分散システムの一貫性に関する動向について
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog システム統括本部アーキテクト室 今野です。 昨年は、Twitter,Facebookを始めとするクラウド各社で新規の分散システム開発のプロジェクトが相次いで発表された年でした。これらの新しい分散システムを開発する理由や、その背景にあるものは何なのでしょうか？ 今回は、昨年末に開催された高信頼性分散システム系の国際学会であるSRDS 2014[1]の発表内容に関連する論文の話題も踏まえて、昨今のクラウド各社の分散システムの動向について整理してみます。 分散システムにおけるクラウド各社の動向 近年の分散データベースの世界では、AmazonのDynamo[2]やFacebookのCassandra[3]などを代表とする結果整合性（Eve
(SDD415) NEW LAUNCH: Amazon Aurora: Amazon’s New Relational Database Engine | AWS re:Invent 2014
(SDD415) NEW LAUNCH: Amazon Aurora: Amazon’s New Relational Database Engine | AWS re:Invent 2014 Amazon Aurora is a MySQL-compatible database engine that combines the speed and availability of high-end commercial databases with the simplicity and cost-effectiveness of open source databases. Starting today, you can sign up for an invitation to the preview of the service. Come to our session for an
(JP) GPGPUがPostgreSQLを加速する
2. 自己紹介 ▌名前: 海外 浩平 ▌所属： NEC OSS推進センター ▌好きなもの： コアの多いプロセッサ ▌嫌いなもの： コアの少ないプロセッサ ▌経歴: HPC OSS/Linux SAP GPU/PostgreSQL ▌Tw: @kkaigai ▌主な仕事 SELinux周り諸々 (2004~) •Lockless AVC、JFFS2 XATTRなど PostgreSQL周り諸々 (2008~) •SE-PostgreSQL、Security Barrier View、Writable FDWなど PG-Strom (2012~) DB Tech Showcase 2014 Tokyo; PG-Strom - GPGPU acceleration on PostgreSQL Page. 2 4. GPU (Graphic Processor Unit) の特
あなたが知らない リレーショナルモデル
1. あなたが知らない リレーショナルモデル @dbtech showcase tokoy 2014 奥野 幹也 Twitter: @nippondanji mikiya (dot) okuno (at) gmail (dot) com 3. 自己紹介 ● MySQL サポートエンジニア – 日々のしごと ● トラブルシューティング全般 ● Q&A回答 ● パフォーマンスチューニング など ● ライフワーク – 自由なソフトウェアの普及 ● オープンソースではない ● ブログ 今日は個人として 参加しています。 – 漢のコンピュータ道 – http://nippondanji.blogspot.com/
イミュータブルデータモデル(入門編)
6. Step1 エンティティの抽出 発送担当者が受注リストをもとに、商品の在庫を確認し、在庫が あれば商品を発送する。 ① 要求仕様の「動詞」を抜き出しエンティティとする。 ② ①に関わる「名詞」を抜き出しエンティティとする。 ③ エンティティ間の関連に線を引く ④ 属性や候補キーも分かる範囲で書いておきます。 間違い！ この段階で実装をプロパティファイルにするとか、Enum にするとか決め打ちでエンティティとして表さないのはや めましょう。 まず、はじめにエンティティを抽出します。
LedisDB - A high performance NoSQL like Redis powered by Go.
Data structure Rich data structure: KV, List, Hash, ZSet, Set. Various Backend Various backend databases to choose: LevelDB, goleveldb, LMDB, RocksDB, BoltDB or Memory. Expiration & TTL Supports expiration and ttl in all kinds of data structures. CLI Support Redis clients, like redis-cli, are supported directly. Easy Embedding Easy to embed in Go application. Data Protection Replication to guarant
MongoDB 2.4 の性能 徹底評価 - 中年engineerの独り言 - crumbjp
まとめ 超長くなったのでまとめを上に持ってきた。 巷で言われているチューニングは結構嘘が多い事が解ってきた。 ツール等 workingSet Analyzer は信用ならない。（overSecondsはまあ良い） mongoperfの値は完全に参考にならない。 insert mongoperfの値はinsert性能と関連しない。（何を測ってるんだ？） カラムのプリアロケーションによるUPDATE時のデータ肥大化回避($setOnInsert)はMUST。 クリティカルな時間帯にストレージファイル(2GB)の生成を避けるチューニングの効果は懐疑的。 レコードプリアロケーション・チューニングは頑張る価値が無い。(むしろ逆効果) update 上記の通り必ずin-placeになるようにする。 paddingFactorが動くようだとお話にならない性能劣化 remove かなり高速。 全件削除の場
MySQLがおかしい！あなたならどうしますか？ – MySQL Casual Advent Calendar 2011 - As a Futurist...
しわっす！DBA 兼オペレーションエンジニア兼タスクマネージャやってる riywo です。何のネタを書こうかなぁと考えたのですが、正直ネタを仕込む時間もなかったので僕がいつもやってることをさらっと紹介するということで勘弁して下さい＞＜ MySQL がおかしい！ 03:14 hidek: なんかエラー出まくってるんだけど！ 03:14 zigorou: MySQL と通信してるとこっぽい 03:15 riywo: 見ます こんなやりとりは皆さん日常茶飯事ですよね？ね？ね？こんな時に、DB に責任を持つものとして真っ先に対応するのが僕らの仕事です。でも、じゃあ具体的にこのあと何をしましょう？既にサービスはエラーだらけで一刻を争う状態です。 (対応開始) まずはエラーメッセージ 今回の様な場合はアプリのエラーログにどばっと MySQL に関するエラーが出ているでしょう。まずはそれを見ることが始ま
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Amazon Redshiftによるリアルタイム分析サービスの構築
Twitterにおける大規模システム構築、3つの原則