HBaseとはどんなNoSQLデータベースなのか？ 日本語で読める情報を集めてみた
Facebookが新しいサービス「Messages」の基盤として、NoSQLデータベースの「HBase」を選択したことを、先日の記事「Facebookが新サービスの基盤にしたのは、MySQLでもCassandraでもなく、HBaseだった」で紹介しました。 HBaseは、Facebookによると次のような特徴を備えていると説明されてます。 負荷に対して非常に高いスケーラビリティと性能を発揮 CassandraよりもシンプルなConsistency Model（一貫性モデル）を備えている 自動ロードバランス、フェイルオーバー、圧縮機能 サーバーごとに数十個のシャードを割り当て可能、などなど このHBaseはどのようなデータベースなのでしょうか？ 情報を集めてみました。 HBase入門のプレゼンテーション 最初に紹介するのは「HBaseエバンジェリスト」Tatsuya Kawano氏のプレゼン
A few key problems in Redis persistence
Today I read this article about Redis with interest. It's a legitimate point of view on databases, you may agree or not, but the author has a solid idea about what he is looking for and about the database scene. I don't agree with everything, but there is something I especially like about this article: it actually identifies very well what I think are actually the strength and deficiencies of Redi
HAppS — The Haskell Application Server
A web framework for developers to prototype quickly, deploy painlessly, scale massively, operate reliably, and change easily. About HAppS provides you with all the major server components you need to build high quality. You can use them individually or compose them together into a single deployable package that handles all aspects of your internet app including the database.
１時間ごと更新なのにリアルタイムとは、これいかに。 - winplusの日記
http://tanoapp.tworks.jp/2009/09/25/%E6%A5%BD%E3%81%97%E3%81%84%E3%82%A2%E3%83%97%E3%83%AA%E5%88%B6%E4%BD%9C%E3%81%AE%E4%BC%9A-8/に参加して思ったこと。 報告１：クラウドの一般的なご紹介 => 分散DBが新しい。 報告２：Google App Engineでのアプリ開発 => BigTableが使いこなしのキモ。 報告３：Windows Azureでのアプリ開発 => SQL AzureではSQLが使えるよ。 報告４：オープンソースのMapReduce/分散ストレージ実装、Hadoopの紹介 => RDBはスケールしない。やっぱり分散だね。 端折りすぎですが、やっぱり分散DBというのが大きなポイントになっていると思いました。SQLが使えない => JOINが使えな
クラウドの一貫性って - noopな日々
CAP定理というのは、 Consistency Availability Partitions という状態の2つまでしか達成できない。３つすべてを達成することはできないという定理である。例えばConsistency（一貫性）とAvailability(可用性)を同時に満足させるとPartitions(分散)を達成するのをあきらめるしかない。可用性と分散性を同時に満足させるにはConsistency（一貫性）をあきらめる。すなわちEventually Consistentな状態を受け入れる。 そーゆー状態を受け入れるとスケーラビリティを達成できるようになるので、巨大なデータセンターの中に安いPCサーバーを大量においてCAPのCを若干犠牲にしつつ、高速なデータ処理を行う。そのような計算モデルである。 クラウド時代の計算パラダイムがRDBMSが30年間研究開発していたACIDパラダイムからCAP
続ACIDからBASE - L'eclat des jours(2009-11-13)
_ 続ACIDからBASE 以前、acmqueueのBASEに関する記事の前半だけを勝手翻訳したが、続きをwinplusさんが翻訳してくれた。 実のところ、2フェーズコミットという技術は早すぎた自動化だと思う。えらく大層なことと複雑な仕組みではあるけれど、さっきまでオンラインだったシステムは直後もオンラインだろうという程度のあやふやな確信に頼って自動化しているだけのものだ。 よく似たシステムに、同時期にでてきたRPC（ORPCもそうだ）がある。 前提が高信頼性が確保できるクリーンルーム内の複数のノードから構成された分散システムだとしか思えない。それにしてもマシンは落ちるしネットワークは切れる。2フェーズコミットは、絶対に通信が可能だということと相手のプロセス（マシン）が落ちないことを前提としたシステムだという矛盾がある。SYNに対するACKを2時間待ってしまえばすでに成り立たないのだ。 早
NorthScale Blog
I guess most people don't know this, but I'm the only member of the technical team in NorthScale located in Europe. I live just outside Trondheim in Norway, so it's pretty far from everything. So why did I join NorthScale? A lot of my friends in Trondheim have been asking me that question. To them it sounds strange that I want to work from home for a company located 9 timezones away. I've known Du
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