分散システムのFault Injectionの話 NTTデータテクノロジーカンファレンス2017で発表する際に用いたプレゼン資料 https://oss.nttdata.com/hadoop/event/201710/index.html Read less
WEBサイトに情報を入力するだけで負荷テストができるLoad Impact、GUIから操作できるApache JMeterや、コマンドラインから使うcurl-loader・httperf・Siege・Pylot・abを簡単な使い方と共に紹介していきます。 Load Impact http://loadimpact.com/ Load ImpactはスゥエーデンのGatorhole AB社が管理している、フォームに必要な情報を入力するだけで負荷テストをしてくれるWEBサイトです。 ツールをインストールしたりする必要が有りませんので、非常に楽です。 毎月5回まで無料で負荷テストができます。 それ以上は10回/$30のクレジットを購入する事になります。 トップページのフォームにURLを入れて「Run free test」をクリックすると、世界各地のいずれかのAmazon EC2サーバから負荷テス
少し前に,Facebookのロードバランサが話題になっていた. blog.stanaka.org このエントリを読んで,各種Webサービス事業者がどういったロードバランスアーキテクチャを採用しているのか気になったので調べてみた. ざっくり検索した限りだと,Microsoft, CloudFlareの事例が見つかったので,Facebookの例も併せてまとめてみた. アーキテクチャ部分に注目してまとめたので,マネジメント方法や実装方法,ロードバランス以外の機能や最適化手法といった部分の詳細には触れないことにする. 事例1: Microsoft Azure 'Ananta' MicrosoftのAzureで採用されている(いた?)ロードバランサのアーキテクチャは,下記の論文が詳しい. Parveen Patel et al., Ananta: cloud scale load balancing
Wikipediaといえば世界で第5位の訪問者数を誇る巨大サイトですが、システム運営に携わる人間は世界でわずか6人、しかもこれはボランティア込みという恐るべき少人数で、第4位のFacebookのサーバ数が3万台を超えているのに対して、Wikipediaはわずか350台で運用している……などというような感じで、知られざる今のWikipediaの実態が「KOF2010」にて本日行われた講演「Wikipedia / MediaWiki におけるシステム運用」で明かされました。 登壇したのはWikipediaを運営するWikimedia財団のエンジニアであるRyan Lane氏で、100席ある座席は満席になり、隣の中継の部屋まで人があふれているほどの盛況っぷりで、語られる内容もなかなか参考になることが多く、今後のGIGAZINEサーバにも活かせそうな内容でした。 というわけで、「Wikipedia
fladdictの非公式プロジェクト(いわゆる裏dicct)に、posemaniacs.com というサービスがある。 絵のデッサン素材を無料配信するサイトだけど、いつのまにやら老舗サイトに。気がついたら1日の転送量が30〜40GBまで膨れ上がっていた。あまりの負荷にホスト元のhetemlさんでアクセス規制、あわや閉鎖の危機の大ピンチ。わりと本気で、Pixivとか星海社とかマール社にサービス譲渡とかしようか悩んだ今日この頃でした。 そんな折、@ku_suke さんのご了解で導入してみた、CloudFlareというサービスが、全ての危機を救ってくれた。マジ多謝です。 どういうサービス? CloudFlareはCDN(広域負荷分散システム)。世界5カ所にデータセンターを有し、データをキャッシュして各地に配信するこで負荷分散してくれる。いわゆるAkamaiの同類だけど、ものすごい特徴が1つある。
日記だけで4億件のデータ ミクシィが運営するSNS「mixi」は、2007年7月末段階でユーザー数が1110万人。人が12人集まれば、1人はmixiユーザーというわけだ。ユーザーのアクティブ率(ログイン間隔が3日以内)は約62%と高く、2007年4月から6月の月間平均ページビューは117.5億に達した。日記だけでも4億件以上に上るなど、蓄積するデータ量も莫大。2004年3月のサービス開始から、わずか3年半で現在の巨大コミュニティーへと発展したのだ。 ミクシィは、「LAMP(OSのLinux、WebサーバのApache、DBMSのMySQL、開発言語のPerl、PHP、Python)」と呼ばれるWebシステム向けの標準的なオープンソースソフトウェア(以下、OSS)でシステムを自社開発し、安価なPCサーバを1000台以上連ねる超分散構成でmixiのサービスを支えている(広告配信など周辺機能では
