ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog システム統括本部アーキテクト室 今野です。 昨年は、Twitter,Facebookを始めとするクラウド各社で新規の分散システム開発のプロジェクトが相次いで発表された年でした。これらの新しい分散システムを開発する理由や、その背景にあるものは何なのでしょうか？ 今回は、昨年末に開催された高信頼性分散システム系の国際学会であるSRDS 2014[1]の発表内容に関連する論文の話題も踏まえて、昨今のクラウド各社の分散システムの動向について整理してみます。 分散システムにおけるクラウド各社の動向 近年の分散データベースの世界では、AmazonのDynamo[2]やFacebookのCassandra[3]などを代表とする結果整合性（Eve

モダンなデータベースに使われる各種技術や運用に必要な知識について、Squareのデータベースエンジニアである筆者の見解。データベースの内部構造や仕組みについての興味をかき立てる。 昨年、私はSquareで色々なデータベースの面倒を見る中で、こんなことをしてきた。 データベースのパフォーマンス問題の調査と解決 新しいアプリケーションの、データモデルのデザインやシャーディング戦略の立案 データベース新製品の評価と運用化 最初は必要に迫られてやっていた私は、それから徐々に、データベースの虜になっていった。データベースを学ぶことは、コンピュータサイエンスのあらゆるトピックを横断的に扱うことであり、その理論や実装は、洗練され、かつチャレンジングでもある。 しかし、こういった感覚は他のみんなにも一般的なわけではないということも分かってきた。私の同僚や友人の多くにとっては、データベースは魔法のブラックボ

[D12] 日立だからこだわる ～一貫性を追求した日立のインメモリ分散KVS～ by Masakata Kawanishi

Cassandra Meetup in Tokyo, Fall 2014 http://datastaxjp.connpass.com/event/9867/ Yahoo! JAPANにおけるApache Cassandraへの取り組みRead less

11月の19,20日に開催されたWebDB Forumに参加してきた。カンファレンスそのものは、いろんな人に久しぶりに会えたり、ネット上でなんとなく知っていても話したことなかった人と話したり、意外な人の意外な一面をみることができたりと、とても楽しむことができた。立場としては所属している会社のスポンサー枠で参加して目的もあって発表もしてきたわけだが、いくつか思うところがあるのでここにまとめておきたい。 現実にアカデミックで起きていること WebDB Forumと銘打ってはいるものの、データベースに関する研究発表は非常に少ない。OSやネットワーク、システム系の研究と併せても、機械学習やNLP、Webなどの技術に感心を持つ人は多く数で圧倒されている。体感では 90% だ。それをいえば別に VLDB や SIGMOD などのトップカンファレンスもデータベースの技術を直接扱うことは少ないし、データベ

2. 自己紹介 清水 佑吾 @yamionp 株式会社 gumi 勤務 Python歴約2年半 サーバーさわりはじめて約10年 前職はISP

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

NoSQLの登場は、「データベースといえばリレーショナルデータベース」という状況を大きく変えました。リレーショナルデータベースと比べて高速でスケーラビリティに優れたNoSQLデータベースは登場当初から注目されましたが、一方でいまに至るまでさまざまな種類の製品が登場して混沌としているようにも見えます。 （作者 Stefan Edlich、翻訳者 大田 緑 - (株)チェンジビジョン、投稿日 2013年1月1日） NoSQLは厳しい批判に少なくとも4年間さらされてきました。そして、今、NoSQLの現状について中間報告する時がやって来ました。NoSQLの周辺ではいろいろなことが起こったため、全体像をつかんで、どのような目的を達成したか、また、NoSQLはどこで失敗したかを評価するのは簡単なことではありません。 様々な分野において、NoSQLは産業的にも学問的にもかなり成功をおさめてきました。大学

Ruby と MessagePack-RPC があれば、簡単なkey-valueストレージは簡単に作れます。54行で書けます（レプリケーションと負荷分散機能付き。サーバー38行、クライアント16行）。 簡単なKVSをベースにして、ログ集計や遠隔デプロイ、遠隔管理機能などの機能を追加していけば、ちょっと便利なサーバープログラムをサクサク自作できるハズ。 この分散KVSは、（keyのハッシュ値 % サーバーの台数）番目のサーバーにkeyを保存します。また、サーバーの名前順でソートしたときの「次のサーバー」と「次の次のサーバー」にデータをレプリケーションします。 すべてのサーバーで同じ設定ファイルを使います。サーバーごとの設定は引数を自分のホスト名に書き換えるだけなので、デプロイが容易です。 MessagePack-RPC for Ruby を使うと、分散しないkey-valueストレージ*1は

Editor's Notes\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n

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

NoSQLデータベースの「Cassandra」最新動向。Cassandra Summit 2012（前編） 代表的なNoSQLデータベースの1つ「Apache Cassandra」をテーマにしたイベント「Cassandra Summit 2012」が、8月8日にサンタクララで開催されました。 Cassandraは、キーバリュー型データストアとして高速なデータの入出力や高いスケーラビリティが特徴です。最新バージョンではマルチデータセンター、マルチテナンシーなど高度な機能も搭載しました。 そうした最新機能などが紹介された、Cassandra Summit 2012で行われたCassandraの主要な開発者Jonathan Ellis氏の基調講演「The State of Cassandra, 2012」の内容をダイジェストで紹介します。 The State of Cassandra, 2012

2. 翻訳者募集中 ! 森下 雄貴 @yukim Cassandra wiki 翻訳に参加してます http:// wiki.apache.org/cassandra/FrontPage_JP 4. Bigtable + α のリッチなデータモデル Keyspace ColumnFamily Column Column Column Column Column Column Column Column Column Key Key Key ColumnFamily Column Column Column Key Key SuperColumn Column Column Column SuperColumn Column Column Column SuperColumn Column Column Column SuperColumn

Convert to study guideBETATransform any presentation into a summarized study guide, highlighting the most important points and key insights. Convert

はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28

This document provides an overview of Apache Cassandra, including its origins from Amazon Dynamo and Google BigTable, its data model using a ring topology and column families, and how it provides horizontal scalability and eventual consistency through replication. It discusses Cassandra's write path using commit logs and memtables as well as its read path involving caching. It also covers client a

前回は、kumofsはなぜスケールするかということについて紹介しました。その中で最後に、耐障害性もスケーラビリティにとって重要だーと述べました。 そこで今回は、kumofsはなぜ落ちないのか、なぜ耐障害性が高いと言えるのかーということについて紹介したいと思います。 分散システムはテストが難しいことに定評がありますが（たぶん^^;）、その中でも耐障害性の検証は最上級に困難な部類です。 耐障害性は実際のところ、アルゴリズムの設計以前に実装上のバグが大きく影響するので、設計上は耐障害性が高いと言っていても、実際に使ってみると良く止まるという話はありがちな話です。（個人で開発している場合など、開発リソースが小さい場合はなおさら） そのため耐障害性の高いシステムを実現するためには、実装しやすくバグが入り込みにくい設計も重要かなーと思います（もちろん、アルゴリズムも重要ですが）。 分散システムには複雑