増永教授のDB特論⑪「結果整合性」
1. はじめに ビッグデータの管理・運用で注目を浴びることとなった結果整合性（eventual consistency）ですが，賛否両論あるようです．否定的な意見は，たとえば，クレップマン（Martin Kleppmann）[1]の 著作に見ることができます．この著作，結構多くの方々がお持ちかと思いますが，クレップマンは複 製を行うデータベースのほとんどは，少なくとも結果整合性を提供しているとしながらも，これは非 常に弱い保障であり，複製がいつ（最終値に）収束するのかについては何も語られていなく，収束す るときまで，読取りの結果が何になるのか，あるいはそもそも何も返さないのかは分からない，とク レームしています．さらに，CAP 定理の対象範囲は非常に狭く，考慮しているのは 1 つの一貫性モ デルと 1 種類のフォールト（つまり，ネットワーク分断）だけで，ネットワークの遅延，落ちている ノー
仮想化入門（ハイパーバイザー） - Qiita
仮想化が進んで今では普通に使われるようになっていますが、いまだにハイパーバイザーの仕組みを理解していない IT 管理者の方もいます。一番困るのは VMware Workstation や VMware Fusion のような仮想化と、VMware ESXi や Microsoft Hyper-V などの仮想化を混同して「仮想化は性能出ないからなぁ」と言っている人に時々出会ったりします。 なので、ちょっと軽めにコンピューティングの仮想化について、絵で説明してみます。絵はもしかしたら「どこかで見たことあるなぁ」というのあると思いますが、オリジナルは私が昔書いたものでそれが VMware 社の資料として使われているだけです。今回の絵はそれを思い出しながらちょっと vSphere については 7 対応にして書いてみました。 仮想化の肝、ハイパーバイザーの違い コンピューティングの仮想化はハードウエ
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
「メタデータ」「NoSQL」「CAP定理」を理解する
