Amazon Neptune が東京リージョンに対応しました。 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon Neptune が東京リージョンに対応しました。 みなさん、こんにちは。アマゾン ウェブ サービス、プロダクトマーケティング エバンジェリストの亀田です。 Amazon Neptune が東京リージョンに対応しましたのでご報告します。 Amazon Neptuneはフルマネージド型のグラフデータベースです。グラフデータは例えば以下の図のような、高密度に結合したリレーショナルデータのことを指します。 このようなデータを通常のリレーショナルデータベースに格納するためのテーブル設計はそれほど難しいものではありません。一方一度テーブルに格納された上記のデータをSQLを駆使しSelectを行い上記の図を復元することを考えた場合、そのSQL実行コストは大きいものになります。グラフデータベースである、Neptuneはあらかじめこれらのデータの
Amazon Auroraの先進性を誰も解説してくれないから解説する - Qiita
TL;DR; Amazon AuroraはIn-Memory DBでもなくDisk-Oriented DBでもなく、In-KVS DBとでも呼ぶべき新地平に立っている。 その斬新さたるやマスターのメインメモリはキャッシュでありながらWrite-BackでもなくWrite-Throughでもないという驚天動地。 ついでに従来のチェックポイント処理も不要になったのでスループットも向上した。 詳細が気になる人はこの記事をチェキ！ Amazon AuroraはAWSの中で利用可能なマネージド(＝運用をAWSが面倒見てくれる)なデータベースサービス。 ユーザーからはただのMySQL、もしくはPostgreSQLとして扱う事ができるのでそれらに依存する既存のアプリケーション資産をそのまま利用する事ができて、落ちたら再起動したりセキュリティパッチをダウンタイムなしで(!?)適用したりなどなどセールストー
シャーディングされたシステムをAuroraに集約してリソースの消費を削減 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ シャーディングされたシステムをAuroraに集約してリソースの消費を削減 リレーショナルデータベースを利用したワークロードで、スケーリングを考えないといけなくなった時に、一般的にスケールアップとスケールアウトと2つの手法が上げられます。一般的にスケールアップの方が簡単に行えます(単純にスペックのいいマシンを購入するなど)。一方スケールアウトは、それぞれ独立したホストで稼働している複数のサーバへ、データベースをシャーディングする必要があり作業が煩雑になります。 難しさにも関わらずスケールアウトとが最近のトレンドとなってきています。コモディティハードウェアとシステムリソースへの要求の増加に伴いワークロードを効率的にシャーディングする必要が出てきました。シャーディングされたシステムの1つの欠点として管理コストがあげられます。もし4つのシャードを持っ
elasticsearchを全文検索サーバとして活用するなら読んでおきたい、6つのブログ記事をピックアップ（追記あり） - Y-Ken Studio
LuceneベースのNoSQL全文検索サーバ、elasticsearchはログ解析の収集先として取り上げられることが多いですが、優れたNoSQL全文検索サーバでもあります。 日本でも2013年末頃から続々とブログ記事や利用事例が増えている注目の技術でもあります。 今回は、その中で全文検索サーバとしての切り口で分かりやすく解説された6つの記事を紹介します。 （追記）Hello! Elasticsearch. — Medium ナレッジワークス株式会社のKunihiko Kidoさんによるとても分かりやすい記事です。 https://medium.com/hello-elasticsearch 2014年4月に入ってから怒濤の勢いでこれらのステキな記事が追加されています。 Elasticsearch Features — 主にシステムを中心とした特徴まとめ Elasticsearch Quic
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