Support us! We are non-profit. Help us to innovate and empower the community by donating only 8€: Applications Exploratory Data Analysis: intuition-oriented analysis by networks manipulations in real time. Link Analysis: revealing the underlying structures of associations between objects. Social Network Analysis: easy creation of social data connectors to map community organizations and small-worl
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:
InteropTokyo 2009 クラウドコンピューティングコンペティション(通称クラウドコン)は、我等がえとらぼチームが優勝しました! 実行委員・StarBEDプロジェクト・IBMの皆様を始め関係者の皆様、ありがとうございました。 プレゼンテーションムービーとポスターとパンフレット*1を公開しました。 プレゼンムービー(マウスクリック/矢印キーで進む) PDF版 ポスター パンフレット *2 …どれも相当に気合いが入っているので、ぜひご覧ください^^ Ustream.tvの録画もあります(えとらぼチームはちょっと細切れですが) 途中で行ったデモは、StarBEDの45台の物理サーバーを使ってkumofsを動かして、ランダムで選んだノードを自動的にkill/再起動するスクリプトを走らせたものです。サーバーが落ちてもシステムは全然止まらないし、どのサーバーにも均等に負荷が分散されます。 時
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