Cassandraのストレージエンジンを入れ替えて高速化した「Rocksandra」、Instagramがオープンソースで公開。Javaのガベージコレクションによる遅延を大幅に解消
Cassandraのストレージエンジンを入れ替えて高速化した「Rocksandra」、Instagramがオープンソースで公開。Javaのガベージコレクションによる遅延を大幅に解消 Instagramは、NoSQLデータベースのCassandraで発生していたJavaのガベージコレクションに起因する遅延を解消し、高速化した改良版Cassandraをオープンソースで公開したと発表しました。 ストレージエンジンとしてキーバリューストアの「RocksDB」を用いたことから、同社はこの改良版Cassandraを「Rocksandra」と呼んでいます。 JavaのガベージコレクションがCassandraの遅延を発生させている 同社がRocksandraの開発に至った経緯は、エンジニアブログ「Open-sourcing a 10x reduction in Apache Cassandra tail
Spring Boot 2.0 goes GA
On behalf of the team, it is my very great pleasure to announce that Spring Boot 2.0 is now generally available as 2.0.0.RELEASE from repo.spring.io and Maven Central! This release is the culmination of 17 months work and over 6800 commits by 215 different individuals. A massive thank you to everyone that has contributed, and to all the early adopters that have been providing vital feedback on the
なぜ私達は Python から Go に移行したのか - Frasco
新しい言語に移行するのは常に大きな決断です。その言語をよく知る人がチームメンバーに1人しかいない時などは特にそうです。今年の初め、我々は Stream の主要言語を Python から Go に切り替えました。この記事では、なぜ私達が Python から Go に移行しようと決断したのか、その理由を説明します。 Go を使う理由 理由1 - パフォーマンス Go は速いです! Go は極端に速い。そのパフォーマンスは Java もしくは C++ に匹敵します。私達のユースケースでは、Go は Python より30倍速いです。Go と Java を比較したベンチマークはこちらです。 理由2 - 言語パフォーマンスの問題 多くのアプリケーションにとって、プログラミング言語は、単にアプリとデータベースを繋ぐものにすぎません。言語そのもののパフォーマンスは通常あまり重要ではありません。 しかしな
NoSQLのCassandraを使うときの注意点 - jildin workers
こんにちは。Jildinのハゲタカです。 ハゲタカといいつつ髪の毛はもさもさです。 皆さんはCassandraはご存知ですか？ 今流行りのNoSQLの一種です。慣れてしまうと使い勝手もよく、割とイケている子なのですがいかんせんロゴがキモいのが玉に瑕(たまにきず)です。 今日はそんなCassandraについて記事を書きたいと思います。 CassandraはReadかWriteしかない RDBに慣れ親しんだ開発者の多くがこの仕様に殺されるところを見て来ました。それはそれは酷い死に方でした…。 そうなんです。CassandraにはReadとWriteの概念しかないのです。つまりどういうことかというと「INSERT」「UPDATE」「DELETE」がぜ〜んぶ同じなんです。 すでに存在しているキーに対してUPDATEをかけるだけでなく、存在しないキーにUPDATEをかけることだってできちゃうんです。
「HBase徹底入門」を読みました。 - oranie's blog
「HBase徹底入門」という本を同僚が書き、クレクレ言いまくったら苦い顔されて快くおこぼれを頂くことが出来ました。 今までHBaseと言えば良く知らないけど 構築の容易さという意味では couchbase < cassandra <<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<|圧倒的な超えられない壁|<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<< Hbase というイメージ。ソースは俺。 — oranie (@oranie) 2013, 9月 3 Hbaseとflumeはinstall作業で運用できるかどうかをふるいに掛けている感がある。 — oranie (@oranie) 2013, 9月 3 簡易・・・ RT @repeatedly: HBaseが簡易じゃない，というツッコミは野暮か… > "HBaseを使って簡易アクセス解析サービスを作っ
OpenStack、9番目のリリース「Icehouse」公開。仮想マシンのローリングアップデート、DBaaS機能など新機能追加
OpenStack、9番目のリリース「Icehouse」公開。仮想マシンのローリングアップデート、DBaaS機能など新機能追加 オープンソースとして開発されているクラウド基盤ソフトウェア「OpenStack」の9番目のリリース「Icehouse」（コード名）が公開されました。 OpenStackは半年ごとに新バージョンをリリースする方針で、リリースごとにアルファベット順にコード名が付きます。半年前のリリースは「Havana」、1年前のリリースは「Grizzly」でした。そして次のリリースとなる今年の10月には「Juno」が予定されており、来月にはJunoの機能を決めるためのデザインサミットが行われます。 Icehouse最大の新機能は、このリリースからデータベースサービスを実現する「Trove」が正式コンポーネントとして追加されたことです。 TroveはOpenStack上でDatabas
実用段階に入ったNoSQLをおさらい 「Cassandra」の概要と導入手順・基本設定
ビックデータとは はじめに、Cassandraが得意としているビックデータについて解説します。ビックデータという言葉が一般的に使われていますが、実際のところ何を指すのか、これまでとの違いは何かを説明します。 何に使われているのか 「ビックデータ」とは、通常の処理では処理不可能な膨大な蓄積データを指す言葉です。これまでは、処理することをあきらめていた膨大なデータを処理対象とすることで、新しい答えを見出すことを目指しています。しかも短時間で処理することで、タイムリーな活用を目指すのです。 これまでは、ばらばらに発生していたデータが、通信環境の発達でリアルタイムに収集することが可能になりました。個々のデータは小さくても、大量に集まれば膨大なデータです。せっかく集めた膨大データを活用するために時間が掛っては何もなりません。大量に集めたデータを短時間に効率よく処理して、処理結果を得られる必要がありま
Cassandra2.0のインストールと用語メモ - FAT47の底辺インフラ議事録
Cassandraとは オープンソースの分散データベース。 元々Facebook社が開発し、現在はApache Software Foundationが開発中で、2013年12月現在の最新版は2.0.3です。 ノードがP2P通信でクラスタを組む非中央管理型のシステムであり、 スケーラビリティ、高可用性、耐障害性に優れていると 言われています。 以下勉強メモ ■Cassandraのインストール ■用語集 Cassandraのインストール JDKインストール OracleJDKをダウンロードしてくる http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html rpm -ivh /tmp/jdk-7u45-linux-x64.rpmCassandraダウンロード wget http://ftp.tsukuba.wide.a
re:InventでのParseのDevOps話がとても良かったのでまとめておく - すずけんメモ
今、AWS re:Inventにきていて、今日parse.comのセッションを聴く時間があったので簡単にまとめておく。とてもざっくり書くと、要点は parseは1-3段階のDevOpsの進化を経てきた 最初はRoRでデプロイするにも全てのサーバでcapistorano走らせなければ行けなかった。結果として90分から150分くらいデプロイに時間が掛かる。 現在はAutoScalingGroupとChefがシームレスに連携していて、5-10分でシステムをフルビルドできるようになった。 ということ。 セッションの概要は以下のとおり。 MBL307 - How Parse Built a Mobile Backend as a Service on AWS Parse is a BaaS for mobile developers that is built entirely on AWS. Wi
m7a.me - m7a リソースおよび情報
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Twitterのリアルタイムマルチテナント分散データベースManhattan
ビットコイン紛失とMongoDBの結果整合性