データベースでユニークキーにUUIDを使うメリットは何ですか？連番やタイムスタンプまたは複合などではいけないのでしょうか？どうも視認性が悪く使いにくく感じますし連番でも衝突しない気もします。
回答 (7件中の1件目) まずはUUID及びその対案として用いられる連番(自動採番)のメリット・デメリットを整理します。 (タイムスタンプキーや複合キーなどもその効率性から設計上有用なシーンはありますが、比較から除外します。) * UUIDを使うことのメリット * * データベースにSQLを送信する前からアプリケーションレイヤーでIDを生成できる。 * * トランザクション処理を実装しやすい場合がある。 * IDを推測しにくい。リソースが列挙可能ではない。 * UUIDを使うことのデメリット * * レコード・インデックスサイズが増加する。 * * ...
続きというか、お詫びを書きました。 文章を多少修正しました。技術的な点は色々誤りがあると思いますので、あまり信用しないでください。詳しくはgeekpageさんがじきに書いてくださるはずです。 入口にあった、Akamaiサーバーがリアルタイムに捌いているトラフィックを可視化した地球儀が映ったモニター。アメリカが早朝なのでトラフィックは850Gbpsと少な目(笑) それでもアメリカのバーの長さは凄い やすゆきさんという方が、Blogでひっそりと告知していたのが、IT勉強会カレンダーに載っていて、それを目ざとく見つけて行ってきた次第。募集枠5人とかだったので、焦って申し込んだら、実際そんなに募集は来なかったみたいで意外。僕なんか「Akamai」って書いてあっただけで飛びついたのに。内輪に近いノリだったてのもあると思うけど、案外「Akamai」には訴求力が無いのかね。まあ、インターネットの裏の支配
はてなブックマーク全文検索機能の裏側
そろそろ落ち着いて来たころ合いなので、はてなブックマーク全文検索機能の裏側について書いてみることにします。 PFI側は、8月ぐらいからバイトに来てもらっているid:nobu-qと、id:kzkの2人がメインになって進めました(参考: 制作スタッフ)。数学的な所は他のメンバーに色々と助言をしてもらいました。 はてな側は主にid:naoyaさんを中心に、こちらの希望や要求を聞いて頂きました。開発期間は大体1〜2か月ぐらいで、9月の上旬に一度id:naoyaさんにオフィスに来て頂いて合宿をしました。その他の開発はSkypeのチャットで連絡を取りながら進めてました。インフラ面ではid:stanakaさん、契約面ではid:jkondoさん、id:kossyさんにお世話になりました。 全文検索エンジンSedue 今回の検索エンジンはSedue(セデュー)という製品をベースにして構築しています。Sedu
同期エンジンの心臓部を書き換える
0 0 719 0 この 4 年間、Dropbox では、デスクトップ クライアントの同期エンジンを白紙の状態から再構築しようと懸命に取り組んできました。同期エンジンは、デスクトップ パソコン上の Dropbox フォルダの陰に隠れた魔法です。これは、Dropbox で最も長く使われているコード部分であり、最も重要なコード部分の 1 つでもあります。今回、新しい同期エンジン（コードネーム「Nucleus」）をすべての Dropbox ユーザー向けにリリースさせていただくことを、ここに発表いたします。 同期エンジンの書き換えは本当に大変な作業で、多くの環境でマイナスともなりうる構想であったことに鑑みると、手放しで祝う気持ちにはなれません。結果的には Dropbox にとって素晴らしいアイデアであったわけですが、それは、私たちがこのプロセスにどのように取り組むべきかを熟考したからこそ、たどり着
TL;DR 分散システムにおいてキューを導入する場合、本当にキューが必要なのか再考すべき。そこが地獄の入り口だから。 システムの抽象 コンピュータの世界は、本来は0と1の信号の羅列が飛び交う無機質なものである。でも人類は信号だけですべてを語らず、様々な喩えを定義してきた。それはデスクトップ・ウィンドウ・マウスカーソルといったグラフィカルな表現に留まらず、パケットやカプセル化といった用語にロック・キュー・リスト・木などのアルゴリズムやデータ構造の世界にも自然に溶け込んでいる。これらはすべて人間の理解を助けるための喩え話に過ぎず、この喩えこそが人間のより直感的な理解をもたらす一方で、発想の制約を生み出してきた。 人間が大きなシステムを作るときも何らかの喩えを用いてシステム全体を整理する。アーキテクチャの「ポンチ絵」を描いて情報共有をするのは企業に勤めていれば経験した人も多いだろう。パワーポイン
2010-12-26
