「バックエンドの経験はなかった」Instagram創業者は、どうやってシステムをスケールさせてきたか
昨日のPinterestの記事「Pinterestの急成長を支えてきたアーキテクチャとは？ Pythonで開発しAmazonクラウドで運用」に続いて、やはり写真を中心としたサービスで急成長してきたInstagramのスケーラビリティについて、まとめてみました。 InstagramもPinterestと同様に、基本はAmazonクラウド上でPythonとフレームワークのDjangoを使ったシステムを構築しています。興味深いのは、創業者の二人ともバックエンドの経験がないなかで試行錯誤をしてシステムをスケールさせてきた点です。 Instagramは先月、Facebookに買収されると発表されています。この先、Instagramのシステムはどう変わっていくのでしょうか。 Instagramのシステム構成 約半年前、昨年12月にInstagramのブログに投稿された記事「What Powers In
Tumblr Architecture - 15 Billion Page Views a Month and Harder to Scale than Twitter - High Scalability -
« Sponsored Post: Percona Live, AiCache, Next Big Sound, ElasticHosts, Red 5 Studios, Logic Monitor, New Relic, AppDynamics, CloudSigma, ManageEngine, Site24x7 | Main | Stuff The Internet Says On Scalability For February 10, 2012 » With over 15 billion page views a month Tumblr has become an insanely popular blogging platform. Users may like Tumblr for its simplicity, its beauty, its strong focus
Facebookが大規模スケーラビリティへの挑戦で学んだこと（前編）～800億枚の写真データとPHPのスケーラビリティ問題
Facebookが大規模スケーラビリティへの挑戦で学んだこと（前編）～800億枚の写真データとPHPのスケーラビリティ問題 全世界で3億人を超える会員を抱え、世界最大のSNSとなったFacebook。同社の巨大なシステムは、3つのデータセンターにある約3万台のサーバと、PHP、C++、Memcache、MySQLなどのソフトウェア群によって支えられています（同社のデータセンターの巨大さは、記事「3億のユーザーを抱えるFacebookのデータセンター。移動は自転車、希望は100Gbイーサネット 」を参照）。 同社の技術担当バイスプレジデント Jeff Rothschild氏は、Facebookが実現している大規模なスケーラビリティを、いかにしてこれらのソフトウェアで実現しているのか、10月8日に米カリフォルニア大学サンディエゴ校で行ったセミナー「High Performance at Mas
DeNAによる大規模なMySQLノンストップ運用の裏側にある、フェイルオーバー自動化ツール
4月11日から米サンタクララで行われた「MySQL Conference & Expo 2011」。このイベントでDeNAの松信嘉範（まつのぶよしのり）氏が、同社の大規模なMySQLの運用を支えている技術とツールについてのセッション「Automated, Non-Stop MySQL Operations and Failover」を行いました。 プレゼンテーションの中で、社内で利用しているフェイルオーバーの自動化ツールをオープンソース化することにも触れています（英語のドキュメントも作成中とのこと）。 MySQLの大規模運用における自動フェイルオーバーは、特にクラウドでのMySQLの利用が増えるにつれてニーズが高まる分野と思われます。セッションのスライドが公開されていますので、そのポイントを紹介していきます。 自動化されたノンストップなMySQLの運用 ソーシャルゲームでは高可用性が強く求
大規模インフラの監視システム | GREE Engineers' Blog
こんにちは。インフラチームの ebisawa です。 今回はグリーのインフラにおける各種機器の監視がどのように行われているのかご紹介させていただきたいと思います。一般にサーバの監視というと、システムダウンを検出するための死活監視を意味する場合と、ネットワークトラフィック等のモニタリングのことを意味する場合とがあります。今回の監視は特に後者についてのお話です。大規模なインフラの監視には、やはり特有の課題があります。 どんなツールを使っているのか グリーではサーバの各種リソース使用状況をモニタリングしてグラフ化するためのツールとして、Cacti を利用しています。Cacti は、大変有名なツールなので皆様ご存知かと思いますが、バックエンドの RRDtool で作成したグラフを閲覧するための使いやすいユーザーインターフェイスを備えています。 http://www.cacti.net/ ツールの使
月間57億PV、300台のサーバを運用するミツバチワークスが編み出したインフラ技術
ミツバチワークスのエンジニアは、「月間57億PV」という巨大なトラフィックをさばくため、さまざまな技術を駆使してインフラを構築している。主と副の2本立てでデータベースを運用し、300台のサーバを使いながら「負荷の限界」に挑むエンジニアに、技術ノウハウを聞く。 ミツバチワークスが運営するケータイブログサービス「DECOLOG」は、異色のサービスである。10代後半から20代前半の女性に最も人気のあるケータイブログサービスで、「デコメール」などを利用して、かわいくカラフルなブログを作成できる。広告基準を厳しくすることで女性ユーザーにも不安なく使ってもらえるような安心感を作り出し、口コミだけでじわじわとアクセス数を伸ばしてきた。 結果、2010年7月実績で月間57億PV（ページビュー）超、想定800万UU（ユニークユーザー）、会員登録者数180万件と、ケータイブログサイトでは国内最大のサービスとし
