Facebook、memcachedに300TB以上のライブデータを置く大規模運用の内側
クラウドのように大規模なシステムでは、ソフトウェアの開発と同等以上に、大規模運用の巧拙が、システム全体の成功を大きく左右します。 6月22日から、米サンタクララで行われていたWebサイトのパフォーマンスと運用に関するオライリーのイベント「Velocity 2010」で、FacebookのTechnical Operations teamを担当するTom Cook氏が「A Day in the Life of Facebook Operations」（Facebook運用のある1日）と題したセッションで、Facebookがふだんどのような運用を行っているか、紹介しています。 世界でトップクラスの大規模サイトが、普段どのようなツールを用い、どのような方法で運用しているのか、セッションの内容を紹介しましょう。 6年で4億アクティブユーザー、3カ所のデータセンター Tom Cook氏。Facebo
なぜTwitterは低遅延のままスケールできたのか 秒間120万つぶやきを処理、Twitterシステムの“今” − ＠IT
ユーザー同士のつながりを元に時系列に140文字のメッセージを20個ほど表示する――。Twitterのサービスは、文字にしてしまうと実にシンプルだが、背後には非常に大きな技術的チャレンジが横たわっている。つぶやき数は月間10億件を突破、Twitterを流れるメッセージ数は秒間120万にも達し、ユーザー同士のつながりを表すソーシャル・グラフですらメモリに載る量を超えている。途方もないスケールのデータをつないでいるにも関わらず、0.1秒以下でWebページの表示を完了させなければならない。そのために各データストレージは1～5ms程度で応答しなければならない。 Twitterのリスト機能の実装でプロジェクトリーダーを務めたこともあるNick Kallen氏が来日し、2010年4月19日から2日間の予定で開催中の「QCon Tokyo 2010」で基調講演を行った。「Data Architecture
Twitterのクジラ解剖学、あるいは彼らがいかにサーバの処理能力を向上させたか
Twitterを利用していると、ときどきクジラの絵の画面が表示されることがあります。これはTwitterの処理能力がパンクして一時的に利用不可になったときに表示されるお馴染みの画面。 2月9日にTwitter Engineeringブログにポストされたエントリ「The Anatomy of a Whale」（クジラの解剖学）では、Twitterのエンジニアたちがこのクジラの内部に分け入ってどのようにTwitterサーバの処理能力を向上させたのか、という話が詳しく語られています。 彼らが行ったのは、まず詳細なデータを取得して原因がどの辺にあるのかを推測すること。そこから多数の無駄な処理を発見し、ソースコードの修正による性能の向上に成功します。 元記事は非常に長いエントリになっていますが、問題の調査から解決に至るアプローチについて多くのエンジニアの方の参考になりそうな内容が含まれていますし、T
Facebookが大規模スケーラビリティへの挑戦で学んだこと（前編）～800億枚の写真データとPHPのスケーラビリティ問題
Facebookが大規模スケーラビリティへの挑戦で学んだこと（前編）～800億枚の写真データとPHPのスケーラビリティ問題 全世界で3億人を超える会員を抱え、世界最大のSNSとなったFacebook。同社の巨大なシステムは、3つのデータセンターにある約3万台のサーバと、PHP、C++、Memcache、MySQLなどのソフトウェア群によって支えられています（同社のデータセンターの巨大さは、記事「3億のユーザーを抱えるFacebookのデータセンター。移動は自転車、希望は100Gbイーサネット 」を参照）。 同社の技術担当バイスプレジデント Jeff Rothschild氏は、Facebookが実現している大規模なスケーラビリティを、いかにしてこれらのソフトウェアで実現しているのか、10月8日に米カリフォルニア大学サンディエゴ校で行ったセミナー「High Performance at Mas
Facebookのサーバーもすごいことになっている件（直近10ヶ月で20,000台のサーバーを追加。ログは毎日25TB。） - shibataismの日記
Googleに比べるととっても地味なPRしかしていないが、実はFacebookのエンジニアリングも結構すごい。CTOのJeff RothschildがUCSDで講演したビデオが見れるので今日がある方は是非見た方が良いと思います。 ビデオ http://cns.ucsd.edu/lecturearchive09.shtml#Roth http://video-jsoe.ucsd.edu/asx/JeffRothschildFacebook.asx 解説記事 http://www.datacenterknowledge.com/archives/2009/10/13/facebook-now-has-30000-servers/ ビデオを見たのが昨日なので、全部覚えていませんが、覚えていることだけでメモを書いておきます。全般的に、非常に素直な講演で、自分たちの良いところも悪いところも素直に言っ
「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
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
