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  • 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

    • 35歳定年説より怖いフルスタックエンジニアしか生き残れない未来とは - paiza times

      Photo by Joi 今回のpaiza開発日誌は片山がお送りします。 今後も技術(開発)を中心にエンジニアとしてのキャリアを歩んでいきたいなと考えている方向けに最近騒がれているフルスタックエンジニアとは何か、という事と、何故今後フルスタックエンジニアしか生き残っていけないのか?という事について書いてみました。 ■最近よく見かける【フルスタックエンジニア】とは何か? まずStackって何だろう?、というところで海外の記事などを読むと"LAMP stack"という言葉が良く出てきます。LAMPの場合、OSはLinux、WebサーバはApache、データベースはMySQL、プログラミング言語はPHP(もしくはPerl、Python)という形で組み合わせたものの事を言います。つまりOS、Webサーバ、DB、プログラミング言語の組み合わせ≒積み重ね、なのでStackという事のようです。こういった

        35歳定年説より怖いフルスタックエンジニアしか生き残れない未来とは - paiza times
      • NoSQLデータモデリング技法

        NoSQLデータモデリング技法.markdown #NoSQLデータモデリング技法 原文:NoSQL Data Modeling Techniques « Highly Scalable Blog I translated this article for study. contact matope[dot]ono[gmail] if any problem. NoSQLデータベースはスケーラビリティ、パフォーマンス、一貫性といった様々な非機能要件から比較される。NoSQLのこの側面は実践と理論の両面からよく研究されている。ある種の非機能特性はNoSQLを利用する主な動機であり、NoSQLシステムによく適用されるCAP定理がそうであるように分散システムの基本的原則だからだ。一方で、NoSQLデータモデリングはあまり研究されておらず、リレーショナルデータベースに見られるようなシステマティック

          NoSQLデータモデリング技法
        • 2020年現在のNewSQLについて - Qiita

          Disclaimer 当記事はNewSQL開発ベンダの技術ブログや各種論文、その他ニュースサイト等の内容を個人的にまとめたものです。 そのため、理解不足等に起因する誤解・誤認を含む可能性があります。更なる理解が必要な方はリファレンスに挙げた各種文献を直接参照下さい。技術的な指摘は可能であれば取り込み修正しますが、迅速な対応はお約束できません。 NewSQLの解説は二部構成 当記事は前編でNewSQLの概要編となる。 全体の目次は下記である。 NewSQLとは何か NewSQLのアーキテクチャ NewSQLとこれまでのデータベースの比較 NewSQLのコンポーネント詳解 1章から3章までの内容を当記事で解説する。 4章はさらに詳細な技術的解説となり、後編の「NewSQLのコンポーネント詳解」で記述している。 こちらも合わせて一読いただきたい。 1. NewSQLとは何か NewSQLとは、海

            2020年現在のNewSQLについて - Qiita
          • パフォーマンス比較 Cassandra、Mongodb、SQLite、H2、MySQL、Postgres - cypher256's blog

            下記のようなシステムでパフォーマンスが良さげな SQLite を使用予定ですが、もっと速いものが無いか確認のため他のデータベースのパフォーマンスを計測してみました。SQL 利用前提ですが、NoSQL が圧倒的な性能を出す場合は検討する必要があるので KVS も確認しました。 データ件数は 1 億件程度、JDBC SQL 利用可能 INSERT、UPDATE はバッチ SELECT は主キーアクセス性能を重視 将来スケールアウトのための分散はありえるが、スタンドアロンで遅いのはだめ データベースのパフォーマンス比較 計測したデータベース データベース名 タイプ 形態 評判 計測についての備考 SQLite RDB 組み込み ※2 おもちゃ、Android標準 JDBC操作 ※1 H2 RDB 組み込み ※2 組み込み最速 JDBC操作 ※1 Derby RDB 組み込み ※2 Java標準で

              パフォーマンス比較 Cassandra、Mongodb、SQLite、H2、MySQL、Postgres - cypher256's blog
            • 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

                NetflixのgithubリポジトリはWeb技術の百貨店だった - DiaryException
              • もう1つの、DBのかたち、分散Key-Valueストアとは

