コードレビュー自動化、障害注入／分散トレーシング、マルチクラウドIaC――コンテナベースのCI/CDがもたらす新たな開発者体験とは
コードレビュー自動化、障害注入／分散トレーシング、マルチクラウドIaC――コンテナベースのCI/CDがもたらす新たな開発者体験とは：コンテナベースのCI/CD本番事例大解剖（終）（1/2 ページ） Kubernetes、コンテナ技術を活用したCI/CD基盤におけるサービス開発について、リクルートテクノロジーズの事例を基に解説する連載。最終回は、「プロダクト品質の磨き込み」「アジリティの向上への取り組み」の2つを中心に解説を進めます。 本連載「コンテナベースのCI/CD本番事例大解剖」では、リクルートテクノロジーズが取り組んだ事例を基に、Kubernetes、コンテナ技術を活用したCI/CD（継続的インテグレーション／継続的デリバリー）基盤におけるサービス開発について解説しています。 これまで3回にわたる連載では、アプリケーションエンジニアおよびインフラ／運用エンジニアの観点から、技術選定に
AWS上で分散インメモリDB「MySQL HeatWave」、オラクルが提供開始。Amazon AuroraとRedshiftの競合に
AWS上で分散インメモリDB「MySQL HeatWave」、オラクルが提供開始。Amazon AuroraとRedshiftの競合に オラクルは、AWS上でMySQLベースの分散インメモリデータベース「MySQL HeatWave」をマネージドサービスとして提供を開始したと発表しました（日本オラクルのプレスリリース）。 [Press Release] Oracle Announces MySQL HeatWave on AWS. Transaction processing Real-time analytics Machine learning#AWS users can run it all in one service with @MySQL Read more:https://t.co/ustPKBJTPC pic.twitter.com/N47dNjumdZ — MySQL (
真のサーバーレスアーキテクチャについて語り、最新のエッジコンピューティングや生成系AIのサーバーレス実装を学び、クラウドネイティブで高速な開発プラクティスと向き合う2日間「ServerlessDays Tokyo 2023」。ここで登壇したのは、PingCAP株式会社の関口匡稔 氏。同社が開発する、オープンソースの分散型データベース「TiDB Serverless」について発表しました。全2回。前半は、「TiDB Serverless」のアーキテクチャについて。 登壇者の自己紹介と会社紹介 関口匡稔氏：みなさん、初めまして。PingCAPの関口と申します。残念ながら今日は、当社のCEOのMax（Max Liu氏）が風邪を引いてしまったので、代わりに私が発表させていただきます。よろしくお願いします。 （会場拍手） Hello, English speakers. I'm Seki from
分散（Variance）／標準偏差（SD：Standard Deviation）とは？：AI・機械学習の用語辞典 用語「分散」「標準偏差」について説明。いずれもデータの広がり具合を表す統計量。分散は、各データに対して「平均値との差」（＝偏差）の二乗値を計算し、その総和をデータ数で割った値（＝平均値）を表す。標準偏差は、分散に対する平方根の値を表す。 連載目次 用語解説 数学／統計学／機械学習における分散（variance）とは、データ（観測値）がどれくらい広がっているか、より厳密には「データが平均値からどれくらい離れているか」（＝バラツキ具合）を表す統計量である。分散は、各データに対して「（全データから計算した）平均値との差」（＝「偏差：deviation」と呼ぶ）の二乗値を計算し、その二乗値の総和をデータ数で割ること（つまり全二乗値の平均値）で求まる（数式は後述）。 標準偏差（SD：St
ブロックチェーンやいわゆる「Web3.0（Web3）」、はたまたジャック・ドーシー氏が提唱する「Web5」まで、非中央集権をうたう様々な概念が乱立している。そのいずれにおいても重要な機能として語られることが多いのが、ユーザー自らIDや属性を管理できる分散ID （Decentralized Identity）であり、その主要要素とされる分散識別子（Decentralized Identifier、DID）である。 政府や大手企業に頼らず誰もが自身のIDを持てるという自己主権（Self-Sovereigen）IDとともに語られることが多いDIDだが、ブロックチェーンの登場とともに突然出てきたわけではない。その背景には少なくとも20年にわたる歴史がある。本稿ではその歴史をたどることにより、DIDの何が新しいか、また、DIDに何が欠けているか、そして今後の展望を考察する。 DIDとは何か DIDは
日本はコンテンツビジネスが強い国かと聞かれて、どう答えるだろうか？ アニメ、マンガ、ゲーム……多くの優れたコンテンツがあり、多様なマーケットが存在する日本は「コンテンツ大国」であるというイメージを持つ人も多いだろう。日本におけるコンテンツ市場は、約12兆円（総務省「平成30年版 情報通信白書」より）もの規模がある。しかし、2013年～2017年の5年間の市場の伸びを見ると日本は年率1.6％の微増にとどまっており、年率5.5％で伸びる世界主要国の市場成長から遅れをとっている。コンテンツ産業の規模を対GDP比で見てみると日本は1.6％。アメリカの2.5％、韓国の2.3％を下回り、「コンテンツ大国」とは言い難いのが現状である。 図1-1：主要16カ国における5年間のコンテンツ市場規模推移（ヒューマンメディア「日本と世界のメディア×コンテンツ市場データベース」2019年を元に作成） 図1-2：20
Building Netflix’s Distributed Tracing Infrastructure