リアクティブプログラミングは、「時間とともに変化する値」＝「振る舞い」同士の関係性を記述することでプログラミングを行うパラダイムです。 GUIなどのようにインタラクティブなシステムや、シミュレーションやアニメーションのようにダイナミックに状態が変化するようなシステムを宣言的に記述することができます。 これらの「変化する状態」や「外部とのやりとり」が支配的なシステムは、純粋関数型言語が、その強みを発揮しにくい部分でもあります。 本稿では、リアクティブプログラミングが副作用を含む系を宣言的に記述することを可能にし、状態の管理という厄介な問題からプログラマを開放する可能性があることを示したいと思います。 （割と独自研究に基づく解釈ばかりなのでその点ご了承ください。あと例としてでてくるコードは、Pythonベースの擬似コードで具体的なライブラリに基づくものではありません。） Why Reactiv
調べごとをしたので blog に書いて理解を深めようのコーナーです。長文です。 Linux でシステム負荷を見る場合にお世話になるのが top や sar (sysstat パッケージに同梱されてるコマンド) などのツールです。 top ではシステム統計のスナップショットを見ることができます。今システムがどういう状態かなーというときは top が便利。 top - 08:16:54 up 3 days, 14:43, 6 users, load average: 0.18, 0.07, 0.03 Tasks: 43 total, 2 running, 41 sleeping, 0 stopped, 0 zombie Cpu(s): 18.2% us, 0.0% sy, 0.0% ni, 81.8% id, 0.0% wa, 0.0% hi, 0.0% si一方の sar では10分ごとのシ
Geekなぺーじ : みんなが知らずに使ってるAkamai
Akamaiさんでのセミナーに参加してきました。 個人的にはAkamaiさんと言えば「あまり一般的には知られていないけど使っていない人はほぼいない」企業というイメージがあります。 あまりに内容が楽しかったので、セミナーで色々質問しまくって聞いてしまいました。 想像以上に色々凄いと思いました。 ブロガーのyasuyukiさんが企画し、Akamaiさんにお願いして実現したプライベートセミナーでした。 元々はyasuyukiさんがAkamaiさんのセミナーを聞いて「面白い」とtwitter上で囁きまくっていて、その後「プライベートなセミナーやったら来ますか？」とのオファーを頂きました。 昔からAkamaiさんのCDN技術には非常に興味があったので「是非お願いします」とお願いしました。 セミナー参加者募集はyasuyukiさんのブログとtwitter上で行われ、16人の参加者がいました(アカマイさ
4Gamer.net — [CEDEC 2010]ネットゲームの裏で何が起こっているのか。ネットワークエンジニアから見た，ゲームデザインの大原則
[CEDEC 2010]ネットゲームの裏で何が起こっているのか。ネットワークエンジニアから見た，ゲームデザインの大原則 編集部：touge 先週行われた「CEDEC 2010」の講演から「ネットワークゲームの仕組みとゲームデザイン」と題されたセッションを紹介しよう。 「CEDEC 2010」公式サイト 登壇したのは，セガ第三CS研究開発部のテクニカルディレクター 節政暁生氏。節政氏は「ファンタシースター オンライン」シリーズのプログラマとして，長年ネットワークゲーム（オンラインゲーム）の開発を手がけてきてきた人物だ。この講演では，その経験からネットワークゲームのゲームデザインにおいて，気をつけるべきことについてのレクチャーが行われた。その内容には一部技術的な要素を含むものの，基本的にはプランナーに向けたものであるため，理解にそれほど専門的な知識は必要ない。いわばネットワークの基礎の基礎にあ
![4Gamer.net — [CEDEC 2010]ネットゲームの裏で何が起こっているのか。ネットワークエンジニアから見た，ゲームデザインの大原則](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/ba2b74f4bf8449048ce5025fbdac545d7519da6a/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwww.4gamer.net%2Fgames%2F105%2FG010549%2F20100905002%2FTN%2F002.jpg)
GNU Parallelがすごすぎて生きるのがつらい
皆さん今日もたくさんのサーバを相手にされていることかと思いますが、いくつかのサーバにアクセスして 1 秒間の統計情報(例えばvmstat 1 2)を集めてパッと表示したい時ってどうやってますかね？shell script を学びはじめたばっかりの僕はこんな感じで書いてました。 $ for i in host1 host2 host3; do ssh $i "vmstat 1 2 | tail -1"; done 0 0 0 329004 210836 14275360 0 0 0 2424 1410 1828 0 0 100 0 0 0 0 0 3716112 587704 25921684 0 0 0 488 1643 2026 0 0 100 0 0 1 0 0 555440 265560 14015548 0 0 0 4204 1534 2392 1 0 99 0 0 vmstatと