                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

                  もう1つの、DBのかたち、分散Key-Valueストアとは
                • NoSQLデータモデリング技法

                  NoSQLデータモデリング技法.markdown #NoSQLデータモデリング技法 原文:NoSQL Data Modeling Techniques « Highly Scalable Blog I translated this article for study. contact matope[dot]ono[gmail] if any problem. NoSQLデータベースはスケーラビリティ、パフォーマンス、一貫性といった様々な非機能要件から比較される。NoSQLのこの側面は実践と理論の両面からよく研究されている。ある種の非機能特性はNoSQLを利用する主な動機であり、NoSQLシステムによく適用されるCAP定理がそうであるように分散システムの基本的原則だからだ。一方で、NoSQLデータモデリングはあまり研究されておらず、リレーショナルデータベースに見られるようなシステマティック

                    NoSQLデータモデリング技法
                  • NoSQLをRDBの代わりに使うと、どういう恐ろしいことが起こるか。PARTAKEの作者が語る

                    データベースの世界でいま注目されているのがNoSQL。特にキーバリュー型データストアは、グーグルのBigTable、FacebookやTwitterが内部で利用しているCassandraやAmazonクラウドが提供しているSimpleDBなど、すでに実際に使われ始めています。 ではそのNoSQLをリレーショナルデータベースの代わりに使ってシステムを構築するとどうなるのか? 身をもって体験したことを記したShinya Kawanaka氏によるプレゼンテーション「間違った方向にCassandraを使ってみた」が公開されています。 NoSQLを用いたシステム構築は、リレーショナルデータベースによる構築どう違うのか? とても分かりやすくまとめられています。ご本人の承諾もいただいたので、その内容を紹介しましょう。 NoSQLを使ったときに起こる恐ろしい事例 プレゼンテーションのテーマは「NoSQLを

                      NoSQLをRDBの代わりに使うと、どういう恐ろしいことが起こるか。PARTAKEの作者が語る
                    • 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

                        イベントログ収集ツール fluent リリース! - Blog by Sadayuki Furuhashi
                      • 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。

                          Twitterにおける大規模システム構築、3つの原則
                        • 第1回 NoSQL、そしてCassandraとは | gihyo.jp

                          NoSQLミドルウェアの特徴をもう少し細かく挙げてみます。分量の都合もあり個別には触れませんが、それぞれのNoSQLミドルウェアで差別化部分に関してはかなり詳細に説明がされていますので、ぜひそちらを参照してみてください。 高速に動作する リレーションモデルではないデータモデル スケールアウト型アーキテクチャ コモディティサーバによって構築される スキーマフリー SPOF(単一故障点)を持たない 自動的に複数台へレプリケーションする イベンチュアルコンシステンシまたは一貫性の選択が可能 SQLのような強力なクエリ言語を持たず、シンプルな問い合わせしかできない Cassandraとは何か NoSQLミドルウェアの筆頭といえばGoogle BigTableやAmazon Dynamoですが、オープンソースの世界でもいろいろなものが出てきています。その中でも最近特に注目を集めているのが、Apach

                            第1回 NoSQL、そしてCassandraとは | gihyo.jp
                          • Twitterが分散フレームワーク「Gizzard」公開! Scalaで書かれたShardingを実現するミドルウェア

                            Twitterが分散フレームワーク「Gizzard」公開! Scalaで書かれたShardingを実現するミドルウェア Twitterは独自に開発した分散フレームワークの「Gizzard」をオープンソースとして公開しました。GizzardはScalaで書かれたJavaVM上で動作するミドルウェアで、PHPやRubyといったWebアプリケーションからの要求を自動的にデータベースに分散することで、大規模で可用性の高い分散データベースを容易に実現するためのものです。 Gizzard:フォルトトレラントな分散データベースを実現 The Twitter Engineering Blog: Introducing Gizzard, a framework for creating distributed datastores Twitterのブログにポストされた「Introducing Gizzard

                              Twitterが分散フレームワーク「Gizzard」公開! Scalaで書かれたShardingを実現するミドルウェア
                            • PayPayの1秒あたり1000決済への道のり

                              パフォーマンス・チューニングに関するブログの第1回目です PayPayは、日本でもっともよく知られているQR決済サービスとなりました。2018年10月5日のローンチ後、2018年12月より実施した100億円あげちゃうキャンペーンは、その後のプロダクトの急成長に合わせたシステムのスケール拡張という長い道のりのスタート地点でもありました。 ここ数ヶ月の新規ユーザーの増え方[1]を見るにつけても、PayPayが驚異的な成長を続けていることは間違いありません。スタートアップ企業はまるで竹のように成長するとはこのことではないでしょうか。(竹は24時間で最大約90cmも伸びるそうです) PayPayの成長速度は? ユーザー数の伸び 2018年10月に初めてユーザーが増え、キャンペーンや日々メディアで報道されることによるユーザー数の増加もあり、1年後には1500万人を突破しました。2020年5月現在、サ

