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kvsの検索結果161 - 200 件 / 4331件

  • ロシアの動員、悲惨な実態 「これはやばいよ」新兵SNSで訴え次々:朝日新聞デジタル

    ","naka5":"<!-- BFF501 PC記事下(中⑤企画)パーツ=1541 -->","naka6":"<!-- BFF486 PC記事下(中⑥デジ編)パーツ=8826 --><div class=\"naka6-banner\" style=\"margin:0 0 15px;\">\n<p style=\"display:block;margin:0 auto;\"><a href=\"https://www.asahi.com/special/bucha/?iref=kiji_bottom_banner\" style=\"display:block;\"><img src=\"https://www.asahicom.jp/special/bucha/images/banner/bucha-tokusyubanner_660x100.jpg\" alt=\"ウクライナ侵攻

      ロシアの動員、悲惨な実態 「これはやばいよ」新兵SNSで訴え次々:朝日新聞デジタル
    • Pythonで100万ドキュメントオーダーのサーチエンジンを作る(PageRank, tfidf, 転置インデックスとか) - にほんごのれんしゅう

      検索エンジンを何故作ってみたかったか もともとこのブログのコンセプトのNLP的なことで、情報を整理してなにか便利にしたかった(Googleと同じモチベーションの世界の情報を整理する) 4年前にほぼ同じシステムを作ろうとしたとき、500万を超える大量のインデックスを検索するシステムは、数学的な理解度が十分でない+エンジニアリング力が伴わないなどでギブアップした背景があり、今回再チャレンジしたくなった ほぼすべての機能をpure python(+いくつかの例外はある)で実装して、世の中の ソフトウェアを使うだけ の検索エンジンをやってみたなどではなく、実際に理解して組んでみることを目的としたかった 依存パッケージと依存ソフトウェア GitHubのコードを参照してください 様々なサイトを巡回する必要があり、requestsが文字コードの推論を高確率で失敗するので、nkf をlinux環境で入れて

        Pythonで100万ドキュメントオーダーのサーチエンジンを作る(PageRank, tfidf, 転置インデックスとか) - にほんごのれんしゅう
      • 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

        • 3行でできる超お手軽全文検索 - mixi engineer blog

          梅雨。部屋干しした洗濯物による異臭騒ぎに苦しむmikioです。今回は、Tokyo Cabinetのテーブルデータベースで超お手軽に全文検索をする方法について説明します。 使い方 テーブルデータベースについてまずおさらいしておきましょう。PerlやRubyのハッシュのようにコラム名とその値を関連づけた構造を、主キーを識別子として保存するデータベースです。例えばRubyからデータを保存するに以下のように行います。データベースであることをほとんど意識させないというのが素敵ポイントです。APIはCでもPerlでもRubyでもほとんど同じなので、言語にかかわらず同じようにレコードを操作できます。 require 'tokyocabinet' include TokyoCabinet # データベースを開く tdb = TDB::new tdb.open("casket", TDB::OWRITER

            3行でできる超お手軽全文検索 - mixi engineer blog
          • SIerの輪廻から解脱するための技術|はまあ

            モチベーション最近「SIer界の輪廻からどうやって解脱したらいいですか?」 という話をちょくちょく耳にすることが増えた。 それに対する"解答"というわけではないのだけど、輪廻からの解脱を目指すにあたり、どんな要素技術を学ぶべきかについてはある程度指針を示せると思ったので今回は、選ぶべき技術と、その理由について解説していきます。 SIer界で輪廻転生を繰り返したい人はジャバ言語のラムダ式を禁止にすべきか議論するほうが大事だと思うので、こんな記事にクソリプする前にさっさと帰って、どうぞ。 TypeScript解脱への第一歩は、なにはともあれTypeScriptだろう。 正直、この言語だけ覚えておけば、FaaS(Lambda, Cloud Functions)も書けるし、ReactによるSPAとか、なんならReact Nativeでアプリも書けるし、モダンな開発環境に必要なスキルセットがすべてま

