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cassandraに関するdecoy2004のブックマーク (3)

  • 障害の事後分析を読んで得た教訓 ― 「何がシステムを停止させるのか?」 | POSTD

    私はポストモーテム(事後分析)の記録を読むのが大好きです。ポストモーテムを読むと勉強になりますが、大抵の教材的資料とは違って、興味深いストーリーが含まれているのです。相当な時間をかけてGoogleMicrosoftのポストモーテムを読みました。大きな障害を招く最大の原因について、私は(まだ)きちんと分析していませんが、何度も繰り返し目にするポストモーテムのパターンがいくつかあります。 エラーハンドリング 適切なエラーハンドリングのコードを書くのは難しいものです。エラーハンドリングのコードに含まれるバグは、 大きな 問題を引き起こす主な原因となっています。つまり、エラーによってバグのあるエラーハンドリングのコードが実行されるということは、単に個々のエラーが重なるだけという事態にはとどまらないのです。障害が重なって重大なシステム停止につながることはよくあります。それはある意味明らかなことで、

    障害の事後分析を読んで得た教訓 ― 「何がシステムを停止させるのか?」 | POSTD
  • 分散システムの一貫性に関する動向について

    ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog システム統括部アーキテクト室 今野です。 昨年は、Twitter,Facebookを始めとするクラウド各社で新規の分散システム開発のプロジェクトが相次いで発表された年でした。これらの新しい分散システムを開発する理由や、その背景にあるものは何なのでしょうか? 今回は、昨年末に開催された高信頼性分散システム系の国際学会であるSRDS 2014[1]の発表内容に関連する論文の話題も踏まえて、昨今のクラウド各社の分散システムの動向について整理してみます。 分散システムにおけるクラウド各社の動向 近年の分散データベースの世界では、AmazonのDynamo[2]やFacebookのCassandra[3]などを代表とする結果整合性(Eve

    分散システムの一貫性に関する動向について
    decoy2004
    decoy2004 2015/04/06
    『因果一貫性モデル(causal consistency)とは、順序一貫性モデル(sequential consistency)の制限を弱めたもので、因果関係のない変数に関しては順序一貫性の制限を無視するモデルです。』
  • CassandraとHadoop Hbaseなどの性能比較

    Cassandra versus HBase performance study の結果が興味深かったので、メモ。 Yahoo.incの社員が、以下のcloud serviceについて ベンチマークをとったようです。 cassandra 0.4 and 0.5 MySQL Hbase Sherpa 結果については、PDFの通りだけど、 個人的な感想を書いちゃうと以下の通り cassandraはリアルタイム処理系としてはいけてるんじゃないか バージョンが上がることで性能がかなり上がっているので将来性がありそう MySQLベースのものはスケールしにくい? 現状の話、今後改善されるのかも Hbaseはリアルタイム系処理を想定されて作られているのか? cassandraとHbaseを同じ土俵で比べない方がいい気がする 自分が言うリアルタイム系処理、とは、 多くのユーザに同時にアクセスされ、そのリク

    decoy2004
    decoy2004 2010/04/16
    Yahoo.incの社員が、以下のcloud serviceについて ベンチマークをとったようです。
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