新卒インフラエンジニア２年目
NetflixのgithubリポジトリはWeb技術の百貨店だった - DiaryException
検索しているとなにかとNetflixのgithubリポジトリがヒットするので、全部（2015/07/18現在分）調査してみた。 github APIで https://github.com/Netflix のリストを全部取得して、名前・概要・URL・最終更新日時 (なんの更新だ?) を抽出。 AWS用のプロダクトが多かったのでまずそれらと、その他という分類にした。その他はほとんどがJavaライブラリ・システムだが、一部WebアプリケーションやPythonライブラリがある。 日本語での説明はReadmeやWikiを見て書いているが、理解が正しくないかもしれない。 AWS用 aws-autoscaling Tools and Documentation about using Auto Scaling URL: https://github.com/Netflix/aws-autoscalin
株式会社ミクシィ 開発部 システム運用グループの長野です。普段はミクシィのアプリケーション運用を担当しております。今回から数回にわたり、最近Webアプリケーションのスケーラビリティの分野で話題になっているmemcachedについて、弊社開発部 研究開発グループの前坂とともに、使い方や内部構造、運用について解説させて頂きます。 memcachedとは memcachedは、LiveJournalを運営していたDanga Interactive社で、Brad Fitzpatrick氏が中心となって開発されたソフトウェアです。現在ではmixiやはてな、Facebook、Vox、LiveJournalなど、さまざまなサービスでWebアプリケーションのスケーラビリティを向上させる重要な要素になっています。 多くのWebアプリケーションは、RDBMSにデータを格納し、アプリケーションサーバでそのデータ
もう1つの、DBのかたち、分散Key-Valueストアとは：分散Key-Valueストアの本命「Bigtable」（1）（1/3 ページ） RDBとは別の、クラウド時代のデータベースとして注目を浴びている「分散Key-Valueストア」。その本命ともいえる、Googleの数々のサービスの基盤技術「Bigtable」について徹底解説 クラウド時代のデータベース「分散Key-Valueストア」 グーグルがインターネットの世界をここまで席けんできた最大の理由は何でしょうか。実は、それは同社の優れた検索技術ではありません。グーグルが成し遂げた最も大きなブレークスルーの1つは、同社が生み出した巨大な分散データストア、「Bigtable」にあります。 Bigtableは、Google検索をはじめ、YouTubeやGoogle Map、Google Earth、Google Analytics、Goog
ブロックチェーンは何も解決しない。｜es
はじめて、ブロックチェーンを知った時は興奮したものです。なぜかと言うと、「分散化した環境下で、合意形成が取れる」と謳っていたからです。 「これは民主的だな、色々な問題が解決する」と夢中になりました。 「ブロックチェーン」という言葉が、どうも一人歩きしていると感じたのは、ビットコインやイーサリアムを、よく理解してからでした。 よくよく考えれば、「分散化した環境下で合意形成」と言うのは、ビットコインのことだったのです。「ブロックチェーン」は、ビットコインや他の暗号通貨を実現するための、一要素にすぎません。 今回もJimmySong氏の論考を訳してみました。 以下、本文。 ブロックチェーン技術は真新しいものであり、十分な時間を投資すれば誰かが、通貨以外に役立つものを作るということを、ビジネス界隈では多くの人が信じています。これこそ私が「ビットコインではなく、ブロックチェーンを」症候群と呼んでいる
ID生成大全 - Qiita
セッションIDやアクセストークン、はたまた業務上で使う一意の識別子など、いろんなところで一意のIDを生成しなきゃいけないケースが存在します。 そこで世間で使われているIDの生成方法について調べてみました。 選択基準 ID生成における要求として、以下の観点が上げられるかと思います。 生成の速度 大量にデータを短期間で処理し、それらにIDを付与する場合、ID生成そのものがボトルネックとなることがあります。 推測困難性 IDを機密情報と結びつける場合、IDを改ざんされても、機密データが見れないようにできている必要があります。 順序性 採番した順にデータをソートする必要がある場合は、IDがソートキーとして使えないといけません。 それぞれについて各生成手段を評価します。 ID生成の手段 データベースの採番テーブル 採番用のテーブルを作り、そこで番号をUPDATEしながら取得していくやりかたです。古い
