実装のひと工夫で高速化する技術
データ分析の大半は時系列データが対象。ならば、データの持ち方や処理の方法、使い方にひと工夫を。今回は工夫をした2製品をウォッチ。 近年よく聞く「列指向」データベース。集計処理など必要な列のデータだけがほしいときには有利とされています。さらにひと工夫を加えたデータ構造を持つ製品も出てきています。 IRS V3.1では時系列の範囲検索にデータ構造を最適化 NECの「InfoFrame Relational Store」（以下IRS）は着々と進化を遂げてきています。IRSはRDBが持つSQLインターフェースやトランザクション性能を持ちつつ、KVSが持つスケールアウト性能も持ち合わせた「いいところどり」の製品です。NECによると「SQLでアクセスできるNoSQL」という位置付けです。 NEC システムソフトウェア事業部 シニアマネージャ 白石雅己氏（写真）は「昨年（2013年）の前半あたりは、まだ
InfluxDB をちょっとさわってみた - （ひ）メモ
InfluxDBとは http://influxdb.org メトリクスやイベントといった時系列データを格納するのに適したデータストアです。 ちなみに go で書かれています。 ちなみに 2013のOpen Source Rookiesに選ばれました。 InfluxDBの特徴 RRDやMySQLに時系列データを格納する場合と比較して、InfluxDBの特徴を紹介します。 バックエンドは LevelDB LevelDBとは、キーでソートされた状態で可能されたKVSです（Google製）。詳しくはこのへん参照のこと。 http://en.wikipedia.org/wiki/LevelDB https://code.google.com/p/leveldb/ https://speakerdeck.com/smly/influxdb-and-leveldb-inside-out 将来的にLev
Redis Sentinel で冗長構成を組む際の注意点 : DSAS開発者の部屋
KVS界隈ではすっかりおなじみ(?)のRedisですが、当社でも徐々にそのニーズが高まってきました。 標準機能として、レプリケーション、Pub/Sub、ソート等の便利機能が満載のRedisですが、サービスに投入する際に冗長構成をどう組むかといった点が気になっている方もいるのではないでしょうか。 まだまだ検証中ではあるのですが、Redisに実装されているRedisSentinelを用いて冗長構成を組んだ際にハマった所をご紹介したいと思います。 RedisSentinelとは Redisに標準実装されている機能の一つで、Redisのステータス監視、通知、自動フェイルオーバーが行なえます。 詳細な仕様、設定に関しては以下のドキュメントをご確認下さい。 http://redis.io/topics/sentinel RedisSentinel導入前の構成 特に何の変哲も無い構成です。 Redisサ
Oracle Coherence 概要 - KVS/分散キャッシュがもたらす可能性とは
Oracle Coherence 概要 - KVS/分散キャッシュがもたらす可能性とは 1. <Insert Picture Here>Oracle Coherence 3.6概要日本オラクル株式会社Fusion Middleware 事業統括本部 2. 以下の事項は、弊社の一般的な製品の方向性に関する概要を説明するものです。また、情報提供を唯一の目的とするものであり、いかなる契約にも組み込むことはできません。以下の事項は、マテリアルやコード、機能を提供することをコミットメント（確約）するものではないため、購買決定を行う際の判断材料になさらないで下さい。オラクル製品に関して記載されている機能の開発、リリースおよび時期については、弊社の裁量により決定されます。Oracle、PeopleSoft、JD Edwards、及びSiebelは、米国オラクル・コーポレーション及びその子会社、関連会社の
2010年のクラウドを振り返る～後編
分散環境に対応したデータべースNoSQLとRDBMSとの違い クラウド対応のソフトウェアを実現する上でもう1つの課題はデータベースだ。企業で一般的に用いられている既存のリレーショナルデータベースは、分散環境でスケーラブルな性能を発揮するのは苦手である。そのため、クラウドに適応し、よりスケーラブルに性能を向上させることができる仕組みを備えた「NoSQL」（Not Only SQL）と呼ばれる新しい種類のデータベースが登場してきた。従来のリレーショナルデータベースがなぜクラウドのような分散環境でスケーラブルに性能を向上させにくいのかといえば、データベースに関する多くの資源が集中管理されているためだ（図3）。 例えば、リレーショナルデータベースに備わっているトランザクション機能では、データの一貫性をどんなときでも維持するため、排他制御の機能がある。これは、Aさんが更新中のデータはBさんは削除でき
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