Twitterが分散フレームワーク「Gizzard」公開！ Scalaで書かれたShardingを実現するミドルウェア
Twitterが分散フレームワーク「Gizzard」公開！ Scalaで書かれたShardingを実現するミドルウェア Twitterは独自に開発した分散フレームワークの「Gizzard」をオープンソースとして公開しました。GizzardはScalaで書かれたJavaVM上で動作するミドルウェアで、PHPやRubyといったWebアプリケーションからの要求を自動的にデータベースに分散することで、大規模で可用性の高い分散データベースを容易に実現するためのものです。 Gizzard：フォルトトレラントな分散データベースを実現 The Twitter Engineering Blog: Introducing Gizzard, a framework for creating distributed datastores Twitterのブログにポストされた「Introducing Gizzard
mixiの生みの親“バタラ氏”が語るMySQLの意外な利用法 － TechTargetジャパン
日記だけで4億件のデータ ミクシィが運営するSNS「mixi」は、2007年7月末段階でユーザー数が1110万人。人が12人集まれば、1人はmixiユーザーというわけだ。ユーザーのアクティブ率（ログイン間隔が3日以内）は約62％と高く、2007年4月から6月の月間平均ページビューは117.5億に達した。日記だけでも4億件以上に上るなど、蓄積するデータ量も莫大。2004年3月のサービス開始から、わずか3年半で現在の巨大コミュニティーへと発展したのだ。 ミクシィは、「LAMP（OSのLinux、WebサーバのApache、DBMSのMySQL、開発言語のPerl、PHP、Python）」と呼ばれるWebシステム向けの標準的なオープンソースソフトウェア（以下、OSS）でシステムを自社開発し、安価なPCサーバを1000台以上連ねる超分散構成でmixiのサービスを支えている（広告配信など周辺機能では
scale out の技術 (in UNIX magazine, April 2009)
scale outの技術 首藤 一幸 Last-updated: January 5, 2010 注: このページの文章は以下の記事の元原稿です。 首藤一幸, "スケールアウトの技術", クラウドの技術, pp.88-101, (株)アスキー・メディアワークス, ISBN978-4-04-868064-6, 2009年 11月 6日 アスキー・メディアワークス社の 書籍紹介ページ Amazon.co.jp の ページ 首藤一幸, "スケールアウトの技術", UNIX magazine 2009年 4月号, pp.78-91, (株)アスキー・メディアワークス, 2009年 3月 18日 データベースに求められる性能を試算したところ、 十台、百台…数万台のサーバが必要になった。 クラウドを構築する側はこういう問題に直面し、解決しようとしてきた。 台数に比例した性能を引き出すこと、つまりsca
memcachedを知り尽くす 記事一覧 | gihyo.jp
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Yahoo!オークションでのMySQL 冗長化技術
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちはオークション事業部プラットホーム技術のチャックです。 オークションでは一部サービスに RDBMS の MySQL を使ってサービスをご提供させていただいております。 オークションでは多くのお客様よりアクセスを頂いておりますので、大量の更新、参照の処理速度に優れた MySQL を選択し、お客様にストレスなくサービスをご利用いただけるよう 日々業務に取り組まさせていただいております。 しかし、精密機器には故障がつきもので、サービス運用の観点からは 「機器が故障するのはしかたない、しかしそれをいかに早く復旧させるか」 といったことを念頭に入れております。 実際には、障害が起こってから復旧させるのではなく、障害が発生した場合に
「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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