              SIerの輪廻から解脱するための技術|はまあ
            • mixi大規模障害について その2 - mixi engineer blog

              こんにちは。システム本部技術部たんぽぽGの森本です 補足を追記しました (2010/08/20 15時) 先日のmixi大規模障害についての続報です 今回は小ネタはありません はじめに まず初めにtwitter/blogなどを通じて今回の問題の解析を行っていただいたみなさんに感謝の言葉を捧げたいと思います kzk_moverさん stanakaさん mala(bulkneets)さん llameradaさん (順不同) ありがとうございました 書き漏らした人ごめんなさい memcachedはすごい 今回の件でmemcachedに対して不安感を持たれた方もおられるとお聞きしました 説明不足だったせいで誤解を与えてしまい申し訳ありません きちんと設定および監視を行っていれば通常の使用にはまったく問題はありません 弊社にて -c 30万で起動したmemcachedに対して、先のテストスクリプトに

                mixi大規模障害について その2 - mixi engineer blog
              • 『アメーバを支える自作サーバのいままでとこれから』

                初めましての方は初めまして。知ってらっしゃる方はありがとうございます(※)。 アメーバでインフラエンジニアをしている桑野章弘と申します。id:akuwanoと言ったり、@kuwa_twでtwitterもやっています。 ※M.S.注...「桑野トラップ」でご存知の方、その節はどうも申し訳ありませんでした。 twitterではどうでもいいことかカレーの事をメインにつぶやいております。(って言ったら誰もフォローしませんよね、、、参加した勉強会の実況等もしています) 色々話したいことはあったりするのですが、今回は私の最初のエントリということもありまして「アメーバの自作サーバのこれまでとこれから」についてお話しさせていただければと思います。 え?キャッチーだからとかじゃ、、、ないですよ? ■ミルフィーユサーバの紹介 、、、それでは、気を取り直して。 まず、現在アメーバで主に使われている自作サーバと言

                  『アメーバを支える自作サーバのいままでとこれから』
                • AppEngineにどんなアプリが向いているのかを知ろう - ひがやすを技術ブログ

                  AppEngineは、万能なプラットフォームではありません。むしろ、かなり使い道は限定されていると言ってもいいでしょう。 向いていないアプリで使うとかなりはまって、アプリが完成しないリスクがあります。 一方、向いているアプリで使うとこれまでよりかなり費用を節約できたりとか、儲けにつなげることができます。 AppEngineにどのようなアプリが向いているかというと、AppEngineがGoogleの既存のインフラをそのまま利用していることをまず知っておく必要があります。 Googleのインフラは、(極端に単純化すると)大量のデータを多くの人に同時に見せるために最適化されています。 AppEngineも同様で、大量のデータに大量にアクセスがあっても大丈夫なように、BigtableというKVSを使っています。また、自動でスケールアウトするWebのFront Endも既存のインフラをそのまま使って

                    AppEngineにどんなアプリが向いているのかを知ろう - ひがやすを技術ブログ
                  • AWS LambdaとDynamoDBがこんなにツライ時代ではない - めもおきば

                    ありがたいことに、3年前に#ssmjp 2017/06で話したスライド AWS LambdaとDynamoDBがこんなにツライはずがない #ssmjp をTwitterで紹介して頂いた*1 ようで、当時から大幅に改善しているところを振り返りたいと思います。あと、ついでに最近やっているAzureに関しても少し触れていきます。 サーバーレスアーキテクチャ #とは 当時はこう説明したのですが、今でもそんなに悪くない表現かなと思います。 書籍は現在「Serverlessを支える技術 第3版」まで出ていますので、BOOTHからどうぞ(隙あらばダイマしていく方針)。 サーバーレス三種の神器 今このスライドを作るなら、認証認可の話を入れるかなと思います。システム内のAWS IAMとクライアント側のCognitoどちらも重要です。 ちなみにAzureを含めておさらいすると、こんな感じの対応になります。 勝

                      AWS LambdaとDynamoDBがこんなにツライ時代ではない - めもおきば
                    • Twitterのキャッシュを支えるRedis - ワザノバ | wazanova

                      https://www.youtube.com/watch?v=rP9EKvWt0zo 1 comment | 0 points | by WazanovaNews ■ comment by Jshiike | 約1時間前 TwitterのYao Yuが、大規模サービスのキャッシュにおいてRedisを活用する取組みについて紹介しています。 1) Redisを採用している理由 キャッシュだけで、ストレージとしては利用していない。 主なところでは、Twitterのタイムラインで利用している。ホーム画面であれ、ユーザ画面であれ、タイムラインはTweetのインデックスなので、key/valueストア型のRedisを利用するケースとして最適。 以前はmemcachedを使っていたが、問題になったのは、タイムラインでおきるread/writeは、(ユーザが閲覧している範囲に追加反映するということなの

                      • PerlとRubyで省メモリなハッシュを使おう - mixi engineer blog

                        サボっていた早朝ジョギング@駒沢公園を再開して2週間たち、やっと抜かれる数より抜く数の方が増えてきたmikioです。今回は、PerlやRubyのハッシュの代用としてTokyo Cabinetを使うことでメモリ使用量を激減させられることを説明します。 抽象データベースAPI Tokyo Cabinetには抽象データベースという機構があり、先日、そのPerlとRubyのバインディングをリリースしました。それを使うと、各種言語のハッシュとほぼ同じような共通したインターフェイスで、以下のデータ構造を利用することができます。 オンメモリハッシュ:各種言語に標準のハッシュと同じく、メモリ上でkey/valueの関係を表現する。 オンメモリツリー:メモリ上の二分探索木としてkey/valueの関係を表現する。 ファイルハッシュ:いわゆるDBMとして、ファイル上でkey/valueの関係を表現する。 ファ

