スケールアウトからスケールアップへの回帰:Kenn's Clairvoyance
これを書こうと思ったキッカケは、奥一穂さんの「ウェブアプリケーションサーバを複数台構成とか2010年代には流行らない」っていう、最近モヤモヤと感じていたことをうまく説明してくれてる記事をみたこと。 年始からちょくちょくサーバの運用環境を物色しながら考えていたことと見事にシンクロした。だいたいの要旨はTwitterのほうでも書いたのだけれど。 ムーアの法則でどんどん向上する技術にくらべ、人間のキャパシティは変化しない定数項として考えていい。だとすれば、そうやって向上する性能を、人間の労力を削減する方向で使えてはじめて、「技術が競争優位性を生む」といえるだけの破壊的な価値がでてくるということになる。 では、現在の技術トレンドを活用することで減らせる「人間の労力」とは何か。 それは、過去10年あまりで定着した、これまでの（そして今なお）Webアプリケーションの定番構成である、「ロードバランサ、ア
第56回 サーバークラウドとスケールアウトクラウドは別物
Forrester Research, Inc. フランク・ジレット バイスプレジデント兼プリンシパルアナリスト クラウドコンピューティングはIT企業の戦略立案者にとって混乱を招くトピックである。どういう事かと言うと、我々の大半は根本的に異なる二つのタイプのコンピューティング形態を示す“雲”を一つのものと混同しているのだ。具体的には「サーバークラウド」と「スケールアウトクラウド」と呼ぶものである。サーバークラウドは従来型のビジネスアプリケーションで求められるものをサポートするもの。一方スケールアウトクラウドは多数のマシンで巨大なワークロード処理するために設計されたもの。例えば、Webサイトやグリッドコンピューティングのアプリケーションが該当する。 スケールアウトクラウドがサーバークラウドと違う点は大きく五つある（表）。まず極めて大きなワークロードを扱うという点。そしてソフトウエアのアーキテ
Hadoopがスケール・アウトする仕組み
Hadoopのスケール・アウト戦略 ここまで述べてきたように、スケール・アウト可能なコンピュータ・システムを構築するためには、いくつかの難しい課題を解決しなければなりません。Hadoopは、世界最大のコンピュータ・システムを運用している米Googleが発表した論文のアイディア、すなわち「Google File System」と呼ばれる分散ファイル・システムと、「MapReduce」と呼ばれる分散処理専用のフレームワークを参考にすることで、これらの問題をうまく解決しています。 図3に、Hadoopによるバッチ処理のイメージを示します。Hadoopのシステムは、親分にあたる1台のマスター・サーバー（NameNodeといいます）と、子分にあたる多数のスレーブ・サーバー（DataNodeといいます）によって構成されています。 それぞれのスレーブ・サーバーに搭載されているハード・ディスクが束ねられて
ウェブアプリケーションサーバを複数台構成とか2010年代には流行らない - kazuhoのメモ置き場
タイトルは煽り入ってますが。 仮に動的ページを生成するのにかかる時間が1秒、そのうちデータベースやmemcached等リモートサーバへの問い合わせ時間を除くいたCPUの処理時間が0.1秒とする。また、ピークのリクエスト処理量は、平均の２倍とする。 そうすると、クアッドコアのアプリケーションサーバで処理できるリクエストは、 4 core * 10 reqs/sec * 86,400 sec/day * 30 day/mon / 2 = 51,840,000 reqs/mon と、約5,000万PV/月を１台で捌けることになる。 CPUが動いている時間は全処理時間の10倍と仮定したわけだから、アプリケーションサーバの最大同時接続数は 4 core * 10 = 40 程度あればいいことになる。実際には、安全係数を２倍かけて 80 とか。リクエストの処理に必要なメモリ量を 100MB とすると、
多分、重要なことに気がついた。 | NED-WLT
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