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
kumofsはなぜ落ちないか - Blog by Sadayuki Furuhashi
前回は、kumofsはなぜスケールするかということについて紹介しました。その中で最後に、耐障害性もスケーラビリティにとって重要だーと述べました。 そこで今回は、kumofsはなぜ落ちないのか、なぜ耐障害性が高いと言えるのかーということについて紹介したいと思います。 分散システムはテストが難しいことに定評がありますが（たぶん^^;）、その中でも耐障害性の検証は最上級に困難な部類です。 耐障害性は実際のところ、アルゴリズムの設計以前に実装上のバグが大きく影響するので、設計上は耐障害性が高いと言っていても、実際に使ってみると良く止まるという話はありがちな話です。（個人で開発している場合など、開発リソースが小さい場合はなおさら） そのため耐障害性の高いシステムを実現するためには、実装しやすくバグが入り込みにくい設計も重要かなーと思います（もちろん、アルゴリズムも重要ですが）。 分散システムには複雑
CouchDB Implements a Fundamental Algorithm : Daytime Running Lights
We're seeing a lot of action in the key/value map/reduce world lately. On the one hand this is because simpler stuff scales more simply, and on the other because key/value and B-Tree stores map cleanly to some fundamental algorithms. At the heart of CouchDB's value proposition is incremental, peer-to-peer replication. All copies of a database are complete and can function independently at all time
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