データベースのスケーラビリティをどうやって向上させるか
これまでPublickeyではデータベースのスケーラビリティに関するさまざまなトピックを取り上げてきました。クラウド時代にはスケーラブルなデータベースのニーズがこれまでになく高まっているためです。 この記事では、これまで取り上げてきたデータベースのスケーラビリティに関する技術を少しまとめて紹介しようと思います。 従来のリレーショナルを拡張 従来のリレーショナルデータベースに対して、技術的工夫を凝らすことでスケーラブルなデータベースを実現しようというアプローチにも、さまざまなものがあります。 データベース研究者の大御所、マイケル・ストーンブレイカー氏は、リレーショナルデータベースは決して遅くないと主張。リレーショナルデータベースが遅い原因はロック、ラッチ、リソース管理にあるとして、それらを極力排除した「VoltDB」を開発しています。 NoSQLを上回る性能のVoltDB、そのアーキテクチャ
Node におけるスケールアーキテクチャ考察(Scale 編) - Block Rockin’ Codes
[追記] 途中までは Node での複数プロセス起動、プロセス間通信等について書かれていますが、後半は自分が前回の記事 を書くにあたって自分が考えてたことを少し強引に広げて書いた個人的な妄想が多く含まれ、Node におけると言っときながら、後半は Node 関係ない感じになってしまいました。 正直まだ分かっていないことが多いです。変なところをどんどん指摘していただけるとむしろ嬉しいです。 Node におけるスケールアーキテクチャ考察(SSP 編) - Block Rockin’ Codes の続きです。 もともと何となく結論があって書き始めたんですが、書きながら色々調べているうちによくわからなくなりました。 まだまだ調べたらないことがわかったので、とりあえず今わかっているところまで書きます。 結局何がいいたいのかよくわからない感じかもしれないけど、ゴールは SSP のバックエンドの Nod
Node におけるスケールアーキテクチャ考察(SSP 編) - Block Rockin’ Codes
＊息抜きがてら書いていたら長くなってしまった。。 ＊当たり前ですが、あくまで個人的な考えです。 ＊ころころ変わるかもしれません。 Node の基本的な知識についての話は色々なところで出始めて、 じゃあこーいう場合はどうするの？ みたいな話が出始めたりもするようになってきた気もします。 正直、自分にもまだ分からないことだらけです。 そもそも自分はそこまでスケールに関するアーキテクチャや、OS の低レイヤに精通しているとは言えないので、 これを期に Node は何が得意で何が不得意なのか、スケールさせるために考えないといけないこと、などを自分なりにまとめて、 ついでに、これまで学んできた周辺のアーキテクチャに関する知識も混ぜて、色々思考実験をしてみたいと思っています。 だから WebSocket にブラウザが対応してないとか、そんな複雑なサーバ群本当に運用できるのかとか、 そういう話は無しに、
スケーラブルWebシステム工房
これらの文書は、ソフトウエアの名称、バージョン、設定項目、社名などの固有名詞などなどは当時のまま掲載しています。 ですので、インストール手順や設定内容は最新版のドキュメントを参照していただき、この文書からは理論や考え方、構成のヒントなどを読み取っていただければと思います。
Facebook at 13 Million Queries Per Second Recommends: Minimize Request Variance - High Scalability -
Facebook gave a MySQL Tech Talk where they talked about many things MySQL, but one of the more subtle and interesting points was their focus on controlling the variance of request response times and not just worrying about maximizing queries per second. But first the scalability porn. Facebook's OLTP performance numbers were as usual, quite dramatic: Query response times: 4ms reads, 5ms writes.Row
Twitterがスケールに苦しむ理由 - スケールするサイトのアーキテクチャ考
Twitterのスケール関係で、面白い記事を発見したのでまとめ。 一時期「スケールしない」とか「動作が不安定」だとか言われ続けていたTwitter。5月ごろにslashdot.jpでも話題になっていた。論調は総じて「Twitterがスケールしないのは、Rubyを使っているから」というもの。 ところが同じ５月、「Why Can't Twitter Scale? Blaine Cook Tries To Explain（なんでTwitterってスケールしないの？）」という、blog紹介記事がSilicon Alley Insiderに掲載される。記事の元になったblogエントリは、Twitterの前チーフアーキテクトだったBlaine Cook氏によるもの。Cook氏によれば、TwitterのスケールとRubyは何の関係もないという。 Why Can't Twitter Scale? Blai
