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
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複数のサーバから一斉にファイルを収集するのにpslurpが便利 - Glide Note
以前、ブログに書いて以来、活用しているpsshとpscpなんですが、 付属コマンドのpslurpについてはすっかり忘れて全く利用していなかったんですが、 同僚の刺身さんが結構活用しているというのを聞いて、改めて使ってみると大変便利！ Parallel sshで複数のホストへ同時にコマンドを実行する | Glide Note - グライドノート 環境はSL6.1です。 pslurpの使いどころ 複数のサーバからaccess.logなどのログ、my.cnfといった設定ファイルなどの同名ファイルを持ってくる場合 DNSラウンドロビンや、ロードバランサを利用していてアクセスログが分散している場合 通常何も考えずscpとかで持ってくるとファイルが上書きされてしまうので、 ホスト毎にファイルを分けて管理したい場合にpslurpが活躍します。 pipを利用してpsshの導入 2012年なんでeasy_i
クラウドシステムにおけるリレーショナルDBの限界のおさらい
分散システムでは、バックエンドのデータストアにリレーショナルDBを使用することが一般的です。しかし巨大な分散システムとなるクラウドシステムにおいては、RDBでは限界があります。今日は、クラウドシステムにおけるリレーショナルDBの限界について、おさらいしたいと思います。 1.RDBをデータ種別によって分割した場合 クラウドのように分散システムが巨大化した場合、データボリュームの増加と、アクセス数の増加から、単一のリレーショナルDBでは対応しきれなくなります。よって、リレーショナルDBを分割して対処することになるのですが、まずはデータ種別で分割した場合についてみてみます。 たとえばマスタデータ系、トランジションデータ系など、データの種別で分割した場合、ある程度の負荷分散はできるものの、とてもクラウドのボリュームには対応できません。なぜならば、マスタデータ系は運用時の登録・更新の頻度が少ないのに
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