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
scale out の技術 (in UNIX magazine, April 2009)
scale outの技術 首藤 一幸 Last-updated: January 5, 2010 注: このページの文章は以下の記事の元原稿です。 首藤一幸, "スケールアウトの技術", クラウドの技術, pp.88-101, (株)アスキー・メディアワークス, ISBN978-4-04-868064-6, 2009年 11月 6日 アスキー・メディアワークス社の 書籍紹介ページ Amazon.co.jp の ページ 首藤一幸, "スケールアウトの技術", UNIX magazine 2009年 4月号, pp.78-91, (株)アスキー・メディアワークス, 2009年 3月 18日 データベースに求められる性能を試算したところ、 十台、百台…数万台のサーバが必要になった。 クラウドを構築する側はこういう問題に直面し、解決しようとしてきた。 台数に比例した性能を引き出すこと、つまりsca
ウノウラボ Unoh Labs: RDBで階層構造を扱うには？
yukiです。ダイエットを始めて3kg減ったと思ったら、風邪を引いて見事に1kg増量。 運動しないと駄目ですね。あと残り20kg、道のりは遠いです。 さて今回は、「RDBで階層構造を扱うには？」です。 あるサイトを構築中に階層構造をもったカテゴリ構造にすることになり、どのようにDBで扱うか悩みました。 DBはMySQLを採用していたので、この時点でぱっと頭に浮かんだ選択肢は以下のようなものでした。 XML-DBを利用する 親カテゴリレコードのプライマリIDを子カテゴリレコードに持たせる 親を含めた『絶対パス』を名称として扱い、取り出した後にパース ファイルシステムに同様のディレクトリ構造を作り、毎回パースする (1)のXMLDBはオープンソースのeXistやXindice、Yggdrasillなど様々な選択肢がありましたが、カテゴリのみの利用な割にメンテナンスコストが高すぎるので見送りま
Opera Unite
Services for Desktop, Mobile and TV. Browse, download and share services on Opera's official Unite services site. New services added daily.Share your stuff with your friends over the Web without handing it over to anyone else — total privacy and complete control. We are changing the game. Explore Opera Unite services. To help you get started, we have created a detailed Opera Unite user guide that
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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