Eventual Consistencyまでの一貫性図解大全 - Qiita
TL;DR; Eventual Consistencyとか言いながらどうせもっとまともな一貫性実装してることはよくあるんだからみんな適切な名前を使おうぜ。 なぜこの記事を書くのか NoSQLの文脈においてスケーラビリティとのトレードオフでEventual Consistencyという用語は結構な頻度で出てくる。 ACIDに対抗してBASE(Basicaly Avalilable, Soft state, Eventual consistency)なんて言葉が出てきたり、CAP定理の中のAとPだと言ってみたり、分散システムのスケーラビリティを高めるために人類は一貫性を諦めることに余念がない。 その一方で、諦められた一貫性に関しては雑な分類論で語られる事が多く実はもっと適切な言葉があるのに「Eventual Consistencyです」なんて言われる事が良くある。そこで、この記事では過去に並行
Amazon Auroraの先進性を誰も解説してくれないから解説する - Qiita
TL;DR; Amazon AuroraはIn-Memory DBでもなくDisk-Oriented DBでもなく、In-KVS DBとでも呼ぶべき新地平に立っている。 その斬新さたるやマスターのメインメモリはキャッシュでありながらWrite-BackでもなくWrite-Throughでもないという驚天動地。 ついでに従来のチェックポイント処理も不要になったのでスループットも向上した。 詳細が気になる人はこの記事をチェキ！ Amazon AuroraはAWSの中で利用可能なマネージド(＝運用をAWSが面倒見てくれる)なデータベースサービス。 ユーザーからはただのMySQL、もしくはPostgreSQLとして扱う事ができるのでそれらに依存する既存のアプリケーション資産をそのまま利用する事ができて、落ちたら再起動したりセキュリティパッチをダウンタイムなしで(!?)適用したりなどなどセールストー
今度こそ絶対あなたに理解させるPaxos - Qiita
Paxosとは何か 分散システムの金字塔とも呼ばれ、Leslie Lamport大先生の輝かしい成果の一つとして知られる分散合意アルゴリズムPaxos。 既存の解説 実はすでに存在するPaxosの解説は充分に質が高い Wikipediaの項目にも結構長々と書かれていて、これを読んで理解できた人はもう僕の記事を読む必要はない。 同様にPFIの久保田さんによる解説スライドもあり、これも良く書けているし、これを読んで理解できた人もこれ以上記事を読む必要はない。 minghai氏によるブログ記事のこれとか特にこっちなんかはかなり納得感があり、これらを読んで理解できた人も（中略） tyonekura氏によるスライドも良くかけていて(中略) この記事はこれらの説明に目を通してもなお理解できなかった人、もしくはこれらの説明をこれから読もうと思っている人に向けて書き、Paxosアルゴリズムの詳細な説明自体
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