Facebookが大規模スケーラビリティへの挑戦で学んだこと（前編）～800億枚の写真データとPHPのスケーラビリティ問題
Facebookが大規模スケーラビリティへの挑戦で学んだこと（前編）～800億枚の写真データとPHPのスケーラビリティ問題 全世界で3億人を超える会員を抱え、世界最大のSNSとなったFacebook。同社の巨大なシステムは、3つのデータセンターにある約3万台のサーバと、PHP、C++、Memcache、MySQLなどのソフトウェア群によって支えられています（同社のデータセンターの巨大さは、記事「3億のユーザーを抱えるFacebookのデータセンター。移動は自転車、希望は100Gbイーサネット 」を参照）。 同社の技術担当バイスプレジデント Jeff Rothschild氏は、Facebookが実現している大規模なスケーラビリティを、いかにしてこれらのソフトウェアで実現しているのか、10月8日に米カリフォルニア大学サンディエゴ校で行ったセミナー「High Performance at Mas
大規模ウェブサイトのベストプラクティス －eBayでの事例－
ほとんど「大規模サイト構築のノウハウ全部見せます！－全部で20以上あるよ！－」みたいなノリだったので、とても全部メモることはできなかった。プレゼン資料欲しいです。
快適スケールアウト生活への第一歩。SPIDERストレージエンジンを使ってみよう！
先月、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というエントリでSPIDERストレージエンジンによるスケールアウトが凄い！という話を書いた。SPIDERストレージエンジンは凄いヤツだが、ノウハウがあまりウェブ上で見つからない。唯一見つかる日本語の記事は、ウノウラボによる「国産MySQLストレージエンジン「Spider」の作者、斯波健徳氏に聞く 」だけである。SPIDERストレージエンジンは斯波氏による単独の作品であるため、斯波氏は開発だけで手いっぱいであり、使い方の紹介記事を書くことまでは手が回らないのであろう。こんな凄いストレージエンジンをドキュメントが足りないせいで使って貰えないなんて勿体ない！！ というわけで、今日はSPIDERストレージエンジンの基本的な使い方について紹介する。少し長いエントリであるが、最後までお付き
FathomDB、「スケーラブルなRDBをDatabase-as-a-Serviceで提供する」と宣言
リレーショナルデータベースはスケーラビリティに弱く、そのためにクラウド対応の大規模データベースとしてNoSQLと呼ばれる種類のデータベースに注目が集まっていることは、これまでにPublickeyの記事として紹介してきました。 「NoSQL」は「Not Only SQL」である、と定着するか？ NoSQLデータベースを40種類以上リストアップ、キーバリュー型にもいろいろある MySQL+Memcachedの時代は過ぎ、これからはNoSQLなのか、についての議論 しかし、「リレーショナルデータベースはスケールする」と宣言して、それを実現しようとしているベンチャー企業があります。FathomDBです。 Database-as-a-Serviceを提供するベンチャー FathomDBは現在、Amazonクラウド2やRackspaceの上でMySQLデータベースの運用をサービスとして提供しています。
Twitterのクジラ解剖学、あるいは彼らがいかにサーバの処理能力を向上させたか
Twitterを利用していると、ときどきクジラの絵の画面が表示されることがあります。これはTwitterの処理能力がパンクして一時的に利用不可になったときに表示されるお馴染みの画面。 2月9日にTwitter Engineeringブログにポストされたエントリ「The Anatomy of a Whale」（クジラの解剖学）では、Twitterのエンジニアたちがこのクジラの内部に分け入ってどのようにTwitterサーバの処理能力を向上させたのか、という話が詳しく語られています。 彼らが行ったのは、まず詳細なデータを取得して原因がどの辺にあるのかを推測すること。そこから多数の無駄な処理を発見し、ソースコードの修正による性能の向上に成功します。 元記事は非常に長いエントリになっていますが、問題の調査から解決に至るアプローチについて多くのエンジニアの方の参考になりそうな内容が含まれていますし、T
scale out の技術 (in UNIX magazine, April 2009)
scale outの技術 首藤 一幸 Last-updated: January 5, 2010 注: このページの文章は以下の記事の元原稿です。 首藤一幸, "スケールアウトの技術", クラウドの技術, pp.88-101, (株)アスキー・メディアワークス, ISBN978-4-04-868064-6, 2009年 11月 6日 アスキー・メディアワークス社の 書籍紹介ページ Amazon.co.jp の ページ 首藤一幸, "スケールアウトの技術", UNIX magazine 2009年 4月号, pp.78-91, (株)アスキー・メディアワークス, 2009年 3月 18日 データベースに求められる性能を試算したところ、 十台、百台…数万台のサーバが必要になった。 クラウドを構築する側はこういう問題に直面し、解決しようとしてきた。 台数に比例した性能を引き出すこと、つまりsca
