AWSアドバンスドコンサルティングパートナーの一員として活動する株式会社スタイルズが、AWS導入、移行、開発、セキュリティ、運用保守など、すべてのご相談に乗らせていただきます。 AWSを導入したいが何から始めたらいいかわからない 既存のベンダーが新技術に弱く、良い提案がもらえない クラウドの導入にセキュリティの不安がある AWSをとりあえず導入したが、さらに活用していきたい 社内にAWSの知見を持っている人がいない AWSならではのシステム開発を詳しく知りたい
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ずいぶん時間があいてしまったけど、大規模コンシューマ向けサービスRDB設計の続き。 僕はこのプロジェクトを自分のRDBの知識を使って革新してやろうと思って臨んだ。 しかし結果として逆に、コンシューマ向けサービスに最適化されたRDBの使い方について教わることになった。 ※ あと、KVSでいいじゃんって言ってる人もいるけど、それはKVS導入の苦労を知らない人だと思う。KVSの苦労は後で書く。 僕らが最近手がけているのは、とても大規模なコンシューマ向けサービスだ。 100万人の契約ユーザが使い、1テーブルに1億レコード以上のデータを貯め、24時間止めることが許されず、 要求から応答までのターンアラウンドタイムが1秒以内という厳しいSLAのサービスである。 中でも僕はDBやフレームワークの設計とアーキテクトっぽいことを担当している。 僕がこの現場に来て、驚愕した文化が2つある それは「Join禁止
僕らが最近手がけているのは、とても大規模なコンシューマ向けサービスだ。 100万人の契約ユーザが使い、1テーブルに1億レコード以上のデータを貯め、24時間止めることが許されず、 要求から応答までのターンアラウンドタイムが1秒以内という厳しいSLAのサービスである。 中でも僕はRDBやフレームワークを担当している。 僕がこの現場に来て、驚愕した文化が2つある それは「Join禁止」と「固定長DB」だ。 ありえない。 とはいえ、正直に言えば「またか、、、」という感想でもある。 RDBを知らないレガシーな人たちが設計したDBではよくありがちな設計だからだ。 と僕は早々にこの文化と戦って、絶対に覆してやろうと考えてた。 過去の経験上それはたやすいハズだった。 しかし、この文化と戦うこと3ヶ月間。 屈した。初めて屈した。いや、屈したというよりは理解した。 大規模コンシューマ向けサービスのRDBという
これまでPublickeyではデータベースのスケーラビリティに関するさまざまなトピックを取り上げてきました。クラウド時代にはスケーラブルなデータベースのニーズがこれまでになく高まっているためです。 この記事では、これまで取り上げてきたデータベースのスケーラビリティに関する技術を少しまとめて紹介しようと思います。 従来のリレーショナルを拡張 従来のリレーショナルデータベースに対して、技術的工夫を凝らすことでスケーラブルなデータベースを実現しようというアプローチにも、さまざまなものがあります。 データベース研究者の大御所、マイケル・ストーンブレイカー氏は、リレーショナルデータベースは決して遅くないと主張。リレーショナルデータベースが遅い原因はロック、ラッチ、リソース管理にあるとして、それらを極力排除した「VoltDB」を開発しています。 NoSQLを上回る性能のVoltDB、そのアーキテクチャ
いつの間にか会社で古株になったyamaokaです。 webアプリケーションのバックエンドにMySQLを使っている場合、 クエリ(SQL)のチューニングをする必要がありますよね。 皆さんはチューニングの計画をどのように立てていますか。 もちろん、既に明らかに重いことが想定されているページがあれば、 その処理で使われているクエリを中心にEXPLAINなどを使って解析していけばいいと思います。 でもそうではなく、全体的にクエリの見直しやチューニングを行いたい場合は 実際に実行されているクエリを確認していくという作業が必要です。 そこで使うことができる3つの方法について書きたいと思います。 遅いクエリを記録する MySQLにはスロークエリログといって、 実行に時間がかかったクエリを記録する機能が最初から付いています。 /etc/my.cnfに次のように設定を書けば実行時間が1秒を超えたクエリが出力
モバゲーで知られるDeNAは、バックエンドデータベースにNoSQLを使っていません。なぜか? それはMySQL/InnoDB 5.1の環境で秒間75万クエリという、多くのNoSQLでも実現できないような高性能を実現しているから。DeNAの松信嘉範(まつのぶよしのり)氏は、自身のブログにこんな内容のエントリ「Using MySQL as a NoSQL - A story for exceeding 750,000 qps on a commodity server」(英語)をボストしています。 Yoshinori Matsunobu's blog: Using MySQL as a NoSQL - A story for exceeding 750,000 qps on a commodity server 松信氏が指摘するように、大規模なネットサービスを提供している企業の多くは分散環境で
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