第4回 クラウド上でデータベースをスケールアウトさせる方法と実例 | gihyo.jp
今回は、データベースとして広く普及しているMySQLを例に、Amazon EC2上でMySQLのレプリケーション機能を用いてMaster-Slave構成を作り、そのSlaveを実に手軽に追加できるようにするための手順について説明します。 MySQLのレプリケーション機能でWakameは本領を発揮する 一般的に、MySQLのレプリケーションとは、Masterと呼ばれるデータの原本1つを、可能な限り同期複製させることが出来る機能のことを言います。複製されたものはSlaveと呼ばれ、1つのMasterに対して複数接続することが可能です。 より複雑な構成も取れるのですが、基本的なトポロジはスター型となります。レコードの読み出しクエリであれば、各Slaveへ分散させて性能を向上させることが出来ます。そのため、サイトのトラフィックが増加して来た時、まず最初に行われる対策として良く利用される機能でもあり
第3回 クラウド上でスケールアウトするシステムの作り方と実例 | gihyo.jp
今回から2回に分けてWakameの基本的な使い方を説明します。前提の知識としては、Amazon Web Servicesのアカウント(AWSアカウント)をお持ちでAWS Management Console等を使い、仮想マシンの起動を行ったことがある方を対象としています。 Amazon EC2へのアクセスやAWSアカウントの準備については、過去の特集「はじめてのAmazon EC2&S3 ～これからの新サービスの公開の形～」を参考になさるか、以下のオンラインの記事を参考にしてください。 Amazon EC2、インスタンスを立ち上げてみた Amazon EC2/S3を使ってみた - まとめ （目次） システムをスケールアウトさせるための考え方 まず、Amazon Auto Scalingがそうであるように、WakameもAMI（Amazon Machine Image）の単位でインスタンス
"Wakame"で始めるクラウドコントロール 記事一覧 | gihyo.jp
第4回クラウド上でデータベースをスケールアウトさせる方法と実例 山崎泰宏，藤原勝弘，吉田将士 2009-07-01
[Wakame]実際どのような管理が出来るか？(Getting Startedより) : やむにやまれず
2009年04月26日11:19 by 山崎泰宏 [Wakame]実際どのような管理が出来るか？(Getting Startedより) カテゴリWakame Tweet sparklegate Comment(0)Trackback(0) 「Wakameはすごそうなんだけど、実際に何が出来るのかこれだけではわからない」というご意見があったので補足します。簡略化した説明なので、今度は逆に「あれ？そんだけ？」と思っていただければ幸いです。 Clusterという単位でアプリケーション全体の構成を記述できます AMIで公開されているデモは、コードで以下のようなアプリケーションの構成が記述されています。Wakameではこうしたひとつの構成をClusterと呼んで、各プロダクト間の依存関係解決などに用います。 Clusterを起動することができます 記述しておいたClusterを正しい順序で１インスタ
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[Wakame]AmazonのAuto Scalingサービスとの違い : やむにやまれず
2009年05月19日15:28 by 山崎泰宏 [Wakame]AmazonのAuto Scalingサービスとの違い カテゴリ事業内容に関するもの Tweet sparklegate Comment(0)Trackback(0) これは言及しておかなければならないところだと思うので、少し内容を見てまとめてみました。 Wakameと大きく違う点は、以下の通りです。 １．スケールアウトする単位の違いAmazonのAuto Scalingは、仮想マシン単位でのスケールアウト制御をします。 マシンの上でアプリケーションの何がどう動いているかは不問であり、基本的には、「負荷が高まると、AMIを起動する」という仕掛けです。 なので、静的コンテンツを配信するようなWebサーバが起動してくるだけのAMIを作り、それをAmazonが定義する「負荷」をトリガーにしてスケールアウトさせることになりそうです。
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