Redis cluster, no longer vaporware. - <antirez>
The first commit I can find in my git history about Redis Cluster is dated March 29 2011, but it is a “copy and commit†merge: the history of the cluster branch was destroyed since it was a total mess of work-in-progress commits, just to shape the initial idea of API and interactions with the rest of the system. Basically it is a roughly 4 years old project. This is about two thirds the whole hist
ベンãƒãƒ£ãƒ¼ã«å…¥ã£ã¦ã™ãã«æ½°ã‚ŒãŸè©±ã€‚ - nukijen’s diary
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Strace in 60 lines of Go | HackerNoon
Too Long; Didn't Read<em>This post is a walk-through of the simple </em><a href="http://github.com/lizrice/strace-from-scratch" target="_blank"><em>strace implementation</em></a><em> I wrote during my </em><a href="https://gophercon.com/speakers/27" target="_blank"><em>GopherCon talk, A Go Programmer’s Guide to Syscalls</em></a><em>. You’ll find the code </em><a href="http://github.com/lizrice/str
新機能 – Auto Scaling for Amazon DynamoDBã«ã¤ã„㦠| Amazon Web Services
Amazon Web Services ブãƒã‚° 新機能 – Auto Scaling for Amazon DynamoDBã«ã¤ã„㦠Amazon DynamoDBã«ã¯å¹…広ã„æ¥ç•Œã‚„ユースケースをå«ã‚€10万人以上ã®å¤šãã®ãŠå®¢æ§˜ãŒã„ã¾ã™ã€‚ ãŠå®¢æ§˜ã¯ä¸–ç•Œä¸ã®16ã®åœ°åŸŸã§ã€DynamoDBã®ä¸€è²«æ€§ã®ã‚るパフォーマンスを利用ã™ã‚‹äº‹ãŒå‡ºæ¥ã¾ã™ã€‚ 最近ã®å‚¾å‘ã¯ã€DynamoDBを使用ã—ã¦ã‚µãƒ¼ãƒãƒ¬ã‚¹ã‚¢ãƒ—リケーションã¨çµ„ã¿åˆã‚ã›ã‚‹ãŠå®¢æ§˜ã§ã™ã€‚ ã“ã®ä½¿ã„æ–¹ã¯éžå¸¸ã«ãƒžãƒƒãƒã—ã¾ã™ï¼šDynamoDBã§ã¯ã€ã‚µãƒ¼ãƒãƒ¼ã®ãƒ—ãƒãƒ“ジョニングã€OSã¨ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ãƒ™ãƒ¼ã‚¹ã®ã‚½ãƒ•ãƒˆã‚¦ã‚§ã‚¢ãƒ‘ッãƒé©ç”¨ã€ã¾ãŸã¯é«˜å¯ç”¨æ€§ã‚’確ä¿ã™ã‚‹ãŸã‚ã®AZゾーン間ã®ãƒ¬ãƒ—リケーションã®è¨å®šãªã©ã‚’考ãˆã‚‹å¿…è¦ã¯ã‚ã‚Šã¾ã›ã‚“。テーブルを作æˆã—ã¦ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚’è¿½åŠ ã™ã‚‹ã ã‘ã§DynamoDBãŒå‡¦ç†ã™ã‚‹ã‚ˆã†ã«ã—ã¾ã™ã€‚ DynamoDBã«ã¯ãƒ—ãƒãƒ“ジョニングã‚ャパシティーユニットモデルãŒ
DynamoDB Auto Scaling 関連リソース - vague memory
