新しいサービスを作るのになぜ今が絶好のチャンスなのか - ひがやすを技術ブログ
おとといのエントリで新しいサービスを作る側に回ろうよという話をしました。 受託開発に未来はない? - yvsu pron. yas 新しいサービスを作るというのも難しい話ですが、今は、絶好のチャンスなんですよ。 ガラケーがピークを過ぎ、徐々に衰退し始めている。iPhone/AndroidのようなSmart Phone、iPadのようなSmart Bookも広まりつつある。Goole TVのようなSmart TVも出てきます。 広まりつつあるのがポイント、広まってから新しいビジネスを始めても既に手遅れ。 常識的な人は、国内のSmart Phoneのマーケットは1000万台くらい年間売れてからだよねと思っていることでしょう。2010年は300、400万台程度と予想されているので、まだまだマーケットが小さいと思っているわけです。 国内だと確かにそうですが、グローバルなマーケットで考えると国内の1
グーグルが構築した大規模システムの現実、そしてデザインパターン（3）～教訓編
グーグルが「Evolution and Future Directions of Large-Scale Storage and Computation Systems at Google」（グーグルにおける、大規模ストレージとコンピュテーションの進化と将来の方向性）という講演を、6月に行われたACM（米国計算機学会）主催のクラウドコンピューティングのシンポジウム「ACM Symposium on Cloud Computing 2010」で行っています。 講演の内容を4つの記事（MapReduce編、BigTable編、教訓編、デザインパターン編）で紹介しています。この記事はBigTable編の続き、教訓編です。 大規模分散処理システムの構築から学んだこと ここからは、グーグルがたくさんのシステムを経験して学んだことと、それらのデザインパターンなどを紹介していきたい。 まず、大きく複雑な
グーグルが構築した大規模システムの現実、そしてデザインパターン（2）～BigTable編
グーグルが「Evolution and Future Directions of Large-Scale Storage and Computation Systems at Google」（グーグルにおける、大規模ストレージとコンピュテーションの進化と将来の方向性）という講演を、6月に行われたACM（米国計算機学会）主催のクラウドコンピューティングのシンポジウム「ACM Symposium on Cloud Computing 2010」で行っています。 講演の内容を4つの記事（MapReduce編、BigTable編、教訓編、デザインパターン編）で紹介しています。この記事はMapReduce編の続き、BigTable編です。 分散処理に対応するBigTable 次はBigTableの説明に移ろう。BigTableは、大規模分散の半構造化データストアシステムだ。 グーグルでは多くの構造的
SQL脳からBigtable脳へ - ひがやすを技術ブログ
Google App Engineを使って一番悩むのは、RDBMSが使えなくなって、Bigtableを使わなければならなくなったことでしょう。 「これまでSQLでこう書いていたのが、Bigtableではそのまま実現できない、どうすればいいんだ」と思う方も多いはず。 今度のSeasar Conferenceでは、「SQL脳からBigtable脳へ」というテーマであなたの悩みを解決します。 申し込みはこちら https://event.seasarfoundation.org/sc2009autumn/Form/RegisterForm 春のときよりももっと具体的に、「こんなSQLは、Bigtableの制限でできないけど、こんな感じでやれば同じ結果を得ることができる」見たいな感じで。 これで、Bigtableに対する不安も払拭されることでしょう。 それ以外に、 Slim3入門 GWTではじめる
Bigtableの使い方教えます - ひがやすを技術ブログ
GAE/Jを使うのに一番戸惑うのが、データのストレージがRDBMSではなく、Bigtableなことでしょう。 JOINが使えなかったり、WHERE句でORが使えなかったり、これまで慣れ親しんでいた方法が軒並み使えません。 これらの制限は、Bigtableに限ったことではなく、KVS(Key Value Store)型のクラウド系のデータベースではみんないえることだと思います。 最初、私も戸惑ったんだけど、いろいろ触っているうちに気付きました。昔、AS400でやってたころと一緒ジャンと。AS400とは、IBMから出ているオフコン(?)ですね。今は、System iと呼ばれているようです(最新だとまた違うようですが)。 AS400のファイル(テーブル)は、キーもしくはインデックスでアクセスします。インデックス(論理ファイル)は、ある行の特定のカラムがソートされていて、物理ファイル(テーブル)へ
Google Research Publication: Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data
Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data Fay Chang, Jeffrey Dean, Sanjay Ghemawat, Wilson C. Hsieh, Deborah A. Wallach, Mike Burrows, Tushar Chandra, Andrew Fikes, and Robert E. Gruber Abstract Bigtable is a distributed storage system for managing structured data that is designed to scale to a very large size: petabytes of data across thousands of commodity servers. Many projec
Hypertable: An Open Source, High Performance, Scalable Database
An Open Source, High Performance, Scalable Database Performance and scalability. In a web-driven world, datasets are larger than ever before – with “web scale” becoming the term of choice to describe the ultimate size of problems. Hypertable is an open source project based on published best practices and our own experience in solving large-scale data-intensive tasks. Our goal is to bring the benef
Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data - steps to phantasien t(2006-09-11)
2006-09-11 近況 今月は貧乏なので慎しく暮らしている. 週末もひきこもりとしてオンラインの記事を読んで過ごすことに. ウェブを眺めているといいタイミングで Google の新作論文が出ていた. ありがとう, Google の中の人. これ. GFS, MapReduce, Sawzall とつづく Google インフラ N 部作の 4 章が幕をあげた. 実はデータベースも作ってるんだぜ, という話. BigTable という名前だけは以前から O'Reilly Radar などに登場していた. ようやく公式な文書があらわれた. BigTable は GFS をはじめとする Google インフラの上に作られた分散データベース. 少し変わったデータモデルと, 運用までワンセットのヘビーな実装を持つ. 実装の話もまあ面白いんだけれど, それよりデータモデルが印象的だった. 先にその
Bigtable - Wikipedia
Bigtable（ビッグテーブル）とは、Googleの大規模なサーバ上の大量のデータを管理するために設計された、データ圧縮機能を持つ高性能なNoSQL型のプロプライエタリのデータストレージシステムである。Google File System、分散ロックマネージャの1種であるChubby Lock Service、SSTable（LevelDB（英語版）に似たログ構造化ストレージ）、その他のいくつかのGoogleの技術を活用して構築されている。2015年5月6日、パブリックバージョンのBigtableが、Google Cloud Platformのサービスの1つとして公開された。BigtableはGoogle Cloud Datastoreのバックエンドとしても利用されている[1][2]。 歴史[編集] 2004年から開発が始まり[3]、2006年には設計が論文として公開された[4]。 Ma
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