                          PerlとRubyで省メモリなハッシュを使おう - mixi engineer blog
                        • エンジニアの職人芸を継承すべし | 外道父の匠

                          『職人芸』。それは、その人にしかできない、または他より圧倒的な品質・精度・速度で仕事を遂行する技術力、というものが確かにあります。 そのような崇高な技術は、どこから来て、どこへ行くのか。そんな圧倒的ポエム回。 職人芸とは 言い方はなんでも良いのですが、組織には上級的なエンジニアが一定割合いて、おそらくその人にしかできない仕事や、手慣れていて効率的に済ませられる仕事を任せられていることでしょう。 そういうエンジニアはたいてい『職人芸』と呼べそうな技術を修得しています。例えば、高精度な設計・高難度な機能実装・的確なコードレビュー・精密な試験・堅牢な運用などなど。 システム提供を大雑把に工程で分類すると、企画・設計・構築・試験・運用 といったところでしょうか。ちょっと外すと研究などもアリですね。それぞれの工程において、集中的に従事して得る職人芸もあれば、多岐にわたる経験によって生まれる職人芸もあ

                            エンジニアの職人芸を継承すべし | 外道父の匠
                          • リレーショナルデータベースはNoSQLを取り込み始めた。NewSQLの登場とNoSQLの終わり、という予想

                            リレーショナルデータベースはNoSQLを取り込み始めた。NewSQLの登場とNoSQLの終わり、という予想 MySQLの次期バージョンとPostgreSQLの次期バージョンにどのような新機能が追加されるのか、昨日、一昨日の2本の記事で紹介しました。 MySQLの次期バージョンはMemcached APIを備える! MySQL Conference & Expo 2011基調講演 PostgreSQLの現状と次期バージョン9.1の新機能。MySQL Conference & Expo 2011 この2つのデータベースの次期バージョンに共通しているのが、NoSQLの機能を取り込んでいることです。NoSQLに対するリレーショナルデータベースによる反撃が始まっています。 リレーショナルデータベースがNoSQLを取り込み始めた MySQLの次期バージョンであるMySQL 5.6に搭載予定の新機能の1

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                            • nginx で omniauth を利用してアクセス制御を行う - クックパッド開発者ブログ

                              インフラストラクチャー部 id:sora_h です。クックパッドでは、社内向けの Web アプリ (以降 “社内ツール”) を社外のネットワークから利用する際、アプリケーションレベルでのアクセス制御とは別に、リバースプロキシでもアクセス制御を実施しています。*1 これまで BASIC 認証あるいは VPN による社内ネットワークを経由した接続という形で許可していました。しかし、iOS の Safari などでは BASIC 認証時のパスワードを保存できない上、頻繁に入力を求められてしまいますし、VPN はリンクを開く前に接続をしておく必要があります。これにより、社内ツールを社外で開く時に手間がかかってしまう問題がありました。 これに対し、一部では typester/gate などを導入し Google Apps での認証を行なっていました。しかしいくつか問題があり、非アドホックな対応では

                                nginx で omniauth を利用してアクセス制御を行う - クックパッド開発者ブログ
                              • Redis互換で25倍高速とする「Dragonfly」が登場。2022年の最新技術でインメモリデータストアを実装

                                Redis互換で25倍高速とする「Dragonfly」が登場。2022年の最新技術でインメモリデータストアを実装 Redisやmemcachedに代表されるインメモリデータストアは、高速なデータアクセスを要求される場面で使われています。 このインメモリデータストアを2022年の最新技術を用いて設計、実装することで、Redis/memcached互換を実現しつつRedisの25倍高速とする「Dragonfly」が登場しています(開発元のアナウンス、GitHub)。 Redisやmemcachedが登場した十数年前と比べて、現在ではCPUのマルチコア化やI/Oの高速化、メモリの大容量化など、ハードウェア技術が大きく進化しています。 これらを最大限活用する設計と実装を取り入れることでRedisやmemcachedよりも大幅な高速化と高効率化を目指したのがDragonflyです。 採用した主な技術

                                  Redis互換で25倍高速とする「Dragonfly」が登場。2022年の最新技術でインメモリデータストアを実装
                                • Redis勉強会資料(2015/06 update)

