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。
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。
満足せる豚。眠たげなポチ。:大規模サービスの運用事例まとめ
ここ数年の大規模サービスのシステム運用について調べてみたので参照したページやファイル、本へのリンクをまとめておく。PDF へのリンクも多数含まれているのでご注意を。 時代が時代なら企業のノウハウとして隠されていたような情報がこれだけ公開してもらえているというのが非常にありがたい。公開してくれている各企業や公開してくれている人に感謝。 あとで気付いたが、Google や Facebook の事例も探しておけばよかった。Thrift とかあったのに。「こんな情報もあったよ」などあればぜひ教えてください。追記していきます。 youtube http://d.hatena.ne.jp/stanaka/20070427/1177651323 digg http://d.hatena.ne.jp/stanaka/20070427/1177651323 livedoor http://labs.cybo
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「実現したいことを計算機の問題に置き換えることが『技術力』」、伊藤CTOが“はてな流”大規模データ処理の極意を語る：CodeZine