分散Key-Valueストア「kumofs」を公開しました！ - Blog by Sadayuki Furuhashi
分散Key-Valueストア kumofs を、本日オープンソースソフトウェアとしてリリースしました！ kumofs@SourceForge kumofs関連資料まとめ kumofsとは？ kumofs（クモエフエス）は、実用性を重視した分散データストアです。レプリケーション機能を備え、一部のサーバーに障害が発生しても動作し続けます。単体でも高い性能を持ちながら、サーバーを追加することで読み・書き両方の性能が向上する特徴を持ち、低コストで極めて高速なストレージシステムを構築・運用できます。 kumofsの大きな特徴は、システムの構成の簡単に変更できる点です。システムを止めることなく、簡単な手順でサーバーを追加したり復旧したりできます。アプリケーションには一切影響を与えません。 またkumofsは、広く利用されている分散キャッシュシステムの「memcached」と互換性のあるプロトコルを実装
3. Copyright©2016 NTT corp. All Rights Reserved. トランザクションの基本 トランザクションとは： データに対する一連の操作を一つにまとめた単位の事 トランザクションマネージャとは： 複数のトランザクションがACIDを守って走るよ うに管理する機構 A: Atomicity 結果がAll-or-Nothingとなる事 C: Consistency 一貫性を守る事 I: Isolation 過程が他の処理から見えない事 D: Durability 結果が永続化される事 Consistentな状態空間 Inconsistentな状態空間 Diskが取りうる全ての状態の空間 Atomicな遷移 4. Copyright©2016 NTT corp. All Rights Reserved. 何らかの実行順(スケジュール空間) 直列に実行した場合の結果
主な確率分布の関連図 こんにちは、吉岡（@yoshiokatsuneo）です。 Webサービスを運営していると、利用状況を分析・予測したり、A/Bテストなどで検証したりすることがよくあります。 データを一個一個見ていてもよくわからないので、データ全体や、その背景の傾向などがまとめて見られると便利ですよね。そんなとき、データの様子を表現するためによく使われているのが「確率分布」です。 学校の試験などで使われる偏差値も、得点を正規分布でモデル化して、点数を変換したものです。 今回は、Webサービスなどでよく使われる確率分布18種類を紹介します。 それぞれ、Webサービスでの利用例やPythonでグラフを書く方法も含めて説明していきます。コードは実際にオンライン実行環境paiza.IOで実行してみることができますので、ぜひ試してみてください。 【目次】 正規分布 対数正規分布 離散一様分布 連続
技術部アルバイトの鈴木(@draftcode)です。 クックパッドが内部向けに開発・運用を行ってきた、分散テスト実行システムRRRSpecをオープンソースとして公開しました。RRRSpecは時間のかかる自動テストを分散処理することで、全体のテスト時間の短縮を狙うアプリケーションです。現在クックパッドでは17000を超えるテスト項目があり、マシン一台でテストを実行すると完了まで数時間かかります。このテストを60並列程度の分散処理で行うことで、平均8分から9分程度で完了できるようになりました。また、Amazon EC2のスポットインスタンスを利用することにより、大幅なコスト削減も同時に達成しました。 https://github.com/cookpad/rrrspec 分散テスト実行とは アプリケーションが大きくなるにつれて、自動テストの数も大きくなっていきます。クックパッドでは、非常に多くの
スケールアウト再考
3. 広告システムについて システム ： インターネット広告システム アクセス ： 月間数千億〜 サーバ台数： 1000台程度 レスポンス ： 〜100msec ユーザ数 ： 数億UU〜 上記のシステムを安定運用するための考え方 について話したいと思います。
29歳。独身。女。派遣。 お金とか相手とか一旦置いといても、子を産み育てることにものすごい抵抗を感じる。それは突き詰めると「他人の人生に責任を負いたくないから」になる。 目を離した隙に死ぬかもしれない命が自分の手元にあるのは恐ろしい。何気ない自分の言葉がその子の人格に多大な影響を与えるかもしれないことが恐ろしい。私の思想や能力で子どもが経験できることが決まってくるのが恐ろしい。理屈の通らない無茶苦茶な存在と一緒に暮らすことが恐ろしい。 また、自分は両親に比較的不自由なく育ててもらった自覚がある。それなのに出来上がったのが私なので、親からしたら子育てなんて本当に割に合わない投資だと思う。これから先の老後を世話をできる自信もない。ついでに悪いと思いつつも私は私で両親に文句も山ほどある。自分の子どもが反抗期になったり、それが一過性でなかったり、大人になって（そもそも大人になれればだが）夢破れたり
