なぜTwitterは低遅延のままスケールできたのか 秒間120万つぶやきを処理、Twitterシステムの“今” − ＠IT
ユーザー同士のつながりを元に時系列に140文字のメッセージを20個ほど表示する――。Twitterのサービスは、文字にしてしまうと実にシンプルだが、背後には非常に大きな技術的チャレンジが横たわっている。つぶやき数は月間10億件を突破、Twitterを流れるメッセージ数は秒間120万にも達し、ユーザー同士のつながりを表すソーシャル・グラフですらメモリに載る量を超えている。途方もないスケールのデータをつないでいるにも関わらず、0.1秒以下でWebページの表示を完了させなければならない。そのために各データストレージは1～5ms程度で応答しなければならない。 Twitterのリスト機能の実装でプロジェクトリーダーを務めたこともあるNick Kallen氏が来日し、2010年4月19日から2日間の予定で開催中の「QCon Tokyo 2010」で基調講演を行った。「Data Architecture
オフラインで地図を見られるAndroidアプリ·MapDroyd MOONGIFT
MapDroydはAndroid用のフリーウェア。今では3Gネットワークを使ったモバイルアクセスが当たり前になっているので、地図をオフラインで見る必要性がないかも知れない。だが旅行中や3Gパケットを使いたくない場合、電波の届かない状況にはよく出会う。 オフラインで使える地図 そこで必要になるのがオフラインでも使える地図アプリだ。Googleマップのデータは貴重ではあるが、ダウンロードしての利用は規約に反するので使えない。そこで使うのがOpenStreetMapのデータになる。そしてアプリはMapDroydだ。 MapDroydは世界中の地域や国を指定して地図をダウンロードし、オフラインでも閲覧できる。OpenStreetMapの面白いのは地図データが画像ではなくデータとして渡されるため、サイズがそれほど大きくなくて済むことだ。さらにリアルタイムに描画されるので地図を回転しても文字が水平なま
Core Data で画像を扱う
前回の記事 で、「 Core Data によって、プログラムの骨格を作るのはかなり楽になるけれど、それだけでちゃんとしたプログラムができるわけではないし、もしそれができなければ、いま作っている Kaku の画像挿入機能は搭載しない」 ということを書いたと思います。 昨日はまさに、そういう「これじゃあ公開できない」という事態に直面していました。前回の記事を書く前に、うすうす気付いてはいたのですが、やはり大量の画像を登録したとき、画像挿入機能のパフォーマンスがかなり悪くなる のです。 結局原因は、Core Data に頼りすぎた、とかではなく、設計そのものがおかしかったというか、単純に、もっと勉強してから臨むべきだった、ということでしたが…（汗） …というわけで今日は、その問題を解決していった過程を書いていきたいと思います。タイトルは「Core Data で画像を扱う」となっていますが、それに
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