GoogleのMapReduceアルゴリズムをJavaで理解する
GoogleのMapReduceアルゴリズムをJavaで理解する：いま再注目の分散処理技術（前編）（1/2 ページ） 最近注目を浴びている分散処理技術「MapReduce」の利点をサンプルからアルゴリズムレベルで理解し、昔からあるJava関連の分散処理技術を見直す特集企画（編集部） いま注目の大規模分散処理アルゴリズム 最近、大規模分散処理が注目を浴びています。特に、「MapReduce」というアルゴリズムについて目にすることが多くなりました。Googleの膨大なサーバ処理で使われているということで、ここ数年の分散処理技術の中では特に注目を浴びているようです（参考「見えるグーグル、見えないグーグル」）。MapReduceアルゴリズムを使う利点とは、いったい何なのでしょうか。なぜ、いま注目を浴びているのでしょうか。 その詳細は「MapReduce : Simplified Data Proc
Apache 2.2でWebサイトをパフォーマンスアップ！（1/3） ― ＠IT
■ドキュメントキャッシュ機能の見直し メモリキャッシュやディスクキャッシュなど、HTTPコンテンツの動的キャッシュ機能が強化されました。開発バージョン時よりも安定性が向上し、Apache 2.2では実用的なレベルになっています。キャッシュ機能を用いることで、一般的にHTTPサービスの応答性を向上させることができます。 また、Apacheをリバースプロキシサーバとして利用する場合もキャッシュ機能を利用可能です。 ■プロキシ機能によるロードバランシングの実現 プロキシでロードバランス機能を実現するmod_proxy_balancerモジュールが追加されました。HTTPやFTPサービスはもちろん、Apache Tomcatなどのサーブレットコンテナとの通信で使われるAJP13プロトコルのロードバランス機能も提供します。 バランシングの制御は、「リクエスト回数」と「トラフィック量」の2つのアルゴリ
Poundで作るロードバランサとSSLラッパ（1/4） ― ＠IT
Webサーバの負荷を軽減する方法として、リバースプロキシによる代行とロードバランサによる分散が考えられる。今回は、これらによる負荷の低減方法について解説する。（編集部） Apache自体のチューニングによる性能向上には限界があります。よりパフォーマンスを求めるなら、次にやるべきことはメモリの追加や高性能なCPUへの交換など、ハードウェアの見直しです。しかし、それにも限界があります。 リバースプロキシとロードバランサ ハードウェア単体による性能向上が限界に達した場合は、サーバ構成の見直しを行います。まず考えられるのが、リバースプロキシをWebサーバの前面に立ててクライアントからのアクセスを肩代わりさせる方法です。Webサーバがボトルネックになるのを防ぐとともに、セキュリティ向上にも寄与します。 もう1つの方法は、より高可用性を意図した構成として負荷の分散を図ることです。高可用性とは、サーバの
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