Rallyで支えるバージョン追従

by Kazuma Arimura

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Rallyで試すパフォーマンスチューニングのベストプラクティス+@ 第51回 Elasticsearch JP @pakio

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注意:すべて手元で計測したデータであることをご了承ください

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効果のあったものをランキング形式でご紹介参考 Tune for search speed Tune for indexing speed

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第３位

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第３位 refresh_interval ref: Tune for indexing speed デフォルトで1sとなっているrefresh_intervalを適切な値に設定 (下記は10sの例) track: metricbeat track: nested

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第２位

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第２位 Search rounded date ref: Tune for search speed range queryで指定する nowやtimestampを丸める track: metricbeat

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第１位

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第１位 Update to latest ver. Elasticsearchのバージョンを最新に保ちましょう

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v7.17.8 vs v8.5.3 Indexing Performance track: metricbeat track: nested

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v7.17.8 vs v8.5.3 SearchPerformance track: metricbeat track: nested

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Rallyで試すパフォーマンスチューニングのベストプラクティス+@ 第51回 Elasticsearch JP @pakio

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Rallyで試すパフォーマンスチューニングのベストプラクティス+@ 第51回 Elasticsearch JP @pakio

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Rallyで支えるバージョン追従第51回 Elasticsearch JP @pakio

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Rallyとは？

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Rallyとは？ ● ベンチマーク用クラスタのセットアップ ● バージョンをまたいでのベンチマーク管理 ● ベンチマークの履歴管理 ● telemetry devicesを用いたボトルネック計測 ● 複数ベンチマーク結果の比較

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バージョン追従のハードル ● バージョンアップのノウハウがない ● パフォーマンスに懸念がある ● クエリがそのまま動くかわからない

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バージョン追従のハードル ● バージョンアップのノウハウがない ● パフォーマンスに懸念がある ● クエリがそのまま動くかわからない

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benchmark trackを作る

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benchmark track を作る ① データの取得既存のデプロイメントからのデータ取得に対応

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benchmark track を作る ② クエリを保存サービスのクエリログなどから、任意のクエリを抽出し track内に保存

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benchmark track を作る ③ クエリを呼び出し track.pyにqueriesからランダムにクエリを抽出するスクリプトを記述、track.jsonで呼び出し

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benchmark track を作る ④ 󰝊󰝊󰝊 👍

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バージョン追従のハードル ● バージョンアップのノウハウがない ● パフォーマンスに懸念がある ● クエリがそのまま動くかわからない

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まとめ ● パフォーマンス改善の一歩目としてバージョンアップはオススメ ● Rallyを使って定量評価しましょう