Googleのモバイル向けNoSQL「Firestore」が秒間1万回の書き込み制限を撤廃、事実上無制限のスケーラビリティを提供。Firebase Summit 2022
Googleのモバイル向けNoSQL「Firestore」が秒間1万回の書き込み制限を撤廃、事実上無制限のスケーラビリティを提供。Firebase Summit 2022 Googleは10月18日に米ニューヨークでモバイル向けのバックエンドサービスであるFirebaseにフォーカスしたイベント「Firebase Summit 2022」を開催しました。 GoogleはこのFirebase Summitで、Firebaseの機能の1つとして提供されるNoSQLデータベースであるFirestoreに存在していた秒間1万回までの書き込み制限を撤廃し、事実上無制限のスケーラビリティをFirestoreで提供すると発表しました。 FirestoreはFirebaseの機能の1つとして提供されるドキュメントストア型のNoSQLデータベースです。 Firestoreには、モバイルデバイス上のローカルデ
MongoDBが時系列データ対応、サーバレス対応、HTTPS経由でのAPI操作対応など機能強化を相次いで発表
MongoDBが時系列データ対応、サーバレス対応、HTTPS経由でのAPI操作対応など機能強化を相次いで発表 NoSQLデータベースには、MongoDBに代表されるドキュメントデータベース、InterSystems IRISに代表されるオブジェクトデータベース、Neo4jに代表されるグラフデータベース、Redisに代表されるキーバリューストアなど、さまざまな製品があります。 ガートナーが発表したNoSQL専業ベンダに関する調査結果によると、NoSQL市場の中で過去5年において圧倒的に高い成長率を見せ、市場のリーダーとなっているのがMongoDBです。 ガートナーは2016年に発表したクラウドサービス「MongoDB Atlas」がこの成長を支えてきた大きな要因だと分析しています。 そのMongoDBはMongoDBは、6月7日から9日にかけて米ニューヨークで開催されたイベント「MongoD
RDBとNoSQLにみるDB近現代史 データベースに破壊的イノベーションは二度起きるか？ - エンジニアHub｜若手Webエンジニアのキャリアを考える！
「ユーザー目線」のシステムを目指して RDBが従来の階層型DBに比べて優れていた点はいくつか挙げることができますが、シェアを伸ばすうえで最も大きな影響は、ユーザーが使いやすいデータ構造とインタフェースにこだわったことです。すなわち、「テーブル」と「SQL」の発明です。 RDBでは、すべてのデータを「テーブル」というただ一つのデータ形式によって表現します。テーブルは、見た目が「二次元表」に似ているため*3、Microsoft ExcelやGoogle ドキュメントなどのスプレッドシートを使い慣れた人が見ると、データを格納する方法が直観的にイメージしやすいという利点があります。実際、こうした二次元表によるデータ管理は、Excelなどのソフトウェアが登場する前から一般的な方法だったため、RDBが登場した当時の人々にとっても受け入れやすいものでした。 テーブルが画期的だった点は、もう一つあります。
「Hadoopの時代は終わった」の意味を正しく理解する - 科学と非科学の迷宮
Hadoopの時代は終わった、という言説をたまに見かけるようになりました。 もちろん終わってなどいません。しかし、Hadoopとその取り巻く環境が変化したのは事実です。 本記事では、この変化が何なのかを明らかにし、その上で、なぜHadoopの時代は終わったという主張が実態を正しく表していないのかを説明していきます。 DISCLAIMER 私はHadoopを中心としたデータ基盤を取り扱うベンダー、Clouderaの社員です。 中立的に書くよう努めますが、所属組織によって発生するバイアスの完全な排除を保証することはできません。 以上をご了承の上、読み進めてください。 要約 データ基盤は、Hadoopの登場により非常に安価となり、今まででは不可能だった大量のデータを取り扱えるようになりました。 Hadoopは、NoSQLブームの中、処理エンジンであるMapReduceとストレージであるHDFSが
BigQuery と Google の Big Data Stack 2.0 - naoyaのはてなダイアリー
先日、有志で集まって「BigQuery Analytics」という書籍の読書会をやった。その名の通り Google BigQuery について書かれた洋書。 BigQuery を最近仕事で使い始めたのだが、BigQuery が開発された背景とかアーキテクチャーとかあまり調べもせずに使い始めたので今更ながらその辺のインプットを増やして以降と思った次第。 それで、読書会の第1回目は書籍の中でも Overview に相当するところを中心に読み合わせていった。それだけでもなかなかに面白かったので少しブログにでも書いてみようかなと思う。 BigQuery の話そのものも面白いが、個人的には Google のインフラが書籍『Google を支える技術』で解説されたものが "Big Data Stack 1.0" だとして、BigQuery は Big Data Stack 2.0 の上に構築されており
PHP Memcached拡張で持続的接続を行う - Qiita
Memcached クラスのコンストラクタで指定 Memcached クラスのコンストラクタでは、パーシステントIDを引数を渡すことができます。 パーシステントIDを指定すると、memcached への接続が持続的なものになり、次回リクエストでは同じ接続が再利用されます。 http://jp2.php.net/manual/ja/memcached.construct.php Memcached セッションハンドラで指定 Memcached のセッションハンドラで、持続的接続を行うには、session.save_pathの先頭にPERSISTENT=%ID%を指定します。%ID%の部分がパーシステントIDとなります。 PERSISTEN=%ID%の後ろには、半角スペースが必要なので注意して下さい。 下記では、パーシステントID=1 で、持続的接続を行っています。