秒間100万リクエストをさばく - Googleの共通認可基盤 Zanzibar - 発明のための再発明
はじめに Googleの提供するサービス郡が共通して利用している認可システムにはZanzibarという名前がついています。ZanzibarはGoogleDrive・Google Map・Youtubeなどの巨大なサービスにも使用されています。 そのため、利用量も凄まじく 数10億のユーザー 数兆のACL(access control list) 秒間100万リクエスト もの量をさばいています。 にも関わらず、Zanzibarはこれを10ミリ秒以内に返します(95パーセンタイル)。 この記事では、そんなZanzibarの内部構造に関する論文「Zanzibar: Google’s Consistent, Global Authorization System」の中から、主に大量のリクエストをさばくための工夫を紹介します。 ちなみに、以前Googleの社内システム用の認可システム「Beyond
1. ソーシャルゲーム スケールアウトの歴史 gussan@Drecom Co., Ltd. Copyright © Drecom Co., Ltd. 12年2月20日月曜日
Twitter を作るのはなぜ難しいのか
Fumihiko Shiroyama @fushiroyama 父、博士課程 Software Development Engineer @Adobe / ex-@Microsoft, ex-@amazon All opinions are my own. note.com/fushiroyama/ Fumihiko Shiroyama @fushiroyama Twitterみたいな緩いつながり、TLひとつ実装するだけでも普通のウェブシステムみたいなクエリでは取れなくてちょっと考えれば非常に複雑なシステムであることは明白だし、システムアーキテクチャの試験の定番トピックだったりするので「誰でも作れる」とか「簡単」みたいなのはご指摘申し上げたくなる Fumihiko Shiroyama @fushiroyama 昔つぶやきましたが例えばこの記事を読むと分かりやすいです。 twitter.co
『Linuxロードバランサ構築・運用ノウハウ』を公開します！ これはWEB+DB PRESS Vol.37の特集記事としてDSASチームが執筆したもので、技術評論社様の許可を得て今回公開するはこびとなりました。 一口でいうと、「Linux＋IPVS＋keepalivedを使って、冗長構成(Active/Backup)のロードバランサを作るまで」の解説記事で、 サーバ負荷分散一般についてのはなし Linuxでロードバランサを作ってみる ロードバランサを冗長化 といった構成になっています。 みなさんがLinuxロードバランサを導入・構築・運用する際の一助になれば、DSASチームとしてもうれしい限りですので、是非、ご覧になってください！ 第1章 サーバ負荷分散概論 特集のはじめに なぜサーバ負荷分散をするのか？ サーバ負荷分散の実現方法 ロードバランサのいる構成 ロードバランサはなにを元に分散す
分散バージョン管理を華麗に扱いたい堀口です。 GREE Advent calendar 2013 の 14 日目として参加させていただきます。 お二人に続き Haskell の話をしようかと思ったのですが、急遽無難な開発の話に変更しました :o Java や C++ には OOP の概念が必要であったように、分散作業の認識が薄いまま git や Mercurial を使うことは長期的に不幸をもたらします。 とあるプロジェクトにて、その一部を副産物のミドルウェアとして抽出すべく、アプリケーションと分離したい 不具合があったので原因を探りたいが、依存関係が複雑すぎるのでコードを読む量を減らしたい テストやレビュー、提案、リファクタの運用を強化したい よそのプロジェクトに迷惑を掛けないように、そこのツールを改良して使いたい。 いままで何気なく「こんなもんだろう」と思って手間をかけていませんでした
ビルドのコマンドとプロパティのマクロ
Download Visual Studio 2005 Retired documentation from Official Microsoft Download Center Internet Explorer was retired on June 15, 2022IE 11 is no longer accessible. You can reload Internet Explorer sites with IE mode in Microsoft Edge.
