2016年7月27日 Database Lounge Tokyoで話した内容。 タイトルは名ばかりでリカバリとIn-MemoryDBの話が主体Read less
![トランザクションの設計と進化](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e1e9cdf8b2ef61a380489f153dddb4ff15b790ca/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Frandom-160728035024-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
[レベル: 上級] schema.orgは、schema.org 2.0 の正式公開を発表しました。 2.0の数字が示すとおり、メジャーバージョンアップです。 非常に多くの追加と改善、追加があります。 いくつかピックアップしてみます。 Car ボキャブラリの追加 自動車を表現するボキャブラリが schema.org/Car として追加されました。 自動車のボキャブラリをschema.orgに採用するためにワーキンググループがしばらく前に発足していて、今回正式に採用されました。 エンジンの情報 (vehicleEngine) や燃料の種類 (fuelType)、燃費 (fuelEfficiency) など車関連のボキャブラリが豊富にそろっています。 自動車業界のサイトでは今後利用してみたいですね。 mainEntityOfPage プロパティの追加 mainEntityOfPage というプ
2013/10/05に開催された日本PostgreSQLユーザ会 第27回しくみ+アプリケーション勉強会での講演です。 http://www.postgresql.jp/wg/shikumi/shikumi27 ---- コンピュータシステムにおける性能測定とは、技芸です。 性能測定というと、単に測定ツールを実行するだけの作業だと考えられがちです。しかし実際には、何のために測定をするのか、そのために何を測定するべきか、そして何を使って測定するべきかを理解した上で行わなければ全く意味を成さない、深みのある技芸の世界です。 講演者の所属する研究室では長年にわたりデータベースシステムの研究・開発を行ってきました。その過程で培われた性能測定の技芸について、最近の実例も交えつつその考え方をご紹介したいと思います。
This document summarizes a microservices meetup hosted by @mosa_siru. Key points include: 1. @mosa_siru is an engineer at DeNA and CTO of Gunosy. 2. The meetup covered Gunosy's architecture with over 45 GitHub repositories, 30 stacks, 10 Go APIs, and 10 Python batch processes using AWS services like Kinesis, Lambda, SQS and API Gateway. 3. Challenges discussed were managing 30 microservices, ensur
InfluxDBとは http://influxdb.org メトリクスやイベントといった時系列データを格納するのに適したデータストアです。 ちなみに go で書かれています。 ちなみに 2013のOpen Source Rookiesに選ばれました。 InfluxDBの特徴 RRDやMySQLに時系列データを格納する場合と比較して、InfluxDBの特徴を紹介します。 バックエンドは LevelDB LevelDBとは、キーでソートされた状態で可能されたKVSです(Google製)。詳しくはこのへん参照のこと。 http://en.wikipedia.org/wiki/LevelDB https://code.google.com/p/leveldb/ https://speakerdeck.com/smly/influxdb-and-leveldb-inside-out 将来的にLev
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