Pour cette première rencontre après une longue pause, nous avons choisi le format en ligne en attendant que la situation sanitaire s’améliore encore. Nous en profitons également pour accueillir un speaker international ! Le talk sera donc en anglais, des échanges informels sont aussi prévus après la présentation. Le lien de l’événement sera partagé quelques jours avant.

Go est un langage qui est de plus en plus utilisé dans des systèmes qui traitent un nombre important des requêtes ou opèrent des grands volumes des données. Cela grâce à ces performances avancées pour la mise en réseau et la pleine utilisation de la puissance multicoeur. D’où l’importance de comprendre ses mécanismes et savoir analyser sa performance. Nous vous proposons de faire un tour des outils intégrés de Go qui permettent de profiler des applications, y compris en production.

L’estimation de la performance d’une application est souvent une démarche empirique à base de tests de charge et de recherche d’optimisations algorithmiques ou de configuration. Pour aider dans cette démarche, il existe des règles universelles, dérivées de la théorie des files d’attente, qui nous permettent de mieux modéliser les systèmes et prédire leur performance même sans être capable de les tester complètement.

Dans cette session, je vous présenterai les principales lois applicables en particulier la loi de montée en charge universelle de Gunther et comment, sans rentrer dans les détails mathématiques, il est possible de les appliquer sur des problèmes concrets de modélisation de performance applicative et d’estimation de charge.

Vous connaissez et utilisez d’ores et déjà sûrement Kafka dans votre système d’information… ou pas ! C’est un outil qui est extrêmement versatile, il peut aussi bien être utilisé pour comme une brique purement technique devant un agrégateur de logs ou à l’opposé être le système nerveux central de votre organisation et l’unique source de vérité des échanges métiers entre les services. Cette flexibilité offerte implique des modes d’utilisation différents et nous vous proposons de regarder sous le capot pour voir ou revoir le fonctionnement interne et les paramètres importants pour obtenir les meilleures performances sur votre plateforme de streaming au regard de votre contexte ! Venez avec vos questions, la session sera d’autant plus interactive !

… ou comment tout faire au dernier moment et s’en sortir comme un prince !

Lorsque des applications commencent à rencontrer des problèmes de performance, il est courant d’ajouter du cache. Des solutions “clé en main” existent mais ne répondent pas forcément à toutes les problématiques de votre entreprise.

Même avec un un code backend performant, l’utilisateur peut attendre plusieurs secondes avant de pouvoir utiliser votre interface : mais pourquoi ? De webpack à LightHouse en passant par les configurations par défaut des serveurs, est-ce que la webperf n’est pas déjà automatiquement gérée ?

Beaucoup d’organisations ont du mal à mettre au point leur infrastructure Big Data avec les bases de données NoSQL. D’autres organisations consolident les deux. Cette présentation décrit la migration de Numberly de MongoDB et Hive vers Scylla. Attention : cette session aura lieu exceptionnellement dans les locaux de Numberly au 28 Rue de Châteaudun, 75009 Paris

Apache Spark est un framework de calcul distribué écrit en Scala qui s’est largement démocratisé ces dernières années. Au cours des dernières versions, Apache Spark s’est doté d’un moteur SQL avec génération de code à la volée, qui lui permet de profiter des diverses optimisations existantes dans le domaine. Afin de comprendre en détail le fonctionnement de ce moteur SQL, nous allons réécrire une version simplifiée mais fonctionnelle du moteur qui s’appuie sur le même principe que le moteur Catalyst utilisé par Spark : étape par étape, nous allons parser une requête SQL, calculer les plans logique et physique et comprendre en quoi la génération de code à la volée permet d’améliorer les performances lors de l’exécution.

Si demain tu te mettais à vouloir servir des données géospatiales à des milliers de personnes, comment t’y prendrais-tu? Cette question là, on se l’est posée il y a 4 ans, et on a appris plein (plein) de choses. Viens découvrir ce qui se cache derrière le rendu de maps, les bottlenecks associés et des exemples d’optimisations qu’on a pu appliquer. Si tu en veux plus, on te présentera notre démarche de test de charge avec les embûches qu’on a pu découvrir lorsqu’on dépasse les 500k req/s.

