Submit Search
대용량아키텍처와성능튜닝 8장성능엔지니어링정의와범위
17 likes
1,731 views
HyeonSeok Choi
1 of 19
Download now
Downloaded 127 times
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
More Related Content
PPTX
실무로배우는시스템성능최적화 Ch1
HyeonSeok Choi
PDF
Apache JMeter로 웹 성능 테스트 방법
Young D
PPTX
Performance Testingusing Loadrunner
hmfive
PPTX
오픈 소스 도구를 활용한 성능 테스트 방법 및 사례
MinWoo Byeon
PDF
오픈소스 성능 최적화 보고서 ch07. Infinispan
HyeonSeok Choi
PPTX
practical perf testing - d2startup
JunHo Yoon
PDF
Performance test using_j_meter_ver1.2
Tommy Lee
PDF
JMeter
YoungSu Son
실무로배우는시스템성능최적화 Ch1
HyeonSeok Choi
Apache JMeter로 웹 성능 테스트 방법
Young D
Performance Testingusing Loadrunner
hmfive
오픈 소스 도구를 활용한 성능 테스트 방법 및 사례
MinWoo Byeon
오픈소스 성능 최적화 보고서 ch07. Infinispan
HyeonSeok Choi
practical perf testing - d2startup
JunHo Yoon
Performance test using_j_meter_ver1.2
Tommy Lee
JMeter
YoungSu Son
What's hot
(20)
PDF
내가써본 nGrinder-SpringCamp 2015
Lim SungHyun
PPTX
Jmeter
Jong Woo Rhee
PDF
확장가능한 웹 아키텍쳐 구축 방안
IMQA
PDF
Performance test
Jaehong Park
PPTX
공감세미나 성능테스트
Lim SungHyun
PDF
웹서버 부하테스트 실전 노하우
IMQA
PDF
[오픈소스컨설팅]Java Performance Tuning
Ji-Woong Choi
PPTX
Advanced nGrinder 2nd Edition
JunHo Yoon
PDF
111 n grinder-deview_day1_track1_session_1_ver_2
NAVER D2
PDF
[오픈소스컨설팅]Scouter 설치 및 사용가이드(JBoss)
Ji-Woong Choi
PPTX
KGC 2014: 분산 게임 서버 구조론
Hyunjik Bae
PPTX
Front end 웹사이트 성능 측정 및 개선
기동 이
PDF
[IMQA] performance consulting
IMQA
PDF
[오픈소스컨설팅]Fault Tolerance Architecture by Netflix
Ji-Woong Choi
PDF
[Hello world 오픈세미나]n grinder helloworld발표자료_저작권free
NAVER D2
PDF
클라우드 환경에서 알아야할 성능 이야기
YoungSu Son
PDF
[Td 2015]개발하기 바쁜데 푸시서버와 메시지큐는 있는거 쓸래요(김영재)
Sang Don Kim
PDF
서버성능개선 류우림
우림 류
PPTX
Nginx Testing in NAVER
형근 송
PDF
[2018] Java를 위한, Java에 의한 도구들
NHN FORWARD
내가써본 nGrinder-SpringCamp 2015
Lim SungHyun
Jmeter
Jong Woo Rhee
확장가능한 웹 아키텍쳐 구축 방안
IMQA
Performance test
Jaehong Park
공감세미나 성능테스트
Lim SungHyun
웹서버 부하테스트 실전 노하우
IMQA
[오픈소스컨설팅]Java Performance Tuning
Ji-Woong Choi
Advanced nGrinder 2nd Edition
JunHo Yoon
111 n grinder-deview_day1_track1_session_1_ver_2
NAVER D2
[오픈소스컨설팅]Scouter 설치 및 사용가이드(JBoss)
Ji-Woong Choi
KGC 2014: 분산 게임 서버 구조론
Hyunjik Bae
Front end 웹사이트 성능 측정 및 개선
기동 이
[IMQA] performance consulting
IMQA
[오픈소스컨설팅]Fault Tolerance Architecture by Netflix
Ji-Woong Choi
[Hello world 오픈세미나]n grinder helloworld발표자료_저작권free
NAVER D2
클라우드 환경에서 알아야할 성능 이야기
YoungSu Son
[Td 2015]개발하기 바쁜데 푸시서버와 메시지큐는 있는거 쓸래요(김영재)
Sang Don Kim
서버성능개선 류우림
우림 류
Nginx Testing in NAVER
형근 송
[2018] Java를 위한, Java에 의한 도구들
NHN FORWARD
Ad
Similar to 대용량아키텍처와성능튜닝 8장성능엔지니어링정의와범위
(20)
PDF
[오픈소스컨설팅]Performance Tuning How To
Ji-Woong Choi
PPTX
Windows 성능모니터를 이용한 SQL Server 성능 분석
Sung wook Kang
PDF
[MGDC] 리눅스 게임 서버 성능 분석하기 - 아이펀팩토리 김진욱 CTO
iFunFactory Inc.