Node and Scaling in the Small vs Scaling in the Large — Alex Payne
Alex Payne is a writer based in Portland, Oregon.since 2001, al3x.net has served as his online home. Over the past few weeks, I’ve been taking whatever spare moments I can find to think about what technologies we’re going to use to build the initial release of BankSimple. Many people would probably assume that I’d immediately reach for Scala, what with having co-authored a book on the language, bu
Facebook、memcachedに300TB以上のライブデータを置く大規模運用の内側
クラウドのように大規模なシステムでは、ソフトウェアの開発と同等以上に、大規模運用の巧拙が、システム全体の成功を大きく左右します。 6月22日から、米サンタクララで行われていたWebサイトのパフォーマンスと運用に関するオライリーのイベント「Velocity 2010」で、FacebookのTechnical Operations teamを担当するTom Cook氏が「A Day in the Life of Facebook Operations」（Facebook運用のある1日）と題したセッションで、Facebookがふだんどのような運用を行っているか、紹介しています。 世界でトップクラスの大規模サイトが、普段どのようなツールを用い、どのような方法で運用しているのか、セッションの内容を紹介しましょう。 6年で4億アクティブユーザー、3カ所のデータセンター Tom Cook氏。Facebo
「Web開発者のための大規模サービス技術入門」という本を書きました - naoyaのはてなダイアリー
自分が作ったWebサービス、将来大きくなってもシステムは大丈夫なんだろうか? そんな不安を抱きながらWebサービス開発に携わっている方も多いでしょう。あるいは、毎日毎日システムが悲鳴を上げる、どうしたらこの状況を看破できるんだろう? 成長したWebサービスを前に、困っている技術者の方もいるかもしれません。 筆者も、まったく同じ経験をしてきました。 月間1,500万人が訪れる、はてなというサイト。その大規模システムの開発と運用に、筆者らは取り組んでいます。1,000台のホストが、その負荷を捌きます。100万人以上のユーザによってブログやソーシャルブックマークに投稿され続けるデータは日々大きくなっていき、サーバリソースを逼迫させます。ギガバイト、テラバイト単位のデータ量が技術者たちを悩ませます。それでもトラフィックの波は収まることを知りません。 (中略) どうしたらこの怪物、大規模サービスを抑
Twitterの大規模システム運用技術、あるいはクジラの腹の中（後編）～Twitterのサブシステム「Unicorn」「Kestrel」「Flock DB」
Twitterの大規模システム運用技術、あるいはクジラの腹の中（後編）～Twitterのサブシステム「Unicorn」「Kestrel」「Flock DB」 米サンタクララで行われていたWebサイトのパフォーマンスと運用に関するオライリーのイベント「Velocity 2010」の、Twitterのシステム運用について説明するセッション「In the Belly of the Whale: Operations at Twitter」（クジラの腹の中：Twitterでの運用）を紹介をしています。 この記事は「「Twitterの大規模システム運用技術、あるいはクジラの腹の中（前編）～ログの科学的な分析と、Twitterの「ダークモード」」の続きです。 Twitterのサブシステム「loony」「Murder」「memcached」 ここからはTwitterのサブシステムについて紹介しよう。 T
Twitterの大規模システム運用技術、あるいはクジラの腹の中（前編）～ログの科学的な分析と、Twitterの「ダークモード」
Twitterの大規模システム運用技術、あるいはクジラの腹の中（前編）～ログの科学的な分析と、Twitterの「ダークモード」 先週の6月22日から、米サンタクララで行われていたWebサイトのパフォーマンスと運用に関するオライリーのイベント「Velocity 2010」が開催されていました。 その中で、TwitterのJohn Adams氏がTwitterのシステム運用について説明するセッション「In the Belly of the Whale: Operations at Twitter」（クジラの腹の中：Twitterでの運用）が行われています。Twitterのような大規模かつリアルタイムなWebサイトの運用とはどういうものなのでしょうか？ 公開されているセッションの内容を基に概要を記事で紹介しましょう。システム管理者の新たな役割、Railsの性能の評価、Bittorrentを使った
第一回 技術のAmeba（仮）｜社内NEET宣言
