Рубрика «оптимизация производительности»

Привет! Меня зовут Андрей Слесаренко — frontend‑разработчик с опытом работы более 8 лет. Прошёл путь от джуна до тимлида, работал над разными высоко‑нагруженными проектами. В начале этого года начал активно использовать LLM‑агентов в повседневной работе — и за это время набил немало шишек.

В этой статье хочу поделиться своим опытом, где мои ожидания разошлись с результатом, а также рассказать об основных «шишках», которые я набил при работе с агентами. Поскольку я frontend разработчик, в конце приведены примеры MCP реализаций, которые стоит взять на вооружение.

Для кого эта статья:Читать полностью »

Можно ли сказать про буфер что то ещё, что ещё не сказано? Когда мы слышим термин буфер, то первое что придёт в голову - речь идёт об области памяти для временного хранения данных.

Действительно Википедия определяет термин «Буфер (информатика)», как "область памяти, используемая для временного хранения данных при вводе или выводе", но далее идёт пояснение Читать полностью »

Всем привет! Меня зовут Владимир Пустовалов, я C++ разработчик в команде Deckhouse компании «Флант». Мои коллеги — DevOps-инженеры — на данный момент обслуживают более 600 кластеров, и, естественно, в каждом из них развёрнута система мониторинга.

Изначально мы использовали Prometheus — опенсорсную систему мониторинга, написанную на Go. По нашей статистике, она занимала около 20 % ресурсов каждого кластера. Мы не могли с этим мириться и поэтому разработали проект под названием Prom++, в котором многократно сократили потребление оперативной памяти и снизили нагрузку на центральный процессор.

Читать полностью »

Если задать вопрос искусственному интеллекту “зачем нужна ERP-система” мы получим следующий ответ:  

«ERP‑система нужна для упрощения, автоматизации и эффективного управления бизнес‑процессами в организации. Она собирает важные данные в одном месте, чтобы их анализировать и решать задачи бизнеса.»

Читать полностью »

Как ускорить сложение и вычитание при помощи 2^51 - 1

Помните, как долго выполняется сложение на бумаге?

 ¹¹ ¹
  6876
+ 3406
------
 10282

Начиная с «единиц», мы складываем 6 + 6 = 12, записываем 2 и переносим 1. Затем пошагово двигаемся влево, пока складываемые разряды не закончатся.

Читать полностью »

Софт на диете: как мы в DCAP OCR разгоняли - 1

Привет!

Мы в «СёрчИнформ» 20 лет создаем софт для защиты информации и постоянно его оптимизируем. Например, последовательно работаем над ресурсоемкостью продуктов (низкая нагрузка на оборудование – важное преимущество для заказчиков), и придумали в этом направлении много удачных (не только наше мнение) решений.

Читать полностью »

Челлендж по обработке миллиарда строк на Go: от 1 минуты 45 секунд до 4 секунд - 1

Пару недель назад я прочитал о запавшем мне в душу челлендже по обработке миллиарда строк, поэтому захотел решить его на Go.

Я немного опоздал, соревнования проводились в январе. И на Java. Меня не особо интересует Java, зато Читать полностью »

Ускоряем Python в сто раз при помощи менее чем ста строк на Rust - 1


Однажды на работе у нас возникла проблема с производительностью одной из наших основных Python-библиотек.

Эта библиотека формирует фундамент нашего конвейера 3D-обработки. Это довольно большая и сложная библиотека, использующая NumPy и другие научные пакеты Python для выполнения широкого спектра математических и геометрических операций.

Кроме того, наша система должна работать на мощностях компании с ограниченными ресурсами CPU, и хотя поначалу она справлялась хорошо, с ростом количества одновременных физических пользователей у нас начали возникать проблемы, а наша система едва выдерживала нагрузку.

Мы пришли к выводу, что для работы с увеличившейся нагрузкой нужно сделать систему, по крайней мере, в пятьдесят раз быстрее, и решили, что помочь в этом нам может Rust.

Так как проблемы производительности, с которыми мы столкнулись, встречаются довольно часто, мы можем воссоздать и решить их прямо здесь, в (не такой уж короткой) статье.

Так что заварите себе чаю (или кофе) и я расскажу вам (а) о самой проблеме и (б) о нескольких итерациях оптимизаций, которые мы смогли применить для решения этой проблемы.

Если вы хотите сразу перейти к получившемуся коду, то читайте раздел «Подведение итогов».
Читать полностью »

Производительность торговой платформы на простом примере - 1

В этой статье я хочу в научно-популярной форме рассказать об оптимизации времени отклика в торговых платформах бирж и банков (HFT). Для справки речь идет о временах от сотен наносекунд до сотен микросекунд. Для большинства других приложений многие приведенные ниже методы оптимизации неактуальны просто в силу отсутствия столь жестких требований.

Обычно мы рассматриваем производительность в единицах пропускной способности. Например в Гигафлопах. Задача оптимизации в таких случаях сводится к выполнению максимального количества вычислений за единицу времени или решение задачи за минимальное время. Дизайн процессора рассчитан в первую очередь на достижение максимального количества вычислений за единицу времени и стандартные техники оптимизации на то же самое.

Однако существуют приложения где важнее время отклика, например торговые платформы в компьютерном трейдинге (HFT), поисковики, робототехника и телеком. Время отклика – это время выполнения «единичной» операции данного типа, например от получения пакета с текущими котировками с биржи до посылки заказа на биржевую операцию. На самом деле время отклика и пропускная способность (количество операций данного типа в единицу времени) тесно связаны, но разница – принципиальна. Увеличить пропускную способность часто можно просто добавив железа (больше серверов), но улучшить время отклика подобным образом проблематично (кроме случаев пиковых нагрузок).

Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js