PDF
실전 서버 부하테스트 노하우
YoungSu Son
PDF
Performance consulting
IMQA
PDF
효율적인 개발 프로세스를 위한 지속적 통합
홍렬 임
PPTX
요구사항과 테스트 설계
kimjoohyuk
PDF
비즈니스운영관리
Minsuk Chang
PDF
[오픈소스컨설팅]유닉스의 리눅스 마이그레이션 전략_v3
Ji-Woong Choi
PDF
H/W 규모산정기준
sam Cyberspace
PDF
[OpenInfra Days Korea 2018] (Track 4) - Grafana를 이용한 OpenStack 클라우드 성능 모니터링
OpenStack Korea Community
PDF
프로젝트에서 Sw아키텍트의 역할 20140717
Young On Kim
PDF
한컴MDS_차량용 SW Timing 측정 솔루션_T1_Timing 1st Class
HANCOM MDS
PDF
Mobile Push Notification Solution
남익 이
PPTX
System Infra와 Recovery 그리고 DevOps
Juseok Kim
PDF
시스템공학 기본(Fundamental of systems engineering) - Day1 se general
Jinwon Park
PDF
함정시스템공학 강의자료 - Unit6 nssef example
Jinwon Park
PDF
서버 성능에 대한 정의와 이해
중선 곽
PDF
2016년 과학적사업관리기법 발표회 - 함정시스템공학
Jinwon Park
PPTX
A.I.S팀_산학프로젝트챌린지 (2).pptx
ssuser0e717a
[오픈소스컨설팅]Performance Tuning How To
Ji-Woong Choi
Windows 성능모니터를 이용한 SQL Server 성능 분석
Sung wook Kang
[MGDC] 리눅스 게임 서버 성능 분석하기 - 아이펀팩토리 김진욱 CTO
iFunFactory Inc.
