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scalabilityに関するquothのブックマーク (7)

  • http://www.hfadeel.com/Blog/?p=120

  • Scaling Twitter: Making Twitter 10000 Percent Faster - High Scalability -

    Update 6: Some interesting changes from Twitter's Evan Weaver: everything in RAM now, database is a backup; peaks at 300 tweets/second; every tweet followed by average 126 people; vector cache of tweet IDs; row cache; fragment cache; page cache; keep separate caches; GC makes Ruby optimization resistant so went with Scala; Thrift and HTTP are used internally; 100s internal requests for every exter

    Scaling Twitter: Making Twitter 10000 Percent Faster - High Scalability -
  • Webアプリ開発における「内部APIモデル」 - Tous Les Jours 攻防記

    前回の話は、一回のエントリーでは書ききれない内容でした。。以下もうすこし詳しく書き直してみます。 Webアプリ開発における「内部APIモデル」とは、ネットワーク越しに外部サイトのWebAPIを呼び出すかのごとく、自サイト内のリソースに対して内部専用のWebAPIでアクセスする仕組みを導入し、分散処理を行うモデルのことです。典型的なWebアプリでは、データベースがここでいうリソースに該当するかと思います。 図にすると以下のようなイメージです。 今回、Lang-8で実際に「内部APIモデル」を導入してみたので、気づきの点などをこのエントリーにまとめてみました。 ※導入のいきさつについては、前回のエントリーで触れています。 「内部APIモデル」を採用するメリット Webアプリ開発において「内部APIモデル」を採用するメリットは2つあります。 (1)言語やフレームワークの選択自由度が上がる 現在運

    Webアプリ開発における「内部APIモデル」 - Tous Les Jours 攻防記
  • memcached活用は、格納オブジェクトの”粒度”がキモ

    最近じゃmemcachedを活用してデータベース(RDB)の負荷を下げるって話、そこらじゅうから聞こえてくるけれど、memcachedの活用は、格納オブジェクトの”粒度”(granularity)がキモだと思ってます。 memcachedは、KeyとDataをペアで格納して、Keyが与えられると、関連付けられたDataを返すだけのシンプルなシステム。PerlPHPの連想配列と同じ。このmemcachedをRDBのキャッシュとして活用してやる場合、memcachedに格納するキャッシュデータの単位、”粒度”をどう設計するかが重要になってくる。 RDBの場合、格納されるデータはRow(レコード)単位。じゃぁキャッシュもRow単位で作ってやればいいのかといえば、それではうまくいかないケースもたくさんある。RDBでは専用の問い合わせ言語であるSQLを使って、 SELECT * FROM hoge

    memcached活用は、格納オブジェクトの”粒度”がキモ
  • KOF 2008 の発表資料 - naoyaのはてなダイアリー

    KOF 2008 での発表資料「はてな流大規模データ処理」を以下にアップロードしました。 http://bloghackers.net/~naoya/ppt/081108huge_data.ppt 一部参考文献からの引用 (Introduction to Information Retrieval から Vector space model の図、たつをの ChangeLog から転置インデックスの図) があります。この場を借りて感謝。 環境によってはおそらくフォントの表示がいまいちだと思いますが、ご了承ください。 追記 SlideShare にアップロードしました。 081108huge_data.pptView SlideShare presentation or Upload your own. (tags: linux mysql) 追記: メモリはディスクの 150 倍について

    KOF 2008 の発表資料 - naoyaのはてなダイアリー
  • 「はてな流大規模データ処理」を見てきた - もぎゃろぐ

    KOF2008:関西オープンソース2008というイベントに来ています。 はてなの伊藤さんの講演があったので、講演メモを公開。 #ボクがメモした内容であって、100%言ったとおりに書いてあるわけじゃないので、参考としてご覧ください。 (続き) アジェンダ 大規模なデータ OSのキャッシュ MySQLの運用 大規模データアプリケーションの開発 データの例 はてなブックマークのデータ量:五千万件くらいのデータ量 このデータに対して何百万人がアクセスしてくる状況でどういう作りにするか レコード数 1073万エントリー 3134万エントリー 4143万タグ データサイズ エントリー2.5GB 何の工夫もなく普通にアクセスすると...200秒待っても結果が帰ってこない 大規模データの難しいところ 開発サーバで開発者が作っている時は快適に動いていても、多数の人間がアク

  • ScalableStorageWithOSS00 - mizzy.org - Trac

    OSS だけでスケーラブルなストレージを安価に構築する方法 #0 TLUG Meeting 2008/09 で発表した How to build a scalable storage system with OSS なんですが、発表では概要しか触れてなくて、じゃあいったいどうやって構築するのよ、という部分が全然ないので、ぼちぼちこのブログで書いていくことにします。 で、スケーラブルというだけだと曖昧なので、以下のような要件を満たすものを、スケーラブルなストレージと想定することにします。 特殊なソフトウェアを必要とせずに、OS からファイルシステムとしてマウントできるもの。なので MogileFS、Hadoop Distributed File SystemGoogle File System 等は対象外。(FUSE 使えばやれないこともないけど…) 容量をオンラインでダイナミックに追加で

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