                                PayPayの1秒あたり1000決済への道のり
                              • TechCrunch | Startup and Technology News

                                Welcome back to TechCrunch Mobility — your central hub for news and insights on the future of transportation. Sign up here for free — just click TechCrunch Mobility! Okay, okay…

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                                • Not Only NoSQL!! 驚異的なまでにWRITE性能をスケールさせるSPIDERストレージエンジン

                                  Webサービスでは、世界中からのトラフィックを捌く必要があるため、いくらチューニングしようとも一台のRDBMSでは捌ききることが出来ないのが常だ。MySQLは最初からマスター・スレーブ型のレプリケーション機能が搭載されており、スレーブをたくさんぶら下げることによって参照の負荷をスレーブに割り振るというスケールアウトによってその問題に対処してきた。スレーブによるスケールアウトは、参照(=PV)が多いWebサイトと非常に相性が良く、幾多のWebサイトにおいて実績を作ってきているし、まだまだ利用されている。 しかしながら、サイトのトラフィックが劇的に増加してくるようになると、レプリケーションによる負荷分散では追いつかなくなってきた。そこで人々がとった選択肢は、memcachedを利用することである。memcachedはインメモリ型の高速なKVSであり、参照・更新性能はMySQLより格段に高い。M

                                    Not Only NoSQL!! 驚異的なまでにWRITE性能をスケールさせるSPIDERストレージエンジン
                                  • Instagram のスケール正攻法 -- Kosei Kitahara's Blog

                                    Instagram がどこに買収されたとかは他のニュースサイトにお任せして、Django アプリケーションを正攻法でスケールして "成功" してるのがとても興味深いです。現時点で Instagram Engineering で紹介されていることと TechCrunch にも掲載されたスライドから個人的なメモとしてまとめてみました。 Instagram の哲学は シンプルであること オペレーション負荷を最小化すること すべて装備 とのこと。 Instagram は以下の OSS, サービスで構築されているようです。 >>> OS / ホスティング Ubuntu Linux 11.04 を Amazon EC2 にホスティング。以前のバージョンは高トラフィックになると固まる問題があったようです。運用は 3 人。EC2 にホスティングしている理由は、調査結果によるものではなく、"まだ進化途中だか

                                    • 分散システムの限界について知ろう

                                      ↓↓↓↓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

                                        分散システムの限界について知ろう
                                      • 分散システムの一貫性に関する動向について

                                        ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog システム統括本部アーキテクト室 今野です。 昨年は、Twitter,Facebookを始めとするクラウド各社で新規の分散システム開発のプロジェクトが相次いで発表された年でした。これらの新しい分散システムを開発する理由や、その背景にあるものは何なのでしょうか? 今回は、昨年末に開催された高信頼性分散システム系の国際学会であるSRDS 2014[1]の発表内容に関連する論文の話題も踏まえて、昨今のクラウド各社の分散システムの動向について整理してみます。 分散システムにおけるクラウド各社の動向 近年の分散データベースの世界では、AmazonのDynamo[2]やFacebookのCassandra[3]などを代表とする結果整合性(Eve

                                          分散システムの一貫性に関する動向について
                                        • 障害の事後分析を読んで得た教訓 ― 「何がシステムを停止させるのか?」 | POSTD

                                          私はポストモーテム(事後分析)の記録を読むのが大好きです。ポストモーテムを読むと勉強になりますが、大抵の教材的資料とは違って、興味深いストーリーが含まれているのです。相当な時間をかけてGoogleとMicrosoftのポストモーテムを読みました。大きな障害を招く最大の原因について、私は(まだ)きちんと分析していませんが、何度も繰り返し目にするポストモーテムのパターンがいくつかあります。 エラーハンドリング 適切なエラーハンドリングのコードを書くのは難しいものです。エラーハンドリングのコードに含まれるバグは、 大きな 問題を引き起こす主な原因となっています。つまり、エラーによってバグのあるエラーハンドリングのコードが実行されるということは、単に個々のエラーが重なるだけという事態にはとどまらないのです。障害が重なって重大なシステム停止につながることはよくあります。それはある意味明らかなことで、