The average website page weight is 50% images and 25% video. As the images and videos delivered to mobile devices get larger and larger, the load time of websites gets slower and slower. Further complicating matters, there are thousands of screens and devices with varying resolutions and CPU power that receive this content. In this talk, we’ll examine strategies to send the perfect image or video to every device, ensuring a fast, beautiful rendering of your content. We’ll look at how to test our content, and describe responsive images, delivering progressive images, and finally optimizing all of this content for fast delivery to each screen. Attendees will walk away with a better understanding of how to efficiently deliver beautiful images to every device that accesses their content.

Les caractéristiques du langage Go sont multiples: la concurrence, le typage statique et sa gestion de la mémoire par Garbage Collector. Mais bien avant que ce Garbage Collector entre en jeu le compilateur Go optimise la gestion de la mémoire en fonction de votre code grâce à ce qu’on appelle l’escape analysis. Voyons ensemble comment optimiser votre code Go pour limiter l’empreinte mémoire et moins solliciter le garbage collector et donc le CPU. Grâce à ces explications vous pourrez enfin y voir plus clair lorsque vous devrez choisir entre utiliser un pointeur ou pas mais aussi avoir une bonne perception de la mémoire de votre application

Depuis quelques années, le monde du GC sur la JVM évolue : G1 est par défaut sur le JDK9, Shenandoah est mis à disposition par Red Hat, un nouveau GC entre dans l’OpenJDK depuis le JDK 11: ZGC et Azul C4 est toujours là. Comme les GC “classiques” sont plutôt bien compris maintenant, cette présentation s’attardera sur les arcanes des plus récents. Nous allons expliquer le concurrent marking (tri-color marking), les specificités de G1, la Load Value Barrier de C4, les Brooks pointers de Shenandoah et le multi-mapping de ZGC.

Il nous aura fallu attendre 2 ans pour avoir cette nouvelle version du fameux framework de Google. L’objectif est ambitieux: devenir le framework front le plus performant. Nous vous proposons de soulever le capot pour comprendre ce qui rend Angular plus rapide. Nous parlerons de ce qui est proposé en natif (détection du changement, lazy loading, compilation…) mais aussi de ce que vous pouvez mettre en place (compilation AOT, tree shaking, universal…).

Comment gérer un cluster Hadoop de 2 800 noeuds et 150 M de conteneurs en production ?

Découvrons ensemble comment mettre en place une solution de tracing de requête dans un environnement distribué pour découvrir les goulots qui ralentisse mon architecture. Au programme Spring Cloud Sleuth, Zipkin, ElasticSearch … Le tout en live coding !

Le traitement d’image représente une partie coûteuse de nombreuses applications logicielles, du Backend Web au Machine Learning. Il est donc souvent nécessaire d’optimiser cette partie du code.

Criteo utilise à la fois la .NET CLR et la JVM. A première vue il semble que ces 2 runtimes sont similaires: du byte code, un JIT, un GC, … Mais en fait il y a des différences dans l’implementation et dans la vision des applications ciblées et leurs besoins. Dans cette présentation nous verrons les avantages et inconvénients des différences de ces 2 runtimes.

ABC Arbitrage est une société qui conçoit des stratégies d’arbitrages financiers et les exécute sur des marchés du monde entier. Elle utilise depuis plusieurs années le Disruptor sur différents composants critiques de sa plateforme trading. Cette présentation est à la fois l’histoire du Disruptor à ABC, comment et pourquoi il est arrivé, mais aussi un catalogue de patterns et de pratiques permettant de l’utiliser correctement.