                                  NTT Tech Conference 2022 での「Dockerからcontainerdへの移行」の発表資料です https://ntt-techconf.connpass.com/event/241061/ 訂正: P2. . 誤: ``` Ship docker run -it --rm alpine Run docker push ghcr.io/ktock/myalpine:latest ``` 正: ``` Ship docker push ghcr.io/ktock/myalpine:latest Run docker run -it --rm alpine ```

                                    Redis勉強会資料(2015/06 update)
                                  • 分割と整合性と戦う

                                    え、まって。その並列分散処理、Kafkaのしくみでもできるの? Apache Kafkaの機能を利用した大規模ストリームデータの並列分散処理NTT DATA Technology & Innovation

                                      分割と整合性と戦う
                                    • GoTheDistance

                                      note.com 僕の間違いじゃなければ、時々はてなのブログでコメントを頂いた方のように思う。Python関係で。大変お世話になりました! 法人の設立にあたっての事務処理と、会社運営のお気持ち編を、自分の体験からまとめてみます。2016年6月にノリ(そうだ独立しよう)だけで起業して7年ほどひとり。今は2人体制になった。 会社を大きくする方法はなんもわからんので、そういう内容を期待される方はすいません!沿わないと思う! 1. 決算処理は専門家に任せたほうが良い 自分は前職の会計事務所でお世話になったため、起業当初から会計事務所を利用させてもらっている。年間30万弱。決算処理込み。 6月1日に創業したけど、タイミング的に6月になっただけで、深い意味はなかった。会計事務所的に3末はGW進行と重なるので避けたほうがいいかも。 決算処理は確認しないといけない事項が多すぎて、素人がいくら確認しても漏れ

                                        GoTheDistance
                                      • Apache Cassandra | Apache Cassandra Documentation

                                        What is Apache Cassandra? Apache Cassandra is an open source NoSQL distributed database trusted by thousands of companies for scalability and high availability without compromising performance. Linear scalability and proven fault-tolerance on commodity hardware or cloud infrastructure make it the perfect platform for mission-critical data.

                                        • ドキュメントDBかリレーショナルDBどっち使う? - Qiita

                                          はじめに ドキュメントデータベースかリレーショナルデータベース、どちらを選ぶか。 この選択で、アプリケーションのパフォーマンス、コスト、コードの可読性など幅広い影響が出るため、慎重な判断が必要です。この記事では、自分が思う「考慮すべきポイント」を解説したいと思います。 考慮すべきポイント 1. どのデータモデルがアプリケーションコードに最適か スキーマ制約を課さずに、データレコードをドキュメント(つまりJSONオブジェクト)として保存すべきか?それともスキーマを正規化してデータをいくつかのテーブルに分けるべきか? このような判断をするために、開発しているアプリケーションのモデルの関係性(例: UserとTaskの関係が1:N)と、一度に読み込むデータの種類を見た方がいいです。 ドキュメントDBがおすすめの時 アプリケーションのデータは、以下のような木構造で表現できますか?普段そのデータを一

                                            ドキュメントDBかリレーショナルDBどっち使う? - Qiita
                                          • FacebookがHBaseを大規模リアルタイム処理に利用している理由(前編)

                                            Facebookは大規模なデータ処理の基盤としてHBaseを利用しています。なぜFacebookはHBaseを用いているのか、どのように利用しているのでしょうか? 7月1日に都内で行われた勉強会で、Facebookのソフトウェアエンジニアであるジョナサン・グレイ(Jonathan Gray)氏による解説が行われました。 解説はほぼスライドの内容そのままでした。当日使われた日本語訳されたスライドが公開されているので、ポイントとなるページを紹介しましょう。 Realtime Apache Hadoop at Facebook なぜリアルタイムデータの分析に、Hadoop/HBaseを使うのか? MySQLは安定しているが、分散システムとして設計されておらず、サイズにも上限がある。一方、Hadoopはスケーラブルだがプログラミングが難しく、ランダムな書き込みや読み込みに向いていない。 Faceb

                                              FacebookがHBaseを大規模リアルタイム処理に利用している理由(前編)
                                            • システム開発で得たRedis利用ノウハウ | フューチャー技術ブログ

                                              こんにちは。初投稿です。 2012年新卒入社の竹内です。入社当時を振り返るとOracle10g,11gを良く利用していおり、データモデリングなどテーブル設計が好きで、2018年4月ぐらいまでRDBとバッチに浸ってました。 さて、現在プロジェクトでRedisを使っているのですが、いままでRDB人間だっただけにKVSやRedisならではの特徴に四苦八苦してます。 苦しんだ分、色々な知見を得ることができているので、その内容をご紹介します! 対象者 Redisの業務システム導入を検討している方 RDBとRedisの違いを知りたい方 現場的なRedisの利用方法を知りたい方 書いてないこと データ型やコマンドなど、HelloWorld的に公式ドキュメントを見て得られる情報 インストールなど、Redisを利用できるまでの手順 フェイルオーバーやバックアップをはじめとする運用に関する内容 データ永続化に