“@Netflixhelps Why doesn’t Tiger King play on my phone?” — a Netflix member via Twitter This is an example of a question our on-call engineers need to answer to help resolve a member issue — which is difficult when troubleshooting distributed systems. Investigating a video streaming failure consists of inspecting all aspects of a member account. In our previous blog post we introduced Edgar, our t
MySQL 8.0.22 の新機能で DNS SRV レコードのサポートというのがあったので試してみた。 https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/connecting-using-dns-srv.html MySQLサーバー3台 (a.example.com, b.example.com, c.example.com)とそれに接続するためのクライアントの計4台を docker-compose で作成する。 Dockerfile FROM ubuntu RUN apt update RUN apt install -y mysql-client libmysqlclient-dev gcc unbound bind9-dnsutils RUN rm -f /etc/unbound/unbound.conf.d/root-auto-trust-ancho
Debugging Incidents in Google’s Distributed Systems - ACM Queue
June 6, 2020 Volume 18, issue 2 PDF Debugging Incidents in Google's Distributed Systems How experts debug production issues in complex distributed systems Charisma Chan and Beth Cooper Google has published two books about SRE (Site Reliability Engineering) principles, best practices, and practical applications.1,2 In the heat of the moment when handling a production incident, however, a team's act
分散密ベクトル探索エンジンValdとSentence-BERTを使った類似文書検索を試す - エムスリーテックブログ
エムスリーエンジニアリンググループ AI・機械学習チームでソフトウェアエンジニアをしている中村(@po3rin) です。 好きな言語はGo。仕事では主に検索周りを担当しています。 Overview 最近、社内で情報検索論文輪読会を立ち上げました。 情報検索論文読み会のスケジュール そこでNGT-ONNGについての論文*1を紹介したところ1時間の予定のところを盛り上がりすぎて2時間超えてしまいました。 大盛り上がりのついでに、今回は情報検索論文輪読会で紹介した近似最近傍探索ライブラリNGTを内部で利用するValdを使って、類似文書検索がどのように出来るのか、現状の問題を解決できるのかを試したのでその結果を報告します。 Overview 弊社が抱える類似文書検索の課題 Sentence-BERT Valdを使った近似最近傍探索 NGT Vald Vald×Sententce-BERTで類似文書
Ray is an open-source unified compute framework that makes it easy to scale AI and Python workloads — from reinforcement learning to deep learning to tuning, and model serving.
Machine Learning Casual Talksは、機械学習を用いたシステムを実運用している話を中心に、実践的な機械学習に関して気軽に話す会です。実際に運用していく上での工夫や、知見を共有します。今回は、ABEJAの服部圭悟氏が、文献を紹介しながら、自社のABEJA Platformでの実践例も交え、AWS環境における機械学習プロジェクトのベストプラクティスを解説しました。後半は実際の機械学習の方法について。関連資料1、関連資料2 リソースとコストの最適化、そして、機械学習ジョブの実行方法 服部圭悟氏（以下、服部）：では続いて、「リソースとコストをどう最適化するか？」と「機械学習ジョブをどう実行するか？」を同時に説明したいと思います。 やりたいこととしては、可能なかぎりコストを抑えて、でも安定した計算機クラスタを作りたい。安かろう悪かろうじゃダメってことですね。 それからスケーリ
GitHub - hashicorp/cap: A collection of authentication Go packages related to OIDC, JWKs, Distributed Claims, LDAP
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Folding@home – Fighting disease with a world wide distributed super computer.
START FOLDING NOW Install our software to become a citizen scientist and contribute your compute power to help fight global health threats like COVID19, Alzheimer’s Disease, and cancer. Our software is completely free, easy to install, and safe to use.