KOF2009「ウェブサービスのパフォーマンスとスケーラビリティ」 - stanaka's blog
KOF2009にて、「ウェブサービスのパフォーマンスとスケーラビリティ」と題して発表してきました。発表資料を以下に置いておきます。 Performance and Scalability of Web ServiceView more presentations from Shinji Tanaka. 概要は、「ウェブサービスのパフォーマンスを向上させスケーラビリティを高めるために、はてなでは様々な取組みを行っています。本セッションでは、はてなで採用している具体的な技術、ノウハウ、可視化手法と、それらの効果について紹介します。」というものです。 最近の、Interopやカーネル読書会あたりで話した内容をまとめつつ、レスポンスタイムの可視化という最近の取り組みについて話しました。 最近、レスポンスタイムについては、以下のようなグラフを使っています。 x軸がレスポンス時間、y軸がその時間内に収
Facebookが大規模スケーラビリティへの挑戦で学んだこと（後編）～キャッシュが抱えるスケーラビリティの問題とデータセンターにまたがる一貫性
Facebookが大規模スケーラビリティへの挑戦で学んだこと（後編）～キャッシュが抱えるスケーラビリティの問題とデータセンターにまたがる一貫性 全世界で3億人を超える会員を抱え、世界最大のSNSとなったFacebook。同社の技術担当バイスプレジデント Jeff Rothschild氏が、10月8日に米カリフォルニア大学サンディエゴ校で行ったセミナー「High Performance at Massive Scale-Lessons learned at Facebook」の内容を再構成して紹介します。 （この記事は「Facebookが大規模なスケーラビリティへの挑戦で学んだこと（前編）～800億枚の写真データとPHPのスケーラビリティ問題」の続きです） キャッシュがスケーラビリティに大きな役割を果たしている Facebookの主な役割は、ユーザーが簡単に（友人たちの）情報を集めることがで
Facebookが大規模スケーラビリティへの挑戦で学んだこと（前編）～800億枚の写真データとPHPのスケーラビリティ問題
Facebookが大規模スケーラビリティへの挑戦で学んだこと（前編）～800億枚の写真データとPHPのスケーラビリティ問題 全世界で3億人を超える会員を抱え、世界最大のSNSとなったFacebook。同社の巨大なシステムは、3つのデータセンターにある約3万台のサーバと、PHP、C++、Memcache、MySQLなどのソフトウェア群によって支えられています（同社のデータセンターの巨大さは、記事「3億のユーザーを抱えるFacebookのデータセンター。移動は自転車、希望は100Gbイーサネット 」を参照）。 同社の技術担当バイスプレジデント Jeff Rothschild氏は、Facebookが実現している大規模なスケーラビリティを、いかにしてこれらのソフトウェアで実現しているのか、10月8日に米カリフォルニア大学サンディエゴ校で行ったセミナー「High Performance at Mas
Kazuho@Cybozu Labs: パフォーマンスとスケーラビリティのためのデータベースアーキテクチャ (BPStudy#25発表資料)
先週金曜日、BPStudy#25で、「パフォーマンスとスケーラビリティのためのデータベースアーキテクチャ」という題目で話をさせていただきました。その際に使用した発表資料は以下のとおりです。 1. Happy Optimization 最初に、最適化の考え方として、上限値を予測し、それを元にリソース配分を考える、という手法を説明しました。
1日1.5テラバイトのデータを格納するために超並列を選択
いま、データ量の増加が止まらない。情報洪水や情報爆発などとさまざまな言葉で表現されているが、多くの企業で年率数十％の割合で取り扱うデータ量が増えている。そのような状況下、データを格納・分析するために注目されているのがDWH（データウェアハウス）やBI（ビジネス・インテリジェンス）だ。今回は世界最大級の証券会社を運営するNYSEユーロネクストでCDO（Chief Data Officer）を努めるスティーブ・ハーシュ（Steve Hirsch）氏に、同社がDWHを導入する経緯やポイントなどを聞いた。 NYSEユーロネクストは、ニューヨーク証券取引所（NYSE）とロンドンやパリなどを運営するユーロネクストの持ち株会社として2007年4月に設立された、現在世界最大規模の株式市場運営会社。7カ国で6個所の株式市場、8個所でデリバティブ（金融派生商品）市場を展開している。 NYSEユーロネクストの扱
「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 System、Google 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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スケーラブルなWebサービスの構築
scale out の技術 〜 consistent hashing 編 (cloud 研究会, December 19, 2008)