「バックエンドの経験はなかった」Instagram創業者は、どうやってシステムをスケールさせてきたか
昨日のPinterestの記事「Pinterestの急成長を支えてきたアーキテクチャとは？ Pythonで開発しAmazonクラウドで運用」に続いて、やはり写真を中心としたサービスで急成長してきたInstagramのスケーラビリティについて、まとめてみました。 InstagramもPinterestと同様に、基本はAmazonクラウド上でPythonとフレームワークのDjangoを使ったシステムを構築しています。興味深いのは、創業者の二人ともバックエンドの経験がないなかで試行錯誤をしてシステムをスケールさせてきた点です。 Instagramは先月、Facebookに買収されると発表されています。この先、Instagramのシステムはどう変わっていくのでしょうか。 Instagramのシステム構成 約半年前、昨年12月にInstagramのブログに投稿された記事「What Powers In
kumofsはなぜスケールするか - Blog by Sadayuki Furuhashi
先日、分散Key-valueストア kumofs を公開しました。 多く方から反響とフィードバックをいただいています。ありがとうございます。 今回は、kumofs はなぜスケールするのか、なぜスケールすると言えるのかーということについて紹介したいと思います。 ところでスケーラビリティとは何か？ スケーラビリティとは、利用者や仕事の増大に適応できる能力・度合い とされています（端的！）*1 。Scalability を日本語にすると、拡張性 と訳されるようです。 ただ一口でスケーラビリティと言っても、様々な側面があります。ITシステムでは主には処理性能と運用に関することを指す場合が多いと思いますが*2、その中にも様々な側面があります。 なぜスケーラビリティが必要か スケーラビリティは システムなどが持つべき望ましい特性 であって、高いに越したことはありません。しかし、高いスケーラビリティはタ
Facebookが大規模スケーラビリティへの挑戦で学んだこと（後編）～キャッシュが抱えるスケーラビリティの問題とデータセンターにまたがる一貫性
Facebookが大規模スケーラビリティへの挑戦で学んだこと（後編）～キャッシュが抱えるスケーラビリティの問題とデータセンターにまたがる一貫性 全世界で3億人を超える会員を抱え、世界最大のSNSとなったFacebook。同社の技術担当バイスプレジデント Jeff Rothschild氏が、10月8日に米カリフォルニア大学サンディエゴ校で行ったセミナー「High Performance at Massive Scale-Lessons learned at Facebook」の内容を再構成して紹介します。 （この記事は「Facebookが大規模なスケーラビリティへの挑戦で学んだこと（前編）～800億枚の写真データとPHPのスケーラビリティ問題」の続きです） キャッシュがスケーラビリティに大きな役割を果たしている Facebookの主な役割は、ユーザーが簡単に（友人たちの）情報を集めることがで
Facebookが大規模スケーラビリティへの挑戦で学んだこと（前編）～800億枚の写真データとPHPのスケーラビリティ問題
Facebookが大規模スケーラビリティへの挑戦で学んだこと（前編）～800億枚の写真データとPHPのスケーラビリティ問題 全世界で3億人を超える会員を抱え、世界最大のSNSとなったFacebook。同社の巨大なシステムは、3つのデータセンターにある約3万台のサーバと、PHP、C++、Memcache、MySQLなどのソフトウェア群によって支えられています（同社のデータセンターの巨大さは、記事「3億のユーザーを抱えるFacebookのデータセンター。移動は自転車、希望は100Gbイーサネット 」を参照）。 同社の技術担当バイスプレジデント Jeff Rothschild氏は、Facebookが実現している大規模なスケーラビリティを、いかにしてこれらのソフトウェアで実現しているのか、10月8日に米カリフォルニア大学サンディエゴ校で行ったセミナー「High Performance at Mas
Facebookのサーバーもすごいことになっている件（直近10ヶ月で20,000台のサーバーを追加。ログは毎日25TB。） - shibataismの日記
Googleに比べるととっても地味なPRしかしていないが、実はFacebookのエンジニアリングも結構すごい。CTOのJeff RothschildがUCSDで講演したビデオが見れるので今日がある方は是非見た方が良いと思います。 ビデオ http://cns.ucsd.edu/lecturearchive09.shtml#Roth http://video-jsoe.ucsd.edu/asx/JeffRothschildFacebook.asx 解説記事 http://www.datacenterknowledge.com/archives/2009/10/13/facebook-now-has-30000-servers/ ビデオを見たのが昨日なので、全部覚えていませんが、覚えていることだけでメモを書いておきます。全般的に、非常に素直な講演で、自分たちの良いところも悪いところも素直に言っ