月間10億pvを支えるmongo db
商品リンクはこちら https://little-hands.booth.pm/items/1835632 DDDはドメインモデリングを通じてソフトウェアの価値を高めようとする設計・開発手法です。 新しく得られたモデルに関する知見を頻繁にコードに落とし込む必要があるのですが、 それはソフトウェアにとっては非常に高い要求をしていることになります。 そこでDDDでは、オブジェクト指向の手法を利用して、メンテナブルで、拡張性の高いコードを書くことを目指しています。 このセッションでは、DDDではモデリング結果をどのようにコードに落とし、どのような利益を得られるのかを、具体的なコードを交えながら解説します。
LevelDB入門 (基本編) - from scratch
さて、今回は比較的新しいデータストアであるLevelDBについてまとめてみました。 LevelDBは1年ほど前からNode.js界隈ではブームが来ていて、理由がよくわかっていなかったんですが、まとめている内に分かるかなと思ってまとめました。今回はNode.js無関係でLevelDBの基礎的なことだけ調査した結果をまとめてみました。 Node.jsで使ってみる話は後に回します。 LevelDBとは? key-value型のデータストアの一つです。 Googleの研究者である、Jeff DeanとSanjey Ghemawatが開発し、2011年に公表されました。C++で書かれており、多くのプログラミング言語でbindingsが書かれています。もちろん、JavaScript/Node.jsでも書かれています。 LevelDB は Google のBigTableをベースにしたアーキテクチャを持
第31回「今アツい、分散ストレージを語ろう」(2013/11/28 on しすなま!)
下記のしすなま!録画と併せてご覧ください。資料・録画の内容は生放送時点のものです。 第31回「今アツい、分散ストレージを語ろう」(2013/11/28) <出演①> 織 学 日本アイ・ビー・エム(株) ATC. Linux/OSS & Cloud Support Center <出演②> 石川 公基 日本アイ・ビー・エム システムズ・エンジニアリング(株) 仮想インフラ・ソリューション <出演③> 半田 達郎 日本アイ・ビー・エム(株) システムｘ事業部．テクニカル・セールス <出演④>早川 哲郎 日本アイ・ビー・エム(株) システムズ & テクノロジー・エバンジェリスト http://www.ustream.tv/channel/systemxlive#/recorded/41180609Read less
エンジニアの総意でMongoDBを採用――メール配信システム「Cuenote FC」11年の歩みを振り返る - はてなニュース
メール配信システム「Cuenote」シリーズを開発・提供するユミルリンクでは、独自のメール配信システムを開発した2002年以降、メール配信のノウハウを継続して蓄積してきた。メール配信システムに対する要求は時代と共に変化している。携帯電話のキャリアメールへの対応、多様なログ解析、そしてスマートフォン対応。メール配信システムの最新技術動向や、それを取り巻く環境の変化について、同社のエンジニアたちに聞いた。 （※この記事はユミルリンク株式会社によるPR記事です） メール配信システムはCuenote FC ■ メール配信の状況は大きく変わったユミルリンクのサービスが配信するメール総数は増え続け、一昨年の月間13億通から、2013年の現在では月間25億通に達している。顧客としても、クックパッド、カルチュア・コンビニエンス・クラブ（CCC）、楽天Edy、東急ホテルズ、サッポロビールなど有力企業が名前を
Hadoopによる機械学習処理を10倍以上高速化する技術
NECはビッグデータ分析を高速化する分散処理技術を開発。機械学習で頻繁に用いられる繰り返し演算および行列演算を、信頼性を損なわずにHadoopによる機械学習処理を大幅に高速化する。 今回開発した技術では、繰り返し演算と行列演算を多用するHadoopの機械演算を高速化するもの。具体的には、Hadoopの分散処理手法であるMapReduce間のデータ受け渡しをHDDではなく、メモリで実現することで、繰り返し演算を高速化。また、行列演算に関しては、分散処理手法としてMPI（Message Passing Interface）を利用可能にした。これにより、機械学習プログラムにおいてHadoopの10倍以上の速度を実現したという。 さらに新技術の高速化と信頼性を両立するため、メモリ上にある処理の状態を高速にハードディスクに保存する技術を世界で初めて開発した。Hadoopでは、サーバーの故障時にハード
PHP＋Thrift＋HBaseを試してみた - Do You PHP はてブロ
使ってる人にとっては何周目かの今さら感漂いますが、ひょんなことから調べる必要が出てきたのでざっくりまとめてみました。 環境 CentOS6.3 PHP5.5.3 JDK1.6.0-45 HBase0.94.11 Thrift0.9.1 HBaseとは HBaseはKVS(Key-Value Store)の1つで、ASF(Apache Software Foundation)のHadoopプロジェクトの一環として作られたオープンソースソフトウェアです。本家はApache HBase – Apache HBase™ Homeです。 HBaseのアーキテクチャを理解しよう (1/3)：CodeZine（コードジン） とりあえず、以下の記事をざっと読むと良いかと。 いまさら聞けないKVSの常識をHbaseで身につける (1/3)：ビッグデータ処理の常識をJavaで身につける（3） - ＠IT HB
「艦これ」から、ソーシャル系のサーバ構成を考える - SQLer 生島勘富 のブログ