イベントログ収集ツール fluent リリース！ - Blog by Sadayuki Furuhashi
こんにちは。Treasure Data の古橋です^^; 先日の Treasure Data, Inc. 壮行会 で、イベントログ収集ツール fluent をリリースしました！ Fluent event collector fluent は syslogd のようなツールで、イベントログの転送や集約をするためのコンパクトなツールです。 ただ syslogd とは異なり、ログメッセージに テキストではなく JSON オブジェクト を使います。また プラグインアーキテクチャ を採用しており、ログの入力元や出力先を簡単に追加できます。 Twitterでも話題沸騰中です：イベントログ収集ツール #fluent 周りの最近の話題 背景 「ログの解析」は、Webサービスの品質向上のために非常に重要です。Apacheのアクセスログだけに限らず、アプリケーションからユーザの性別や年齢などの詳しい情報を集め
このブラウザーはサポートされなくなりました。 Microsoft Edge にアップグレードすると、最新の機能、セキュリティ更新プログラム、およびテクニカル サポートを利用できます。
↓↓↓↓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
Apache Kafkaに入門した
Apache kafka 最近仕事でApache Kafkaの導入を進めている．Kafkaとは何か? どこで使われているのか? どのような理由で作られたのか? どのように動作するのか（特にメッセージの読み出しについて）? を簡単にまとめておく（メッセージングはまだまだ勉強中なのでおかしなところがあればツッコミをいただければ幸いです）． バージョンは 0.8.2 を対象に書いている． Apache Kafkaとは? 2011年にLinkedInから公開されたオープンソースの分散メッセージングシステムである．Kafkaはウェブサービスなどから発せられる大容量のデータ（e.g., ログやイベント）を高スループット/低レイテンシに収集/配信することを目的に開発されている．公式のトップページに掲載されているセールスポイントは以下の4つ． Fast とにかく大量のメッセージを扱うことができる Scal
Redis不適切利用による問題は本番運用が始まってから顕在化することが多く、時限爆弾みたいな存在です。事前に防ぐにはコードレビュー段階で叩くしかありません。 Redisはスクリプト言語と相性が良く、適切に利用するとRDBと比較し驚くほど高速なプログラムを組むことができます。昨年尊敬する先輩にコードレビューで斧100本くらい(レビューコメント)投げられて血まみれになりつつ学んだことを、まとめて書いてます。概要は『消えても良いデータならRedis』 Redisのメモリが溢れたら... （この話は事実ではなくファンタジーです。） 深夜電話で叩き起こされました。どうやらアクセス障害みたいです。 何人かで実機確認したら、まったくゲームが遊べない。データ不整合怖いのでメンテIN。 ほどなくしてRedisが溢れメモリ不足で新規書き込みが出来なくなっていると判明。サーバのメモリ容量は64GByteでこれ以
Redisは多彩なデータ構造をもつ1インメモリDBであり、昨今のWebアプリケーションのデータストアの一つとして、広く利用されている。 しかし、一方で、性能改善のための手法を体系的にまとめた資料が見当たらないと感じていた。 実際、最初にCPU負荷が問題になったときにどうしたものかと悩み、調査と試行錯誤を繰り返した。 そこで、この記事では、自分の経験を基に、RedisサーバのCPU負荷対策を「CPU負荷削減」「スケールアップ」「スケールアウト」に分類し、パターンとしてまとめる。 背景 RedisのCPU負荷対策パターン CPU負荷削減 multiコマンド Redisパイプライニング Luaスクリプティング Redisモジュール(夢) スケールアップ スケールアウト 参照用スレーブ 垂直分割 水平分割 Redis Clusterによる水平分割 その他 スライド資料 あとがき 参考資料 背景 R
チームラボ / teamLab
森ビル デジタルアート ミュージアム：エプソン チームラボボーダレス Feb 09, 2024 - 麻布台ヒルズ、東京 NOW OPEN