                                                システム開発で得たRedis利用ノウハウ | フューチャー技術ブログ
                                              • Goのサーバサイド実装におけるレイヤ設計とレイヤ内実装について考える - pospomeのプログラミング日記

                                                devfest 2017 tokyo の発表資料です。 Goのサーバサイド実装におけるレイヤ設計とレイヤ内実装について考える from pospome 当日は入室できない人もいたらしい & 機材トラブルで10minほど開始が遅れてしまった ということで申し訳なく思っています。 また、立ち見する価値がある内容を提供できたのだろうか? とも思っています。 スライドは単体でも発表内容が伝わるように文章を多めに載せているので、 是非確認してみてください。 100ページ越えていますが・・・。 #DevFest_room2 入れなかった。。— t.junichi (@tjun1) 2017年10月9日 ものすごい立ち見人数 #Devfest17 #DevFest_room2— バトルプログラマー柴田智也@少女終末旅行 (@tomoya_shibata) 2017年10月9日 ルーム2これから並ぶ方はま

                                                  Goのサーバサイド実装におけるレイヤ設計とレイヤ内実装について考える - pospomeのプログラミング日記
                                                • Docker 現状認識確認会をした - stfuawsc

                                                  まえおき 2つくらいデプロイしたい新規のアプリがあったので運用方法の候補に Docker も検討した 検討段階で既にいくつか課題点が見えた Docker に興味ありそうな人たち (@deeeet @repeatedly @kenjiskywalker @punytan) で寿司した 参考画像 pic.twitter.com/wGcPZw0bVp — ヾ(o゜ω゜o)ノ゛''''プニプニ! (@punytan) May 9, 2014 tl;dr プロダクションで Docker 使うのは今のところ人柱 盛り上がってる感はあるけど実際使ってる人いない Docker は周辺のミドルウェアが揃わないとなかなか使いにくい 話題ごとに箇条書きメモ 運用 アプリのログを完全に回収する方法どうする? ホストのディレクトリをマウントしてそこに書き込む? ログ回収しきってからコンテナ止める安全な方法は? コン

                                                  • blog.katsuma.tv

                                                    greeさんで開催されたKey Value Store勉強会に行ってきました。 時間にして4時間超え、内容も国内のKey-Value Storeなソフトウェアの最前線の話ばかりで相当なボリューム。以下、メモってたのを残しておきたいと思います。(誤字、脱字、内容に誤りを含むものなどありましたらお伝えください)また、発表者の方やプロダクトについて、ざっくり調べてURL見つけられたものについてはリンク張っています。 森さん / 末永さん   groonga Sennaの後継エンジン 融通が効かないのがSennaのデメリット スコア算出式のカスタマイズなど Sennaの転置索引 索引の構成部品を自由に組み合わせて使える APIもいろいろ QL DB Low Level memcached互換のkey-value store バイナリのみ対応 計測 クライアント memstorm-0.6.8 mem

                                                    • node/webosocketによるオンラインゲームの実装を考える / オンメモリ、KVS、RDBMS、圧縮プロトコル、そのゲームデザイン + 就活の話 - mizchi log

                                                      派手で見栄えがする大規模なプロダクトを作ろう!っていうことで、一人でフルスタックなネトゲを作っている。大きなプログラムを書いても破綻しないようにテスト書きまくってテストファーストを心がけたり、Travis-CIによる継続的インテグレーションで頑張ったり。 というわけで作っているのはMMORPGなんだけど、ここで実装するのはまあ平均的なMMORPGを想像してもらいたい。自分がやろうとしているのは、モダンなOSSとさくらの安いVPSで、独学の学生一人でもフルスタックなネトゲみたいなのが組める、ということの実証。 なんでそんなことをしているかって言うと、一応就活中で、見栄えがするアプリ提出できるとおいしいなーっていう下心。 *追記* ここでは https://github.com/mizchi/wanderer のことを言ってるんだけど大規模リファクタリング中なのでここで言ってることは半分ぐらい

                                                        node/webosocketによるオンラインゲームの実装を考える / オンメモリ、KVS、RDBMS、圧縮プロトコル、そのゲームデザイン + 就活の話 - mizchi log
                                                      • なぜシェルスクリプトで高度なデータ管理にSQLiteを使うべきなのか? ~ UNIX/POSIXコマンドの欠点をSQLで解決する

