バッチ処理を再考する - 急がば回れ、選ぶなら近道
最近そもそもバッチ処理というものを知らない人達を見ることが多くなりました。某プロジェクトで「いや、ストプロってよくわからないんですよ。最近書いたことないし。」という話をずーっと聞いていたのですが、本人はバッチ処理という意味で話していたことが後から判明した、ということがありました。 ああ、この人はSQLでのバッチ処理しか知らないのですね、とちょっと衝撃ではありました。とうとうそーゆー時代になったかと。 まず、誤解のないようにいうとバッチ処理、という言葉自体はIT固有のものではないです。生産管理や物流や、そういった業務では普通に「バッチ」という言葉をIT以外で使います。ただし意味はある程度同じで、「一定の塊を一度に処理をする」ということです。物流システムの業務要件なんかを詰めているとバッチっていうと、どっちのこと？なんて普通に聞かれたりします。その意味ではバッチの対義語がリアルタイムというのは
multi-versionの基礎 - 急がば回れ、選ぶなら近道
multiversionの基礎 自分用のMulti Version Concurrency Controlのまとめ MVCCの基礎理論をまとめておく。今後はここを参照する。 基本的にTX本とCC本から必要な部分をまとめている。 （一回まとめてるけど、Multi-version Conflict Serializability - 急がば回れ、選ぶなら近道 前回はそもそもCSRとの混線を防ぐという意味だったので、今回はもっと基本的なところからさらに。今回はCSRとの関係はガン無視。） 前置き：自分の考えを記録的に 基本的にMulti Version Concurrency Control （以下MVCC）は理論先行だった。これはMVCCのオーバへードがsingle-versionのパフォーマンスを凌駕できなかったことによる。以下の理由によりMVCCが今後は伸張すると考えている。 1.メモリー
クラウドに基幹を移行して5年超経過 - 急がば回れ、選ぶなら近道
もう5年か、まだ5年というべきかちょっと判断に迷う。大抵の業務系のシステムがクラウドを始めるのは現実的には今年来年以降になるので、今の自分達の状況は多分、今後の業務系システムをクラウド移行したユーザの近未来になると思う。ので、予想的にまとめておく。本格的にクラウドを利用した業務アプリケーションの5年がどうなるかの一つの指針になるかと。 以降は別に統計データでもなんでもなく5年間を眺めてみて自分の印象。 ・障害：大規模は５年で2-3回程度。一度は業務に影響が出て客先にお詫びに行った。AWSだったけど、サポートからは「もう回復してるのでチケットクローズね」みたいな話だったと記憶している。その後は大体四半期に一回程度のN/W障害。障害は普通に起きているし、オンプレと比べてどうか、という比較では細かい障害件数は減った気はしていない。ただし、「ドカンと来るでかい障害」は確実に減った。 ・データ増加対
SILO再考〜次世代DBのアーキテクチャとして - 急がば回れ、選ぶなら近道
大分たってしまったけど、ようやく時間が空いたので、db tech showcase Tokyo 2016 http://enterprisezine.jp/dbonline/detail/8466 で話した内容を記録的に書いておく。あとはSILOの解説を特に自分用に論文の4章を中心に整理しておく。あとはついでに自分の思うところも記す。 ・SILO 元論文はこちら、執筆陣はMITのLiskov一派とEddie Kohler 現在のDB研究の第一線のメンバー。 http://people.csail.mit.edu/stephentu/papers/silo.pdf SILO以降、大きくDBベースのアーキテクチャの考え方は変わりました。ほとんど全ての分散系OLTPはSILOを程度の大小はあるとはいえ、意識していると言っても過言ではないでしょう。前世代ではほぼ「空想か？」ぐらいの扱いだった分散t
A Critique of ANSI SQL Isolation Levels再読 - 急がば回れ、選ぶなら近道
元論文はこちら https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2016/02/tr-95-51.pdf 詳細なスライドはこちらになります。今年の夏のクラウド温泉で発表した内容です。一回見直して、若干手直しをしています。 http://www.slideshare.net/okachimachi/a-critique-of-ansi-sql-isolation-levels 論文の解説は割と意味があると思ったので、スライド自体は割とまじめに作りました。クラウド温泉では口八丁手八丁でいろいろ話しましたが、その辺はオミットしています。この論文の解説は探せば、いろいろ巷にはあるのですが、かなり苦闘して矢尽き刀折れ状態が散見されるので、多少なりとも状況が補修できればと思っておいておきます。（尚、当然ですが、内容が正確かどうかは
RSA（Rack-Scale-Architecture) - 急がば回れ、選ぶなら近道
一応、Asakusaのアドベントカレンダーのネタです。 いろいろ今後のAsakusaの対応について、現状を踏まえて一回まとめます。 1.ビックデータの敗北 まず、現状のビックデータの現状はちゃんと踏まえておきたい。というのは、いままでの分散処理の技術革新は、クラウド・ビックデータ関連を中心で進んできたわけで、当然次の流れはその「歴史」を考慮しなければ、ビジネス的な先はないでしょう。 まず、経験的には日本での「ビックデータ」の実行基盤としての大規模クラスターの展開はほぼ全滅に近いと思います。特に、日本ではPByteを越えるデータはその辺に転がっているものではありません。もちろん何百台・何千台ものクラスターを構成・運用しているところもありますが、おそらく十指を越える程度でしょう。日本の企業数が5万としても、99.9%の企業はそんなクラスターは持っていません。ただし、企業数が多いので結果としての
MapReduceは今後どうなるのか？ - 急がば回れ、選ぶなら近道
2012年の現在、割と悩んでいるのでメモっておく。 年度末ぐらいに再調査の予定。・・なので暫定ですよ。 まず前提として、現行のHadoopの実行フレームワークであるMapReduceは、実行効率は決して良くはないです。この辺が割と辛い。 とはいえ、大規模並列処理を一般的に行うという観点での品質や取り回しを考えた場合、”結果として”非常にバランスがとれており、普及している。その上で、このMapReduceですが、今後の見通しについては、潮流は今のところ二つに割れているよう見える。ので、その辺のメモ。 ■YARN 一つの方向性は、現在のHadoop2.0系で実装されているMapReduce2.0、というか、MapReduceとは別の実行基盤を利用するという方向ですね。すなわちBSPや、MPIを利用する。要は、今までの並列処理の成果をそのまま利用しましょう、という流れに近い。 MapReduce
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