Debugging Incidents in Google’s Distributed Systems - ACM Queue
June 6, 2020 Volume 18, issue 2 PDF Debugging Incidents in Google's Distributed Systems How experts debug production issues in complex distributed systems Charisma Chan and Beth Cooper Google has published two books about SRE (Site Reliability Engineering) principles, best practices, and practical applications.1,2 In the heat of the moment when handling a production incident, however, a team's act
Teach Yourself Computer Science
Note: this guide was extensively updated in May 2020. For the prior version, see here. If you’re a self-taught engineer or bootcamp grad, you owe it to yourself to learn computer science. Thankfully, you can give yourself a world-class CS education without investing years and a small fortune in a degree program 💸. There are plenty of resources out there, but some are better than others. You don’t
Amazon Builder's Libraryを読んでみた - たけぞう瀕死ブログ
昨年のre:Invent 2019で発表されたAmazon Builder's Libraryを一通り読んでみました。通勤電車で読んでいたのですが、途中で冬休みに突入してしまい少し時間がかかってしまいました。途中で日本語にも対応していることに気付いたのですが、折角なので全て英語で読んでみました。 aws.amazon.com Amazonにおける大規模分散システムの開発で得られたノウハウが公開されているのですが、昨今マイクロサービスの普及もあり、Amazonのような規模でなくとも分散システムに関するノウハウが重要になりつつあります。もちろんAWSのインフラや規模感に依存する部分も多々見られるものの、大規模な分散システムを運用した上で得られる知見というのは得難いものですし、一般論として参考になる部分も多く、とても有用なコンテンツだと思います。 全体を通して共通して述べられていたのは以下のよう
Introducing Dockercast – the Docker Podcast | Docker Blog
Products Docker DesktopContainerize your applicationsDocker HubDiscover and share container imagesDocker ScoutSimplify the software supply chainDocker Build CloudSpeed up your image buildsTestcontainers Desktop Local testing with real dependenciesTestcontainers Cloud Test without limits in the cloud See our product roadmapMORE resources for developers
Apache Kafkaに入門した
Apache kafka 最近仕事でApache Kafkaの導入を進めている．Kafkaとは何か? どこで使われているのか? どのような理由で作られたのか? どのように動作するのか（特にメッセージの読み出しについて）? を簡単にまとめておく（メッセージングはまだまだ勉強中なのでおかしなところがあればツッコミをいただければ幸いです）． バージョンは 0.8.2 を対象に書いている． Apache Kafkaとは? 2011年にLinkedInから公開されたオープンソースの分散メッセージングシステムである．Kafkaはウェブサービスなどから発せられる大容量のデータ（e.g., ログやイベント）を高スループット/低レイテンシに収集/配信することを目的に開発されている．公式のトップページに掲載されているセールスポイントは以下の4つ． Fast とにかく大量のメッセージを扱うことができる Scal
大規模分散システムの現在 -- Twitter
↓↓↓↓訂正あります。↓↓↓↓ 2018/07/02に株式会社エフコード社内で行われた勉強会のスライドです。 訂正版(随時更新中): https://docs.google.com/presentation/d/15HOMfAbtdWwO48njcB8IdkN3kVAMu3wsmZo0O3S-f_4/edit?usp=sharing 専門家による資料・専門家向けの資料ではありません。自分自身で学習し、論文・文献等を読解してまとめた内容となります。間違い等あるかもしれませんが、あれば是非コメント頂ければと思います。 【訂正事項】 スライド16: 誤：たった一つのプロセスが故障しただけでも有限時間で合意できない 正：たった一つのプロセスが故障しうるだけでも有限時間で合意できない スライド20: 誤: 重要: あるschedule σ1, σ2 がdisjoint (nodeが被ってない) なら
分散システム処理モデルに関する動向について（MapReduceからBorgまで）
詳細については後述しますが、MapReduceの処理モデルは、上記の通り各区分ごとにそれぞれ単純化（限定）されたモデルであったと言えます。 また、MapReduceの関数プログラミングおよびグラフ的な特徴も合わせて以下に整理してみます。 関数プログラミング的な特徴 MapおよびReduceフェーズは、それぞれ関数型プログラミングのMapおよびReduce処理をモデル化したものです。MapReduceは、参照透過性がある純粋な関数処理と言えます。参照透過性とは入力により出力が一意に決まる性質のことです。言い換えればMapReduceの処理は、大域などの処理に影響する外部の環境は持たず、内部的にも静的な一時変数などの状態も持たないことを意味します。 純粋な関数処理は複数の処理が同時に実行されても他の並列に動作している処理の状態には左右されないため、この参照透過性は並列化に向いている性質がありま
データベース アーキテクチャーの動向と使い分け
QConTokyo ( http://www.qcontokyo.com/KotaUENISHI_2015.html ) の発表スライド
分散システムの一貫性に関する動向について
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog システム統括本部アーキテクト室 今野です。 昨年は、Twitter,Facebookを始めとするクラウド各社で新規の分散システム開発のプロジェクトが相次いで発表された年でした。これらの新しい分散システムを開発する理由や、その背景にあるものは何なのでしょうか？ 今回は、昨年末に開催された高信頼性分散システム系の国際学会であるSRDS 2014[1]の発表内容に関連する論文の話題も踏まえて、昨今のクラウド各社の分散システムの動向について整理してみます。 分散システムにおけるクラウド各社の動向 近年の分散データベースの世界では、AmazonのDynamo[2]やFacebookのCassandra[3]などを代表とする結果整合性（Eve
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分散システムについて語らせてくれ
Neural Network Architectures