社内NEET宣言 文学部出身なのにIT企業で研究開発をすることになった社員のブログです。 PR Profile [ルームを見る|なうを見る] ニックネーム：just do neet 性別：男性 誕生日：さだまさしがソロデビューしたあたり 出身地：神奈川県 自己紹介： NEETは豊かさの象徴だから進んでNEETになるべきです。 ブログジャンル：エンジニア/ニート メッセージを送る アメンバーになる プレゼントを贈る [Publish] Calendar <<May>> S M T W T F S 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 Theme ブログ ( 22 ) Java ( 29 ) 職場の風景 ( 27 ) インターネット ( 15 ) Unix系OS (
なぜTwitterは低遅延のままスケールできたのか 秒間120万つぶやきを処理、Twitterシステムの“今” − ＠IT
ユーザー同士のつながりを元に時系列に140文字のメッセージを20個ほど表示する――。Twitterのサービスは、文字にしてしまうと実にシンプルだが、背後には非常に大きな技術的チャレンジが横たわっている。つぶやき数は月間10億件を突破、Twitterを流れるメッセージ数は秒間120万にも達し、ユーザー同士のつながりを表すソーシャル・グラフですらメモリに載る量を超えている。途方もないスケールのデータをつないでいるにも関わらず、0.1秒以下でWebページの表示を完了させなければならない。そのために各データストレージは1～5ms程度で応答しなければならない。 Twitterのリスト機能の実装でプロジェクトリーダーを務めたこともあるNick Kallen氏が来日し、2010年4月19日から2日間の予定で開催中の「QCon Tokyo 2010」で基調講演を行った。「Data Architecture
Twitterが分散フレームワーク「Gizzard」公開！ Scalaで書かれたShardingを実現するミドルウェア
Twitterが分散フレームワーク「Gizzard」公開！ Scalaで書かれたShardingを実現するミドルウェア Twitterは独自に開発した分散フレームワークの「Gizzard」をオープンソースとして公開しました。GizzardはScalaで書かれたJavaVM上で動作するミドルウェアで、PHPやRubyといったWebアプリケーションからの要求を自動的にデータベースに分散することで、大規模で可用性の高い分散データベースを容易に実現するためのものです。 Gizzard：フォルトトレラントな分散データベースを実現 The Twitter Engineering Blog: Introducing Gizzard, a framework for creating distributed datastores Twitterのブログにポストされた「Introducing Gizzard
TwitterとDiggがNoSQLの「Cassandra」を選ぶ理由
スケーラブルなデータベースを実現する手段として「Sharding MySQL plus memcached」がよく知られる方法だとは、1つ前の記事「MySQL+Memcachedの時代は過ぎ、これからはNoSQLなのか、についての議論」で紹介しました。 ちなみに「Sharding」（シャーディング）とは複数のデータベースにデータを分散して運用することで、ざっくりいえばShared Nothing的な分散データベース構成のことです（この記事で紹介する英文中には「Shared MySQL」（共有MySQL）との記述がありますが、これは恐らく「Sharded MySQL」（ShardされたMySQL）のミススペルではないと推測します）。 日本で（たぶん）もっともMySQLについて詳しく解説してあるブログ「漢(オトコ)のコンピュータ道」のエントリ「さらにMySQLを高速化する7つの方法」では、Sh
EC2上でMySQL Multi-masterフェイルオーバー - stanaka's blog
EC2上では、仮想IPアドレスなどのIPレベルの機能が制限されているため、仮想IPアドレスを使用した冗長化は基本的には使用できません。が、DNSを使用することで、VIPほどの精度は高くないもののMySQL Multi-master構成を構築することができました。 今回は、MySQL Multi-masterの切り替え用の支援ツールとして、Multi-Master Replication Manager for MySQLを使用します。このツールでは、MySQLの死活監視と仮想IPアドレスの切り替えを行ってくれます。 もちろん、EC2上では仮想IPアドレスは使えないので、そのままではうまく動作しません。ここで、このツールに含まれるns_agentを使用することで仮想IPアドレスではなく、DNSによる切り替えができるようになり、EC2上でMulti-masterを構築することができます。 今回
suicaは実はたまに落ちている - 紅茶屋くいっぱのあれこれ日記
suicaのサーバーはみんなの知らないところで、実はたまに落ちているそうだ。 だがシステムが止まることはない、計算上センターは3日ぐらいは止まっていても大丈夫だそうだ。 だからサーバーが落ちたなどとニュース沙汰になることは殆ど無い。 suica開発陣頭指揮をされていたかたが、その実績をまとめてと頼まれ、博士論文にしたそうだ。 suicaの実例を述べるだけだと技術論文になってしまうので、一般化して論文を書きあげたそうなのだが、審査に携わった専門家の人達はそんなものが動くわけないだろうといったらしい。しかし現実問題としてsuicaは動いてしまっている。 本人いわく、だってそれで動いちゃってるんだもん。だそうだ。 実装は時として奇妙に見えるかもしれない。 フィールドには神がいる。 …その意や、なんで落ちても大丈夫かなどはまた後ほど。 スイカのセミナー 昨日はスイカのセミナーだった。 JR東でスイ
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ソーシャルゲームスケールアウトの歴史
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