TechCrunch | Startup and Technology News
Nubank is taking its first tentative steps into the mobile network realm, as the NYSE-traded Brazilian neobank rolls out an eSIM (embedded SIM) service for travelers. The service will give customers access to 10GB of free roaming internet in more than 40 countries without having to switch out their own existing physical SIM card or…
リアルタイムなHadoop？ 「Real-Time MapReduce」を実現するS4、オープンソースとしてYahoo!が公開 － Publickey
米Yahoo!は、大規模データの分散処理を実現するMapReduceをリアルタイムに行うソフトウェア「S4」を、オープンソースとして公開しました。 MapReduceを実行するソフトウェアとして、オープンソースの「Hadoop」がありますが、Hadoopはあらかじめジョブを定義して投入するバッチ処理を前提としていました。 S4は、データをキーとバリューのペアで構成されるストリームデータとして非同期に受け取ることができ、処理結果もキーバリューのペアで構成されたストリームデータとして出力するようになっているとのこと。 この非同期なストリームデータによる入出力が、リアルタイムなMapReduceを実現するフレームワークとしてのS4の特徴といえます。 リアルタイムなMapReduceで何ができる？ リアルタイムなMapReduceにはどのような用途が考えられるのでしょうか？ S4の公開を表明したY
地理空間のインデックス - Docs-Japanese - 10gen Confluence
MongoDBでは、二次元の地理空間のインデックス(geospatial index)を持っています。これは位置をベースにしたクエリーのためのもです。たとえば、"自分の場所から近いNアイテムを取得"といったことです。また"自分の場所から近いN個のミュージアムを取得"と言った追加のフィルターを追加することも効果的にできます。 このindexを使うためには、オブジェクトに、最初の2つの要素がx,y(またはy,x。ただし統一してください。クライアント側のコードでは、順序が保存されるようなdictionaryやhash型を使うのがいいでしょう)のサブオブジェクトか配列を持つ必要があります。たとえば、 { loc : [ 50 , 30 ] } { loc : { x : 50 , y : 30 } } { loc : { foo : 50 , y : 30 } } { loc : { lat :
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
scale out の技術 (in UNIX magazine, April 2009)
scale outの技術 首藤 一幸 Last-updated: January 5, 2010 注: このページの文章は以下の記事の元原稿です。 首藤一幸, "スケールアウトの技術", クラウドの技術, pp.88-101, (株)アスキー・メディアワークス, ISBN978-4-04-868064-6, 2009年 11月 6日 アスキー・メディアワークス社の 書籍紹介ページ Amazon.co.jp の ページ 首藤一幸, "スケールアウトの技術", UNIX magazine 2009年 4月号, pp.78-91, (株)アスキー・メディアワークス, 2009年 3月 18日 データベースに求められる性能を試算したところ、 十台、百台…数万台のサーバが必要になった。 クラウドを構築する側はこういう問題に直面し、解決しようとしてきた。 台数に比例した性能を引き出すこと、つまりsca
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