続ACIDからBASE - L'eclat des jours(2009-11-13)
_ 続ACIDからBASE 以前、acmqueueのBASEに関する記事の前半だけを勝手翻訳したが、続きをwinplusさんが翻訳してくれた。 実のところ、2フェーズコミットという技術は早すぎた自動化だと思う。えらく大層なことと複雑な仕組みではあるけれど、さっきまでオンラインだったシステムは直後もオンラインだろうという程度のあやふやな確信に頼って自動化しているだけのものだ。 よく似たシステムに、同時期にでてきたRPC（ORPCもそうだ）がある。 前提が高信頼性が確保できるクリーンルーム内の複数のノードから構成された分散システムだとしか思えない。それにしてもマシンは落ちるしネットワークは切れる。2フェーズコミットは、絶対に通信が可能だということと相手のプロセス（マシン）が落ちないことを前提としたシステムだという矛盾がある。SYNに対するACKを2時間待ってしまえばすでに成り立たないのだ。 早
ACIDからBASE（勝手に後半） - winplusの日記
先日の記事で触れたL'eclat des jours(2008-11-20)の続きを、勝手に試みた。調子を合わせようとしたけれど無理。全然こなれないし、誤訳もいっぱいあると思うが、参考までに公開しておく。 BASE：ACIDの代わりをどうぞ ■Consistency（一貫性）のパターンいくつか ブルーワのいうとおりなら、BASEは、分散と可用性をとるかわりに、どこかで一貫性を諦めるしかない。これは難しい。というのも、ビジネス関係者も開発者も「一貫性がいちばん重要だ」というんだ。一時的な矛盾であってもエンドユーザに見えてしまうので、ビジネス関係者と開発者の両方で、どこで一貫性を諦めるかを決める必要がある。 図2はBASEが考える一貫性を説明するための簡単なスキーマだ。userテーブルは、売上総額と購入総額も含めたユーザ情報をもっている。売上総額と購入総額は現時点での合計額だ。transact
BrewersCapTheorem - ブリュワーの CAP 定理
BrewersCapTheorem - ブリュワーの CAP 定理 目次 この文書について ブリュワーの CAP 定理 - Amazon と eBay のクールエイド ブリュワーの(CAP)定理 一貫性 (Consistency) 可用性 (Availability) 分割耐性(Partition Tolerance) 定理の重要性 図解で証明 CAP と折り合う 1. 分割耐性を諦める 2. 可用性を諦める 3. 一貫性を諦める 4. BASE に跳ぶ 5. 問題をかわして設計する まとめ 参考文献 ブリュワーの CAP 定理 この文書について "Brewer's CAP Theorem - The kool aid Amazon and Ebay have been drinking" の日本語訳です. http://www.julianbrowne.com/article/view
クラウドの一貫性って - noopな日々
CAP定理というのは、 Consistency Availability Partitions という状態の2つまでしか達成できない。３つすべてを達成することはできないという定理である。例えばConsistency（一貫性）とAvailability(可用性)を同時に満足させるとPartitions(分散)を達成するのをあきらめるしかない。可用性と分散性を同時に満足させるにはConsistency（一貫性）をあきらめる。すなわちEventually Consistentな状態を受け入れる。 そーゆー状態を受け入れるとスケーラビリティを達成できるようになるので、巨大なデータセンターの中に安いPCサーバーを大量においてCAPのCを若干犠牲にしつつ、高速なデータ処理を行う。そのような計算モデルである。 クラウド時代の計算パラダイムがRDBMSが30年間研究開発していたACIDパラダイムからCAP
Drop ACID and Think About Data - High Scalability -
The abstract for the talk given by Bob Ippolito, co-founder and CTO of Mochi Media, Inc: Building large systems on top of a traditional single-master RDBMS data storage layer is no longer good enough. This talk explores the landscape of new technologies available today to augment your data layer to improve performance and reliability. Is your application a good fit for caches, bloom filters, bitma
エイプリルフールネタ：スケールアウトするMySQL互換RDBMS - Scale41リリース！ - Blog by Sadayuki Furuhashi
2009年4月1日は記念すべき日になったと確信しています。 内部に状態を持たないアプリケーションサーバーは、サーバーを足すだけで比較的簡単にスケールアウトすることができます。一方でACID特性が求められる用途に用いるRDBMSは、単にサーバーを足すだけでスケールアウトするのは非常に困難です。 システムが大規模になるほど徐々にRDBMSの性能が足を引っ張るようになってしまうため、高価なハードウェアに頼ってスケールアップせざるを得ないケースも多いでしょう。 データベースを水平に分割して分散させる方法では、JOIN命令が使えなくなるなどの制約が発生するため、あらかじめデータベースを分散させることを念頭に入れてアプリケーションを設計しておく必要があります。既存のアプリケーションとの互換性を維持したままデータベースを水平分割するのは困難だと言えます。 そこで、サーバーを足すことで書き込み・読み込み共
クラウド上のリレーショナルデータベースはなぜ難しいのか？ BASEとCAP定理について
今週18日からマイクロソフトがラスベガスで「MIX09」を開催します。Windows 7やWindows Azureが発表された昨年秋のPDC（Professional Developers Conference）とは異なり、MIXはWebデザイナーとWebデベロッパー向けのイベントです。 ところで、デザイナーとデベロッパー向けのイベントといえばアドビシステムズのイベントが有名。その名称はたしか「MAX」ですよね......。 さて。MIX09ではWindows Azureの料金体系の発表があるかもしれないといわれています。もし発表されれば、IT系メディアのヘッドラインを飾ることでしょう。 僕が注目しているのは、先日「マイクロソフトがクラウドでリーダーシップを握る可能性が高まる」で書いた、SQL Server完全互換の「SQL Data Services」（SDS）についての具体的な内容の
Willkommen auf monoceres.uberspace.de!
