Testing Distributed Systems
Skip to the content. List of resources on testing distributed systems curated by Andrey Satarin (@asatarin). If you are interested in my other stuff, check out talks page. For any questions or suggestions you can reach out to me on Twitter (@asatarin), Mastodon (https://discuss.systems/@asatarin) or LinkedIn. Table of Contents Overview of Testing Approaches Research Papers Bugs Testing Fault Toler
Event-Driven Architecture
hgraca Architecture, Development, Series, The Software Architecture Chronicles, Uncategorized October 5, 2017August 30, 2018 12 Minutes This post is part of The Software Architecture Chronicles, a series of posts about Software Architecture. In them, I write about what I’ve learned on Software Architecture, how I think of it, and how I use that knowledge. The contents of this post might make more
The History of etcd | CoreOS
Red Hat Enterprise Linux 8.8 and 9.2 leverage Intel’s 5th Gen of features including higher cpu count, faster DDR5 memory, larger 3rd level caches, improved interprocessor bandwidth, and complete implementation of Intel’s Advanced Matrix Extensions. Included in this blog are two new Dell SAP HANA BW...
Pivot Tracing: Dynamic Causal Monitoring for Distributed Systems | the morning paper
the morning paper a random walk through Computer Science research, by Adrian Colyer Made delightfully fast by strattic Pivot Tracing: Dynamic Causal Monitoring for Distributed Systems – Mace et al. 2015 Problems in distributed systems are complex, varied, and unpredictable. By default, the information required to diagnose an issue may not be reported by the system or contained in system logs. Curr
トランザクションの設計と進化
3. Copyright©2016 NTT corp. All Rights Reserved. トランザクションの基本 トランザクションとは： データに対する一連の操作を一つにまとめた単位の事 トランザクションマネージャとは： 複数のトランザクションがACIDを守って走るよ うに管理する機構 A: Atomicity 結果がAll-or-Nothingとなる事 C: Consistency 一貫性を守る事 I: Isolation 過程が他の処理から見えない事 D: Durability 結果が永続化される事 Consistentな状態空間 Inconsistentな状態空間 Diskが取りうる全ての状態の空間 Atomicな遷移 4. Copyright©2016 NTT corp. All Rights Reserved. 何らかの実行順(スケジュール空間) 直列に実行した場合の結果
分散システムについて語るときに我々の語ること ― 分散システムにまつわる重要な概念について | POSTD
分散システムについては、もう随分と前から学びたいと思っていました。ただ、それは一度首を突っ込んだら最後、ゴールのない迷路に迷い込むようなものなのです。どこまでも続いているウサギの穴のようなものです。分散システムに関する文献は星の数ほど存在します。様々な大学からたくさんの論文が発表されているばかりでなく、膨大な数の書籍もあるのです。私のような全くの初心者には、どの論文を読んだらいいのか、どの書籍を買ったらいいのか、見当もつきません。 そんなとき、一部のブロガーが、 分散システムエンジニア （それがどういう意味であれ）になるなら知っておくべき論文というものを推奨しているのを見つけました。その一部を紹介しましょう。 FLP , Zab , Time, Clocks and the Ordering of Events in a Distributed Systems , Viewstamped
強固なデータ・インフラストラクチャを構築するためのログの活用（デュアル書き込みがダメな理由）PART 2 | POSTD
PART 1.はこちら : 強固なデータ・インフラストラクチャを構築するためのログの活用（デュアル書き込みがダメな理由）PART 1. ログが使われる場面について4つ説明したいと思います。まずデータベースストレージエンジンの内部です。 B-tree はアルゴリズムの授業で学びましたよね？ ストレージエンジンに広く使われているデータ構造です。ほぼ全てのリレーショナルデータベースと、多くの非リレーショナルデータベースで使われています。 B-treeについて簡単に説明しましょう。B-treeは、ディスク上で固定長のブロックとなる ページ から構成されており、通常、その固定長は4KBか8KBです。ある特定のキーを探したい時は、まずtreeのルートにあるページから探索を始めます。そのページは他のページへのポインタを内包していて、各ポインタはキーのレンジ（範囲）にタグ付けられています。例えば、もしキー
Jepsen: Kafka
In the last Jepsen post, we learned about NuoDB. Now it’s time to switch gears and discuss Kafka. Up next: Cassandra. Kafka is a messaging system which provides an immutable, linearizable, sharded log of messages. Throughput and storage capacity scale linearly with nodes, and thanks to some impressive engineering tricks, Kafka can push astonishingly high volume through each node; often saturating
データベース アーキテクチャーの動向と使い分け
QConTokyo ( http://www.qcontokyo.com/KotaUENISHI_2015.html ) の発表スライド
Notes on Distributed Systems for Young Bloods – Something Similar
I’ve been thinking about the lessons distributed systems engineers learn on the job. A great deal of our instruction is through scars made by mistakes made in production traffic. These scars are useful reminders, sure, but it’d be better to have more engineers with the full count of their fingers. New systems engineers will find the Fallacies of Distributed Computing and the CAP theorem as part of
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AWS re:Invent 2016: Streaming ETL for RDS and DynamoDB (DAT315)
分散システムについて語らせてくれ