Cette présentation se tiendra en deux parties. Une introduction sur Vert.x, un toolkit pour écrire des applications réactives et polyglottes pour la JVM. Puis un retour d’expérience de Vert.x chez Teemo avec deux cas d’utilisation sur Google Cloud Platform :

• Robot Teemo chargé d’effectuer de l’achat de publicité en temps réel
• Le pipeline Teemo de récupération d’une masse importante de données avec Kafka

Ogury est la plateforme de data mobile qui permet d’accéder aux données comportementales des profils de plus de 400 millions de mobinautes répartis dans plus de 120 pays. Exploiter et analyser les gigantesques volumes de données générés par ces centaines de millions de users ne se fait pas sans une architecture technique adaptée et efficace. Pierre-Marie et Arnaud vous parleront de comment concevoir, implémenter et utiliser une architecture data scalable et performante dans ce contexte. Cela se fera au travers d’un retour d’expérience sur la technologie Amazon Redshift, une solution de data-warehousing relationnel très hauts volumes et clusterisée proposée par Amazon Web Service (AWS) et utilisée depuis près de 2 ans chez Ogury.

Exceptionally, for this last meetup of the year 2017, you will have to vote between two talks at the beginning of the session!

1. High-Performance Hibernate
2. Hibernate Tuning Tips

WARNING: This PerfUG will stand @Criteo (32 RUE BLANCHE 75009 PARIS)

Cedexis optimise la distribution de vos applications entre les DataCentre, Clouds ou CDNs. Notre Load-balancer Openmix en mode SaaS prend les meilleures décisions d’aiguillage pour les utilisateurs grâce à nos solutions de monitoring Synthétique et Real-User (14 milliards de mesure par jour sur l’expérience réseaux des utilisateurs) combinées à n’importe quelle API tierce (New Relic, Catchpoint, Varnish, NGINX, etc.) permettant d’optimiser la diffusion de contenus des applications, vidéos et contenus web

Speed is one of our main features at Algolia. Learn how we improved load time on 3G by reducing file size by 600% and progressively enhanced it for network resilience.

AppDynamics vous aide à monitorer vos applications métier critiques en étant plus proactif, en réduisant votre MTTR, en diminuant le nombre d’incidents en production et en augmentant la visibilité sur le métier et ainsi le revenu online.

AppDynamics détecte automatiquement et surveille les performances des transactions métier de bout en bout, depuis l’utilisateur web ou mobile jusqu’à la base de données, identifie les lignes de code ralentissant les applications et gère intelligemment vos alertes en apprenant le comportement normal de vos métriques et en alertant quand elles dévient de la normale.

Venez assister à une démonstration interactive de la solution et devenez une rock-star de l’APM en quelques heures.

Ogury est la plateforme de data mobile qui permet d’accéder aux données comportementales des profils de plus de 400 millions de mobinautes répartis dans plus de 120 pays.

Une plateforme micro-services c’est cool et c’est à la mode … mais il y a aussi le revers de la médaille ! L’augmentation du traffic inter-services peut dégrader vos temps de réponses car les connexions HTTP sont lentes.

Cependant des solutions existent pour optimiser le trafic réseau, durant cette session, David et Carles vous parleront de la solution qu’ils ont expérimentée : gRPC.

Ogury est la plateforme de data mobile qui permet d’accéder aux données comportementales des profils de plus de 400 millions de mobinautes répartis dans plus de 120 pays. Monter une stack haute fréquence n’est pas facile, David et Carles vous parleront de leur retour d’expérience. Durant cette présentation, Carles et David vous propose de revivre avec eux l’évolution de l’architecture d’Ogury. D’un POC monolite à une architecture micro-service orienté perf, constituée des 700 instances chez AWS.

Getting the most of your Java applications can be an interesting challenge. Understanding some of the optimizations that the latest crop of JVMs are able to apply when running on the latest servers may help with that. This talk will discuss some of those features and optimizations.

Datastax Enterprise est la distribution Enterprise d’Apache Cassandra. Pendant cette session, nous allons passer en revue les optimisations de performances prochainement disponibles :

• Thread Per Core, ou comment mieux utiliser la ressource CPU et les lignes de cache en évitant le context switch
• Byte-Ordered Index, une nouvelle implémentation des index primaires pour éviter le cycle infernal de sérialisation/désérialisation
• Compaction: réduire les points de contention pour accélérer la vitesse de compaction

Le Performance User Group offre depuis bientôt 4 ans un lieu d’échanges pour toutes les personnes intéressées par l’optimisation et la performance, quel que soit leur niveau.

Venez nous retrouver aux B.O.Fs Devoxx pour une rétrospective de 35 sessions en 35 minutes.

