11 Common Web Use Cases Solved in Redis - High Scalability -
« Myth: Google Uses Server Farms So You Should Too - Resurrection of the Big-Ass Machines | Main | Sponsored Post: TripAdvisor, eHarmony, NoSQL Now!, Surge, BioWare, Tungsten, deviantART, Aconex, Hadapt, Mathworks, AppDynamics, ScaleOut, Membase, CloudSigma, ManageEngine, Site24x7 » In How to take advantage of Redis just adding it to your stack Salvatore 'antirez' Sanfilippo shows how to solve som
Pinterestはいかにスケーラビリティと格闘してきたのか（前編）。QCon Tokyo 2013
4月23日に都内で開催されたエンジニア向けのイベント「QCon Tokyo 2013」。急速に人気サイトへと成長したPinterestが、その裏でいかにスケーラビリティと格闘してきたのかをPinterestのエンジニア自身が紹介するセッション「Scaling Pinterest」が行われました。 この記事では、その内容をダイジェストで紹介しましょう。 つねにシステムのどこかが壊れている Pinterest、Marty Weiner氏。 Pinterestはオンラインのピンボードで、ユーザーが「ボード」を作成して、そこに画像など好きなものをアップロードしてシェアできるというもの。「ピン」ひとつひとつが画像やリンクになっている。 ユーザーやボードをフォローすることもできるし、再ピンしたりイイネしたり、コメントの入力もできる。
YouPorn - Targeting 200 Million Views a Day and Beyond - High Scalability -
Update: Here's the video of the talk. Erick Pickup, lead developer at YouPorn.com, presented their architecture in a talk titled Building a Website To Scale given at the ConFoo conference. As you might expect, YouPorn is a beast, streaming three full DVDs of video every second, handing 300K queries every second, and generating up to 15GBs of log data per hour. Unfortunately, all we have are the s
The Anatomy of Search Technology: blekko’s NoSQL database - High Scalability -
« Akaros - an open source operating system for manycore architectures | Main | Sponsored Post: Reality Check Network, Infragistics, Gigaspaces, AiCache, ElasticHosts, Logic Monitor, Attribution Modeling, New Relic, AppDynamics, CloudSigma, ManageEnine, Site24x7 » This is a guest post (part 2, part 3) by Greg Lindahl, CTO of blekko, the spam free search engine that had over 3.5 million unique visit
Pinterest Architecture Update - 18 Million Visitors, 10x Growth,12 Employees, 410 TB of Data - High Scalability -
« Sponsored Post: Torbit, Infragistics, Velocity, Reality Check Network, Gigaspaces, AiCache, Logic Monitor, Attribution Modeling, New Relic, AppDynamics, CloudSigma, ManageEnine, Site24x7 | Main | Stuff The Internet Says On Scalability For May 18, 2012 » There has been an update on Pinterest: Pinterest growth driven by Amazon cloud scalability since our last post: A Short on the Pinterest Stack f
Big Data Counting: How to count a billion distinct objects using only 1.5KB of Memory - High Scalability -
The table shows that we can count the words with a 3% error rate using only 512 bytes of space. Compare that to a perfect count using a HashMap that requires nearly 10 megabytes of space and you can easily see why cardinality estimators are useful. In applications where accuracy is not paramount, which is true for most web scale and network counting scenarios, using a probabilistic counter can res
How Twitter Stores 250 Million Tweets a Day Using MySQL - High Scalability -
Jeremy Cole, a DBA Team Lead/Database Architect at Twitter, gave a really good talk at the O'Reilly MySQL conference: Big and Small Data at @Twitter, where the topic was thinking of Twitter from the data perspective. One of the interesting stories he told was of the transition from Twitter's old way of storing tweets using temporal sharding, to a more distributed approach using a new tweet store c
7 Years of YouTube Scalability Lessons in 30 Minutes
« Sponsored Post: Gigaspaces, Nokia, Oracle, Percona Live, AiCache, ElasticHosts, Logic Monitor, Attribution Modeling, New Relic, AppDynamics, CloudSigma, ManageEngine, Site24x | Main | Stuff The Internet Says On Scalability For March 23, 2012 » If you started out building a dating site and instead ended up building a video sharing site (YouTube) that handles 4 billion views a day, then it’s just
LinkedIn: Creating A Low Latency Change Data Capture System With Databus
This is a guest post by Siddharth Anand, a senior member of LinkedIn's Distributed Data Systems team. Over the past 3 years, I've had the good fortune to work with many emerging NoSQL products in the context of supporting the needs of a high-traffic, customer facing web site. In 2010, I helped Netflix to successfully transition its web scale use-cases from Oracle to SimpleDB, AWS' hosted database