                                            障害の事後分析を読んで得た教訓 ― 「何がシステムを停止させるのか?」 | POSTD
                                          • HBaseとはどんなNoSQLデータベースなのか? 日本語で読める情報を集めてみた

                                            Facebookが新しいサービス「Messages」の基盤として、NoSQLデータベースの「HBase」を選択したことを、先日の記事「Facebookが新サービスの基盤にしたのは、MySQLでもCassandraでもなく、HBaseだった」で紹介しました。 HBaseは、Facebookによると次のような特徴を備えていると説明されてます。 負荷に対して非常に高いスケーラビリティと性能を発揮 CassandraよりもシンプルなConsistency Model(一貫性モデル)を備えている 自動ロードバランス、フェイルオーバー、圧縮機能 サーバーごとに数十個のシャードを割り当て可能、などなど このHBaseはどのようなデータベースなのでしょうか? 情報を集めてみました。 HBase入門のプレゼンテーション 最初に紹介するのは「HBaseエバンジェリスト」Tatsuya Kawano氏のプレゼン

                                              HBaseとはどんなNoSQLデータベースなのか? 日本語で読める情報を集めてみた
                                            • 今時のWebエンジニアの入り口としてのGAE - ku-sukeのブログ

                                              本日、GoogleがCloud SQL(MySQLのレンタルみたいなの)の無料版を発表しました。500MB/6ヶ月でGoogle App Engineなどから無料で使えるようです。 さて、それはいいとして最近弊社なども含め、今時の環境って本気だすと複雑化してますよね。OSCで発表された前佛さんのMunin資料を31pと2つ戻って29pを見比べてみてくださいw Muninではじめる実践★リソース監視 -俺のサーバがこんなに重いはずがない、を乗り切るために- from Masahito Zembutsu こんなの絶対おかしいよ!! NoSQLや非同期処理など、様々な新しい技術にチャレンジしたいと思っていても、どこから手を付けよう、、みたいなことってありますよね。Cassandraがいいのかな、Redisがいいのかな?みたいにはてブの着いた記事があれば読んでみるんだけど、インストールとか面倒そう

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                                              • なぜ私達は Python から Go に移行したのか - Frasco

                                                新しい言語に移行するのは常に大きな決断です。その言語をよく知る人がチームメンバーに1人しかいない時などは特にそうです。今年の初め、我々は Stream の主要言語を Python から Go に切り替えました。この記事では、なぜ私達が Python から Go に移行しようと決断したのか、その理由を説明します。 Go を使う理由 理由1 - パフォーマンス Go は速いです! Go は極端に速い。そのパフォーマンスは Java もしくは C++ に匹敵します。私達のユースケースでは、Go は Python より30倍速いです。Go と Java を比較したベンチマークはこちらです。 理由2 - 言語パフォーマンスの問題 多くのアプリケーションにとって、プログラミング言語は、単にアプリとデータベースを繋ぐものにすぎません。言語そのもののパフォーマンスは通常あまり重要ではありません。 しかしな

                                                  なぜ私達は Python から Go に移行したのか - Frasco
                                                • Cassandra入門と、さらに詳しく知るためのリソース集

                                                  クラウド時代の新しいデータベースとして、非リレーショナルな構造を持つNoSQLデータベースが話題になっています(NoSQL=Not Only SQL。命名の経緯はこちら)。そのNoSQLの中で、もっとも注目されているデータベースの1つがApacheのCassandraです。 Cassandraは、Facebookで大規模データ処理のために開発され、その後オープンソースとなり、現在ではApache Software Foundationのプロジェクトとして開発されています。 現在、CassandraはFacebookやDiggなどで使われている、もしくは使うことが検討されているとされ、Twitterでも(ツイートデータの格納には使われないようですが、それ以外の用途で)利用されています。 TwitterとDiggがNoSQLの「Cassandra」を選ぶ理由 Twitterが、Cassandr

                                                    Cassandra入門と、さらに詳しく知るためのリソース集
                                                  • ヤフーの分散オブジェクトストレージ Dragon について

                                                    ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは、データ&サイエンスソリューション統括本部所属の後藤泰陽(@ono_matope)です。少し時間があいてしまいましたが、9月19日にお茶の水女子大学で開催された WebDB Forum 2017 において、分散オブジェクトストレージ “Dragon” について講演しました。良い機会なので、本エントリでもDragonについてご紹介させていただきたいと思います。 発表資料 WebDB Forumでの発表資料については以下をご覧ください(講演時の内容と一部異なります)。 日本語版 Dragonとは? Dragonは、ヤフー・ジャパンで開発された分散オブジェクトストレージシステムです。Amazon S3互換のWeb APIを実装