실전 서버 부하테스트 노하우
YoungSu Son
Performance consulting
IMQA
효율적인 개발 프로세스를 위한 지속적 통합
홍렬 임
요구사항과 테스트 설계
kimjoohyuk
비즈니스운영관리
Minsuk Chang
[오픈소스컨설팅]유닉스의 리눅스 마이그레이션 전략_v3
Ji-Woong Choi
H/W 규모산정기준
sam Cyberspace
[OpenInfra Days Korea 2018] (Track 4) - Grafana를 이용한 OpenStack 클라우드 성능 모니터링
OpenStack Korea Community
프로젝트에서 Sw아키텍트의 역할 20140717
Young On Kim
한컴MDS_차량용 SW Timing 측정 솔루션_T1_Timing 1st Class
HANCOM MDS
Mobile Push Notification Solution
남익 이
System Infra와 Recovery 그리고 DevOps
Juseok Kim
시스템공학 기본(Fundamental of systems engineering) - Day1 se general
Jinwon Park
함정시스템공학 강의자료 - Unit6 nssef example
Jinwon Park
서버 성능에 대한 정의와 이해
중선 곽
2016년 과학적사업관리기법 발표회 - 함정시스템공학
Jinwon Park
A.I.S팀_산학프로젝트챌린지 (2).pptx
ssuser0e717a
Ad
More from HyeonSeok Choi
(20)
PDF
밑바닥부터시작하는딥러닝 Ch05
HyeonSeok Choi
PDF
밑바닥부터시작하는딥러닝 Ch2
HyeonSeok Choi
PDF
프로그래머를위한선형대수학1.2
HyeonSeok Choi
PDF
알고리즘 중심의 머신러닝 가이드 Ch04
HyeonSeok Choi
PDF
딥러닝 제대로시작하기 Ch04
HyeonSeok Choi
PDF
밑바닥부터시작하는딥러닝 Ch05
HyeonSeok Choi
PDF
함수적 사고 2장
HyeonSeok Choi
PDF
7가지 동시성 모델 - 데이터 병렬성
HyeonSeok Choi
PDF
7가지 동시성 모델 4장
HyeonSeok Choi
PDF
Bounded Context
HyeonSeok Choi
PDF
DDD Repository
HyeonSeok Choi
PPTX
DDD Start Ch#3
HyeonSeok Choi
PPTX
실무로 배우는 시스템 성능 최적화 Ch8
HyeonSeok Choi
PPTX
실무로 배우는 시스템 성능 최적화 Ch7
HyeonSeok Choi
PPTX
실무로 배우는 시스템 성능 최적화 Ch6
HyeonSeok Choi
PPTX
Logstash, ElasticSearch, Kibana
HyeonSeok Choi
PDF
HTTP 완벽가이드 21장
HyeonSeok Choi
PDF
HTTP 완벽가이드 16장
HyeonSeok Choi
PDF
HTTPS
HyeonSeok Choi
PDF
HTTP 완벽가이드 6장.
HyeonSeok Choi
밑바닥부터시작하는딥러닝 Ch05
HyeonSeok Choi
밑바닥부터시작하는딥러닝 Ch2
HyeonSeok Choi
프로그래머를위한선형대수학1.2
HyeonSeok Choi
알고리즘 중심의 머신러닝 가이드 Ch04
HyeonSeok Choi
딥러닝 제대로시작하기 Ch04
HyeonSeok Choi
밑바닥부터시작하는딥러닝 Ch05
HyeonSeok Choi
함수적 사고 2장
HyeonSeok Choi
7가지 동시성 모델 - 데이터 병렬성
HyeonSeok Choi
7가지 동시성 모델 4장
HyeonSeok Choi
Bounded Context
HyeonSeok Choi
DDD Repository
HyeonSeok Choi
DDD Start Ch#3
HyeonSeok Choi
실무로 배우는 시스템 성능 최적화 Ch8
HyeonSeok Choi
실무로 배우는 시스템 성능 최적화 Ch7
HyeonSeok Choi
실무로 배우는 시스템 성능 최적화 Ch6
HyeonSeok Choi
Logstash, ElasticSearch, Kibana
HyeonSeok Choi
HTTP 완벽가이드 21장
HyeonSeok Choi
HTTP 완벽가이드 16장
HyeonSeok Choi
HTTPS
HyeonSeok Choi
HTTP 완벽가이드 6장.
HyeonSeok Choi
대용량아키텍처와성능튜닝 8장성능엔지니어링정의와범위
1.
대용량
2.
아키텍처와
3.
성능
4.
튜닝
5.
ch.8
6.
성능
7.
엔지니어링의
8.
정의와
9.
범위 cecil
10.
성능
11.
튜닝이란? 시스템의
12.
목표
13.
성능을
14.
정의하고
15.
이를
16.
달성하기
17.
위해서
18.
시스템의
19.
구조를
20.
반복적으로
21.
개선하는
22.
작업
23.
1.성능
24.
엔지니어링은
25.