ここ数年の大規模サービスのシステム運用について調べてみたので参照したページやファイル、本へのリンクをまとめておく。PDF へのリンクも多数含まれているのでご注意を。 時代が時代なら企業のノウハウとして隠されていたような情報がこれだけ公開してもらえているというのが非常にありがたい。公開してくれている各企業や公開してくれている人に感謝。 あとで気付いたが、Google や Facebook の事例も探しておけばよかった。Thrift とかあったのに。「こんな情報もあったよ」などあればぜひ教えてください。追記していきます。 youtube http://d.hatena.ne.jp/stanaka/20070427/1177651323 digg http://d.hatena.ne.jp/stanaka/20070427/1177651323 livedoor http://labs.cybo
15 Free Functionality And Load Testing Tools For Web Applications WEBアプリ開発に便利な機能&負荷テストツール集。 プログラム変更後の品質チェックを行える機能テスト・ユニットテスト、負荷に耐えられるか確認するために負荷テストツール、で品質向上に役立てられます。 Selenium等の定番以外にも沢山の機能テストツールや負荷テストツールがあるみたいです。 機能テストツール集 Seleniumのようなブラウザを自動で直接動作させて表示結果を確認するツール うまく運用すれば、機能を変更した際の正常動作確認に神経をすり減らすことがなくなります SeleniumHQ おなじみのテスト自動化ツール テストケース定義で自動でブラウザ上でテストしてくれます Watir Rubyのブラウザ自動化ライブラリだそう。 Windowsだと、IE、F
KOF2008:関西オープンソース2008というイベントに来ています。 はてなの伊藤さんの講演があったので、講演メモを公開。 #ボクがメモした内容であって、100%言ったとおりに書いてあるわけじゃないので、参考としてご覧ください。 (続き) アジェンダ 大規模なデータ OSのキャッシュ MySQLの運用 大規模データアプリケーションの開発 データの例 はてなブックマークのデータ量:五千万件くらいのデータ量 このデータに対して何百万人がアクセスしてくる状況でどういう作りにするか レコード数 1073万エントリー 3134万エントリー 4143万タグ データサイズ エントリー2.5GB 何の工夫もなく普通にアクセスすると...200秒待っても結果が帰ってこない 大規模データの難しいところ 開発サーバで開発者が作っている時は快適に動いていても、多数の人間がアク
Amazonクラウドを使ったシステム設計の際に直面する典型的な問題に対して、解決策を分かりやすく分類、解説した「AWSクラウドデザインパターン」(略称CDP)が公開されました。Facebookページも開設されています。 作成したのはAmazonのスタッフやサードパーティのエンジニアら。 CDPのWebサイトはWikiで作られているため、誰でも新たなデザインパターンなどを追加可能。現在45種類のパターンが登録されており「あと3つ加えると“CDP48”と言えるようになるので、ぜひ追加してください」(玉川氏。JAWS Summit 2012でCDPの公開について説明した際に)と、呼びかけています。 45種類のパターンが9のカテゴリに分類 それぞれのパターンには、名前、解決したい課題、クラウドでの解決方法、実装方法、解説図、メリットと注意点、関連パターン情報などが含まれています。 例えば、サーバの
Web デベロッパーの祭典に行ってきた。今回は、通路沸きに用意された比較的狭いスペースで開催された。 以下、メモと自分の勝手な感想をまとめておく。 クックパッドについて 毎日の料理を楽しみにすることで心からの笑顔を増やす 1998年にオープン 去年のリニューアルのときに Rails で作り直した 使い方 レシピをのせる レシピをさがす 月間ユーザ数 547万人 Rails サイト中世界7位 (from rails 100 wiki)、まさか1位がscribd.comとは 月間 2.8億 PV(PVでは、Rais サイト中世界3位) 登録レシピ数: 47万品 トラフィックは、16-18時くらいがピーク(夕飯を作る前に調べるユーザが多いとのこと) 秋からバレンタインにかけてトラフィックが伸びる(来週はピークだということで、最近はパフォーマンス向上に中心にやっていた) ユーザ数: 547万人(す
