GitHub - jakekgrog/GhostDB: GhostDB is a distributed, in-memory, general purpose key-value data store that delivers microsecond performance at any scale.
GhostDB stemmed from a University project. Due to the nature of these projects (time constraints etc.), we feel some corners were cut. For example, we opted for the memcached model of distribution to save on time as it was easier to implement. However, this wasn't the original vision of GhostDB. Myself and Connor also started new jobs and these took up a good chunk of our time. This combined with
HSEとは何か
Heterogeneous-Memory Storage Engineについて解説します これは2020年6月6日に行われた カーネル/VM探検隊 online part1での発表資料です 参考文献 Heterogeneous-Memory Storage Engine: https://www.micron.com/hse Don't stack your log on my log: https://www.usenix.org/node/187064 電源を切っても消えないメモリとの付き合い方: https://speakerdeck.com/fadis/dian-yuan-woqie-tutemoxiao-enaimemoritofalsefu-kihe-ifang この資料のサンプルコード: https://github.com/Fadis/hse_demo カーネル/VM探検隊
サーバレス時代におけるヘテロジニアス時系列データベースアーキテクチャ - ゆううきブログ
この記事は、第2回ウェブシステムアーキテクチャ研究会の予稿です。 ウェブシステムをモニタリングするために、高可用性、高書き込みスケーラビリティ、メトリックの長期保存が可能な時系列データベースが求められている。 これらを実現するために、性能特性の異なる汎用Key-Value Store(以下KVS)を組み合わせ、透過的に問い合わせ可能な、ヘテロジニアス時系列データベースであるDiamondを開発した。 この記事では、Diamondを分散システムの観点で捉え、アーキテクチャ、データ構造、実装を紹介し、考察によりFuture Workを議論する。 1. はじめに 2. アーキテクチャ アーキテクチャ概要 動作フロー データ構造 KVSの機能要件 3. 実装 実装概要 KVS間のデータ移動 データ位置の解決 費用特性 4. 考察と今後の課題 Diamondの欠点 将来機能 5. まとめ スライド
Introducing Badger: A fast key-value store written purely in Go - Dgraph Blog
We then loaded data one by one, first in RocksDB then in Badger, never running the loaders concurrently. This gave us the data loading times and output sizes. For random Get and Iterate, we used Go benchmark tests and ran them for 3 minutes, going down to 1 minute for 16KB values. All the code for benchmarking is available in this repo. All the commands ran and their measurements recorded are avai
ActorDB | Distributed SQL database with linear scalability
Features ActorDB is strongly consistent, distributed and horizontally scalable. Based on an industry-proven reliable database engine. Scalable ActorDB can run on a single server or hundreds. It can store gigabytes or petabytes. Features Full relational database within an actor. Queries and transactions over multiple actors. Redundant. Massively concurrent. No single point of failure. ACID. Connect
djbが開発したcdb(constant database)メモ
ふと組み込み型 kvs の cdb(constant database) の仕様を知りたくなったのでメモ。 URL http://cr.yp.to/cdb.html http://en.wikipedia.org/wiki/Cdb_(software) http://thedjbway.b0llix.net/cdb/overview.html 特徴 オフィシャルサイトの “What is it?” のコピペ cdb is a fast, reliable, simple package for creating and reading constant databases. Its database structure provides several features: Fast lookups: A successful lookup in a large database norma
分散KVS上でのトランザクションについて@stakezakiさんとお話