Operating a Large, Distributed System in a Reliable Way: Practices I Learned
For the past few years, I've been building and operating a large distributed system: the payments system at Uber. I've learned a lot about distributed architecture concepts during this time and seen first-hand how high-load and high-availability systems are challenging not just to build, but to operate as well. Building the system itself is a fun job. Planning how the system will handle 10x/100x t
What is Distributed SQL?Distributed SQL is a category of relational databases that combines the core features of traditional SQL and NoSQL systems, being strongly consistent while natively providing ACID transactional support across data centers, availability zones, and regions—in the cloud. It provides a single logical relational database deployed across a cluster of network servers. Distributed
地方自治体サーベイ2017 調査概要 対象 都道府県および市町村のホームページサイト数：約1700集計日2019年10月15日 CDN利用(全サイト配信)：119サイト(7%)2017年に比べ17サイト増加 CDNシェアFQDN(サイト)単位ではIncapsulaがトップシェア、次にIIJ、J-Stream、その他 補足 CDN利用率は都道府県により大きく異なる。CDNを積極的に活用している県（岩手県、神奈川県、新潟県）では、都道府県のサイト(例：神奈川県)においてCDNが利用されており、市町村単位でのCDN利用率も高い。 現状として、 地方自治体のCDN利用については、市町村レベルでの取り組みではなく、都道府県レベルでの取り組みが必要 となっている。 CDNを使用している自治体ページ一覧 北海道札幌市青森岩手岩手県八幡平市、一関市、釜石市、久慈市、二戸市、大船渡市、奥州市、陸前高田市、滝
While these fixes moved the needle, they had limitations. By analyzing our database traffic, we learned that writes— like gathering, updating, or deleting data—contributed to a significant portion of database utilization. Additionally, not all reads or data fetching could be moved to replicas due to application sensitivity to replication lag. So, from both a read and write perspective, we still ne
Cloudflareでメッセージキューを提供する「Cloudflare Queues」ベータ公開。Workersのコンピュート、R2のストレージ、Queuesのキューで分散コンピューティング基盤が充実
Cloudflareでメッセージキューを提供する「Cloudflare Queues」ベータ公開。Workersのコンピュート、R2のストレージ、Queuesのキューで分散コンピューティング基盤が充実 Cloudflareは、同社のCDNネットワーク基盤上でメッセージキューを提供するサービス「Cloudflare Queues」のベータ公開を発表しました。 Message queues are a fundamental building block of cloud applications—and today the Cloudflare Queues open beta brings queues to every developer building for Region: Earth. https://t.co/QaIWdDFdMc #DeveloperWeek — Cloudf
GitHub - pingcap/talent-plan: open source training courses about distributed database and distributed systems
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Kafka Streamを使ったストリーム処理の概要と運用時の考慮点 - joker1007’s diary
最近、仕事で分散ストリーム処理に手を出していて、その基盤としてApache KafkaとKafka Streamsを使うことにしたので、動作概要とストリーム処理のイメージについてまとめておく。 kafkaそのものについては今更説明の必要は無いだろうと思う。 Kafka Streamsはkafkaを基盤にして分散ストリーム処理を簡単に書くためのDSLライブラリ。 https://kafka.apache.org/documentation/streams/ 延々流れてくるデータを変換して別のtopicに流したり、時間のウインドウを区切ってカウントした結果を流したり、みたいなのがサクっと書ける。 Apache Flinkなんかと似た様なことができる。 Kafka Streamsが良いのは以下の点。 ただのConsumer/Producerのラッパーなのでfat-jarファイル一つで簡単に動かせ
マルチランタイム・マイクロサービスアーキテクチャ
状態(state)を話題にする場合、その多くはサービスの状態や、ステートレスが望ましい理由といったことが多いのですが、サービスを管理するプラットフォーム自体にも状態は必要です。信頼性の高いサービスオーケストレーションの実行、分散型のシングルトン、時間的スケジューリング(cronジョブ)、冪等性、ステートフルなエラーリカバリ、キャッシュなどを行なうには、状態が必要になります。ここで挙げたすべての機能が、内部的に状態を持つことに依存しているのです。状態管理の実際はこの記事の範囲ではありませんが、状態に依存する分散プリミティブやその抽象化は関心の範囲内にあります。 バインディング 分散システムのコンポーネントは相互の通信が必要なだけではなく、最新の外部システム、あるいはレガシな外部システムとのインテグレーションも必要です。そのためには、さまざまなプロトコルを変換し、ポーリングやイベント駆動、リク