仕事でちょっくら12台のHDDを使ったRAIDアレイを組むんだけど、その折にちょうどTwitterで「RAID-1+0にしないとRAID-6とか怖くて使えませんよ!」というウソ八百な内容のWebページのURLを見掛けたので、いいかげんそのような迷信が消え去ってもよかろうと思って書くことにした。 1重ミラー設定のRAID-1+0は安全性においてRAID-6に劣る。ただし、正しく運用されている場合に限る。*1 知っている人はずっと前から知っている事実ではあるんだけど、某巨大SIerなんかでも高い方が安全に決まってる的な残念な脳味噌の持ち主がいっぱいいて「いやあデータの安全性を考えるとRAID-1+0」とか考えもなしにクチにし、そっちの方がディスクがいっぱい売れて嬉しいストレージベンダーもニコニコしながら否定せず売りつけて去っていくといううわなにをす(ry まあそんな感じで。ちなみに正しくない運
ミクシィのCTOが語る「mixiはいかにして増え続けるトラフィックに対処してきたか」 YAPC::Asia 2006 Tokyo 東京都大田区で開催されているPerl技術者向けカンファレンス「YAPC::Asia 2006 Tokyo」で2006年3月29日,日本最大のソーシャル・ネットワーキング・サイト(SNS)である「mixi」を運営するミクシィのBatara Kesuma(バタラ・ケスマ)取締役最高技術責任者(CTO)が,増え続ける膨大なトラフィックにどのように対処してきたのかについて講演した。カギとなるのは「データベース分割」である。 mixiのシステムはもともとBatara氏が1人で作り上げたものだ。2003年当時,米国でFriendsterなどのSNSがはやっており,同氏が会社(現在のミクシィ,当時はイー・マーキュリー)にSNSを作りたいと提案したところ認められたという。同氏が
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調べごとをしたので blog に書いて理解を深めようのコーナーです。長文です。 Linux でシステム負荷を見る場合にお世話になるのが top や sar (sysstat パッケージに同梱されてるコマンド) などのツールです。 top ではシステム統計のスナップショットを見ることができます。今システムがどういう状態かなーというときは top が便利。 top - 08:16:54 up 3 days, 14:43, 6 users, load average: 0.18, 0.07, 0.03 Tasks: 43 total, 2 running, 41 sleeping, 0 stopped, 0 zombie Cpu(s): 18.2% us, 0.0% sy, 0.0% ni, 81.8% id, 0.0% wa, 0.0% hi, 0.0% si一方の sar では10分ごとのシ
本記事の公開後の2016年7月にはてなにおけるチューニング事例を紹介した。 はてなにおけるLinuxネットワークスタックパフォーマンス改善 / Linux network performance improvement at hatena - Speaker Deck HAProxy や nginx などのソフトウェアロードバランサやリバースプロキシ、memcached などの KVS のような高パケットレートになりやすいネットワークアプリケーションにおいて、単一の CPU コアに負荷が偏り、マルチコアスケールしないことがあります。 今回は、このようなネットワークアプリケーションにおいて CPU 負荷がマルチコアスケールしない理由と、マルチコアスケールさせるための Linux カーネルのネットワークスタックのチューニング手法として RFS (Receive Flow Steering) を
