[ThinkIT] 第8回：MySQL／OracleとLifeKeeperによるHAクラスタ化 (1/4)
今回はOracle Database 10gとMySQLを例に、データベース（DB）のHAクラスタ化構成の概要について紹介していく。 まず各ARKによる構築の概要を述べる前に、LifeKeeperによるDBシステムのHAクラスタ化にあたって、事前の留意事項を表1にあげる。 アプリケーションがすでにインストールされていること 監視・切り替え対象のアプリケーションは、LifeKeeperの設定を行う前にインストールされている必要がある。またLifeKeeperでは、DBの死活監視をクライアントユーティリティから行うため、クライアントコンポーネントもインストールされていなければならない。 各アプリケーションにおけるサポートするバージョンの最新情報は、Release Notes（http://licensing.steeleye.com/support/docm.php）を参照して確認していただき
レプリケーションしてるMySQLで、マスタやスレーブが障害停止した場合のリカバリプラン - （ひ）メモ
MySQLで、レプリケーションベースのHAな構成について考えたメモです。 3台(というか2台＋1台)がいいかなぁと思っていて、前半はその理由を、後半では{マスタ,スレーブ}が{再起不能になった,ちょっとダウンしてすぐ復帰した}場合のリカバリプランについて書きます。 今のところはこれがベストかなと思っているのですが、「こうしたほうがいいと思う！」「ここがおかしい！」などなどのご意見はコメント、TBなどでいただけるとうれしいです。 ゴール マスタが落ちてもぐーすか寝ていられるようにしたい リカバリの作業はできるだけ単純に、かつ、短時間で完了するようにしたい めんどくさいのはいや 基本構成、方針 2台＋1台 サービスで使うのは2台 (db1, db2) もう1台は管理用 (db3) スレーブを多数並べる構成にはしない 台数増えると管理コストが上がる マスタダウン時のフェイルオーバとそのフェイルバ
MySQL Clusterへの接続方法
どうやってたくさんあるSQLノードに接続すればいいんだ？ ロードバランスは？ フェイルオーバーは？ ということがあると思う。このテーマを扱ったドキュメントはありそうだちょうど良いものが見あたらない。おそらくこの点が明確でないために「よし、最近サイトのトラフィックも増えてきたことだし、いっちょMySQL Clusterを試してみようか！」という気にならず、多くの人が利用を躊躇ってしまっているのではないだろうか？なので今日はこの点について5パターンのソリューションを紹介したいと思う。 その前に、「MySQL Clusterって何だ？シラネーヨ！」って人は、MySQL Clusterの特徴やセットアップ方法などを以前にThinkITへ投稿したのでそちらを参照して貰いたい。 http://www.thinkit.co.jp/article/95/ では本題。 1. mysqldをアプリと共存恐らく
[Vol.2] RailsとMySQLによる大規模サイト構築実験
vol2でも引き続き、負荷分散・高可用性を備えるDBとWEBアプリケーションフレームワーク(以下AF)のセットアップを目指します。 デュアルマスタ構成に複数台のスレーブがぶら下がっています。 もう少し、詳しく今考えているアーキテクトを見ていきたいと思います。 最小構成: マスタ2台, スレーブ1台 最低3台のDBを用意します。 なぜ3台か？スレーブを追加する際には、マスタのスナップショット取得のためにマスタへの更新を停止する必要があります。データ量が増えると、マスタを停止してスナップショットを取得するには、長時間を要するため、これは現実的な解ではない。 そこで、スレーブをマスタのスナップショットとして考え、スレーブへのレプリケーションを一時停止し、スレーブのスナップショットを新規に用意したスレーブにコピーしレプリケーションを設定する。 スレーブが1台しか存在しない場合でのスレーブ停止時は、
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Open source Clustering software
The open source clustering software available here implement the most commonly used clustering methods for gene expression data analysis. The clustering methods can be used in several ways. Cluster 3.0 provides a Graphical User Interface to access to the clustering routines. It is available for Windows, Mac OS X, and Linux/Unix. Python users can access the clustering routines by using Pycluster,
Algorithm::Cluster
NAME Algorithm::Cluster - Perl interface to the C Clustering Library. DESCRIPTION This module is an interface to the C Clustering Library, a general purpose library implementing functions for hierarchical clustering (pairwise simple, complete, average, and centroid linkage), along with k-means and k-medians clustering, and 2D self-organizing maps. This library was developed at the Human Genome Cen
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