BlueskyはTwitter(現X)の代替SNSとして人気を博し、公開からの2年間で550万ユーザーを獲得するなど多くの人に利用されています。そんなBlueskyは14～15人のエンジニアによって構築されているのですが、「これまでどのように構築されてきたのか」という内容についてエンジニア向けのニュースレターである「The Pragmatic Engineer」が掲載しました。 Building Bluesky: a Distributed Social Network (Real-World Engineering Challenges) https://newsletter.pragmaticengineer.com/p/bluesky Twitterの代替SNSとしてMastodonやThreadsなど多数のSNSが登場しましたが、その中でもBlueskyは誰もが独自のサーバーを実行
Step Functions Distributed Map – A Serverless Solution for Large-Scale Parallel Data Processing | Amazon Web Services
AWS News Blog Step Functions Distributed Map – A Serverless Solution for Large-Scale Parallel Data Processing I am excited to announce the availability of a distributed map for AWS Step Functions. This flow extends support for orchestrating large-scale parallel workloads such as the on-demand processing of semi-structured data. Step Function’s map state executes the same processing steps for multi
OpenCensusとhttptrace.ClientTraceを使ってHTTPリクエストのlatencyを可視化する - oinume journal
はじめに みなさんこんにちは。これはGo5 Advent Calendar 2019の19日目の記事です。この記事はOpenCensusとhttptrace.ClientTraceを使ってHTTPリクエストの内部的なlatencyを可視化する話です。「内部的なlatency」というのは、HTTPリクエストの中で名前解決にどのぐらいかかったとか、コネクションを張るのにどのぐらいかかったなどです。 なお、この記事に記載しているコードは全てGitHub repositoryに上げてあります。 やりたいこと とあるアプリケーションでHTTP Clientを使ってHTTPリクエストを大量に送る処理がありました。そのサーバーはUS Regionで動いていて、そこからHTTPリクエストを日本にあるサーバーに送るというもので、この処理のlatencyが非常に気になっていました。そのため、HTTPリクエスト
Under the hood: Amazon Elastic Container Service and AWS Fargate increase task launch rates | Amazon Web Services
Containers Under the hood: Amazon Elastic Container Service and AWS Fargate increase task launch rates Since 2015, hundreds of thousands of developers have chosen Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) as their orchestration service for cluster management. Developers trust Amazon ECS with the lifecycle of their mission-critical applications, from initial deployment to rolling out new versio
GitHub - readysettech/readyset: Readyset is a MySQL and Postgres wire-compatible caching layer that sits in front of existing databases to speed up queries and horizontally scale read throughput. Under the hood, ReadySet caches the results of cached selec
ReadySet is a transparent database cache for Postgres & MySQL that gives you the performance and scalability of an in-memory key-value store without requiring that you rewrite your app or manually handle cache invalidation. ReadySet sits between your application and database and turns even the most complex SQL reads into lightning-fast lookups. Unlike other caching solutions, it keeps cached query
［速報］Google Distributed Cloud発表。Google Cloudの機能をオンプレミスやエッジロケーションに拡大。Google Cloud Next '21
［速報］Google Distributed Cloud発表。Google Cloudの機能をオンプレミスやエッジロケーションに拡大。Google Cloud Next '21 Googleは、Google Cloudの能力をオンプレミスやエッジロケーションにまで拡大して提供する「Google Distribute Cloud」として、 「Google Distribute Cloud Edge」と「Google Distributed Cloud Hosted」を発表しました。 日本時間で13日未明に開幕する同社のオンラインイベント「Google Cloud Next '21」で詳細が説明される予定です。 Google Distributed Cloud Hostedは、オンプレミスのデータセンターに置いたサーバ上でGoogle Cloudが提供しているデータベースや機械学習、コンテナ管