                                                        なぜシェルスクリプトで高度なデータ管理にSQLiteを使うべきなのか? ~ UNIX/POSIXコマンドの欠点をSQLで解決するShellScriptUNIXSQLitePOSIXQiitadelika 「利用者は数十億人!? SQLiteはどこが凄いデータベース管理システムなのか調べてみた」の続きです。 はじめに 複雑な構造のデータを扱うのであればシェルスクリプトや Unix (POSIX) コマンドでデータ管理を行うのは避けるべきだと思います。解決不可能な問題が多いからです。しかしそれでも何かしらの理由でやろうと考える(やらなければいけない)のであれば SQLite を使うのをおすすめします。シェルスクリプトや Unix コマンドは行単位の単純なテキストデータをシーケンシャルにデータ処理するのが前提となっており、改行や空白が含まれるデータや複雑な構造のデータ扱うのは苦手です。またシェル

                                                          なぜシェルスクリプトで高度なデータ管理にSQLiteを使うべきなのか? ~ UNIX/POSIXコマンドの欠点をSQLで解決する
                                                        • @IT Special PR:600億PVもMySQLで! モバゲーのインフラ底力

                                                          携帯向けサイト「モバゲータウン」の勢いが止まらない。2010年3月の会員数は約1800万人、月間ページビュー(PV)600億という"モンスターSNS"に成長している。意外なことに、これだけのアクセスをさばくのに、memcachedをはじめとするKVS(Key-Value Store)系のインフラ・ソフトはあまり使っておらず、MySQLで十分だという。モバゲータウンのインフラ担当者に話を聞いた。 モバゲータウンを運営するDeNA(ディー・エヌ・エー)は、もともと1999年に開始したオークションサイト「ビッダーズ」で知られている。その後、オークションに加えてECサイトを開始し、auとの提携により「auショッピングモール」などで急速に成長した。 ビッダーズだけでも、数千万PV規模の大規模サービスだが、最近はモバゲータウンの成長が著しい。 「特に2009年9月から順次リリースした自社製のソーシャル

                                                          • OpenStackとLXCを導入した話 - mixi engineer blog

                                                            こんにちは、運用部 アプリ運用グループの清水です。Golang鋭意勉強中です。 今回は、SNS「mixi」に限った話ではなく、ミクシィ社全体として利用している仮想環境について紹介したいと思います。パブリッククラウドも一部のサービスで利用していますが、今回は、自社で運用している仮想環境にフォーカスして書いてみようと思います。 今まで利用してきた仮想環境 今まで利用してきた仮想環境というと、手作業で構築したKVM(Kernel-based Virtual Machine)環境が中心でした。手作業といってもある程度手軽に構築できるように、シェルスクリプトとCobblerでVMを構築できるようになっています。構築の流れは以下のとおりです。 CobblerにVMのIPやホスト名などをスクリプトで登録する。 KVMのホスト上でスクリプトを実行(koanコマンドでCobblerと連携してVMをセットアッ

                                                              OpenStackとLXCを導入した話 - mixi engineer blog
                                                            • 20年でソフトウェア開発の景色はどのぐらい変わったのか? - Qiita

                                                              PySpa統合思念体です。 某チャットで、「今時のOSSのプロジェクト管理とかのベストプラクティスが書いてある本ないかな、陳腐化早そうだしないか」みたいな話題が投入されました。その中で、エキスパートPythonプログラミングとか、Pythonプロフェッショナルプログラミングとかは思い出して紹介したけど、他の人からはShip It、Manage It、Release It三部作とか、達人プログラマーとかも出てきました。 このあたりの源流を辿ると、そういえば今流行ってる開発の源流としてはエクストリームプログラミングの開発系のプラクティスの遺伝子を受け継いでいるのが多いよな、そういえば当時から見て今ってどう変わっているのかな、という話題に。せっかくなので20年前を思い出しつつ、当時と今でどういう風に変わってきたのか適当にまとめてみます。 20年前の状況 XP白本こと、eXtreme Progra

                                                                20年でソフトウェア開発の景色はどのぐらい変わったのか? - Qiita
                                                              • Hadoopを使いこなす(1)

                                                                まず、 1 の入力ファイルを分割する方法は、InputFormatクラスの、getSplits関数を上書きすることで、カスタマイズできます。 また、 3 のInputSplitから、KeyとValueを抽出する処理も、InputFormatクラスを通じてカスタマイズできます。 InputFormatのgetRecordReader関数を通じて、RecordReaderクラスを生成するのですが、これに任意のRecordReaderクラスを指定すればOKです。 2 のMap処理ですが、ユーザが指定したMapperクラスの処理を実行します。 Mapperクラスは、MapRunnerクラスを通じて、初期化処理、map関数を繰り返す過程、終了処理といった一連の流れを実行します。 MapRunnerクラスをカスタマイズすれば、こうした流れを制御することができます。 0.20.0からの新しいMapRed