2007/04/27 “twitter”がブームだ。140バイト以内の短いメッセージで“現在進行形”の自分のステータスをほかのユーザーとシェアするだけのオンラインサービスだが、本国の米国はもとより、日本でも非常な人気を集めている。Alexaでアクセス数の推移を調べると、今年に入ってから本格的にブレークしている様子が分かる。4月22日にはニューヨークタイムズもtwitterと、サンフランシスコ在住の創業者2人を記事で取り上げている。 twitterのコミュニケーションツールとしての新しさ twitterに参加してみると、チャットやメール、SNSといった、既存のコミュニケーションツールのいずれとも異なる、不思議なつながり方が新鮮で楽しい。熱心にメッセージを更新するユーザーを見ていると、CUSeeMe、ICQ、mixiなどが登場したときに人々が示した熱狂に近いものを感じる。 twitterでは、
GoogleのMapReduceアルゴリズムをJavaで理解する：いま再注目の分散処理技術（前編）（1/2 ページ） 最近注目を浴びている分散処理技術「MapReduce」の利点をサンプルからアルゴリズムレベルで理解し、昔からあるJava関連の分散処理技術を見直す特集企画（編集部） いま注目の大規模分散処理アルゴリズム 最近、大規模分散処理が注目を浴びています。特に、「MapReduce」というアルゴリズムについて目にすることが多くなりました。Googleの膨大なサーバ処理で使われているということで、ここ数年の分散処理技術の中では特に注目を浴びているようです（参考「見えるグーグル、見えないグーグル」）。MapReduceアルゴリズムを使う利点とは、いったい何なのでしょうか。なぜ、いま注目を浴びているのでしょうか。 その詳細は「MapReduce : Simplified Data Proc
Twitterにおける大規模システム構築、3つの原則
4月に米サンタクララで行われたMySQL Confernce & Expo 211では、TwitterのJeremy Cole氏が「Big and Small Data at @Twitter」と題して、同社のシステムにおける原則とシステム構成について紹介したプレゼンテーションが行われました。 1日に1億5000万以上のツイートが行われているTwitterのシステムはどのように構築されているのか、その内容を紹介しましょう。 Twitterにおける原則 TwitterのJeremy Cole氏。
ソーシャル化するOSS開発者たち － ＠IT
ロング・テール理論の名付け親で、雑誌「Wired」の編集長としても知られるクリス・アンダーソン氏が3月12日付けのブログでオープンソースソフトウェア（OSS）プロジェクトの運営体制に関する誤解を指摘をしている。 アンダーソン氏によれば、多くの人はオープンソースプロジェクトというのは草の根から立ち上がり、自律的に組織化し、民主的に運営されているという誤った認識を持っている。ところが現実はまったく逆で、1人か2人の「慈悲深い独裁者」によって運営されている、という。 これはオープンソースプロジェクトに参加していたり、あるいは日常的に成果物を利用している人であれば、そういうものだと首肯するかもしない。メーリングリストで客観データに基づいて議論したり、リーダーを民主的に選ぶようなプロジェクトもあるかもしれないが、おおかたのオープンソースプロジェクトには、それを開始し、中心に位置し続ける“独裁者”がい
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おそらくはそれさえも平凡な日々: Akamaiが想像以上に物凄かった件 in Akamai勉強会
分散キューという名の苦しみ - Software Transactional Memo
naoyaのはてなダイアリー - 負荷とは何か
第1回 memcachedの基本 | gihyo.jp
もう1つの、DBのかたち、分散Key-Valueストアとは
トランザクションの設計と進化
WebサービスのA/Bテストや機械学習でよく使う「確率分布」18種を解説 - paiza times
分散テスト実行システムRRRSpecをリリースしました - クックパッド開発者ブログ
「他人の人生に責任を負いたくない」から子育てを絶対にしたくないので、「責任を限りなく分散された世界」で生きたい
ソーシャルゲームスケールアウトの歴史
DSAS開発者の部屋:特集記事『Linuxロードバランサ構築・運用ノウハウ』を公開します
git による分散作業パターン | GREE Engineering
Microsoft Learn: キャリアの扉を開くスキルを身につける
大規模分散システムの現在 -- Twitter
Redis 本番障害から学んだコードレビューの勘所
RedisサーバのCPU負荷対策パターン - ゆううきブログ
twitterブームの陰で注目を集める“Erlang” － ＠IT
GoogleのMapReduceアルゴリズムをJavaで理解する
Preview the new Google Groups - Google Groups