Legacy Communities - IBM Community
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kumofsから学ぶNot only SQLの技術 - Blog by Sadayuki Furuhashi
NoSQLを知る〜kumofsから学ぶNot only SQLの技術 と題して、Developers Summit 2010で発表しました。 twitterの#devsumi2010 kumofsを見る限りでは大変ご好評をいただいたようで、ひとまずほっとしています。 プレゼンテーションの資料を公開しました。内容はどれも同じですが、クリックで進むムービー版がオススメです。 クリックで進むムービー（クリック/矢印キーで進む） PDF Keynoteファイル（Keynote '09が必要） NoSQLを知るView more presentations from frsyuki. Consistent Hashingとdouble-hash-spaceアルゴリズムの紹介は、68ページ以降にあります。 第101回 カーネル読書会 2月25日に楽天タワーで行われるカーネル読書会でも、kumofs関連
kumofsはなぜ落ちないか - Blog by Sadayuki Furuhashi
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
分散Key-Valueストア「kumofs」を公開しました！ - Blog by Sadayuki Furuhashi
分散Key-Valueストア kumofs を、本日オープンソースソフトウェアとしてリリースしました！ kumofs@SourceForge kumofs関連資料まとめ kumofsとは？ kumofs（クモエフエス）は、実用性を重視した分散データストアです。レプリケーション機能を備え、一部のサーバーに障害が発生しても動作し続けます。単体でも高い性能を持ちながら、サーバーを追加することで読み・書き両方の性能が向上する特徴を持ち、低コストで極めて高速なストレージシステムを構築・運用できます。 kumofsの大きな特徴は、システムの構成の簡単に変更できる点です。システムを止めることなく、簡単な手順でサーバーを追加したり復旧したりできます。アプリケーションには一切影響を与えません。 またkumofsは、広く利用されている分散キャッシュシステムの「memcached」と互換性のあるプロトコルを実装
楽天、分散キー・バリュー型データストア「ROMA」のソースコードを公開
写真1●楽天テクノロジーカンファレンスでソースコード公開を発表するROMAの開発者 西澤無我氏（左）と、Rubyの開発者で楽天技術研究所フェローのまつもとゆきひろ氏（右） 楽天は2009年10月24日、同社が独自開発した分散キー・バリュー型データストア「ROMA」をオープンソース・ソフトウエアとして公開した。ROMAはスケールアウトが容易で、耐障害性の高いデータストア。「楽天市場」と「楽天トラベル」で、ユーザーによる閲覧履歴の保存にROMAを使用している。同日に開催した「楽天テクノロジーカンファレンス」に合わせて、「github」でソースコードを公開した。 ROMAは、楽天技術研究所フェローのまつもとゆきひろ氏（プログラミング言語「Ruby」の開発者）と協力して、2007年から開発してきた分散キー・バリュー型データストアである（写真1）。Rubyを使った大規模システムを実現するための分散処
キャッシュの大きいRDB vs インメモリデータベース、性能がどれだけ違うのか調べてみると
2週間ほど前に「インメモリデータベースがクラウド時代の主流になるという期待」というエントリを書きました。ハードディスクに代わり、メモリをデータベースの永続化手段とするインメモリデータベースは、超高速なアクセスとスケールアウトを実現する、クラウド時代のデータベースの主役になるのではないか、という内容です。 この記事に関して、TechVisorの栗原さんと次のようなやりとりをしました。 確かに、Oracle Real Application Cluster（以下、Oracle RAC）でデータベースが全部載るくらい十分にキャッシュ用のメモリを割り当てれば、メモリ上でデータベースを操作するインメモリデータベースと同じことではないのか、とも思います。 両者の違いは何かあるのでしょうか？ 調べてみることにしました。 インメモリデータベースは1000倍速い 調べてみるとすぐに、両者には明確な性能差があ
MongoDB,Tokyo Tyrant, CouchDBのベンチマーク記事 - gom68の日記
maihaさんの日記を見て、MongoDBのことを思い出したので関連しそうな記事の紹介だけでも。 ヽ( ・∀・)ノくまくまー(2009-07-02) 以下の記事で、3種のkey-valueストレージの性能比較を行っている。 Evaluating key-value and document stores for short read data « Blue Collar Bioinformatics 280万件のレコードを読み込ませ、その初期読み込み時間、レコードの読み込み時間、ファイルサイズの比較を行っている。 Tokyo Tyrant : 初期の読み込み時間が遅い CouchDB: レコード読み込み時間が遅い MongoDB: ファイルサイズが大きくなる となったそうな。 ただ、Pythonのライブラリを経由した結果であること、コメントで様々なツッコミが入っているなど、どの程度信頼性の
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GitHub - roma/roma: ROMA: A Distributed Key-Value Store in Ruby
MongoDB 3.0.8 is released - MongoDB Blog