                                                                  Hadoopを使いこなす(1)
                                                                • 54行で分散KVSを実装する(レプリケーション機能付き) - Blog by Sadayuki Furuhashi

                                                                  Ruby と MessagePack-RPC があれば、簡単なkey-valueストレージは簡単に作れます。54行で書けます(レプリケーションと負荷分散機能付き。サーバー38行、クライアント16行)。 簡単なKVSをベースにして、ログ集計や遠隔デプロイ、遠隔管理機能などの機能を追加していけば、ちょっと便利なサーバープログラムをサクサク自作できるハズ。 この分散KVSは、(keyのハッシュ値 % サーバーの台数)番目のサーバーにkeyを保存します。また、サーバーの名前順でソートしたときの「次のサーバー」と「次の次のサーバー」にデータをレプリケーションします。 すべてのサーバーで同じ設定ファイルを使います。サーバーごとの設定は引数を自分のホスト名に書き換えるだけなので、デプロイが容易です。 MessagePack-RPC for Ruby を使うと、分散しないkey-valueストレージ*1は

                                                                    54行で分散KVSを実装する(レプリケーション機能付き) - Blog by Sadayuki Furuhashi
                                                                  • 「GREEを支える大規模インフラテクノロジー」-GREE Platform Summer Conference 2012

                                                                    取締役 執行役員CTO 開発本部長 藤本 真樹氏 2005年6月にGREEに入ってから7年が経ちました。 GREEでは開発全般を見ていて、最近はインフラよりもクライアントの方を見ますが、元々はサーバーサイドよりの人間なので、今回こういう話ができて嬉しいです。 今回のお題でサーバーサイドに関して話してみては? と言われて、すごく困ってしまった。 何故かというと、大規模サービスを普通にやるテクノロジーのコモディティ化が進んだからです。 10倍のユーザーが来た時にどうすればいいのかというのは、インターネット上にいっぱい情報が既にあり、それを支えるオープンソースのプロダクトや、クラウドサービスなど解決策がいくつもある。 Agenda 1.Infrastructure for over 100,000,000users 2.Infrastructure for global ser

                                                                    • 「NoSQL」を上回る性能を目指す次世代型高速SQLデータベース「VoltDB」登場 | OSDN Magazine

                                                                      ベンチャー企業の米VoltDBは5月25日(米国時間)、オープンソースのデータベースシステム「VoltDB 1.0.1」をリリースした。高速、拡張性、ACID遵守などを特徴とする次世代DBMSとしている。 VoltDBは「Postgres」「Ingres」などのデータベースプロジェクトを共同で創始したMichael Stonebraker氏が設計したもので、Stonebraker氏が非常勤教授を務めるマサチューセッツ工科大(MIT)、ブラウン大学、イェール大学、HP Labsの共同研究「H-Store」がベースとなっている。 VoltDBは豊富なメモリやマルチコアCPUを備えたシステムに最適化されており、データを分散させてメモリ内に配置することで飛躍的に性能を改善しているという。データベースエンジンはマルチスレッドで動作し、データは分割されて各スレッドに配置される。それぞれのスレッドはロッ

                                                                        「NoSQL」を上回る性能を目指す次世代型高速SQLデータベース「VoltDB」登場 | OSDN Magazine
                                                                      • 筑波大学でデータベースの話をしてきました - kuenishi's blog

                                                                        筑波大学の川島先生に呼ばれて木、金と情報システム特別講義Dというやつに参加してきた。こんなことになるとは思っていなかったが、あろうことか講師側で呼ばれてしまい、思えば遠くへ来たものだと感慨深い。フリは「RiakとNoSQLの話をしてもらえたら」という非常に自由度の高い内容なので、せっかくなので僕の知っていることを全部詰め込んで話してやろうと思ったら10分延長してさらにスライド10枚分くらいを消化不良で終了という、みっともない感じになってしまった。かなり端折ってポイントだけ説明したので流れが分からず苦労した方も多いと思うが、まあ僕の性格なので許してほしい。データベースの講義をひと通り終えた院生レベルを想定してスライドを作ったので、もしかすると、わりと難しかったり分かりにくかったりするかもしれないので、わからないことがあったら適当に質問してください。 言いたかったことの流れを僕なりにまとめると