                                                      ヤフーの分散オブジェクトストレージ Dragon について
                                                    • MongoDBが適さないケース - 中年engineerの独り言 - crumbjp

                                                      > 原文(Why MongoDB is a bad choice for storing our scraped data) 私自身はMongoDBを推進する立場なのだが、確かにMongoDBに適さないケースはある。 闇雲に推進しても結局は全員がアンハッピーになるので、この様なネタもどんどん紹介していこうと思う。 この記事はMongoDBを徹底的に使い尽くしたエンジニアが書いている様で状況が良く解った。 ちょっと難しい所もあるので要点を意訳して、軽く解説を書いてみる。 (もちろん是非原文で読むのをお勧めする) 状況 最初はMongoDBでうまく動いていたが、だんだん苦労が増えてきて 元々のアーキテクチャを刷新するタイミングでMongoDBから別のプロダクトに乗り換える事にした。 システムの規模 詳しく書かれていないが、1ノード辺り数TBとあるのでSharding環境ではないかと思われる。

                                                        MongoDBが適さないケース - 中年engineerの独り言 - crumbjp
                                                      • 持続的なプラットフォームのための難しい決断

                                                        先日フォーラムでお知らせいたしましたが、今まで提供してきたツイートボタンとフォローボタンのデザインを一新すると同時に、今後はツイートボタンにツイート数を表示しなくなります。変更は2015年11月20日までに完了する予定です。Twitterでは、開発上のトレードオフが生じることが度々あります。今回の変更もそのような事情によるもので、ここではその背景を説明いたします。 Twitterの目標の一つは、皆様のウェブサイト、アプリケーション、ビジネスにとって、信頼のおけるプラットフォームを作ることです。また、このプラットフォームがTwitterエンジニアリングチームに確実にサポートされていることも重要です。その結果、APIを廃止することによって生じる問題を抑えるために、永続的なデザインを選択することにしました。多くの皆様と同様にTwitterの開発リソースにも限りがあり、どのプロダクトやパブリックA

                                                          持続的なプラットフォームのための難しい決断
                                                        • Screenr - @hiloki: Fireworks CS5での透過gifの作り方だよ

                                                          Get the support you need on Articulate 360. We’re here to help.

                                                            Screenr - @hiloki: Fireworks CS5での透過gifの作り方だよ
                                                          • NoSQL登場の背景、CAP定理、データモデルの分類

                                                            その例としてBeck氏自身が過去に取り組んできた生命保険会社のアプリケーションを例に挙げます。そのアプリケーションでは毎日のようにスキーマが変化するため、SQLとORM(Object-Relational Mapping)では対応できず、オブジェクトデータベースのGemstoneを利用することで対応できたと述べています。 こうしたSQLだけでは満たせないさまざまな要件、上記の図にあるようにスキーマの可塑性、スケーラブルなデータ読み込み、書き込み、処理の柔軟性などを満たすために、リレーショナルデータベース以外のNoSQLな製品が開発された。これがNoSQLの登場の背景にあるとBeck氏は解説します。一方で、こうしたさまざまなNoSQLを、NoSQLという言葉で表すのは適当ではないという憂慮も示しています。 Here is where the futility of defining NoSQ

                                                              NoSQL登場の背景、CAP定理、データモデルの分類
                                                            • Facebookが新サービスの基盤にしたのは、MySQLでもCassandraでもなく、HBaseだった

                                                              Facebookが15日に発表した新しいサービス「Facebook Messages」は、チャットやつぶやき、そして電子メールなど、自分宛のテキストやメッセージをすべて1つのインボックスで管理できると発表されました。 同社が15カ月かけて開発してきたこの新サービスのバックエンドデータベースは、これまで同社が大規模運用してきたMySQLでも、同社が開発したNoSQLデータベースのCassandraでもなく、グーグルのBigTableをモデルとしてオープンソースで開発された分散データベース「HBase」でした。 Facebookのソフトウェアエンジニア、Kannan Muthukkaruppan氏がFacebookにポストした記事「The Underlying Technology of Messages」で、その技術的背景が紹介されています。 MySQLとCassandraが落選した理由 H

