第3回 システム運用監視に役立つ統計／集計システム | gihyo.jp
株式会社ミクシィの前坂です。前回はmemcached 1.4の通信面における話題を紹介いたしました。今回はmemcached 1.4で強化されたシステム運用面や監視に役立つ統計/集計システムを紹介します。 statsの機能強化 memcachedには以前からstatsというコマンドがあり、statsコマンドを特定のキャッシュサーバに発行することで、そのサーバの状態を調べることが可能でした。今回の1.4リリースでは、取得できる情報が新たに増え、システム運用者はより細かくmemcachedを監視することができるようになりました。具体的には以下の情報を得られるようになりました。 デーモンの起動オプション スラブ単位でのアクセス記録 削除処理 インクリメント、デクリメント処理 CAS処理 重いリクエストを含んだ通信の記録 デーモンの起動オプションを取得する キャッシュクラスタの運用者は何台もの物理
無いから作った人たち
データベース技術の世界に新顔が次々と登場している。米Danga Interactiveの「memcached」、ミクシィの「Tokyo Cabinet」と「Tokyo Tyrant」、楽天の「ROMA」、グリーの「Flare」などだ。いずれも半導体メモリーを使って大規模データベースを高速処理する技術である。面白いのは、4社ともIT製品を開発するメーカーではないことだ。 4社は、Webを使ったサービス事業を手掛ける企業であり、本来であればメーカーが開発した製品や技術を使う立場である。ところが、こうした「ユーザー企業」が自ら基盤技術を開発し、それを利用している。 memcachedやTokyo Cabinet/Tyrant、ROMA、Flareの中では、memcachedが一番古い。Danga Interactiveが自社のブログ・サービス「LiveJournal」を改善するために2003年に
Google App EngineとMemcache API - mixi engineer blog
こんにちは、某Perl界隈のIRCチャンネルでPythonがマイブーム的なKY誤爆をしてしまったtmaesakaです。 先日、以前から興味のあったGoogle App EngineとMemcache APIについて少し調べ、こちらに英文で報告したのですが、今日は日本語で要約したまとめを紹介します。 まず軽く前置きですがGoogle App Engine (GAE)とは、Googleが提供しているウェブアプリケーションをGoogleのインフラ上でスケーリングや冗長化など、ある程度のノウハウや資金を要求される面倒な事を気にせずに運営できるプラットフォームです。つまり、典型的なPaaSの例であり、サービスの運営コストをelastic（伸縮）にします。昨今バズワード化しつつあるクラウドコンピューティングの一種でもあります。 GAEのインフラはGoogleより提供されているAPIセットを用いて利用し
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