Amazon EC2で「Elastic Load Balancing」オプションを使って負荷分散/冗長化を実現する詳細手順 - 元RX-7乗りの適当な日々
先日、Amazon Web Servicesより、以下、Amazon EC2関連の新サービスが3つ発表されましたね。 Amazon CloudWatch Amazon EC2のインスタンスのリソースをモニタリングすることが可能 Auto Scaling Amazon EC2のインスタンスの負荷状況を判断し、自動でインスタンス数を増減させ、スケーリングを実施することが可能 Elastic Load Balancing ロードバランサとして、各インスタンスのフロントエンドでトラフィックを分散させることが可能 これら3つは連携させて使うと、なかなか強力な可能性を秘めています。 例えば、「Amazon CloudWatch」にて、バックエンドのAmazon EC2のインスタンスの負荷状況を監視し、負荷量がある一定の閾値を超えた段階で、「Auto Scaling」にて、Amazon EC2のインスタ
Yahoo!オークションでのMySQL 冗長化技術
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちはオークション事業部プラットホーム技術のチャックです。 オークションでは一部サービスに RDBMS の MySQL を使ってサービスをご提供させていただいております。 オークションでは多くのお客様よりアクセスを頂いておりますので、大量の更新、参照の処理速度に優れた MySQL を選択し、お客様にストレスなくサービスをご利用いただけるよう 日々業務に取り組まさせていただいております。 しかし、精密機器には故障がつきもので、サービス運用の観点からは 「機器が故障するのはしかたない、しかしそれをいかに早く復旧させるか」 といったことを念頭に入れております。 実際には、障害が起こってから復旧させるのではなく、障害が発生した場合に
Google WSDM'09講演翻訳：大規模な情報検索システム構築における課題（１） - llameradaの日記
GoogleのFellowであるJeffrey Dean氏のWSDM'09における講演"Challenges in Building Large-Scale Information Retrieval Systems"のスライドを翻訳してみました。Googleの検索システムの10年間の進化の軌跡が紹介されており、興味深い話が満載です。個人的にはディスクの外周部と内周部を使い分けている話がツボでした。なお、イタリック体で一部解説・感想をいれています。翻訳は素人なので詳しくは元の資料を参照してください。 スライドの入手元：Jeffrey Dean – Google AI 検索システムに取り組む理由 チャレンジングなサイエンスとエンジリアニングのブレンド 多くの魅力的な未解決な問題が存在する。 CS（コンピュータサイエンス）の多数の領域にまたがる。 アーキテクチャ、分散システム、アルゴリズム、圧
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました - はてなの告知
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
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/
Googleは1つの検索クエリーに対し、1000台のマシンを使って0.2秒で処理している
検索したいフレーズを入れれば即座に結果を返してくれるあのGoogleですが、その1フレーズを処理するため、実に1000台ものサーバを使い、わずか0.2秒で超高速処理していることが、WSDM 2009にて明らかになりました。基調講演を行ったのはGoogleフェローであるJeff Dean氏で、2008年6月における「Google I/O」カンファレンスでは700～1000台のサーバで0.5秒以下の時間がかかると言っていましたが、今回の講演ではユーザーの気づかないところでGoogleは着実に進化し続けていることも明らかになりました。 知られざるGoogleの裏側の最新情報は以下から。 Geeking with Greg: Jeff Dean keynote at WSDM 2009 Single Google Query uses 1000 Machines in 0.2 seconds まず