언제
26.
해야
27.
하는가? 분석,
28.
디자인,
29.
개발,
30.
테스트,
31.
운영
32.
모든
33.
단계에서
34.
필요
35.
분석
36.
단계에서의
37.
성능
38.
엔지니어링 성능에
39.
대한
40.
목표를
41.
정의
42.
(응답시간,
43.
동시
44.
접속자
45.
수
46.
등..)
47.
고려사항:
48.
시스템의
49.
부하
50.
패턴
51.
디자인
52.
단계에서의
53.
성능
54.
엔지니어링 목표
55.
성능과
56.
용량을
57.
달성할
58.
수
59.
있는
60.
규모로
61.
62.
시스템
63.
설계를
64.
진행 성능
65.
관점에서
66.
시스템
67.
디자인은
68.
69.
항상
70.
피크
71.
타임에
72.
맞추어
73.
디자인
74.
되어야
75.
함
76.
(성능
77.
모델에
78.
맞추어
79.
아키텍처
80.
및
81.
미들웨어/하드웨어
82.
제품
83.
선정)
84.
개발
85.
단계에서의
86.
성능
87.
엔지니어링 리스크가
88.
높은
89.
부분과
90.
핵심
91.
기능등을
92.
초기
93.
개발하여
94.
시스템이
95.
성능
96.
목표를
97.
달성할
98.
수
99.
있는지
100.
지속적으로
101.
테스트 주요
102.
성능
103.
이슈들은
104.
초반에
105.
발견해야
106.
수정
107.
비용이
108.
적게
109.
듬
110.
테스트
111.
단계에서의
112.
성능
113.
엔지니어링 개발된
114.
최종
115.
시스템에
116.
대한
117.
성능,
118.
119.
용량
120.
부분의
121.
측정하고,
122.
병목
123.
지점을
124.
튜닝
125.
운영
126.
단계에서의
127.
성능
128.
엔지니어링 모니터링
129.
도구를
130.
사용하여
131.
지속적으로
132.
성능을
133.
모니터링하고
134.
성능상
135.
문제가
136.
있는
137.
부분을
138.
지속적으로
139.
수정해야
140.
함 고려사항:
141.
로그
142.
수집
143.
144.
(성능
145.
및
146.
용량
147.
목표는
148.
시스템의
149.
사용패턴에
150.
따라
151.
결정됨)
152.
2.
153.
시스템
154.
용량
155.
산정 Response
156.
Time:
157.
사용자가
158.
서버에서
159.
요청을
160.
한
161.
시간부터
162.
응답을
163.
받을때까지의
164.
모든
165.
시간
166.
Network
167.
Time:
168.
서버에서
169.
요청을
170.
보내고
171.
받을때
172.
소요되는
173.
네트워크
174.
시간
175.
Transaction
176.
Time:
177.
서버에서
178.
실제
179.
트랜잭션이
180.
요청이
181.
처리되는
182.
시간
183.
Think
184.
Time:
185.
사용자가
186.
응답을
187.
받고
188.
웹페이지나
189.
화면을
190.
보는
191.
시간
192.
Concurrent
193.
User:
194.
현재
195.
시스템을
196.
사용하는
197.
사용자(Think
198.
Time
199.
사용자
200.
포함)
201.
Active
202.
User:
203.
현재
204.
시스템에
205.
트랜잭션을
206.
실행하여
207.
부하를
208.
주는
209.
사용자
210.
Transaction:
211.
사용자로부터의
212.
요청을
213.
다루는
214.
단위
215.
TPS:
216.
초당
217.
처리할
218.
수
219.
있는
220.
트랜잭션의
221.
양
222.
(주로
223.
비즈니스
224.
요청)
225.
HPS:
226.
시스템이
227.
처리할
228.
수
229.
있는
230.
모든
231.
웹
232.
요청의
233.
초당
234.
처리량
235.
Peak
236.
Time:
237.
서버가
238.
순간적으로
239.