Vert.x est une boite à outil pour écrire des applications réactives sur la JVM. Sa programmation non bloquante proche des acteurs permet une scalabilité facile et un modèle de concurrence simplifié. L’aspect boite à outil et la richesse de l’écosystème en font un choix versatile depuis le simple adaptateur de protocole jusqu’à l’écriture de systèmes distribués. Julien commencera par une introduction à Vert.x et son modèle de programmation, puis expliquera les gains de performance que Vert.x apporte pour finir par une étude de cas sur les microservices utilisant HTTP/2 et/ou des services gRPC.

Ces dernières années les patterns de concurrence sans threads ont fait un grand retour, notamment via Node.js. L’objectif principal : une performance maximale, via une utilisation optimisée du processeur, surtout en présence d’un nombre d’entrées-sorties important. Les résultats des travaux de recherche d’OCTO montrent pourtant que les gains de performance rendus possibles sont très relatifs. Arnaud Bétrémieux vous présentera ces résultats et les mettra en regard des coûts induits sur le développement et la maintenance du code.

How do you deliver infrastructure capable of performing millions of operations per second with sub-millisecond response times? This session will take a deep-dive into the performance characteristics of a NoSQL database. Using real-world examples and live demonstrations, we will explain how to configure your database and application, what’s going on under the hood, and how to achieve the very best performance.

L’équipe du PerfUG vous souhaite ses meilleurs voeux pour la nouvelle année. Attention, OCTO Technology a déménagé au 34 Avenue de l’Opéra, Paris.

Varnish Cache est un outil reconnu pour ses performances, dues notamment à son architecte Poul-Henning Kamp, ancien développeur FreeBSD. L’un de ses buts en travaillant sur Varnish était de promouvoir des pratiques de codes ayant fait leur preuves dans les noyaux modernes et de les appliquer à l’espace utilisateurs. Un autre était de tirer parti des avancées des noyaux plutôt que de les annuler comme il l’a souvent constaté.

Après 10 ans et des dizaines de milliers de lignes codes, quelles leçons peut-on tirer du code de Varnish ?

Comme annoncé, notre sponsor OCTO a déménagé pour de nouveaux locaux. Les aléas du déménagement ne nous ont pas permis d’avoir une salle pour accueillir le PerfUG avant les fêtes de fin d’années.

Les avantages de HTTP/2 pour les clients web lents, en particulier mobiles, sont bien connus mais est-il utile de déployer HTTP/2 au sein d’une architecture de service ? Est-ce plus rapide que HTTP/1.1 ? Offre-t-il une meilleure montée en charge ou des avantages fonctionnels dans ce contexte ?

Cette session explorera les impacts fonctionnels, performance & sécurité de l’utilisation de ce protocole dans un back-office orienté service sur HTTP (SOAP ou REST)

Les règles webperf édictées en 2007 et 2009 par Steve Souders sont-elles encore d’actualité alors qu’HTTP/2.0 pointe le bout de son nez et que la moitié du surf se fait sur mobile ? Venez le découvrir !

Après une courte introduction sur ce qu’est la webperf et pourquoi il est essentiel d’avoir un site rapide, nous ferons le point sur les règles de base et pourquoi elles existent comme ça (concaténation, minification, sharding, spriting, etc.) Nous ferons l’examen de ces règles pour découvrir pourquoi certaines ne sont plus d’actualités à cause du mobile et du HTTP2.

Vous voulez faire du GPGPU, mais le C++ vous fait peur ? Venez voir comment on peut faire en .Net !

Au menu : le même algorithme, comparé entre du C++ et du C# ‘classique’, du C++ AMP et du C# avec Cudafy.Net

Je suis développeur Java. L’application fonctionne parfaitement ou presque sur mon laptop. Je suis le seul utilisateur et ma base est quasiment vide… La campagne de tests de charge et ou la mise en prod révèlent un bilan alarmant : le projet ne tient pas ses objectifs de performance et de scalabilité. La consommation mémoire et les temps de traitements dévissent complètement.