Willkommen auf monoceres.uberspace.de! Welcome on monoceres.uberspace.de! Diese Domain kennen wir leider nicht. Sadly, we do not have this domain in our records. Sollte sie dir gehören, kannst du die Domain, wie im Manual beschrieben, auf deinen Uberspace aufschalten. In case it is yours, take a look at the manual to add it to your account.
Microsoft PowerPoint - PODC-keynote
1 PODC Keynote, July 19, 2000 PODC Keynote, July 19, 2000 Towards Robust Towards Robust Distributed Systems Distributed Systems Dr. Eric A. Brewer Dr. Eric A. Brewer Professor, UC Berkeley Professor, UC Berkeley Co Co- -Founder & Chief Scientist, Inktomi Founder & Chief Scientist, Inktomi PODC Keynote, July 19, 2000 PODC Keynote, July 19, 2000 Inktomi at a Glance Inktomi at a Glance Company Overvi
Brewer’s CAP Theorem
We know three chords but you can only pick two On Friday 4th June 1976, in a small upstairs room away from the main concert auditorium, the Sex Pistols kicked off their first gig at Manchester’s Lesser Free Trade Hall. There’s some confusion as to who exactly was there in the audience that night, partly because there was another concert just six weeks later, but mostly because it’s considered to b
L'eclat des jours(2008-11-20)
_ ACIDからBASE ちょっと勉強。 BASE：ACIDの代わりをどうぞ 要約(のつもりだったがのりで)抄訳：（誤読は十分あり得る） これまでは垂直拡散（うまい訳はなんだろう？ vertical scaling）ってのがひとつの方法だった。よりパワフルなマシンへ移行するという道筋だ。何より簡単だってのがいいところ。でも、問題がある。どこまででもでかくできるわけでもないし、何より金食い虫だ。 それに対して水平拡散（horizontal scaling）ってのもある。いや、でもこれは複雑になる。この場合は、2次元で考えるといいね。横方向は機能分割。縦方向は断片化だ。Oracleのパーティショニングあたりとかかな。 機能分割はいいんだけど、そうなると1つのトランザクションが複数のデータベースサーバーをまたがる必要が出てくる。 エリック?ブルーワっていうバークレーの先生で、インクトミの首席サイ
EventuallyConsistent - 結果整合性
EventuallyConsistent - 結果整合性 目次 この文書について 結果整合性 歴史の話 クライアント側の整合性 サーバ側の整合性 まとめ 結果整合性 この文書について Werner Vogels "Eventually Consistent" の日本語訳です. http://www.allthingsdistributed.com/2007/12/eventually_consistent.html 推敲歓迎: 誤訳, タイポ, 訳語の不統一, そのほか... 近年, データ複製の文脈で 結果整合性(eventual consistency) に関する議論が盛んだ. この記事では大規模データの複製における原則や抽象, 高可用性とデータ整合性のトレードオフに関する話題をいくつか集めてみたいと思う. 現在進行中の分野であり, 全ての定義が最初から明快であるとは思わないでほ
Eventually Consistent
Eventually ConsistentDecember 19, 2007 • 2491 words I wrote a first version of this posting on consistency models in December 2007, but I was never happy with it as it was written in haste and the topic is important enough to receive a more thorough treatment. ACM Queue asked me to revise it for use in their magazine and I took the opportunity to improve the article. I posted an update to this art
Lessons from Internet Services: ACID vs. BASE Dr. Eric A. Brewer UC Berkeley Inktomi Corporation
Dr. Eric A. Brewer UC Berkeley Inktomi Corporation 11/15/98 Click here to start
クラウド時代のトランザクション（2009-02-09 - きしだのはてな）
今のデータベースシステムでは、トランザクションはACIDという考え方が基本になってます。 これらの用語の頭文字をとってACIDです。 Atomicty 原子性：トランザクション中の処理は全部行われるか全く行われないか Consistency 一貫性：トランザクションが完了したとき、データの状態が正しい Isolation 分離性：複数のトランザクションが実行されても、完了してないトランザクションが他のトランザクションに影響しない Durability 永続性：トランザクションが完了したら、その状態は保存される。 ただ、分散システムでACIDを適用しようとすると、複数のサーバーで処理を分担させたときに一台のサーバーがこけてたらトランザクションが全く行えないとか、トランザクションマネージャーがボトルネックになってしまうとか、スケールアウトしにくくなってしまいます。 Brewerという人が、一貫
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分散アーキテクチャにおいて一貫性と交換でスケーラビリティを手に入れる
Availability & Consistency