EngineeringPartitioning GitHub’s relational databases to handle scaleIn 2019, to meet GitHub's growth and availability challenges, we set a plan in motion to improve our tooling and ability to partition relational databases. More than 10 years ago, GitHub.com started out like many other web applications of that time—built on Ruby on Rails, with a single MySQL database to store most of its data. Ov
分散ストレージCephのオーケストレータRookのデータ破壊バグを修正しました - Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアのブログ
はじめに こんにちは、Necoプロジェクトのsatです。本記事では分散ストレージCephのオーケストレータであり、Kubernetes上で動作するRookに関するものです。このRookに存在していたデータ破壊バグを我々が検出、修正した体験談、およびそこから得られたことを読者のみなさんに共有します。本記事は以前Kubernetes Meetup Tokyo #36におけるLTで述べた問題のフォローアップという位置づけです。 speakerdeck.com "解決までの流れ(詳細)"の節以外はRookやCephについて知らなくても適宜用語を説明するなどして読めるように書きました。 Rook/Ceph固有の話にも興味があるかたは以下の記事/スライドも併せてごらんください。 blog.cybozu.io speakerdeck.com 用語 Rook/Cephについて知らないかた向けに、まずは本節
The Distributed Computing ManifestoNovember 16, 2022 • 3941 words Today, I am publishing the Distributed Computing Manifesto, a canonical document from the early days of Amazon that transformed the architecture of Amazon’s ecommerce platform. It highlights the challenges we were facing at the end of the 20th century, and hints at where we were headed. When it comes to the ecommerce side of Amazon,
Deno、JavaScript用データストア「Deno KV on Deno Deploy」オープンベータに。分散環境でも強い一貫性、1GBストレージまで無料
Deno、JavaScript用データストア「Deno KV on Deno Deploy」オープンベータに。分散環境でも強い一貫性、1GBストレージまで無料 サーバサイドやエッジでのJavaScriptランタイムを提供するDenoは、JavaScript/TypeScript用のデータストアである「Deno KV」を、同社の分散ホスティング環境であるDeno Deploy上でオープンベータとして公開したことを発表しました。 DenoはもともとNode.jsよりも優れたJavaScript/TypeScriptランタイム実現する目的で開発されたため、データストアの機能は備えていません。 そのため、Denoでアプリケーションを開発し実行する際には、データを保存するためのデータベースをユーザーが用意する必要がありました。 そこで、今年（2023年）5月に、Denoに統合されたデータストアとして
概要 分散システムにおいて同じリソースにアクセスする際にロック（排他制御）する仕組みを分散ロックといいます。 ロックを用いる背景としては主に２つあり、 目的 説明 具体例 効率 同じ作業を不必要に複数回行わないため キャッシュのOriginへのリクエストを抑制したい（Cache stampede対策） 正確性 データの不整合が起きないようにするため トランザクション Redisを分散ロックに使う場合は主に前者のケースにおいて推奨されます。 環境 Redis 6.2.0 Redisでの分散ロック Redisで分散ロックを実現する方法は主に２種類あります。 SETNXを用いる Redlockアルゴリズムを用いる それぞれのケースを説明します。 SETNXを用いた分散ロック シングルインスタンスの場合SETNXを用います。 func (c *Client) updateCache(ctx con
クォーラムモデルを使用したAWSデータベースサービスの違い、共通点の比較 －Amazon Aurora、Amazon DocumentDB、Amazon Neptuneの比較表 － - NRIネットコムBlog
小西秀和です。 2020年度に続き2021年、2022年、2023年もJapan AWS All Certifications Engineer(旧称：APN ALL AWS Certifications Engineer)、Japan AWS Top Engineer(Services) (旧称：APN AWS Top Engineer)に選出していただきました。これも多くの方に読んでいただいたAWS認定記事に依るところが大きいと思いますが、今後はAWS認定以外の記事も書いていこうと思います。まずはデータベースに関するテーマからです。 AWSのデータベースサービスには現在、Amazon Aurora、Amazon DocumentDB、Amazon DynamoDB、Amazon ElastiCache、Amazon Keyspaces (for Apache Cassandra)、Am
Implementing Raft: Part 0 - Introduction - Eli Bendersky's website
This is the first post in a multi-part series describing the Raft distributed consensus algorithm and its complete implementation in Go. Here is a complete list: Part 0: Introduction (this post) Part 1: Elections Part 2: Commands and log replication Part 3: Persistence and optimizations Raft is a relatively new algorithm (2014), but it's already being used quite a bit in industry. The best known e
Go言語による分散サービス
本書は、Go言語で分散サービスを構築する方法を解説する書籍です。分散サービスの概要と基本を解説し、設計、開発、およびデプロイする方法をコードを使ってハンズオン形式で学びます。はじめに、ストレージレイヤの構築とデータ構造の定義を行い、gRPCを用いてAPIを定義したサービスをネットワーク上で動作させる方法を説明します。そしてサービスを分散させて、可用性、耐障害性、拡張性を実現する方法を解説し、本番環境のKubernetesへデプロイする方法を学びます。 [本書の正誤表] 本書への推薦の言葉 はじめに 第I部 さあ始めましょう 1章 レッツGo 1.1 HTTPベースのJSONサービスの分散システムへの適合性 1.2 プロジェクトの準備 1.3 コミットログのプロトタイプの作成 1.4 HTTPベースのJSONサーバの構築 1.5 サーバの実行 1.6 APIのテスト 1.7 学んだこと 2章
