20140419【qpstudy】OSとNW設計の勘所Yukitaka OhmuraSolution Architect - Amazon Web Services Japan at Amazon Web Services Japan
CodeZine にて KOF 2008 の記事と補足 - naoyaのはてなダイアリー
大阪南港ATCで開催された「関西オープンソース2008」の2日目（11月8日）午前中のセッションで、株式会社はてなCTOの伊藤直也氏が「はてな流大規模データ処理」と題した発表を行った。 CodeZine で先日の KOF 2008 (あらかじめ言っておきますが King of Fighters ではないですよ、関西オープンフォーラムです) の発表を記事にしていただきました。ありがとうございます。 発表資料は以下のエントリーにありますので一緒にご覧いただければと思います。 http://d.hatena.ne.jp/naoya/20081111/1226395400 さて、記事内容について少し補足をしておきたいと思います。 メモリとディスクの速度比較について 「メモリはディスクの 150 倍」という話ですが、その後知人と話して検索のインデックスをシークする場合などは ms 対 ns くらい違
KOF 2008 の発表資料 - naoyaのはてなダイアリー
KOF 2008 での発表資料「はてな流大規模データ処理」を以下にアップロードしました。 http://bloghackers.net/~naoya/ppt/081108huge_data.ppt 一部参考文献からの引用 (Introduction to Information Retrieval から Vector space model の図、たつをの ChangeLog から転置インデックスの図) があります。この場を借りて感謝。 環境によってはおそらくフォントの表示がいまいちだと思いますが、ご了承ください。 追記 SlideShare にアップロードしました。 081108huge_data.pptView SlideShare presentation or Upload your own. (tags: linux mysql) 追記: メモリはディスクの 150 倍について
「はてな流大規模データ処理」を見てきた - もぎゃろぐ
KOF2008：関西オープンソース2008というイベントに来ています。 はてなの伊藤さんの講演があったので、講演メモを公開。 ＃ボクがメモした内容であって、100%言ったとおりに書いてあるわけじゃないので、参考としてご覧ください。 (続き) アジェンダ 大規模なデータ OSのキャッシュ MySQLの運用 大規模データアプリケーションの開発 データの例 はてなブックマークのデータ量：五千万件くらいのデータ量 このデータに対して何百万人がアクセスしてくる状況でどういう作りにするか レコード数 1073万エントリー 3134万エントリー 4143万タグ データサイズ エントリー2.5GB 何の工夫もなく普通にアクセスすると...200秒待っても結果が帰ってこない 大規模データの難しいところ 開発サーバで開発者が作っている時は快適に動いていても、多数の人間がアク
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「実現したいことを計算機の問題に置き換えることが『技術力』」、伊藤CTOが“はてな流”大規模データ処理の極意を語る：CodeZine
