IOTS2021でゲーム理論のシャープレイ値を用いたシステム異常の原因診断手法について発表しました
カテゴリー DX (2) 一般 (58) 研究会 (6) 働き方 (4) 技術 (351) Edge AI (2) Edge Computing (12) Erlang (1) FIWARE (2) Fog Computing (9) Infiniband (31) Internet of Things (32) Key Value Store (17) Linux (3) Linux KVM (10) Machine Learning (4) RealTime Web (14) SRE (2) Webサービス (42) インフラ (7) コンテナ (3) ストレージ (92) データセンター (7) データベース (47) データ流通 (6) テレプレゼンス (2) ネットワーク (214) 仮想化 (110) 災害コミュニケーション (26) 空間情報 (30) 量子コンピューティング
管制室にはなぜ大きなディスプレイがあるのか
さくらインターネットの鷲北です。さくらインターネット研究所は、公立はこだて未来大学システムソフトウエア研究室（松原克弥研究室）と共同研究を開始しています。 さくらインターネット研究所と公立はこだて未来大学、 超個体型データセンターの実現に向けた自律分散するコンピューター群を抽象化するための分散OSおよび仮想化技術に関する共同研究を開始 その一環として、先日研究室のみなさんとディスカッションを行いました。その際、鷲北が用意して発表した資料を公開させていただきます。 該スライドの書かれた背景は、非常に複雑で巨大なシステム（サービス）の監視に際して、大きなディスプレイ（スクリーン）が有効ではないかという研究をされている学生がいらっしゃるのですが、そういえばそもそもどうして管制室には大きなディスプレイがあるのか理由を調べたことがなかったなと思い立ち、調べてみた内容をまとめたものです。 このほかに
JANOG30会場ネットワーク～概要編
カテゴリー DX (2) 一般 (59) 研究会 (6) 働き方 (4) 技術 (353) Edge AI (2) Edge Computing (13) Erlang (1) FIWARE (2) Fog Computing (10) Infiniband (31) Internet of Things (32) Key Value Store (17) Linux (3) Linux KVM (10) Machine Learning (6) RealTime Web (14) SRE (3) Webサービス (42) インフラ (8) コンテナ (4) ストレージ (93) データセンター (7) データベース (47) データ流通 (6) テレプレゼンス (2) ネットワーク (215) 仮想化 (111) 災害コミュニケーション (26) 空間情報 (30) 量子コンピューティン
JANOG30会場ネットワーク～無線LAN,Vyatta編
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「さくらのクラウド」を例に見るネットワーク仮想化の設計と実装
さくらインターネット研究所の大久保です。 先日、株式会社ハートビーツさんが主催されている勉強会、hbstudy#27にて弊社クラウドサービスのネットワーク構成について発表を行いましたので、そのご報告です。 今年11月中旬に石狩データセンターの開所にあわせてクラウドサービス（さくらのクラウド）をリリース予定です。 そのネットワークの構築を私の方で担当しており、こちらの勉強会では、ネットワーク全体のアーキテクチャ、ネットワーク機器評価試験の際にはまりやすい（はまった）ポイント、今後の展開について説明をさせていただきました。 発表資料を以下にアップしておりますので、ご興味がありましたらご覧いただければと思います。 → 発表資料：「さくらのクラウド」を例に見るネットワーク仮想化の設計と実装
VYATTAでつなぐインター・クラウド接続 (4)
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VYATTAでつなぐインター・クラウド接続 (3)
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VYATTAでつなぐインター・クラウド接続 (2)
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VYATTAでつなぐインター・クラウド接続 (1)
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KVMを使う（Ubuntu Desktop編）
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KVSアルファテストサービスシステム構成について
マルチテナント化の実現 2010/9/27現在で、12ユーザのFlareインスタンス(テスト用も含む)がこの6台上で稼動しています。 同一のサーバ上で複数のユーザを収容するためには、データの分離やアクセス制御を適切に行う必要があります。これには、以前ご紹介したポート番号を分けて複数デーモンを起動する方式と、お客様に提供するポート番号毎に接続元のIPアドレスを制限する方式を組み合わせることで実現しています。詳しくは以下のブログをご覧ください。 ▽ Flareを使う(マルチテナント化編) https://research.sakura.ad.jp/2010/08/10/flare-multi/ Flareの設定 Flareのインデックスサーバ、ストレージサーバはそれぞれ以下のような設定を行っています。 インデックスサーバの設定例(flarei.conf) data-dir = /home/fl
KVSアルファテストサービス
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KVMを使う（ディスクの動的追加編）
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FoursquareとAmazonEC2
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memcachedプロトコルについて
※ memcachedプロトコルの仕様書は以下にあります。 http://code.sixapart.com/svn/memcached/trunk/server/doc/protocol.txt データの保存を行うコマンド(set,add,replace,append,prepend)は、以下のような文法となります。 <コマンド> <key> <flags> <exptime> <bytes> <data> <key>は保存するためのキー名を指定します。実装によっても異なりますが、最大長は250byteです。 <flags>はアプリケーション特有の32bitの値(0〜4294967295)を指定することができ、データの取得時に格納した時の値が返されます。 <exptime>はデータの有効期間を秒数で指定します。指定した時間経過すると、自動的にキーが削除されます。0を指定すると自動削除され
Key Value Storeについて
主な3つの機能について実装状況を示してみました。 「データ永続化」とは、ストレージサーバを再起動してもデータが失われないようにデータをメモリではなくHDD等に格納できる機能です。例えば、memcachedはメモリにデータを置くため、ストレージサーバを再起動するとデータが失われます。 「データ冗長化」とは、格納したデータがストレージサーバ側で自動的に複数のストレージサーバにコピーが作られる機能です。1台(または数台)のストレージサーバがダウンしてもデータが失われることはありません。 「データ分散」とは、キーのハッシュ値等を元にデータの格納先のサーバを振り分ける機能で、負荷分散を図ることができる機能です。なお、memcached、Tokyo Tyrantにはサーバ側での分散機能はありませんが、クライアント側のライブラリによって格納先サーバを分散させることも可能です。 memcachedプロトコ
KVMを使う（ネットワーク設定編）
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