Amazon DynamoDB Auto Scaling ã®ç™ºè¡¨ AWSマãƒã‚¸ãƒ¡ãƒ³ãƒˆã‚³ãƒ³ã‚½ãƒ¼ãƒ«ã§æ–°è¦ãƒ†ãƒ¼ãƒ–ルを作æˆã™ã‚‹ã¨ã€ãƒ‡ãƒ•ã‚©ãƒ«ãƒˆã§ Auto Scaling ãŒæœ‰åŠ¹ãªçŠ¶æ…‹ã§ä½œæˆã•ã‚Œã‚‹ã‚ˆã†ã«ãªã£ã¦ã„ã‚‹ãã†ã§ã™ã€‚(変ã‚ã£ã¦ã„ãªã„AWSアカウントもã‚ã‚Šã¾ã—ãŸã®ã§ã€æ—¢å˜ç’°å¢ƒã¯IAM Roleç‰ã€…を用æ„ã—ãªã„ã¨åˆ‡ã‚Šæ›¿ã‚らãªã„ã®ã‹ã‚‚ã—ã‚Œã¾ã›ã‚“。) デフォルト㧠Auto Scaling 有効 デフォルト㧠Auto Scaling 無効(æ—¢å˜) 以下ã€æ—¢å˜ãƒ†ãƒ¼ãƒ–ルã¸é©ç”¨ã—よã†ã¨ã—ãŸéš›ã«èª¿æŸ»ã—ãŸå†…容ã§ã™ã€‚ DynamoDB Auto Scaling è¨å®šå€¤ DynamoDB Auto Scaling 有効化ã§ä½œæˆã•ã‚Œã‚‹ãƒªã‚½ãƒ¼ã‚¹ IAM Role DynamoDBAutoscalePolicy Trust Relationship Application Auto Scaling ScalableTa
Go 2ã«ã‚€ã‘ã¦
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Amazon EBS 最é©åŒ–インスタンスタイプ - Amazon Elastic Compute Cloud
Amazon EBS 最é©åŒ–インスタンスã¯ã€æœ€é©åŒ–ã•ã‚ŒãŸè¨å®šã‚¹ã‚¿ãƒƒã‚¯ã‚’使用ã—ã€Amazon EBS I/O 用ã«å°‚用ã®ã‚ãƒ£ãƒ‘ã‚·ãƒ†ã‚£ã‚’è¿½åŠ ã§æä¾›ã—ã¾ã™ã€‚ã“ã®ã‚ˆã†ã«æœ€é©åŒ–ã™ã‚‹ã“ã¨ã§ã€Amazon EBS I/O ã¨ã€ã‚¤ãƒ³ã‚¹ã‚¿ãƒ³ã‚¹ã‹ã‚‰ã®ãã®ä»–ã®ãƒˆãƒ©ãƒ•ã‚£ãƒƒã‚¯ã¨ã®é–“ã®ç«¶åˆã‚’最å°ã«æŠ‘ãˆã€EBS ボリュームã®æœ€é«˜ã®ãƒ‘フォーマンスを実ç¾ã—ã¾ã™ã€‚ 汎用 SSD (gp2 ãŠã‚ˆã³ gp3) ボリュームを EBS 最é©åŒ–インスタンスã«ã‚¢ã‚¿ãƒƒãƒã™ã‚‹ã¨ã€1 年㧠99% ã®æœŸé–“ã€ãƒ—ãƒãƒ“ジョンド IOPS パフォーマンスã®å°‘ãªãã¨ã‚‚ 90% ã®ãƒœãƒªãƒ¥ãƒ¼ãƒ ãŒæä¾›ã•ã‚Œã¾ã™ã€‚ã¾ãŸã€ãƒ—ãƒãƒ“ジョンド IOPS SSD (io1 ãŠã‚ˆã³ io2) ボリュームã§ã¯ã€1 年㧠99.9% ã®æœŸé–“ã€ãƒ—ãƒãƒ“ジョンド IOPS パフォーマンスã®å°‘ãªãã¨ã‚‚ 90% ã®ãƒœãƒªãƒ¥ãƒ¼ãƒ ãŒæä¾›ã•ã‚Œã¾ã™ã€‚スループット最é©åŒ– HDD (st1) ãŠã‚ˆã³
Aether - Qiita
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Microsoft PowerPoint - 212_Internals Of PostgreSQL Wal [Compatibility Mode]
WAL Internals Of PostgreSQL Contents REDO Definition Redo Implementation in PostgreSQL Key Structures Used in PostgreSQL Advantages & Disadvantages of PostgreSQL Implementation Redo Implementation in Oracle Advantages & Disadvantages of Oracle Implementation Improvements in PostgreSQL Detailed method for one of the improvements REDO Definition • Redo logs contain a history of all changes made to t
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Managing throughput capacity automatically with DynamoDB auto scaling - Amazon DynamoDB
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