A Ullink, nos Heaps sont habituellement plutôt large (jusqu’à 32 Go) et nous gérons un large volume de données. Mais nous avons observé que la majorité de l’espace occupé dans la Heap ne l’est pas par les données business mais par les structures !

“It’s the network!” is a reflex of every software engineer, and they are very often right. The Internet is much more alive than we think. But when our applications are online how can we work with unpredictable latency? Can we optimise it?

Scalding is a go-to choice for developing MapReduce jobs and the new(ish) Type Safe API promises to make jobs ever more safer, without adding any additional testing overhead (and, of course, you all test your jobs). Even nicer, it promises to add performance optimizations for free! Actually, it’s not that easy and one has to analyze what’s under the hood.

Alors que le hosting sur le Cloud (souvent virtualisé) devient une case inévitable pour toutes nouvelles applications web, certains projets font encore de la résistance et choisissent la traditionnelle voie de la location de serveurs dédiés “bare-metal”.

Optimiser et tester la performance d’une seule application devient un sujet maîtrisé, avec des méthodes et des outils dorénavant rodés. Pour autant, réaliser des tests significatifs à un coût raisonnable reste un challenge. Qu’en est-il dans le cas d’un SI tout entier ?

Si le “service” rendu à l’utilisateur repose sur plusieurs applications, les pratiques sont beaucoup plus balbutiantes et beaucoup de questions se posent : faut-il tester chaque application en isolation ? Y a-t-il un vrai ROI à ces tests, ou est-ce un chantier pharaonique ?

Les applications Java (et les autres langages de la JVM) consomment de plus en plus de mémoire, dans le même temps les algorithmes de GC (Garbage Collection) ont amélioré leur efficacité et permettent d’allouer toujours plus de mémoire.

Malheureusement augmenter la RAM pour éviter une OutOfMemoryError sans plus d’investigation conduit souvent à masquer/repousser une fuite mémoire ou un bug applicatif et à générer une nouvelle source d’instabilité pour l’application et la JVM.

Nous aurons la chance d’avoir non pas un mais deux talks lors de la session exceptionnelle du lundi 2 novembre par Gareth Hughes et Tobias Baldauf d’Akamai :

• Measuring Front-end Performance: What, When and How?
• High Performance Images

La multiplication des accès mobiles et des nouveaux usages du Web a conduit, depuis 5 ans, au développement de nouveaux protocoles Web tels que WebSocket, WebRTC, SPDY, etc… pour supplanter ou compléter le vénérable HTTP/1.1, culminant par la ratification du protocole HTTP/2 début 2015.

Découvrir ce qui se passe au coeur de votre code. Cette information est plus accessible que ce que l’on pense généralement. Que ce soit identifier les instructions où votre application est inefficace, comprendre le code d’une application ou superviser des applications sur vos serveurs en production, venez découvrir et comprendre différentes solutions pour profiler une application.

Un algorithme à haute fréquence doit exploiter au mieux les architectures des processeurs pour obtenir un maximum de performance. La JVM exploite beaucoup d’astuces, dans la JVM elle-même ou dans les librairies, pour se rapprocher du processeur. Nous vous proposons de creuser dans les sources pour les découvrir.

ERRATUM : le PerfUG aura bien lieu le jeudi 18 juin comme indiqué sur Meetup et non pas le 16 comme indiqué précédemment. Toutes nos excuses.

When we think of performance Java isn’t usually up there with the list of languages you’d choose. Ultimately on a CPU we’d start with assembler and C/C++, not Java, then there are GPUs and FPGA cards, still no Java.

The main problems with Java are the way it abstracts the hardware and its very generalised memory management. The result is safe code but not very performant. In fact, in some cases, the now infamous garbage collector can be the death of your application.

Pour son anniversaire, l’équipe du PerUG vous invite à venir souffler sa deuxième bougie au cours d’une soirée spéciale ! Comme à l’accoutumée, cette session sera animée pour sa première partie par un Octo suivi par une deuxième session exceptionnelle.

La scalabilité des applications est une préoccupation importante. Beaucoup de pertes en scalabilité proviennent de code contenant des locks qui produisent une importante contention en cas de forte charge.