FathomDB、「スケーラブルなRDBをDatabase-as-a-Serviceで提供する」と宣言
リレーショナルデータベースはスケーラビリティに弱く、そのためにクラウド対応の大規模データベースとしてNoSQLと呼ばれる種類のデータベースに注目が集まっていることは、これまでにPublickeyの記事として紹介してきました。 「NoSQL」は「Not Only SQL」である、と定着するか？ NoSQLデータベースを40種類以上リストアップ、キーバリュー型にもいろいろある MySQL+Memcachedの時代は過ぎ、これからはNoSQLなのか、についての議論 しかし、「リレーショナルデータベースはスケールする」と宣言して、それを実現しようとしているベンチャー企業があります。FathomDBです。 Database-as-a-Serviceを提供するベンチャー FathomDBは現在、Amazonクラウド2やRackspaceの上でMySQLデータベースの運用をサービスとして提供しています。
データベースサーバを複数台構成とか2010年代には流行らない - blog.nomadscafe.jp
奥一穂さんの「ウェブアプリケーションサーバを複数台構成とか2010年代には流行らない」にフォローのような感じで。 例によってタイトルは煽りです。 奥一穂さんのエントリーでは、「5,000万PV/Month」という見積もりでアプリケーションサーバの台数を1台と計算していますが、これからは「1,000万PV/Day」を超えるサイトが多く生まれてくると予想しています。どんなサイトかというと、mixiアプリやモバゲーなどにソーシャルゲームを提供するサイトです。 ソーシャルゲームサイトのキャパシティプランニングについては中澤さんのエントリーが参考になります。 The Art of モバゲー Capacity Planning The Art of Mixi-mobile-appli Capacity Planning 最も人気がでた場合には数千万から数億PV/Dayという数字がならんでいます。怖い怖
ウェブアプリケーションサーバを複数台構成とか2010年代には流行らない - kazuhoのメモ置き場
タイトルは煽り入ってますが。 仮に動的ページを生成するのにかかる時間が1秒、そのうちデータベースやmemcached等リモートサーバへの問い合わせ時間を除くいたCPUの処理時間が0.1秒とする。また、ピークのリクエスト処理量は、平均の２倍とする。 そうすると、クアッドコアのアプリケーションサーバで処理できるリクエストは、 4 core * 10 reqs/sec * 86,400 sec/day * 30 day/mon / 2 = 51,840,000 reqs/mon と、約5,000万PV/月を１台で捌けることになる。 CPUが動いている時間は全処理時間の10倍と仮定したわけだから、アプリケーションサーバの最大同時接続数は 4 core * 10 = 40 程度あればいいことになる。実際には、安全係数を２倍かけて 80 とか。リクエストの処理に必要なメモリ量を 100MB とすると、
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
内部WebAPIの呼び出しコスト - MVCモデルの”次” - Tous Les Jours 攻防記
デブサミ２００９でid:secondlife氏が発表されたという資料を見てみました。 http://www.slideshare.net/hotchpotch/deb2009-1023281 はてぶをフルスクラッチでリニューアルした際に、従来のMVCモデルからさらに一歩進んで抽象化を進めたとのことで。 資料中、MVCの発展系として、MVACなる概念が提唱されているのですが、Aは「Applicaiont」？？「アプリケーションレイヤの作成」という記述もあるし、たぶんApplicationのtypoですねきっと。 資料からは「データソース層」「サービス層」「アプリケーション層」の３層が「Model」「View」「Application」「Controller」にどう対応するのかよくわからなかったけど、おそらく「サービス層」を担当するのが「Application」なのでありましょう。 そして、「
連載: IBM Watson Workspace #鬼わか アプリケーション開発: 第 7 回: IBM Watson Workspace で AI を利用したアプリ連携の実現 #鬼わか 解説（前編）
軽量スレッドブームだと思うので、そこらへんの情報をまとめてみる - 金利0無利息キャッシング – キャッシングできます - subtech
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
Kazuho@Cybozu Labs: パフォーマンスとスケーラビリティのためのデータベースアーキテクチャ (BPStudy#25発表資料)
先週金曜日、BPStudy#25で、「パフォーマンスとスケーラビリティのためのデータベースアーキテクチャ」という題目で話をさせていただきました。その際に使用した発表資料は以下のとおりです。 1. Happy Optimization 最初に、最適化の考え方として、上限値を予測し、それを元にリソース配分を考える、という手法を説明しました。
key-value stores: Anti-RDBMS: A list of distributed key-value stores | Richard Jones, Esq.