私は、ソーシャル系とは縁遠い仕事ばっかりしているのですが、そういう依頼も若干増えてきたので話題になっている「艦これ」をお盆にやってみた。 残念ながら、「艦これ」の魅力は分からなかった。しかし、ミッションを用意されると、「クリアーしたい」という欲求から意地になるのは、何となく理解できました。それより、同時に始めた「Clash of Clans」には嵌まりました。気になっていた「ゲームの中に如何に自然に課金システムを取り入れるか」という課題についても、個人的には「Clash of Clans」の方が上手に解決しているように思います。 「艦これ」は、同時アクセスが10万以上あって、何度かシステム障害があったとのこと（そりゃあるでしょうが……）。私の興味の方向性は、課金システムであったり、システム構成にあるので、「艦これ」のシステム障害の方が強い興味の対象になります（苦笑） というわけで、「ソーシ
ここ最近のCassandra運用の色々まとめメモ - oranie's blog
まあそんな内容でも誰かの役に立つかもしれないのでメモを書いておく。体系だったまとめでも無いのでそんなレベルで。 運用とか http://ameblo.jp/principia-ca/entry-11514557323.html こんなブログを書いたので、そっちを見てみて下さい（ステマ テストスクリプトとか。 https://github.com/oranie/oranie/blob/master/cassandra/cassandra_test_data.pl こんな感じで、僕の場合perlでCassandra::Lite使うと楽だった。 Cassandra::Liteメモ # Insert it. $c->put($columnFamily, $key, {title => 'testing title', body => '...'}); And get data: # Get a c
Kyoto Tycoon: a handy cache/storage server
Overview Kyoto Tycoon is a lightweight database server with auto expiration mechanism, which is useful to handle cache data and persistent data of various applications. Kyoto Tycoon is also a package of network interface to the DBM called Kyoto Cabinet. Though the DBM has high performance and high concurrency, you might bother in case that multiple processes share the same database, or remote proc
Kyoto Tycoon に MessagePack-RPC をプラグインして Java から使う - Blog by Sadayuki Furuhashi
Tokyo Cabinet を始めとする Tokyo シリーズの作者として知られる平林幹雄さんですが、Tokyo シリーズに続く新製品として、Kyoto シリーズがリリースされています。 Kyoto Tycoon（以下KT）は、ネットワーク経由で使えるデータベースサーバで、Tokyo Tyrantの後継製品に当たります*1。 KT は HTTP ベースのプロトコルで操作することができますが、別のプロトコルを追加することもできます。 実際に memcached プロトコルのプラグインが標準でバンドルされています。（memcachedプロトコルをKTにプラグインする） と言うわけで、KT を MessagePack-RPC で使えるようにするプラグインを書いてみました。github からダウンロードできます。 kt-msgpack kt-msgpack downloads MessagePac
開発メモ: memcachedプロトコルをKTにプラグインする
高効率キャッシュサーバ兼データベースサーバであるKyoto Tycoonのネットワーク通信機構をプラグインで切り替えられるようにして、memcachedプロトコルにも対応したというお話。 プラガブルサーバ Apacheは、様々なモジュールを後付けのプラグインで組み込むことで、非常に柔軟に機能追加を行えるようになっている。MySQLもストレージエンジンをプラグインで切り替えられるようになっていて、非常に柔軟なソリューションが提供できるようになっている。そのようなプラグインできるモジュールをプラガブルモジュールと呼んだりする。 同じように、KTでもストレージエンジン（DBM層）をプラガブルモジュールにする予定ではあるが、今回はストレージエンジンの話ではない。逆に、ネットワーク層をプラガブルモジュールにしてしまうのだ。そうすると、任意のプロトコルでデータベースを操作できるようになる。 DBM層で
id:shot6 の Cassandra の記事がわかりやすかったので，Ubuntu でやってみた! - 宇宙行きたい
http://gihyo.jp/dev/serial/01/cassandra/0002 上記記事は Windows なので Ubuntu でやってみる． インストール ダウンロードして展開するだけ…… あと，環境変数も追加 $ cd ~/opt $ wget http://ftp.kddilabs.jp/infosystems/apache/cassandra/0.6.1/apache-cassandra-0.6.1-bin.tar.gz $ tar zxvf apache-cassandra-0.6.1-bin.tar.gz バージョンアップのためにシンボリックリンクも貼っておく $ ln -s ~/opt/apache-cassandra-0.6.1 ~/opt/cassandra 環境変数はこんな感じ export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-6-sun
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Enosql·V8エンジン上に構築されたNoSQL MOONGIFT
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