Tumblr Architecture - 15 Billion Page Views a Month and Harder to Scale than Twitter - High Scalability -
« Sponsored Post: Percona Live, AiCache, Next Big Sound, ElasticHosts, Red 5 Studios, Logic Monitor, New Relic, AppDynamics, CloudSigma, ManageEngine, Site24x7 | Main | Stuff The Internet Says On Scalability For February 10, 2012 » With over 15 billion page views a month Tumblr has become an insanely popular blogging platform. Users may like Tumblr for its simplicity, its beauty, its strong focus
7 Stages of Scaling Web Applications
The document discusses the typical 7 stages of scaling a web application as it grows in popularity and usage. Stage 1 involves a simple initial architecture. Stage 2 adds more redundant components to improve performance and availability as usage grows. Stages 3-5 involve significant pain as the application is pushed to its limits, requiring re-architecting and partitioning of databases and service
highscalability.com の Tumblr のアーキテクチャについての記事を読んだ - @kyanny's blog
High Scalability - High Scalability - Tumblr Architecture - 15 Billion Page Views a Month and Harder to Scale than Twitter を読んだ。すごく面白かった。 Kindle で引用したところを中心にメモ。 Tumblr のソーシャルグラフの特徴 The graph for Tumblr users has hundreds of followers. This is different than any other social network and is what makes Tumblr so challenging to scale. Tumblr だと follower が数百人いるユーザーはザラにいる。 follower の多いユーザーの post は多くのユーザ
データセンターが「落ちる」ことを想定したグーグルのアーキテクチャ
サーバを安全に運用する施設として構築されるデータセンターですが、グーグルではそのデータセンターですら"落ちる"ことがあると想定してアーキテクチャを構築しています。 米グーグルが今年の5月に行ったイベント「Google I/O」で、同社のGoogle App Engine datastore leadであるRyan Barett氏が行った講演「Transactions Across Datacenters (and Other Weekend Projects)」のビデオがYouTubeで公開されました。 Barett氏は、担当しているGoogle App Engineのデータベースに関してグーグルが「multihoming」（マルチホーミング）と呼ぶ複数のデータセンターを用いた処理を実現している理由として、データセンターが自然災害や停電に見舞われたり、メンテナンスなどによるデータセンターの
mixiの生みの親“バタラ氏”が語るMySQLの意外な利用法 － TechTargetジャパン
日記だけで4億件のデータ ミクシィが運営するSNS「mixi」は、2007年7月末段階でユーザー数が1110万人。人が12人集まれば、1人はmixiユーザーというわけだ。ユーザーのアクティブ率（ログイン間隔が3日以内）は約62％と高く、2007年4月から6月の月間平均ページビューは117.5億に達した。日記だけでも4億件以上に上るなど、蓄積するデータ量も莫大。2004年3月のサービス開始から、わずか3年半で現在の巨大コミュニティーへと発展したのだ。 ミクシィは、「LAMP（OSのLinux、WebサーバのApache、DBMSのMySQL、開発言語のPerl、PHP、Python）」と呼ばれるWebシステム向けの標準的なオープンソースソフトウェア（以下、OSS）でシステムを自社開発し、安価なPCサーバを1000台以上連ねる超分散構成でmixiのサービスを支えている（広告配信など周辺機能では
HowFriendFeedUsesMySqlToStoreSchemaLessData - FriendFeed では MySQL を使いどのようにスキーマレスのデータを保存しているのか
HowFriendFeedUsesMySqlToStoreSchemaLessData - FriendFeed では MySQL を使いどのようにスキーマレスのデータを保存しているのか 目次 この記事について FriendFeed? では MySQL を使いどのようにスキーマレスのデータを保存しているのか 背景 概観 詳細 一貫性と原子性 性能 FriendFeed? では MySQL を使いどのようにスキーマレスのデータを保存しているのか この記事について "How FriendFeed? uses MySQL to store schema-less data" の日本語訳です http://bret.appspot.com/entry/how-friendfeed-uses-mysql CC 2.5 でライセンスされています: http://creativecommons.org/
Registration: Machine learning & data conference | O'Reilly Strata
We’ve made the very difficult decision to cancel all future O’Reilly in-person conferences. Instead, we’ll continue to invest in and grow O’Reilly online learning, supporting the 5,000 companies and 2.5 million people who count on our experts to help them stay ahead in all facets of business and technology. Come join them and learn what they already know. Become an O’Reilly online learning member
「はてな流大規模データ処理」を見てきた - もぎゃろぐ
KOF2008：関西オープンソース2008というイベントに来ています。 はてなの伊藤さんの講演があったので、講演メモを公開。 ＃ボクがメモした内容であって、100%言ったとおりに書いてあるわけじゃないので、参考としてご覧ください。 (続き) アジェンダ 大規模なデータ OSのキャッシュ MySQLの運用 大規模データアプリケーションの開発 データの例 はてなブックマークのデータ量：五千万件くらいのデータ量 このデータに対して何百万人がアクセスしてくる状況でどういう作りにするか レコード数 1073万エントリー 3134万エントリー 4143万タグ データサイズ エントリー2.5GB 何の工夫もなく普通にアクセスすると...200秒待っても結果が帰ってこない 大規模データの難しいところ 開発サーバで開発者が作っている時は快適に動いていても、多数の人間がアク
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GitHub - vitessio/vitess: Vitess is a database clustering system for horizontal scaling of MySQL.
ソーシャルゲームスケールアウトの歴史
ビッグデータ時代の企業における課題(EnterpriseZine) - goo ニュース