Please Note: this was written January 2009 - see the comments for updates and additional information. A lot has changed since I wrote this. Perhaps you’re considering using a dedicated key-value or document store instead of a traditional relational database. Reasons for this might include: You're suffering from Cloud-computing Mania. You need an excuse to 'get your Erlang on' You heard CouchDB was
Building and Scaling a Startup on Rails: 12 Things We Learned the Hard Way
the rate of signal flow across long nerve fiber between neurons There are a bunch of basic functional elements to building out a popular Rails app that I've never really seen explained in one place, but we had to learn the hard way while building Posterous. Here's a rundown of what we've learned, in the hopes that some Google linkjuice may bring an intrepid wanderer to this forlorn part of the woo
HowFriendFeedUsesMySqlToStoreSchemaLessData - FriendFeed では MySQL を使いどのようにスキーマレスのデータを保存しているのか
HowFriendFeedUsesMySqlToStoreSchemaLessData - FriendFeed では MySQL を使いどのようにスキーマレスのデータを保存しているのか 目次 この記事について FriendFeed? では MySQL を使いどのようにスキーマレスのデータを保存しているのか 背景 概観 詳細 一貫性と原子性 性能 FriendFeed? では MySQL を使いどのようにスキーマレスのデータを保存しているのか この記事について "How FriendFeed? uses MySQL to store schema-less data" の日本語訳です http://bret.appspot.com/entry/how-friendfeed-uses-mysql CC 2.5 でライセンスされています: http://creativecommons.org/
mixiの年末年始対策 日記投稿システムの改善 - mixi engineer blog
朝晩冷えてきましたね。風邪など引いていませんでしょうか。さて、年末が近づいてくるこの時期に弊社のエンジニアが最も気になるのは、お正月。それも来年1月1日を迎えた瞬間です。 1日1日0時に何があるのでしょう？そう、mixiのサービスで最も日記が書き込まれるタイミングになるのです。個人的に「あけおめことよろアタック」と呼んでいます。今年は日記だけではなく、エコーでもメッセージが飛び交うことでしょう。この時期は携帯電話のキャリアでもさまざまな対策を行っていますが、ミクシィでも年末年始でもユーザの方に快適にサービス提供ができるように努めています 以下は昨年の年末年始の日記投稿数の推移です。青色が12/31から1/1、赤色が1/1から1/2になります 1/1の方が全体的に多いですが、特に年が変わる前後の投稿数は倍近くなっていることがわかります。この時に負荷により日記の投稿がしづらい状態になっていたの
KOF 2008 の発表資料 - naoyaのはてなダイアリー
KOF 2008 での発表資料「はてな流大規模データ処理」を以下にアップロードしました。 http://bloghackers.net/~naoya/ppt/081108huge_data.ppt 一部参考文献からの引用 (Introduction to Information Retrieval から Vector space model の図、たつをの ChangeLog から転置インデックスの図) があります。この場を借りて感謝。 環境によってはおそらくフォントの表示がいまいちだと思いますが、ご了承ください。 追記 SlideShare にアップロードしました。 081108huge_data.pptView SlideShare presentation or Upload your own. (tags: linux mysql) 追記: メモリはディスクの 150 倍について
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