Twitter mongrelP: @tasukuchan グニャラくーん、ニコ百の鯖がEeePCという話が持ち上がってますがただの監視用ですよね(しんぱいそうなめでみている) http://twitter.com/mongrelP/status/1524183917 ニコニコ大百科のアーキテクチャについてメモしておきます。 本当は、このネタでRuby Kaigiに申し込もうと思ったけど、すっかり忘れていたのでエントリを起こしておきます。Rubyあんま関係なかったし。 全てのリクエストを受付、セッション情報も保持するEeePC 次世代サーバプラットフォーム EeePC ニコニコ大百科宛ての全てのリクエストは、全てEeePCに送られます。 実物の写真を載せておきます。 EeePCは2台稼動しており、1台はホットスタンバイです。 EeePCは、SSDとUPSを備えた次世代サーバプラットフォーム
DSASのロードバランサは高価なアプライアンス製品ではなく、LinuxのLVS (Linux Virtual Server)を利用しています。 安価、というか、ハードウエア以外は金銭的コストがゼロなので、一般のクライアントからのアクセスを受ける外部ロードバランサのほかに、内部サービス用のロードバランサも配置しています。それぞれactive, backupで2台ずつあるので合計で4台もロードバランサがあることになります。(こんな構成を製品を使って組んだら数千万円すっとびますね) また、ネットワークブートでディスクレスな構成にしているので、ハードディスが壊れてロードバランサがダウンした、なんてこともありません。 ですので「ロードバランサは高くてなかなか導入できない」という話を耳にする度にLVSをお勧めしているのですが、どうも、 なんか難しそう ちゃんと動くか不安 性能が出ないんじゃないか 等々
概要 インターネットに晒されているWebサービスでは TV等で紹介されたことによる大量流入 悪意ある人物からの攻撃 クライアントのバグに依る大量リクエスト など、本来想定していた以上のトラフィックが来ることはよくあります。 単純にシステムを構築すると大規模トラフィックに対応できずシステムがスローダウンしてしまうため、何かしらrate limitをかけておいた方が良いです。 ただしrate limitと一口に入っても色々あるため、今回は主なrate limitアルゴリズムを紹介します。 Leaky bucket Leaky bucketはデータ転送レートを一定にする(=上限を設定する)アルゴリズムです。 下の図のように、様々な流量の水流がそのバケツに流れ込んでも小さな穴からは一定の水流が流れ出す仕組みです。 ref: What is the difference between token
『るびま』は、Ruby に関する技術記事はもちろんのこと、Rubyist へのインタビューやエッセイ、その他をお届けするウェブ雑誌です。 Rubyist Magazine について 『Rubyist Magazine』、略して『るびま』は、日本 Ruby の会の有志による Rubyist の Rubyist による、Rubyist とそうでない人のためのウェブ雑誌です。 最新号 Rubyist Magazine 0058 号 バックナンバー Rubyist Magazine 0058 号 RubyKaigi 2018 直前特集号 Rubyist Magazine 0057 号 RubyKaigi 2017 直前特集号 Rubyist Magazine 0056 号 Rubyist Magazine 0055 号 Rubyist Magazine 0054 号 東京 Ruby 会議 11 直
『Linuxロードバランサ構築・運用ノウハウ』を公開します! これはWEB+DB PRESS Vol.37の特集記事としてDSASチームが執筆したもので、技術評論社様の許可を得て今回公開するはこびとなりました。 一口でいうと、「Linux+IPVS+keepalivedを使って、冗長構成(Active/Backup)のロードバランサを作るまで」の解説記事で、 サーバ負荷分散一般についてのはなし Linuxでロードバランサを作ってみる ロードバランサを冗長化 といった構成になっています。 みなさんがLinuxロードバランサを導入・構築・運用する際の一助になれば、DSASチームとしてもうれしい限りですので、是非、ご覧になってください! 第1章 サーバ負荷分散概論 特集のはじめに なぜサーバ負荷分散をするのか? サーバ負荷分散の実現方法 ロードバランサのいる構成 ロードバランサはなにを元に分散す