Distributed Systems 3rd edition (2017) - DISTRIBUTED-SYSTEMS.NET
You can get a digital (personalized) copy of this book for free. PPT slides now available This page refers to the 3rd edition of Distributed Systems For this third edition of “Distributed Systems,” the material has been thoroughly revised and extended, integrating principles and paradigms into nine chapters: Introduction Architectures Processes Communication Naming Coordination Replication Fault t
[Kubernetes] PodのAZ分散を実現するPod Topology Spread ConstraintsとDescheduler
本記事は、PodのAZ分散を実現するPod Topology Spread ConstraintsとDeschedulerについて紹介します。 また、それぞれの課題とその解決方法について書きます。 Kubernetesについて基本的な用語がわかる方であれば読める内容になっているかと思います。 Pod Topology Spread Constraintsとは？ Pod Topology Spread Constraintsを使うことで、Region・Zone・Nodeなどの単位でPodを分散して配置することが可能になります。 例えば、1つのZoneにNodeが2台とPodが1台ずつ配置されているとします。 AZ障害が発生し、Nodeがダウンすると1つのZoneにPodが集中していた場合のサービス影響は大きくなります。 しかし、2台のPodが異なるZoneに配置されていた場合、サービス影響は
![[Kubernetes] PodのAZ分散を実現するPod Topology Spread ConstraintsとDescheduler](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/8120678b0a17ab97fba65dd87180b2f5bb706a5a/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--jZi9n47W--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3A%25255BKubernetes%25255D%252520Pod%2525E3%252581%2525AEAZ%2525E5%252588%252586%2525E6%252595%2525A3%2525E3%252582%252592%2525E5%2525AE%25259F%2525E7%25258F%2525BE%2525E3%252581%252599%2525E3%252582%25258BPod%252520Topology%252520Spread%252520Constraints...%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_37%3Aksudate%252Cx_203%252Cy_121%2Fg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlLmdvb2dsZWFwaXMuY29tL3plbm4tdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyLzk4MTI4OGNiOGYuanBlZw%3D%3D%252Cr_max%252Cw_90%252Cx_87%252Cy_95%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png)
OceanVista http://www.vldb.org/pvldb/vol12/p1471-fan.pdf 基本的アーキテクチャは、DC間クラスターをインフラにおいて、高遅延・耐障害性を前提にした分散transactionの仕組みになっている。 どう見てもAlibabaのOceanBaseそのものではない。が、同じAlibabaグループでかつ、Oceanの名前をつけているので、関係はなくはないと思う。少なくとも同じグループまたは情報交換はしているのではないか。技術的な方向性を模索するプロトタイプに見える。 バックグラウンド的な与太話をすると、Alibabaは、というか中国的には、ITでの米国からの依存脱却（ポーズだけなのか、実際なのかは置いておいて）を目標として掲げているのは周知の通り。んで具体的な話としては、Alibaba的には脱Oracleが一つの目標になっている。この目線で見た
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「今や開発者一人ひとりにスタバのコーヒーをおごる気分」 年間5,000億円以上かかる“分散データベースの無料提供”を約150億円で実現した「TiDB Serverless」
分散（Variance）／標準偏差（SD：Standard Deviation）とは？
W3Cが分散IDの規格を標準化、そこに至るまでの歴史を振り返る
47 なぜ日本はコンテンツビジネスが下手なのか｜雑誌『広告』
MySQL 8.0.22 DNS SRV レコードサポート - tmtms のメモ
https://hypercore-protocol.org/
Productionizing and scaling Python ML workloads simply | Ray
分散学習にはHorovodを使う 文献から学ぶクラウド機械学習のベストプラクティス
Distributed SQL 101 | Yugabyte
地方自治体CDNサーベイ2019(暫定、速報版) | J-Stream CDN情報サイト
The growing pains of database architecture | Figma Blog
公開から2年で550万ユーザー規模へと成長したBlueskyはどのようにして構築されてきたのか？
Partitioning GitHub’s relational databases to handle scale
The Distributed Computing Manifesto
Redisを使った分散ロック (SETNX, Redlock) - Carpe Diem
OceanVista 再読 - 急がば回れ、選ぶなら近道
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