                                                                          筑波大学でデータベースの話をしてきました - kuenishi's blog
                                                                        • NoSQLの現状

                                                                          このため、NoSQLの知識を持つ開発者やアーキテクトに対する需要が高まってきています。最近の調査によると、最近必要とされる開発スキルは次の通りです。 HTML5 MongoDB iOS Android Mobileアプリ Puppet Hadoop jQuery PaaS ソーシャルメディア 技術的要求のトップ10の中で、NoSQLデータベースは2つあります。1つは、iOSよりも上です。これがNoSQLをほめているのでなかったら、何なのでしょう?! しかし、一見したところ、NoSQLはますます速く深いところまで適用されるようになっています。2011年の夏に、有名な報告書の中でOracleは次のように述べました。NoSQL DBがアイスクリームの味のように感じるかもしれないけれど、あまり深入りしない方がいい、NoSQLはそれほど長く残らないかもしれないから。そのわずか2、3ヶ月後、Oracl

                                                                            NoSQLの現状
                                                                          • マイクロサービスとDDDをGo言語とScala+Akkaで比較したらEventSourcingの話にもなって面白かったまとめ - yoskhdia’s diary

                                                                            Reactive Messaging Patterns読書会のなかで、「マイクロサービスとAkkaとGo」な面白い話題が出たので代表でまとめる試みエントリです。(結構、色々な話題に飛んでいるので難度高い。) まとめ方としては、会話ログを転記して、最後にまとめる形をとっています。また、議論と私の考えが混ざらないように所感は分けておきます。 ddd-cqrs-es.connpass.com TL;DR 要素技術(どんな言語使うとか、どんなアーキテクチャにするとか)の前に、組織やプロダクトの性格を考えて戦略を決めましょう。 そして、その中で最適と思われる戦術をとれるような要素技術を採用しましょう。 Akka良いよ。 ログ(一部抜粋) Slackからの引用のためテキストベースです。 事の始まりは、荒木さん(以下、 @applideveloper )の発言でした。 (この記事絡みですね。 集合知で各

                                                                              マイクロサービスとDDDをGo言語とScala+Akkaで比較したらEventSourcingの話にもなって面白かったまとめ - yoskhdia’s diary
                                                                            • DBMによるテーブルデータベース - mixi engineer blog

                                                                              正月早々インフルエンザにかかって寝込んだmikioです。電車に乗る時や繁華街などに出る時はマスク着用が必須ですね。さて今回は、Tokyo Cabinetで実装したテーブル方式のデータベースについて紹介します。意外にどうして強力な機能なので、このネタは連載することを予告します。 テーブルデータベースとは 簡単に言えば、リレーショナルデータベースのテーブルのように、複数の列からなるレコードを格納できるデータベースです。SQLや表結合などの複雑な機能はサポートしませんが、そのぶん高速に動作します。つまり、DBMの速度で動くリレーショナル風データベースです(厳密にはリレーショナルデータベースではありません)。 TCの基本となるハッシュデータベースは、単純なkey/value型のデータベースであり、つまりキーにも値にもスカラ(数値や文字列などの特に構造を持たない単一の値)しか格納することはできません

                                                                                DBMによるテーブルデータベース - mixi engineer blog
                                                                              • これがCassandra

                                                                                CircleCIのinfrastructureを支えるTerraformを利用したプロジェクトでの改善を紹介します。Drift Detectionの導入、monorepoにおけるDynamic Workflowの採用など過去1年で実施したTerrafromを利用するプロジェクトの改善を紹介します。

                                                                                  これがCassandra
                                                                                • 分散データシステム入門の決定版『データ指向アプリケーションデザイン』をたった30分で学んでみた #DataEngineeringStudy | DevelopersIO

                                                                                  基調講演「30分でわかるデータ指向アプリケーションデザイン」 ・ スピーカー 斉藤 太郎氏  Twitter:@taroleo / Github:@xerial Principal Software Engineer , Treasure Data 東京大学理学部情報科学科卒。情報理工学 Ph.D。データベース、大規模ゲノムデータ処理の研究に従事。その後、スタートアップであるTreasure Dataに加わり、アメリカ、シリコンバレーを拠点に活動中。日本データベース学会上林奨励賞受賞。OSSを中心にプログラミングやデータ処理を簡単にするためのプロダクトを作成している。 「30分でわかるデータ指向アプリケーションデザイン」最新の論文にも触れながら、分散データシステムの世界の魅力を伝えていきます。後半、@tagomoris https://t.co/TQ2TnsFIOT… — Taro L.

                                                                                    分散データシステム入門の決定版『データ指向アプリケーションデザイン』をたった30分で学んでみた #DataEngineeringStudy | DevelopersIO