AmazonEC2 AMIによる差異 - LunaBiblos
それぞれの特性 基本的に特に断りがない限りSmall Instanceでの話です。エフェメラルドライブやIO速度はInstanceの種類により変化します S3 AMI 利点 基本的にInstanceのみ課金されるので安い 起動するだけで150GBのエフェメラルドライブがついてくる ルートドライブのDiskI/Oが高速(250～300MB/sec) 問題点 起動時にS3からのコピーに時間がかかる ルートドライブが10GBしかない EBS AMI 利点 STOP/STARTを利用する事で高速起動が行える ルートドライブの容量が30GB 起動時に利用出来るドライブオプションが豊富 問題点 ルートドライブのDiskI/Oが低速(60～100MB/sec EBS Volumeと同程度の速度) AMIを起動するだけでEBS Volumeに課金対象が発生する オプションを利用しなければエフェメラル
Revisiting EC2 Instance IDs – Jack of all Clouds
Back in September, I published the Anatomy of an EC2 Resource ID where I pointed out some curious patterns in EC2′s ID scheme and proposed a method of “decoding” these patterns to reveal an underlying serial number. In that post I was careful to write that “while the patterns are indisputable, there remain unknowns and quirks that remind us that such “black box” observation has its limits”. This w
Anatomy of an Amazon EC2 Resource ID – Jack of all Clouds
Each time you allocate a resource using EC2 – an instance, a volume or a snapshot – you receive a unique identifier. This is the EC2 resource ID. Have you ever wondered what this ID represents? Well, I did. After noticing similarities between the IDs of resources requested in close succession, I started digging. The outcome of this digging is a definition of the components that formulate an EC2 re
Amazon EC2を高速化する方法 - yukobaのブログ
Amazon EC2 に High-CPU Extra Large Instance (c1.xlarge) というのがありまして、8コアのCPUと7GBのメモリを持っています。CPUは Intel Quad Core Xeon が2つ載っているものが多いそうです。 しかし、こいつがくせ者で、http://developer.amazonwebservices.com/connect/thread.jspa?messageID=116855 でも、取り上げられていますが、いまいち速くならない！ top コマンドで、1を押すと、各コアのCPUの使用状況が見れるのですが、2〜4コアしか使ってくれません。しかも、使用コア数は、動的に変化します。いろいろ試して発見したのですが、nice -n -20 を使って、プロセスのプライオリティをあげると、6〜8コア（だいたい8コア）を使ってくれて、期待通り
Amazon Elastic MapReduceを使ってみた - moratorium
Amazon Elastic MapReduceを使ってみた 2009-04-03 (Fri) 3:06 Amazon EC2 連日のEC2ネタです。本日、AmazonからElastic MapReduceというサービスがリリースされました。大規模データ処理技術が一気に民間の手に下りてくる、まさに革命的なサービスだと思います。 Amazon Elastic MapReduce Amazon ElasticMapReduce 紹介ビデオ With Hadoop, Amazon Adds A Web-Scale Data Processing Engine To Its Cloud Computer by techcrunch.com Elastic MapReduceは、Googleの基盤技術の一つであるMapReduceを時間単位課金で実行できるサービスです。MapReduceについては以
今度は10万件の画像フィルタリングを Amazon Mechanical Turk に依頼してみた : 管理人@Yoski
さて大好きな Amazon Mechanical Turk. 所要があり、今度は10万件以上の画像フィルタリングを依頼してみました。のでメモ。 まずは Requester として、依頼画面を作成します。 画像フィルタリングは定番なんですかね。テンプレートが用意されているので、それを選択。 テンプレートの内容を適当に変更します。 サンプルは定番の（？）アダルトコンテンツのフィルタリング依頼という内容になっているので、もちっとやさしいものに。 さて、ここがすばらしいところなんですが、入力フォームのデザインを作成します。 テンプレートのものを修正して、ちょいちょいちょいと。 後で大量のデータを流し込めるよう変数が使えるようになっています。HTMLのソースも編集できるので、かなり自由度高くて使いやすい。 テンプレートができたらデータを CSV ファイルで流し込みます。 サンプルデータがあるので、そ
Paper: Dynamo: Amazon’s Highly Available Key-value Store | High Scalability
Update 2: Read/WriteWeb has a good article talking about the scalability issues of relational databases and how Dynamo solves them: Amazon Dynamo: The Next Generation Of Virtual Distributed Storage. But since Dynamo is just another frustrating walled garden protected by barbed wire and guard dogs, its relevance is somewhat overstated. Update: Greg Linden has a take on the paper where he questions
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