行なっている、ウェブホストで、特にRuby on Railsに注力している。

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LinuxのCPU statsを理解する

BY Derek Haynes

Linuxサーバが遅いときは、通常「top」コマンドを使用してCPUの測定結果を表示します。 しかしこの2文字の略語は何を意味しているのでしょうか? (なんて意味?) 3つのCPUステート  少し立ち戻ると、CPUには3つのステートがあります。

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Scoutによる極秘の四大可観測性プランとは

BY Derek Haynes

可観測性は、ますます重要になってきています。最近のアプリやサービスは、以前よりも障害への回復力が高いため、障害もふわっと予想もしない形で発生します。こうした障害は非常に偏っていて、チャートに浮かび上がってきづらい傾向があります。例えばあるアプリでは、膨大な関連データベースの記録を持つ特定のユーザー1件に対してだけ、パフォーマンスが顕著に悪くなるという状況が発生しているかもしれません。これは、妥当なスループットを持つアプリの応答時間のチャートからは識別が難しいでしょう。

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