CPU のパフォーマンス可視化（ビジュアライゼーション）
理解のために小咄形式でまとめました。
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登場人物
- 太郎（後輩）：入社1年目の若手エンジニア。
- 花子（先輩）：システムエンジニア歴3年の先輩。
場面：オフィスの開発ルーム
太郎が CPU のパフォーマンス可視化 に関する資料を見ながら、花子に質問する。
太郎：「花子先輩、CPU の使用状況を可視化 する方法って色々あるみたいですが、 どの手法がどう役立つのか いまいち分からなくて…。」
花子：「そうね、 データを視覚的に分析すること で、 システムのボトルネックを直感的に理解 できるのよ。 主要な可視化手法 を説明するわね。」
CPU のパフォーマンス可視化（ビジュアライゼーション）
花子：「CPU の パフォーマンスを可視化する手法 には、 4 つの主要な方法 があるの。」
- 使用率ヒートマップ
- 秒未満オフセットヒートマップ
- フレームグラフ
- FlameScope
1. 使用率ヒートマップ
花子：「使用率ヒートマップ は、 複数の CPU コアの使用率を時系列で表示するグラフ よ。」
-
横軸 →
時間（秒単位） -
縦軸 →
CPU コア -
色の濃淡 →
CPU 使用率の高さを示す
花子：「例えば htop では、 各 CPU の使用率 をリアルタイムで確認できるけど、 時系列の傾向 までは分からないわよね。」
太郎：「たしかに！ ヒートマップなら、 CPU の負荷が時間とともにどう変化するか が直感的に分かりそうですね！」
2. 秒未満オフセットヒートマップ
花子：「秒未満オフセットヒートマップ は、 ミリ秒レベルの CPU 負荷の変動 を視覚化する手法よ。」
-
横軸 →
時間（秒単位） -
縦軸 →
秒未満のオフセット -
色の濃淡 →
CPU の負荷や I/O レイテンシの変化を示す
花子：「例えば CPU のスパイク が 特定のタイミングで発生 している場合、 秒未満レベルの精度 で可視化することで、 何が原因かを特定しやすくなる のよ。」
太郎：「なるほど！ ミリ秒単位での負荷変動 を知りたいときに使えるんですね！」
3. フレームグラフ
花子：「フレームグラフ は、 CPU のスタックトレースを可視化する手法 よ。」
-
縦軸 →
関数のスタックの深さ -
横軸 →
CPU 時間 -
幅の広さ →
関数の実行時間が長いほど太くなる
花子：「例えば perf で スタックトレースを収集 して、それを フレームグラフに変換する と、 どの関数が CPU を多く消費しているか一目で分かる のよ。」
太郎：「ってことは、 プログラムのどこがボトルネックになっているかを探る のに最適なんですね！」
4. FlameScope
花子：「FlameScope は、 CPU の負荷のパターンをズームインして調査できるツール よ。」
- 全体的な負荷のパターンを確認
- 特定のピーク部分を拡大
- 異常な CPU 使用パターンを素早く発見できる
花子：「例えば 短時間の CPU スパイク の原因を探したいとき、 FlameScope ならピンポイントでズームインして調査できる のよ。」
太郎：「なるほど！ FlameScope を使えば、CPU スパイクの発生要因を詳細に分析できる んですね！」
花子：「これらの 可視化手法 を 交通分析 に例えると、こんな感じね。」
-
使用率ヒートマップ →
渋滞マップどの道路がどの時間帯に混雑しているかを一目で把握。
-
秒未満オフセットヒートマップ →
信号の変化パターン細かいタイミングのズレを確認し、スムーズな流れを作る。
-
フレームグラフ →
交差点の監視カメラどの車がどのルートを通っているかを記録し、混雑の原因を特定。
-
FlameScope →
特定の渋滞ポイントを拡大して分析ピンポイントで混雑の原因を探し、解決策を考える。
太郎：「すごく分かりやすいです！ ビジュアライゼーションを活用すれば、システムのボトルネックを発見しやすくなる んですね！」
まとめ
花子：「CPU のパフォーマンス可視化 には、 データを視覚的に分析することで、負荷の傾向やボトルネックを直感的に把握できる メリットがあるわ。」
太郎：「ありがとうございます！ `まずはヒートマップとフレームグラフを試してみます！」
参考リンク
システムパフォーマンス関連記事の目次
システムパフォーマンス関連記事は、以下の書籍を参考に記述しています。