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ストレージの検索結果201 - 204 件 / 204件

  • HDD4台分のデータをVHSテープに詰め込むロシア発の技術「ArVid」とは?

    1990年代、ソ連崩壊後のロシアにおいて、当時高価だったHDDの代わりに「VHS」にデータを記録する方法が発明されました。HDD4台分のデータを1本のVHSに押し込むことができたロシアの革新的な製品「ArVid」について、ブロガーのジェイコブ・フィリップ氏が解説しています。 ArVid: how Russians squeezed 4 hard drives into one VHS tape in the 90s – Jacob Filipp https://jacobfilipp.com/arvid-vhs/ 当時のHDDは多くとも500MB程度の容量しかなく、大量のデータを保管するには大量のHDDを必要としました。しかし、当時ロシアにおいてHDD1台は1カ月分の給料に相当するほど高く、大容量の記録媒体の確保は困難だったそうです。 そうした状況を改善すべく、ロシアで開発された機器が「A

      HDD4台分のデータをVHSテープに詰め込むロシア発の技術「ArVid」とは?
    • GWなのでRaspberry Pi 5複数台をクラスタリングしてGrafana on Kubernetesを構築する | DevelopersIO

      はじめに 世の中ではGrafana Weekということで、Raspberry Pi 5複数台をクラスタリングしてKubernetesを作成し、Grafanaを載せてみたいと思います。 というのは冗談ですが、最近趣味で安価に常駐プロセスをデプロイできるホスティング環境に悩んでいました。常駐しないなら最近はゼロコールドスタートなV8 Isolateを使ったCloudflare WorkersやDeno Deployが無料枠が大きくいい感じです。 一方常駐プロセスはHerokuの無料プランがなくなりました。AWS AppRunnerは起動時間を人間が稼働している時間のみに絞っても10$はかかります。fly.ioは、Legacy hobby planでCPU-1x 256mb VM 3つと3 GB 永続ボリュームストレージは無料で扱えます。fly.ioはCLIもよくできているので、軽い検証の場合こ

        GWなのでRaspberry Pi 5複数台をクラスタリングしてGrafana on Kubernetesを構築する | DevelopersIO
      • 10年前に「ムーアの法則が終わる」と言われた頃から現在までのサーバ進化の技術的模索を振り返る(後編)

        先々月、あるサーバベンダ主催のイベントで、最近のサーバにおける技術トレンドを紹介して欲しいという依頼を受けて、過去10年のサーバ技術のトレンドを振り返るという講演を行いました。 ほぼ10年前は「ムーアの法則が終わる」と本格的に言われ始めた頃で、そこから実はさまざまな技術、例えばストレージクラスメモリやFPGAやメモリドリブンコンピュータなどのプロセッサの回路の微細化以外の技術によるサーバの性能向上技術が注目され、その一部は市場に投入され定着しつつある一方で、商業的な成功を収められなかった多くの技術もありました。 それらをざっと振り返る内容にしたところ、現在のサーバ技術の方向性がなんとなく見えてきたのではないかと思うので、ここで記事として紹介します。 記事は前編と後編に分かれています。いまお読みの記事は後編です。 TPUのような専用プロセッサの登場 機械学習に代表される新しいコンピュータの使

          10年前に「ムーアの法則が終わる」と言われた頃から現在までのサーバ進化の技術的模索を振り返る(後編)
        • 列指向、行指向データベースの特性を木構造を用いた集計クエリから理解する

          この記事は毎週必ず記事がでるテックブログ "Loglass Tech Blog Sprint" の 34 週目の記事です! 1 年間連続達成まで 残り 19 週 となりました! 株式会社ログラスの龍島(りゅうしま)です。最近はもっぱら新生姜をガリにしてクラフトビールのつまみにする毎日を送っています。今日はデータベースとデータ構造の話です。 この記事でやること データ集計の高速化のため、多くの場合、列指向データベースが選ばれます。列指向が大量のデータ操作を効率的に処理できるためです。行指向のデータベースを利用している状況で、データ集計のパフォーマンス向上のため列指向データベースへの移行をすることはよくある例です。しかし、行指向データベースで有効なデータ構造やクエリが列指向で同様に優れているとは限りません。この記事では、行指向のPostgreSQLと列指向のBigQueryを使って、それぞれに

            列指向、行指向データベースの特性を木構造を用いた集計クエリから理解する