ke-tai.org > Blog Archive > ケータイ大規模サービスの開発・運用に関する資料のまとめ
ケータイ大規模サービスの開発・運用に関する資料のまとめ Tweet 2009/2/18 水曜日 matsui Posted in 記事紹介・リンク | 5 Comments » 先月末に「満足せる豚。眠たげなポチ。大規模サービスの運用事例まとめ」という大変素晴らしいブログエントリーがあり、ブックマークしていたのですが、なかなか時間を作れずに目を通せずにいました。 本日読んでみると、とてもためになる情報が多かったため、まとめのまとめという形ですが、資料の中からケータイ関係の事例を抽出して、簡単にコメントをつけてみました。 まず、大元の記事はこちらです。 → 満足せる豚。眠たげなポチ。 大規模サービスの運用事例まとめ [blog.hacklife.net] → 満足せる豚。眠たげなポチ。 「大規模サービスの運用事例まとめ」に補記 [blog.hacklife.net] → livedoor 開
Twitterがスケールに苦しむ理由 - スケールするサイトのアーキテクチャ考
Twitterのスケール関係で、面白い記事を発見したのでまとめ。 一時期「スケールしない」とか「動作が不安定」だとか言われ続けていたTwitter。5月ごろにslashdot.jpでも話題になっていた。論調は総じて「Twitterがスケールしないのは、Rubyを使っているから」というもの。 ところが同じ５月、「Why Can't Twitter Scale? Blaine Cook Tries To Explain（なんでTwitterってスケールしないの？）」という、blog紹介記事がSilicon Alley Insiderに掲載される。記事の元になったblogエントリは、Twitterの前チーフアーキテクトだったBlaine Cook氏によるもの。Cook氏によれば、TwitterのスケールとRubyは何の関係もないという。 Why Can't Twitter Scale? Blai
UNIX的なアレ：gihyo.jp出張所 記事一覧 | gihyo.jp
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「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
memcachedを知り尽くす 記事一覧 | gihyo.jp
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Don'tStopMusic - DB分散の次は非同期処理がウェブアプリのスケーリングのトレンドになる , るびま 21 号
_ [ソフトウェア] DB分散の次は非同期処理がウェブアプリのスケーリングのトレンドになる サイボウズも memcached + MySQL DB 分散 Cybozu Developer Network: MySQL Users Conference Japan 2007 講演概要 を読んで、memcached でキャッシュ＆ 複数の MySQL をアプリのロジックで分散化というのは、もうすっかりスケーラブルなウェブアプリの作り方として常套手段になったと思いました。 2004 年 4 月の MySQL カンファレンスでの Brad Fitzpatrick の発表 Inside LiveJournal's Backend (PDF)から約 3 年半。Mixi やはてなのようなエッジな企業はだいぶ前からこの構成を採用してますが、対法人のビジネスをしているサイボウズでも採用されたというのは一つ
負荷対策概論 - Y-110's Wiki
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DSAS開発者の部屋:こんなに簡単！ Linuxでロードバランサ (1)
DSASのロードバランサは高価なアプライアンス製品ではなく、LinuxのLVS (Linux Virtual Server)を利用しています。 安価、というか、ハードウエア以外は金銭的コストがゼロなので、一般のクライアントからのアクセスを受ける外部ロードバランサのほかに、内部サービス用のロードバランサも配置しています。それぞれactive, backupで2台ずつあるので合計で4台もロードバランサがあることになります。(こんな構成を製品を使って組んだら数千万円すっとびますね) また、ネットワークブートでディスクレスな構成にしているので、ハードディスが壊れてロードバランサがダウンした、なんてこともありません。 ですので「ロードバランサは高くてなかなか導入できない」という話を耳にする度にLVSをお勧めしているのですが、どうも、 なんか難しそう ちゃんと動くか不安 性能が出ないんじゃないか 等々
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