ECSのオートスケール戦略 - Carpe Diem
概要 ECSはコンテナのスケールアウトとインスタンスのスケールアウトのタイミングが重要です。 よく起きる問題としては インスタンスのスケールアウトが遅くてコンテナのスケールアウトも遅くなってしまう しきい値が不適切でインスタンスがスケールアウトせず、コンテナがスケールアウトしたくてもできない で、こういった事が起きないようにしないといけません。 スケールアウトの方針 対象 方針 インスタンス インスタンスの空きリソースがコンテナ１台分だけの状態がｎ分間続いたら コンテナ コンテナの使用率がｎ%を超えたら インスタンスはもう１台もコンテナを追加するリソースがない状況になったら早めにスケールアウトします。 コンテナは一般的なやり方で使用率が高くなったらスケールアウトすればOKです。 スケールインの方針 対象 方針 インスタンス コンテナがｎ分間ずっと１台を下回ったら コンテナ コンテナの使用率
B TreeとB+ Treeの違い - Carpe Diem
概要 インデックスに対してMongoDBはB Treeを採用し、MySQLのInnoDBはB+ Treeを採用しています。 どうして採用しているアルゴリズムが違うのだろう？と思って調べてみました。 主な違い B+ TreeはほとんどB Treeと同じですが、以下の点が異なります。 リーフノードとリーフノードを結ぶポインタがある データはリーフノードのみに保持する 具体例 言葉だけだと分かりにくいので、Visualizeするツールを使って具体例を表示します。 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 8, 10, 15, 18]という数列に対し、Order: 3で作ってみます。 Orderは１ノードから出る枝の数のことです。 B Tree B-Tree Visualization B+ Tree B+ Tree Visualization 先程のB Treeと違って、データはリーフノードに持つの
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