부하를
240.
많이
241.
받는
242.
순간
243.
3.성능
244.
엔지니어링
245.
절차 목표와
246.
모델
247.
정의
248.
-
249.
부하
250.
생성
251.
-
252.
테스트와
253.
모니터링
254.
-
255.
튜닝
256.
-
257.
반복
258.
목표와
259.
모델
260.
정의 목표:
261.
시스템에
262.
대한
263.
요구사항으로
264.
부터
265.
정해짐
266.
ex)
267.
동시
268.
사용자
269.
1000명에
270.
대해서
271.
응답
272.
시간
273.
1초
274.
이내
275.
등
276.
모델:
277.
시스템의
278.
주요
279.
사용자
280.
시나리오에
281.
따른
282.
사용
283.
패턴(비중고려)
284.
ex)
285.
사진
286.
서비스의
287.
주요사용자
288.
시나리오
289.
로그인
290.
-
291.
사진
292.
리스트(10)
293.
-
294.
사진
295.
업로드(2)
296.
-
297.
사진
298.
보기(5)
299.
-
300.
사진
301.
다운
302.
로드(1)
303.
-
304.
로그
305.
아웃
306.
=
307.
20
308.
성능
309.
모델:
310.
로그인의
311.
비율
312.
5%,
313.
리스토보기
314.
50%,
315.
업로드
316.
10%,
317.
보기
318.
25%,
319.
다운로드
320.
5%,
321.
로그아웃
322.
5%
323.
부하
324.
생성 부하
325.
생성
326.
도구를
327.
사용하여
328.
부하를
329.
생성
330.
(Apache
331.
AB,
332.
Apache
333.
JMeter,
334.
(n)Grinder) 부하
335.
생성에
336.
사용되는
337.
스크립트는
338.
복잡도가
339.
높고,
340.
지속해서
341.
사용되기
342.
때문에
343.
형상
344.
관리를
345.
권장
346.
테스트와
347.
모니터링 애플리케이션
348.
관점
349.
- Response
350.
Time,
351.
TPS
352.
미들웨어
353.
관점
354.
- 웹서버:주로
355.
네트워크
356.
아웃
357.
바운드
358.
- 어플리케이션
359.
서버:
360.
스레드의
361.
수,
362.
큐의
363.
길이
364.
- DBMS:
365.
슬로우
366.
쿼리..
367.
인프라
368.
관점
369.
- CPU,
370.
메모리,
371.
디스크
372.
I/O,
373.
네트워크
374.
I/O
375.
튜닝 기본적인
376.
접근
377.
방법
378.
• 문제
379.
정의:
380.
명확하고,
381.
재현
382.
가능한
383.
문제를
384.
정의
385.
• 문제
386.
분리(break
387.
down):
388.
문제가
389.
발생하는
390.
부분을
391.
판단
392.
• 문제
393.
고립(Isolation):
394.
문제가
395.
되는
396.
구간을
397.
다른
398.
요인으로
399.
분리
400.
• 문제
401.
상세
402.
분석(Narrow
403.
down):
404.
프로파일링
405.
도구를
406.
통하여
407.
원인
408.
분석
409.
• 병목
410.
발견
411.
• 해결
412.
반복 성능
413.
목표에
414.
도달할때까지
415.
앞의
416.
과정을
417.
반복적으로
418.
수행
419.
4.
420.
성능
421.
엔지니어링을
422.
위해
423.
필요한
424.
것들 도구(부하테스트기,
425.
모니터링
426.
도구,
427.
프로파일링
428.
도구)
429.
하드웨어
430.
인프라,
431.
미들웨어,
432.
애플리케이션에
433.
대한
434.
지식
435.
역량,
436.
경험,
437.
인내심
438.
QA
439.
Reference • 조대협,
440.
대용량
441.
아키텍처와
442.
성능
443.
튜닝.
444.
경기도
445.
부천시
446.
원미구:
447.
프리렉,
448.
2015
Download