                                                                Facebookが新サービスの基盤にしたのは、MySQLでもCassandraでもなく、HBaseだった
                                                              • 2年前の障害報告書から学んだAmazon S3の凄さ

                                                                「Amazon EC2」は、誤解されている。筆者は最近、そう強く思っている。あなたがもし「Amazon EC2は単なる仮想マシンサービス」と思っているなら、考え直してほしい。Amazon EC2の本当の価値とは、実はストレージサービスの「Amazon S3」にある。 最近日本でも、Amazon EC2対抗をうたう仮想マシンサービスが増えている。Webサイトからの申し込みだけで利用でき、課金は1時間単位。Webベースの管理ツールから簡単に仮想マシンを起動できて、ロードバランサーなども手軽に設定できる。日本のサービスも、仮想マシンに関する機能面ではAmazon EC2に追いつき始めている。 しかし、全く敵わないのが、ストレージサービスであるAmazon S3だ。 Amazon EC2の最大の特徴は、利用者が様々な種類の仮想マシンを、管理ツール上でのクリック操作一つで、素早く展開できることだ。「

                                                                  2年前の障害報告書から学んだAmazon S3の凄さ
                                                                • ドメイン駆動設計入門 - Digital Romanticism

                                                                  "Beautiful Develpment"(10/27 DevLOVE)の講演資料と原稿 はじめに 本日(10/27)、DevLOVE様主催で、"Beautiful Develoment"と題されたイベントが開催されました。これは「ドメイン駆動設計("DDD:Domain-Driven Design")」を題材に、入門から実践までを語り尽くすというコンセプトのものです。このイベントにおける講演のトップバッターとして、ドメイン駆動設計の根底にある基本的な考え方についてお話しさせて頂きましたので、講演資料と原稿を公開いたします*1。 スライドはこちら アジェンダは以下の通りです。 導入 オブジェクトとは? モデルとは? ドメイン駆動設計とは? まずは、ドメイン駆動設計のベースとなっている、「オブジェクト指向」や「モデル」について整理した上で、実際にドメイン駆動設計とはどういうものかを見ていき

                                                                    ドメイン駆動設計入門 - Digital Romanticism
                                                                  • いきあたりばったりのアーキテクチャと教訓

                                                                    スライドの作者であるGleicon Moraesは、これらの図を示した上で、リレーショナルデータベースはガムテープのようにつぎはぎで使えるような万能薬ではない。シャーディングや非正規化などは検討すべきよい選択肢であり、またリレーショナル以外のデータベースも選択肢としていれるとよいだろうと説いています。 そして次のような「リレーショナルデータベースの間違った使い方10項目」を示しているのです(訳は前述の記事「データベースの間違った使い方10項目」から)。 Dynamic table creation(動的なテーブルの作成) Table as cache(テーブルをキャッシュとして使う) Table as queue(テーブルをキューとして使う) Table as log file(テーブルをログとして使う) Distributed Global Locking(分散したグローバルなロック)

                                                                      いきあたりばったりのアーキテクチャと教訓
                                                                    • トランザクションの実装にはRDB/NoSQLにかかわらず教科書的な定番がある~業務システムをRDBなしで作れるのか?(前編) エンジニアサポートCROSS 2016

                                                                      トランザクションの実装にはRDB/NoSQLにかかわらず教科書的な定番がある~業務システムをRDBなしで作れるのか?(前編) エンジニアサポートCROSS 2016 数年前にNoSQLが登場した当時、NoSQLにはデータの一貫性を保証してくれるトランザクション機能などが十分に備わっていないため、業務システムのバックエンドとして使うのは容易ではないと考えられていました。 しかしその後、NoSQLをバックエンドにした業務アプリケーションは現実にはいくつか登場してきています。ワークスアプリケーションズが2014年に発表したERPの「HUE」もCassandraをバックエンドに採用した、本格的な業務アプリケーションです。 そのHUEの開発に関わるスタッフが、どういう実装ならばNoSQLが業務アプリケーションのバックエンドに使えるのか、それにはどういう意味があるのか、などについて議論したセッション「

                                                                        トランザクションの実装にはRDB/NoSQLにかかわらず教科書的な定番がある~業務システムをRDBなしで作れるのか?(前編) エンジニアサポートCROSS 2016
                                                                      • 米動画配信のNetflix、Chaos MonkeyのおかげでAmazon EC2のメンテナンスリブートを難なく乗り切る

