yrmcds 1.0.0 をリリースしました - Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアのブログ
@ymmt2005 こと山本泰宇です。去る 7 月に yrmcds という memcached 互換な KVS を公開したことをご案内しました。それから 5 ヶ月経ちましたが、今回は安定版となるバージョン 1.0.0 をリリースをご案内します。 ダウンロードはこちらからどうぞ: https://github.com/cybozu/yrmcds/releases/tag/v1.0.0 0.9.0 からの変更点を短くまとめるとバグがなくなって、memcached より多分高速になっています。ちょっと長めの記事ですが、末尾にいいことが書いてありますので、是非ご一読ください。 yrmcds の特長 レプリケーション サーバーサイドロック No slabs その他 memcached との差異 運用実績と性能 クライアント 0.9.0 からの変更一覧 バグ報告を募集します！ yrmcds の特長 y
Cybozu Open Source
SP List Kit is rich feature set to enhance usability of all SharePoint Lists. It supports SharePoint 2010. SP List Kit is a member of SP Apps 2010 family. Available Extensions: SP List Category Filter SP List Advanced Search SP List Item Copy Project Homepage: http://splistkit.codeplex.com/ License: GPLv2 Author: HATA,Shinya (twitter : @SharePointKit) / Cybozu, Inc. SP List Kit is rich feature set
Kazuho@Cybozu Labs: blockdiff を使ったお手軽ホットバックアップ環境の構築 (Linux, MySQL, etc.)
一昨日に開催された hbstudy #7 にバックアップの話を聞きに行ってきました。Amanda を中心にした話で、とても勉強になりました。が、設定がめんどくさそうだなぁ、とも。自分の需要にはあわない感じでした。 勉強会が終わったあとで、自作のバックアップスクリプト blockdiff に関する話を何人かの方とさせていただいたのですが、思いのほか反応が良かったので、あらためて紹介したいと思います。 blockdiff は、一言でいうと、パーティションやデータベースのデータファイルの差分バックアップツールです。rsnapshot に似ていますが、rsnapshot ではデータベースのホットバックアップ不可能です。逆に blockdiff はディレクトリ単位でのバックアップには対応していないかわり、ファイルシステムやデータベースを、一貫性を保ちつつ実質無停止で差分バックアップすることができます
Kazuho@Cybozu Labs: PostgreSQL のボトルネックを統計的に監視・解析する方法
先日書いた「MySQL のボトルネックを統計的に監視・解析する方法」について、PostgreSQL でも pg_stat_activity テーブルを使って実行中のクエリ一覧を取得できると higepon さんに教えてもらったので、やってみました。 % ppdump > ppdump.txt のようにクエリをサンプリング (デフォルトで100秒間程度) して、 % ppfilter < ppdump.txt | ppreport のようにすると、平均負荷の高いクエリから順にソートされて表示されます。詳しい使い方や考え方については、mprofile のエントリをご参照ください。 pprofile のソースコードは、/platform/postgresql/pprofile – CodeRepos::Share – Tracに置いてあります。負荷が高い PostgreSQL 環境が手元にないの
Kazuho@Cybozu Labs: Pacific という名前の分散ストレージを作り始めた件
大規模なウェブアプリケーションのボトルネックがデータベースであるという点については、多くの同意が得られるところだと思います。解決策としては、同じ種類のデータを複数の RDBMS に保存する「sharding」 (別名：アプリケーションレベルパーティショニング／レベル２分散注1) が一般的ですが、最近では、分散キーバリューストア (分散 KVS) を使おうとする試みもみられるようになってきています。 分散 KVS が RDBMS sharding に対して優れている要素としては、事前の分割設計が不要で、動的なノード追加（とそれにともなう負荷の再分散）が容易、といった点が挙げられると思います。一方で、Kai や Kumofs のような最近の実装では eventually consistent でこそ無くなってきているものの、ハッシュベースの分散 KVS は、レンジクエリができなかったり (例:
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