トランザクションをサポートした単体KVSをConsistentHashingで散らしてる物で、そもそもノードを跨ぐ分散トランザクションなんて必要なかったんだよ！という設計方針という理解。違ってたら訂正してください。
分散KVSにおけるスケーラビリティと一貫性の両立について
先日、容易なスケールアウト拡張とトランザクションの正確性を担保する分散KVS基盤、ReflexWorksを発表した。(http://reflexworks.jp/) エンタープライズシステムの多くは強い一貫性が要求されるため、これまではRDBMSを使うことが多かった。しかし、簡単にシステム増強できないことから、増え続けるデータに柔軟に対応できないという欠点があった。 分散KVSは、単純なキーとバリューのデータからなるデータストアを複数のマシンに分散配置したものである。これをデータストアにすることで、システム稼働後であってもサーバー資源を動的に追加できるなど、柔軟なスケーラビリティを実現できる。 ReflexWorksは分散KVSにBerkeley DB Java Editionを採用、システムをスケーラブルにしつつ、同時にトランザクションの正確性を担保しており、大規模なトランザクション処理
「第1回分散処理ワークショップ in Tokyo」を開催しました - okuyamaooの日記
7/8に「第１回分散処理ワークショップ」を@doryokujinさんと共同で開催しました。 ※ATNDリンク 参加いただきました皆様ありがとうございましたm(_ _)m 当日の資料やその他の情報を可能な限りまとめてみます。 @understeerさんのよるToggetter http://togetter.com/li/159266 当日のUStream(2元中継でおこないました) その1 http://www.ustream.tv/channel/dist-study-1#utm_campaign=togetter.com&utm_source=8743151&utm_medium=social その2 http://www.ustream.tv/channel/dist-study-2#utm_campaign=unknown&utm_source=8743162&utm_mediu
第1回分散処理ワークショップの感想 - ひしだまの変更履歴
ひしだまＨＰの更新履歴。 主にＴＲＰＧリプレイの元ネタ集、プログラミング技術メモと自作ソフト、好きなゲームや音楽です。 「第1回分散処理ワークショップ in Tokyo」に参加できましたので、その感想など。 （長らく補欠3番目だったので今回は無理かなーと思ってたんだけど、ぎりぎりでキャンセルが出たので入れた） Togetter： 「第1回分散処理ワークショップ in Tokyo」 #dist_study 資料の場所はokuyamaooさんの「第1回分散処理ワークショップ in Tokyo」を開催しましたに全部出ています。 各DBMS（分散KVS）の紹介を1つ当たり15分。の予定が、Q&Aが入ったりして盛り上がり、けっこう伸び伸びに(笑) 全般的な感想としては、やはりDBMS（分散KVS）を実際に作っている人はすごい(笑) 方式を考えて実装してみて試行錯誤しているだろうから、他のDBMSにつ
既存製品の技術を活かし日立製作所が開発した高信頼の分散KVS | gihyo.jp
クラウド時代の新たなデータストアとして、急速に広まりつつあるのが分散KVSです。ここでは、日立製作所が開発した分散KVSである「uCosminexus Elastic Application Data store」を解説していきます。 RDBMSではカバーできない要件に対応するために開発 サービス利用者の行動履歴や利用状況、あるいは各種センサーから大量に生成されるデータなど、社会全体における情報の量は増加の一途を辿っています。従来、こうしたデータの多くは有効に利用されているとは言い難い状況でしたが、ハードウェアのパフォーマンスが向上し、さらに大量のデータを効率的に処理するソフトウェアが現れたことなどにより、サービス品質の向上や将来予測を目的として、いわゆる「ビッグデータ」を役立てようという動きが加速しています。 ただデータを蓄積・管理するためのミドルウェアとして幅広く使われている従来のRD
hyperdex.org - Domain Name For Sale | Dan.com
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redisドキュメント日本語訳 — redis 2.0.3 documentation
翻訳について¶ このドキュメントは、RedisのWiki(http://code.google.com/p/redis/wiki/)の内容を参考にしながら、構成などはSphinxに合わせつつ翻訳しています。また、必要に応じて、配布物の中のファイルなども引用しながら訳しています。
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HSE: Heterogeneous-memory storage engine designed for SSDs | Hacker News
Cloudflare。エッジ用のサーバレス・キーバリューストアWorkers KVをリリース
FoundationDB with Ryan Worl - Software Engineering Daily
ゴキブリのようにしぶといデータベース？ － Publickey Topics
[C16] インメモリ分散KVSの弱点。一貫性が崩れる原因と、それを克服する技術とは？ by Taichi Umeda![[C16] インメモリ分散KVSの弱点。一貫性が崩れる原因と、それを克服する技術とは？ by Taichi Umeda](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/fcbaf9d68b37c6bb427da203bab7d2fb04c9d1a6/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Fc16hitachikvsumeda-131215203911-phpapp02-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
分散キーバリューストア上でのトランザクションの実装