                                                                        Amazon EC2は9月末、その内部で使用しているXenハイパーバイザのセキュリティリスクに対処するため、全インスタンスの約10%にあたるインスタンスに対して段階的にリブートを行うメンテナンスを実行していました。 リブートをユーザーが回避する手段はなく、AWSから事前に通知を受けたユーザーはリブートによってデータを失ったりシステムがダウンしたりしないように、何らかの処置をする必要がありました。 AWS上で大規模なシステムを運用しつつもこのメンテナンスリブートを難なく乗り切ったのが、米国で動画配信サービスなどを運用するNetflixです。その理由は同社が開発したChaos Monkeyというツールにありました。 同社のブログにポストされた記事「A State of Xen - Chaos Monkey & Cassandra」で、その顛末が紹介されています。 Chaos Monkeyによっ

                                                                          米動画配信のNetflix、Chaos MonkeyのおかげでAmazon EC2のメンテナンスリブートを難なく乗り切る
                                                                        • クラウド破産

                                                                          女性声優 @ssig33 【緊急速報】 何も考えずに EC2 でいろいろ実験してたら、 5 日で 20 万円とちょっとどこかへと消えました 2010-05-18 08:38:15

                                                                            クラウド破産
                                                                          • SQL vs NoSQL、グーグルにおける戦い(前編)。Google I/O 2012

                                                                            SQLとNoSQLではどちらが優れているのか? グーグルの担当者がディベート(というより小芝居:-)を行ったセッション「Google I/O 2012 - SQL vs NoSQL: Battle of the Backends - YouTube」が公開されています。 このセッションは、先々週開催されたGoogle I/O 2012で行われたもの。SQLとNoSQLには機能的にどのような違いがあり、どう使い分けるべきなのか、明確な説明が参考になります。 ハイライトを紹介しましょう。 クラウドにおけるデータベースのメリット グーグルのAlfred Fuller氏(NoSQL担当)。 クラウドはフォルトトレラントでメンテナンス不要、パッチも私たちが適用しており、利用者は運用について心配する必要がない、といったメリットがある。 データのレプリケーションや地域分散でデータも保全され、インターネッ

                                                                              SQL vs NoSQL、グーグルにおける戦い(前編)。Google I/O 2012
                                                                            • More preview enhancements for Windows Azure AD Premium - Active Directory Blog - Site Home - TechNet Blogs

                                                                              In Visual Studio 2022 17.10 Preview 2, we’ve introduced some UX updates and usability improvements to the Connection Manager. With these updates we provide a more seamless experience when connecting to remote systems and/or debugging failed connections. Please install the latest Preview to try it out. Read on to learn what the Connection ...

                                                                                More preview enhancements for Windows Azure AD Premium - Active Directory Blog - Site Home - TechNet Blogs
                                                                              • ConsistentHashing - コンシステント・ハッシュ法

                                                                                ConsistentHashing - コンシステント・ハッシュ法 目次 この文書について コンシステント・ハッシュ法 実例 実装 用途 コンシステント・ハッシュ法 この文書について "Tom White's Blog: Consistent Hashing" の日本語訳です. http://weblogs.java.net/blog/tomwhite/archive/2007/11/consistent_hash.html 推敲歓迎: 誤訳, タイポ, 訳語の不統一, そのほか... 原文のライセンス: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.0/ 私は今までに何度かコンシステント・ハッシュ法にとりくんだことがある。 このアイデアをあらわした論文 ( David Karger らによる Consistent Hashing and R

                                                                                • ウノウラボ Unoh Labs: 今からはじめるCassandra入門

                                                                                  こんにちわ、7月に入社したばかりの@emorinsです。 題名の通りですが分散データベース『Apache Cassandra』を紹介したいと思います。 少し前はHadoop(とHBase)と比較されることの多かったCassandraですが、最近はHadoopの人気に押されつつあるようにも感じます。 しかし、CassandraとHadoopは特徴が異なり、よく言われるのがCassandraはリアルタイム処理に向き、一貫性のかわりに可用性を重視し、またHadoopとは違って単一障害点もありません。 今日はそんなHadoopとは違った魅力のある分散データベース『Apache Cassandra』をはじめてみましょう。 目次 Cassandraとは アーキテクチャ Cassandraの特徴 コンシステンシレベル データモデル MemtableとSSTable セットアップ storage-conf