Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Sign up for free
Menu
Search
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Pricing
Search
Sign in
Sign up for free
いろんなところでScala Compile
Search
machu
April 26, 2016
Technology
1.9k
1
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
いろんなところでScala Compile
市ヶ谷Geek☆Night「Scala大名の平成維新〜殿中でScala!〜」のLTで発表予定の資料です。
machu
April 26, 2016
More Decks by machu
See All by machu
NBAチームから学ぶ強いチームの作り方
machuz
0
77
Authorization to implement with Extensible Effect
machuz
0
470
アルプの 認証/認可分離戦略と手法
machuz
3
810
AuthzCtx - Alp社内共有会
machuz
0
110
アルプのEff独自エフェクト集 / Alp-original ’Eff’ pearls
machuz
1
2.3k
Scalebaseバックエンド構成について/the backend design of Scalebase
machuz
0
6.6k
SQL Meisterへの道 ~更新編~ / sql-meister-CUD
machuz
0
2.4k
SQL Meisterへの道 ~基礎〜参照編~ / sql-meister-R
machuz
0
2.8k
Authz
machuz
0
330
Other Decks in Technology
See All in Technology
「守り」で活用するオンデバイスLLM 〜写ってはいけないを総力戦で防ぐ〜 / iOSDC Japan 2026
nakamuuu
0
170
Minecraft JavaのMODをSwiftで作る
1mash0
0
170
Azure Serverless 2026:Production-ready な AI エージェント基盤 / Azure Serverless 2026: Production-Ready AI Agent Platform
miyake
2
170
Slack上でインフラをトラブルシュートする! Agentic Platform Engineeringの第一歩
teru0x1
5
1.8k
HHKBエバンジェリストになる方法
941
0
110
現場で役立つ技術負債の効果的な返済方法
masuda220
PRO
9
4.4k
株式会社シーエーシー エンジニア向け会社紹介資料
cac
0
57k
あるけみー式LTスライド作成術
alchemy1115
2
220
beyond jj: config & tools ecosystem
indirect
0
1.3k
Claude in Chrome 入門 / Introduction to Claude in Chrome
cielo1985
0
840
AI de Idea
kawaguti
PRO
2
120
俺の仕事は AIに奪われないし、たぶんその BIも要らない
hikaruri
0
500
Featured
See All Featured
How to audit for AI Accessibility on your Front & Back End
davetheseo
0
540
RailsConf & Balkan Ruby 2019: The Past, Present, and Future of Rails at GitHub
eileencodes
141
35k
The Invisible Side of Design
smashingmag
301
52k
What the history of the web can teach us about the future of AI
inesmontani
PRO
1
690
Scaling GitHub
holman
464
140k
AI in Enterprises - Java and Open Source to the Rescue
ivargrimstad
0
1.5k
The World Runs on Bad Software
bkeepers
PRO
72
12k
Docker and Python
trallard
47
4.2k
Are puppies a ranking factor?
jonoalderson
2
3.9k
Building a A Zero-Code AI SEO Workflow
portentint
PRO
0
720
Build The Right Thing And Hit Your Dates
maggiecrowley
39
3.4k
Building a Modern Day E-commerce SEO Strategy
aleyda
45
9.2k
Transcript
いろんなところで Scala Compile #7 ࢢϲ୩Geek˒Night ʮScalaେ໊ͷฏҡ৽ʙ఼தͰScalaʂʙʯ 20164݄26
ABOUT ME 2016年3月に株式会社リクルートマーケティングパートナーズに入社 『スタディサプリ English』『スタディサプリ 英単語』の サーバーサイド、インフラ周りの人。 ▶ 松川 翼
(まつかわ つばさ) @wing_007
Scalaのデメリット
Compile遅い。
解決策は…
None
CPUで どのくらい違うのか
AWS,GCP,Macで Compileしてみる
GCPは気になっていた プリエンティブルVM 使ってみる
プリエンティブルVMとは Google Cloud Platformで提供されている、 AWSでいうスポットインスタンスのようなもの。 GCP側の都合 or UpTime24時間で自動で落ちるが、 安い(7割減)。 参考:
https://cloudplatform.googleblog.com/2015/05/Introducing-Preemptible-VMs-a-new- class-of-compute-available-at-70-off-standard-pricing.html ※以下PVM
コスト ▶ vCPU 32個 + メモリ28.8GB + SSD10GB (asia-east1-a) ▶
PVM無 $0.943/1h $688.48/1Month ▶ PVM有 $0.354/1h $258.66/1Month ※2016/04/26時点 ※1 か月あたり 730 時間
AWSと比較 ▶ PVM無に近い c4.4xlarge (CPUx16,MEM30G) $1.061/1h $774.53/1Month ▶ PVM有に近い m4.xlarge
(CPUx4,MEM16G) $0.348/1h $254.04/1Month ※2016/04/26時点 ※1 か月あたり 730 時間
条件 ▶ プロジェクト ▶ https://github.com/apache/spark ▶ ファイル数2946 コード行数95万 (ざっくり) ▶
これをclean compileしてみる ▶ resolveが遅い問題があるので計測するのは2回目 ▶ 環境 ▶ GCP:CentOS7 AWS:Amazon Linux ▶ Scala2.11.7 ▶ SBT13.9 ▶ JDK8
結果 (Mac) ▶ MBPR 13inch (デュアルコア MEM:16GB DISK:SSD) 470sec前後 ▶
MBPR 15inch (クアッドコア MEM:16GB DISK:SSD) 250sec前後
結果 (GCP) ▶ PVM (vCPU:24 + MEM:28.8GB + DISK:SSD) 250sec前後
▶ PVM (vCPU:32 + MEM:28.8GB + DISK:SSD) 210sec前後
結果 (AWS) ▶ aws c4.xlarge (vCPU:4 MEM:7.5G DISK:EBS) 230sec前後 ▶
aws c4.2xlarge (vCPU:8 MEM:15G DISK:EBS) 170sec前後 ▶ aws c4.4xlarge (vCPU:16 MEM:30G DISK:EBS) 155sec前後 ▶ aws i2.4xlarge (vCPU:8 MEM:15G DISK:EBS) 230sec前後
AWSのc4はやい。
c4が優秀な理由
計算特化なのでCPU強い ▶ AWS c4.xxxx bogomips : 5800.10 xN ▶ AWS
i2.xxx bogomips : 4988.18 xN ▶ GCP PVM bogomips : 4999.99 x32 ࢀর: https://ja.wikipedia.org/wiki/BogoMips
CPU負荷が かたよる瞬間多め GCP C4
CPU数の優位を 活かせていない
現状では Scala Compileには AWS c4インスタンス◎
PVMは安くで CPU数確保したいなら◎ コンソールも すごく使いやすくなってた
Dotty を心待ちに。
ご清聴 ありがとうございました。