Amazon Web Services、システム構成図に使えるアイコンセットを無料公開
システム構築に関わる人ならだれでも、一度ならず何度でも、人によっては日常的にシステム構成図やネットワーク構成図を作っているはず。 Amazonクラウドはそんなエンジニアのために、システム構成図に必要なほとんどすべての機能がアイコンとして網羅されているアイコンのセット「AWS Simple Icons」を無料で公開しました。こんなのが欲しかった、と思っていた方も多いのではないでしょうか。 Amazon Web Services Blog: Introducing AWS Simple Icons for your Architecture Diagrams アイコンのフォーマットは4種類。パワーポイント、Visio、EPS、そしてオンラインのCacooです。 ガイドラインに従って利用 ガイドラインには「その時点での最新バージョンを使うこと」「アイコンとラベルを必ずセットで使うこと」「AWSと
ストレージにおける破壊的テクノロジーの予感。VMwareの仮想ストレージアプライアンス
サーバ仮想化において、稼働中の仮想マシンを物理サーバ間でダウンタイムなしに移動できるライブマイグレーション機能（具体的にはVMotionやXenMotionなど）は、仮想化システムの柔軟性や可用性、効率性を実現するためのカギとなる機能です。 ただし、ライブマイグレーション機能を実現するためには、NAS（Network Attached Storage）やSAN（Storage Area Network）などにより、物理サーバ間でストレージを共有しなければならないという条件があります。仮想化が普及するにつれ、これが共有ストレージの重要性を一層高めることとなり、ハードウェアベンダにとってストレージは売り上げも大きく成長が見込めるドル箱となっています。 しかし多くのIT機器が仮想化への道を進んでいるように、いまは物理的な存在として実現されている共有ストレージも、技術的にはソフトウェアによって「仮
インテル、LANカードを無料でFCoE対応にするソフトウェアを発表。FCoE普及へ注力
サーバとストレージの接続に用いられているSAN（Storage Area Network）では、ファイバーチャネル、スイッチ、ホストバスアダプタなどで構成されており、コンピュータ間のネットワークとして使われているイーサネットとは物理層が別になっています。 このSANをイーサネットで統合する技術がFCoE（Fibre Channel over Ethernet）です。具体的には10Gbイーサネットを拡張したCEE（Converged Enhanced Ethernet）を物理層に用い、ここにSANのプロトコルを流せるようにする技術で、これによりコンピュータ間の通信も、コンピュータとストレージ間の通信もすべてイーサネットで統合することが可能になります。 ソフトウェアでNICをFCoE対応に 米インテルは、同社のサーバ向けLANカード「X520」ファミリーをFCoEに対応させるソフトウェア「Op
Last.fmがサーバにSSDを導入、分散ファイルシステムもSSD対応にしてスケール向上に成功！
音楽配信サイトのLast.fmは、今年の10月からXbox Liveでも利用できるようになったことを受けてユーザー数が大幅に増加。これに対応するためサーバにSSDを採用したところ、問題なくスケールの向上に成功してしまったことをブログ「Launching Xbox, Part 2 - SSD Streaming」で明らかにしています。 SSDで同時接続数が300から7000に増加 Last.fmはこれまで7200rpmのSATAドライブをバックエンドに利用。ファイルシステムとしてオープンソースの分散ファイルシステムであるMogileFSを採用していました。 オーディオストリーミングの能力は基本的にこのMogileFSの管理下にあるハードディスクのランダムI/O性能に依存しており、現在は1つのハードディスクあたり約300同時接続をサポートしていたとのこと。 しかしXbox LiveがLast.
HDDをSSDにしたらデータベースはどれだけ速くなるか？ オラクルと富士通が実験
リレーショナルデータベースを利用する際には、高い性能を引き出すために物理設計をし、スキーマを工夫し、パラメータのチューニングを行うことがつねに行われてきました。 性能のボトルネックはたいがいHDDにあり、いかにそのボトルネックを回避するかがチューニングのポイントですが、最近では性能向上のための武器として、HDDよりもずっとアクセス性能の高いSSDが注目されています。SSDはHDDと置き換えるだけで、アプリケーションにまったく手を加えずに性能向上を可能にする手段として非常に魅力的です。 HDDの代わりにSSDを利用したら、リレーショナルデータベースの性能はどれだけ向上するのでしょうか？ オラクルと富士通が共同検証を行い、その結果をホワイトペーパーとして先週発表しました（参考「日本オラクルと富士通 フラッシュ技術活用によるデータベース高速化を共同検証」）。 ホワイトペーパーでは、HDDの代わり
MapReduceとパラレルRDBでベンチマーク対決、勝者はなんとRDB！
大量のデータを処理する手法として登場したMapReduce。クラウドに対応した分散処理の定番として話題に上ることが増えてきました。 MapReduceは、大量のデータを分割し、分割したデータを分散したノードに投げてノードごとに処理を実行、結果を集約して最終的な答えを求める、といった手法です。 しかしMapReduceが登場する以前から商用レベルで使われていた分散処理手法があります。データを分散したデータベースに格納し処理を行うパラレル・リレーショナルデータベース（パラレルRDB）がその1つです。 パラレルRDBは、データを複数のデータベースに分散して配置、データベースごとに処理を行い、結果を求める手法です。中央に共有メモリを配置するなどの方法で分散したデータベース同士の連携を行うことが一般的です。 ではパラレル・リレーショナルデータベースはMapReduceより遅いのか？ 劣るのか？ 両者
グーグルがMapReduce特許を取得。Hadoopへの影響は？
大規模なデータを分散処理するためのフレームワークであるMapReduce。グーグルが検索エンジンの基盤技術として開発し、2004年に論文「MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters」を発表したことでよく知られるようになりました。 そのグーグルがMapReduceの特許を取得したことが、ブログ「Wataru's Blog」のエントリ「 GoogleがMapReduce特許を取得。Googleは用途についてコメントせず」で伝えられています。 グーグルの特許取得は業界にどのような影響を与えるのか。このエントリを起点に、現時点での情報や報道をまとめました。 特許取得は防衛目的だとの観測 米国特許商標庁（USPTO）のWebサイトでは、該当するグーグルの特許「System and method for efficient large
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