今回は、何故CDNを使う必要があるのか、CDN の 仕組み や技術的なことをなるべく分かりやすく解説したいと思います。 WEB高速化、負荷分散、オンデマンド・ライブ動画配信、コンテンツ配信、ということを検討もしくはこれから始めようとしている方は、CDNというキーワードを一度ぐらいは聞いたことがあると思います。CDNってどんな仕組みでどのようなことが出来るかご存じですか? まずはCDNの簡単な歴史から。 CDNの歴史CDN(コンテンツデリバリーネットワーク)というのは、大手Akamaiさんが1990年代に提唱したといわれているコンテンツを配信するためのネットワークのことです。実は、最近できた技術や仕組みではありません。 インターネットが流行りだした時代からありました。 しかし、近年では90年代当初から比べると様々な仕組みや技術が取り入れられた次世代CDNに進化しています。 CDNとは?CDN
MySQLがダウンしたときに自動的に別のMySQLへ処理を引き継ぐことで、高可用性を実現するフェイルオーバーツール「MySQL-MHA: MySQL Master High Availability manager and tools」がオープンソースとして公開されたことを、作者の松信嘉範(まつのぶよしのり)氏がブログで伝えています。 Yoshinori Matsunobu's blog: Announcing MySQL-MHA: "MySQL Master High Availability manager and tools" 松信氏はモバゲーなどで知られるDeNAに勤務しており、MySQL-MHAによる自動フェイルオーバー機能はDeNAのインフラ運用を支えているとのこと。同氏のブログから引用します。 Difficulties of master failover is one of
そもそもGoogle Compute Engineのロードバランサー、GCE LBは、1インスタンス・1グローバルIP・ウォームアップなしでいきなり100万リクエスト/秒を捌けてしまう謎性能を備えていて、既存の他社クラウドのLBだけこれで置き換えたい! という声もちらほら聞かれるほどの強力LBサービスであった。 From Compute Engine Load Balancing hits 1 million requests per second! そして今回、正式公開ではないLimited Preview版ではあるものの、GCE LBの新機能としてHTTP Load Balancingが発表された。その性能と機能の破壊力があり過ぎるので、GCPブログ記事のリンクをシェアするだけではあまりにもったいない! と思い、要点を訳してみた。 DNSに頼らない、1グローバルIPによるUS、EU、A
GoogleのMapReduceアルゴリズムをJavaで理解する:いま再注目の分散処理技術(前編)(1/2 ページ) 最近注目を浴びている分散処理技術「MapReduce」の利点をサンプルからアルゴリズムレベルで理解し、昔からあるJava関連の分散処理技術を見直す特集企画(編集部) いま注目の大規模分散処理アルゴリズム 最近、大規模分散処理が注目を浴びています。特に、「MapReduce」というアルゴリズムについて目にすることが多くなりました。Googleの膨大なサーバ処理で使われているということで、ここ数年の分散処理技術の中では特に注目を浴びているようです(参考「見えるグーグル、見えないグーグル」)。MapReduceアルゴリズムを使う利点とは、いったい何なのでしょうか。なぜ、いま注目を浴びているのでしょうか。 その詳細は「MapReduce : Simplified Data Proc
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
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 こんにちは、DBMSチームの三谷です。 ヤフーでは多くのサービスでMySQLを利用しています。MySQLはヤフーを支える重要な技術の1つです。 私のチームではヤフーのさまざまなサービスのデータベースを集約して管理・運用しています。 集約することでコストの削減やノウハウの蓄積といった効果を生み出しています。 今回はこの集約環境の冗長化方法についてご紹介します。 集約環境の構成 集約環境ではマスターの冗長化にレプリケーションを利用せず、エンタープライズ向けの共有ストレージを利用したアクティブ・パッシブ型のHA構成を採用しています。 データファイルを共有ストレージに置き、どのマスターサーバーからでも同じデータに対してアクセスできるように
