これまで多くのトランザクションの要素技術を説明してきた。 Googleの公開している論文Spanner: Google's Globally-Distributed Database は公開当初、要求される専門技術の多さからよくわからないと言っている人が多かったが、これまでに説明した要素技術をベースにすると理解しやすい。 Spannerとは 複数のデータセンターに跨ってデータベースの内容を複製し続ける事で高い可用性を実現するという構想は数多くあった。 しかしそれらの分散データベースは実用的な速度を実現しようとすると、データモデルがただのRDBより単純化して使いにくかったりトランザクションをサポートしなかったりと、アプリケーションの一貫性を実現するのが難しい。 現にGoogleの社内でもBigtableなどを用いたアプリケーションは複数あるものの、それぞれでそのデータモデルの上で無理やりトラ
グーグルがGoogle App EngineやGoogle Appsのデータベースなどのデータベースとして利用しているのが、「Bigtable」と呼ばれるキーバリュー型ストアです。 グーグルは以前からこのBigtableを複数のデータセンターにまたがって運用し、万が一障害が発生したとしてもデータを失うことがないように、データセンター間のバックアップなどを行ってきました。 しかし、先月の記事「データセンターが「落ちる」ことを想定したグーグルのアーキテクチャ」で紹介したように、グーグルといえどもこうしたデータセンターにまたがるデータベースを安全に運用する方法については試行錯誤しており、7月には6時間にわたり大規模なデータベースの障害を引き起こしていたことは、「Google App Engineにデータストアの障害発生。復帰まで約6時間、原因は現在も不明」で紹介しました(この件については後日、原
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