Load balancing at Github: Why ldirectord? - Anchor | Cloud Engineering Services
Some comments on Github’s blog post “How We Made Github Fast” have been asking about why ldirectord was chosen as the load balancer for the new site. Since I made most of the architecture decisions for the Github project, it’s probably easiest if I answer that question directly here, rather than in a comment. Why ldirectord rocks The reasons for Github using ldirectord are fairly straightforward:
Facebookが大規模スケーラビリティへの挑戦で学んだこと（後編）～キャッシュが抱えるスケーラビリティの問題とデータセンターにまたがる一貫性
Facebookが大規模スケーラビリティへの挑戦で学んだこと（後編）～キャッシュが抱えるスケーラビリティの問題とデータセンターにまたがる一貫性 全世界で3億人を超える会員を抱え、世界最大のSNSとなったFacebook。同社の技術担当バイスプレジデント Jeff Rothschild氏が、10月8日に米カリフォルニア大学サンディエゴ校で行ったセミナー「High Performance at Massive Scale-Lessons learned at Facebook」の内容を再構成して紹介します。 （この記事は「Facebookが大規模なスケーラビリティへの挑戦で学んだこと（前編）～800億枚の写真データとPHPのスケーラビリティ問題」の続きです） キャッシュがスケーラビリティに大きな役割を果たしている Facebookの主な役割は、ユーザーが簡単に（友人たちの）情報を集めることがで
Facebookが大規模スケーラビリティへの挑戦で学んだこと（前編）～800億枚の写真データとPHPのスケーラビリティ問題
Facebookが大規模スケーラビリティへの挑戦で学んだこと（前編）～800億枚の写真データとPHPのスケーラビリティ問題 全世界で3億人を超える会員を抱え、世界最大のSNSとなったFacebook。同社の巨大なシステムは、3つのデータセンターにある約3万台のサーバと、PHP、C++、Memcache、MySQLなどのソフトウェア群によって支えられています（同社のデータセンターの巨大さは、記事「3億のユーザーを抱えるFacebookのデータセンター。移動は自転車、希望は100Gbイーサネット 」を参照）。 同社の技術担当バイスプレジデント Jeff Rothschild氏は、Facebookが実現している大規模なスケーラビリティを、いかにしてこれらのソフトウェアで実現しているのか、10月8日に米カリフォルニア大学サンディエゴ校で行ったセミナー「High Performance at Mas
TheC10kProblem - 「C10K問題」（クライアント1万台問題）とは、ハードウェアの性能上は問題がなくても、あまりにもクライアントの数が多くなるとサーバがパンクする問題のこと
TheC10kProblem - 「C10K問題」（クライアント1万台問題）とは、ハードウェアの性能上は問題がなくても、あまりにもクライアントの数が多くなるとサーバがパンクする問題のこと 目次 この文書について C10K 問題 関連サイト まず読むべき本 I/O フレームワーク I/O 戦略 1. 各スレッドが複数のクライアントを受け付ける. そしてノンブロッキング I/O と レベル・トリガ型の完了通知を利用する. 伝統的な select() 伝統的な poll() /dev/poll kqueue() 2. 各スレッドが複数のクライアントを受け付ける. そしてノンブロッキング I/O と 変更型の完了通知(readiness change notification)を利用する. kqueue() epoll リアルタイム・シグナル fd 単位のシグナル (Signal-per-fd)
待ち行列に入門した - steps to phantasien(2008-08-12)
先週, 会社をさぼって システム性能評価と待ち行列理論 という講義を受けてきた. 待ち行列理論の入門講義で, 大学の学部でやるレベルの話らしい. 私は学部でも学部以外でも勉強したことがない話題だったので, とても興味深く聞いた. 受講後はすっかり盛り上り, 待ち行列で性能評価するぜ! という気分になったのだが, 実際は難しい. 性能評価一般の難しさはさておくとして, 待ち行列理論そのものがけっこう複雑. 数学が苦手な身には辛い. 理論の常として, 待ち行列の理論もまず解析対象の特性に様々な制限や前提を設けた上でモデルをたてる. そのモデルがうまく解析できたら, 少しずつ制限をとりはずしていく. 現実を扱えるモデルに至る道程は険しそうだ. 高価なツールを使えばそんな洗練されたモデルも扱えるのかもしれないけれど, もうちょっと庶民に優しい路線であってほしい. 解析に挫ける一方, 理論の成果が明
Repository - log - WeaselUtils: trunk/munin/ipmi_sensor_
No default branch Revision 242 - (view) (download) - [select for diffs] Modified Sun Nov 12 02:15:47 2006 UTC (22 months, 2 weeks ago) by root File length: 6253 byte(s) Diff to previous 127 Convey limits from IPMI to munin, from "S. Wefel" <wefel@unixos.de> Revision 127 - (view) (download) - [select for diffs] Modified Wed Jun 14 00:42:00 2006 UTC (2 years, 3 months ago) by weasel File length: 581
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http://blogs.sun.com/bmseer/entry/sun_x4600_m2_server_sap
http://blogs.sun.com/yappri/entry/capped_cpu