ここ3日間ぐらい超絶な重さだったのはサーバに物理的トラブルが発生したからではなく、単純に閲覧者数が満員御礼となり、各時間で倍増したためです。LoadAverageはひどいときで15分間の平均値「27.1」程度。瞬間最大風速だともっと高いです……明らかにまずい。 というわけで、Apacheのデフォルト設定で今までは大丈夫だったのですが、ついに高負荷サイト用の設定に変更せざるを得なくなりました。 そのため、実際に行った対処方法は以下の通り。1日30万PV近い動的サイトの高負荷を緩和させる方法として参考になれば幸いです。 まず大前提として、既にDNS逆引きや.htaccessの余計な読み込みなどは停止させていました。下記ページに書いてあることは実行済み。 @IT:Apacheパフォーマンス・チューニングの実践(1/2) この状態で負荷が15分平均で「27」になっていたわけです。 また、LoadA
レプリケーションしてるMySQLで、マスタやスレーブが障害停止した場合のリカバリプラン でも掲げたゴールである、「マスタが落ちてもぐーすか寝ていられるようにしたい」がほぼできたので、ほとんどサービスが停止することなく、フェイルオーバする様をスクリーンキャストに収めました。 埋め込みプレイヤーだと、小さくてわからないと思うので、リンク直接でみてください。 http://www.irori.org/pub/mysql-mm.mov 登場するホスト 登場するホストは2台、db901とdb902です。 最初は、db901が更新系クエリを受けるプライマリでdb900の浮動IPアドレスを持っています。 画面分割 画面は5分割しています。 左上 = 「select sysdate(),@@server_id」をdb900に対して(sleep 1しながら)延々と実行しまくりんぐ 右上 = ping -n
こんにちは、システム本部技術部たんぽぽGの森本です。 先日のmixi大規模障害の原因となったmemcachedの不具合の詳細な解明ができました。 再来週まで発表を見合わせようと思ったのですが、早くお伝えしたほうがいいと思いましたので公開発表致します。 memcachedとlibevent memcachedはlibeventというライブラリを使用してクライアントからの要求(接続、コマンド送信)を処理しています。 libeventを使用するにはevent_baseという構造体を用います。 main threadはmain_baseを使用します。 static struct event_base *main_base; ... int main (int argc, char **argv) { ... main_base = event_init(); ... /* enter the ev
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
Webアプリケーションおよびサーバの高負荷時の挙動を確認する方法の1つが、擬似的に負荷をかけてテストを行うことだ。ここでは、そうしたテストを実施するフリーソフトウェアをいくつか試し、それぞれがどんなタイプのサイトに適しているかを調べた。 負荷テスト用のツールはいろいろあるが、メンテナンスが行われていないもの、フリーでないもの、インストール手順が明確でないものを除くと、curl-loader、httperf、Siege、Tsung、Apache JMeterの5つが候補として残る。 JMeterについては、すでにDaniel Rubio氏が取り上げているので、ここでは詳しく説明しない。ただし、最後のまとめでほかのツールと共に簡単に触れている。 curl-loader curl-loaderは、「SpirentのAvalancheやIXIAのIxLoadの代替として使える強力かつ柔軟なオープン
ゴール 負荷分散のいくつかの方法に関して理解する mod_proxy_balancerによる負荷分散クラスタが構築できる 基礎知識編 基本的な資料 主にクラスタによる負荷分散の資料。 - Apache モジュール mod_proxy_balancer - mod_proxy_balancerで中?大規模サーバー運用するときの勘所 - cyano あと社外秘資料。 負荷分散? 複数台のサーバにアクセスを分散して、個々のサーバにかかる負荷を減らし、全体的に処理できるアクセスを増やすこと。 以下のようなアプローチがある。 DNSラウンドロビン DNSでひとつのホスト名に複数のIPアドレスを割り当てる方法 シンプル しかしダウンしているホストにもアクセスが振り分けされてしまう 冗長化と併用でなんとかなるかな? 機能ごとにホストを分割 ウェブサーバとDBサーバの分割(基本過ぎるが一応これも負荷分散)
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