Riemann est un projet open source créé par Kyle Kingsbury (aphyr). Riemann permet le traitement et l’agrégation de flux d’événements et de métriques provenant d’un système complexe ou d’une infrastructure entière.

Apache Kafka est un système de type pub/sub distribué, construit avec des performances difficilement égalées dans le monde open source, aussi bien en termes de latence que de débit.

Si vous développez en Java et que vous exploitez une base de données relationnelle, vous connaissez JPA et son implémentation la plus répandue, Hibernate. L’expérience montre que la performance des applications basées sur une architecture n-tiers réside dans la maîtrise de la couche de persistance.

Phaser est une barrière de synchronisation Java 7 utilisée pour orchestrer, entre plusieurs threads, un lot de tâches répétitives. Le système offre une interface plus simple à utiliser que son prédécesseur CountDownLatch.

DynaTrace est une application d’APM (Application Performance Management) qui se distingue par la capacité à ne manquer aucun problème de performance.

HP LoadRunner est l’un des outils les plus connus pour l’automatisation des tests de charge. Durant cette session, vous pourrez le découvrir ou le redécouvrir lors de la démonstration de sa toute dernière version. Vous pourrez également découvrir StormRunner Load, une nouvelle offre SaaS pour valider les performances des applications Web et mobiles.

Basses latences, haut débits : comment concevoir des systèmes capables d’encaisser des dizaines de milliers d’updates par seconde sans s’engorger, ni dépasser la milli seconde de traitement ?

Vous n’y connaissez rien en webperfs et ne savez pas par où commencer ?

Les CPUs intègrent une unité de mesure de performance (PMU) que l’on peut utiliser pour collecter des données sur l’utilisation des caches (hit/miss) des prédictions de branches, du nombre d’instructions, des cycles, etc…

Le PerfUG a 1 an en mai. Pour fêter cet anniversaire nous changeons de format !

Hadoop est principalement utilisé pour le monde batch. Le paradigme MapReduce sur Hadoop ne propose pas de transformation ou de requêtage performant mais plutôt un traitement d’une forte volumétrie de données.

Le 16 avril 2014 se tiendra l’université de la performance à Devoxx France, animée par Henri Tremblay, Ludovic Piot, Mickaël Robert et Marc Bojoly.

Prismic.io est une plate-forme de gestion de contenu basée sur une architecture totalement moderne :

La programmation réactive et appels asynchrones sont dans l’air du temps. Doit-on vraiment s’en préoccuper ? Quel est le résultat au niveau des performances ? Comment le mesurer ? Le PerfUG vous invite à partager un retour d’expérience sur un projet de distribution de messages à haute fréquence en Scala/Akka.

Le PerfUG vous présente ses meilleurs voeux pour 2014 et vous donne rendez-vous dès le 23 janvier. A cette occasion nous recevrons Brice Leporini et Florent Ramière qui viendront nous parler de JProfiler.

Le PerfUG vous donne rendez-vous pour la dernière séance de l’année 2013. A cette occasion nous recevrons Stéphane Landelle le créateur de l’outil d’injection Gatling.

Le PerfUG vous donne à nouveau un rendez-vous dédié à la performance sous toutes ses formes. Pour cette séance nous recevrons Raphaël Luta consultant technique indépendant dans le domaine des performances, en particulier des applications web et mobile.

Quelques détails pour demain.

Pour cette séance nous recevons le grand manitou de la performance Java : Kirk Pepperdine. Il nous parlera du nouveau produit de diagnostic de performance en SaaS développé par jClarity très éponymement nommé… jClarity.

L’avènement récent du Cloud (public et privé) et historiquement les guerres de chapelles avec les équipes infra engendrent un manque de visibilité pour les équipes projet sur les infras utilisées. Mais quand on veut faire de la perf avec une appli, mieux vaut savoir de quoi l’infra, qui supporte l’appli, est capable.

Pour cette séance nous accueillons AppDynamics qui nous présentera leur outil d’Application Performance Management.

OCTO accueille le 21/05 le 1er épisode du #perfug, un user group dédié à la performance. @henri_tremblay et @mbojoly y aborderont les tests de charge dans la session Performance for the dummies.