今なら間に合う分散型IDとEntra Verified ID
6/30のOffice365勉強会のEntra Verified ID特集の資料です。 分散型ID、Entra Verified IDの解説をしています。Read less
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TECH x GAME COLLEGE #20 (https://techxgamecollege.connpass.com/event/129268/) で, データの整合性を保つという観点から, マイクロサービスや RDBMS との付き合い方などの話しをしました. その際に使用したスライドとなります.
今日から分散トレーシングに対応しないといけなくなった人のための opentelemetry-go 入門 - Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアのブログ
こんにちは。SRE/データストアチーム の飯塚です。 私たちのチームではデータベースを代理で操作したり情報を取得したりするサービスをいくつか作り、それをプロダクトチームが利用できるように gRPC 経由で提供しています。ところで、ある日突然「分散トレーシングを活用していくことになったので、あなたのチームのサービスも対応させてください」とお願いされたらどうすればよいでしょうか？私はこれまでにいろいろなカンファレンスで分散トレーシングや OpenTelemetry についての講演を聞いていたので、理念は理解した、便利そうだ、導入してみたい、と思ったことは何度かありました。しかし実際に導入しようとして SDK のドキュメントを開いてみると、理解しなければいけない（ように見える）概念や、使い方をマスターしないといけない（ように見える）API の数に圧倒されてしまい、後回しにしてしまっていました。
分散システムの課題
Amazon が 2 台目のサーバーを追加した時から、分散システムは Amazon で馴染み深いものになりました。私が 1999 年に Amazon に入社したとき、サーバーの数が非常に少なかったため、「fishy」や「online-01」などのわかりやすい名前を付けることができました。けれども、1999 年であっても、分散コンピューティングは容易ではありませんでした。また現時点で、分散システムの課題には、レイテンシー、スケーリング、ネットワーキング API の理解、データのマーシャリングとアンマーシャリング、および Paxos などのアルゴリズムの複雑さが含まれます。システムが急速に大きくなり、分散するにつれて、理論的なエッジケースであったものが定期的に発生しました。 信頼できる長距離電話ネットワークやアマゾン ウェブ サービス (AWS) のサービスといった分散ユーティリティコンピュー
高性能分散SQLエンジン「Trino」最速ガイド - NTT Communications Engineers' Blog
こんにちは。なんの因果かNTTコミュニケーションズのエバンジェリストをやっている西塚です。 この記事は、NTT Communications Advent Calendar 2021 22日目の記事です。 5分でわかる「Trino」 「Trino」は、異なるデータソースに対しても高速でインタラクティブに分析ができる高性能分散SQLエンジンです。 以下の特徴を持っており、ビッグデータ分析を支える重要なOSS(オープンソースソフトウェア)の1つです。 SQL-on-Anything: Hadoopだけでなく従来のRDBMS(リレーショナルデータベース)やNoSQLまで、標準SQL(ANSI SQL)に準拠したアクセスをワンストップに提供 並列処理でビッグデータに対して容易にスケールアップ しかも高速(hiveの数十倍) Netflix, LinkedIn, Salesforce, Shopif
This post is also available in 简体中文, 繁體中文, 日本語, and 한국어. By reading this, you are a participant of the web. It's amazing that we can write this blog and have it appear to you without operating a server or writing a line of code. In general, the web of today empowers us to participate more than we could at any point in the past. Last year, we mentioned the next phase of the Internet would be always
［速報］分散PostgreSQLをAzure Cosmos DBが提供開始、オープンソースの分散DBエンジン「Citus」を採用。Ignite 2022
［速報］分散PostgreSQLをAzure Cosmos DBが提供開始、オープンソースの分散DBエンジン「Citus」を採用。Ignite 2022 マイクロソフトは現在開催中のイベント「Microsoft Ignite 2022」で、グローバル規模の分散NoSQLデータベース「Azure Cosmos DB」でPostgreSQLをサポートする「Azure Cosmos DB for PostgreSQL」を発表しました。 Cosmos DBはデータを自動的にユーザーの近くのリージョンにレプリケーションすることで、どのユーザーに対しても高速なデータベースアクセスを実現し、かつグローバルな規模で稼働する大規模分散NoSQLデータベースです。 最大で数ペタバイトのデータ容量と秒間数百万トランザクションまでスケールする性能をカバーできる点を特徴としています。 Azure Cosmos DB
Twitterフォロー&条件付きツイートで「バリーくんぬいぐるみ」を抽選で20名にプレゼント！ 応募期間は2019/11/29～2019/12/31まで。詳細はこちらをご覧ください。 今すぐツイートするならこちら→ フォローもお忘れなく！ 【IIJ 2019 TECHアドベントカレンダー 12/12（木）の記事です】 久しぶりに書きました。 どうもこんばんわ。九州支社で働くとみです。お久しぶりです。 実は2016年に一つ記事を投稿したのですが、実に3年半経過した今になってアドベントカレンダーの話が聞こえてきたので、久方ぶりに書いてみることにしました。 当時はこんな記事なんかを書いてたわけですが、この記事を書いてから3年間色々あったので、その中の一つを書いてみようかなと思います。 3年間で覚えたことを並べてみる 2016年当時はTHE ON-PREMISEと言われてもおかしくないような、どイ
TL;DR 正しく設計するとキャパシティは常にカツカツになる これはpyspaアドベントカレンダーの8日目の記事です。前日はShibukawaさんです。 世はクラウド時代、ソフトウェアはひとたび作られたら何億回実行されても摩耗するものではないので、どんな間抜けなロジックであろうと動く以上は別のどこかで瑕疵が出てくるまで使い倒されるのは日常茶飯事である。 サービスを負荷の前提の上に定義する クラウドより前の時代においてサービスを支えるマシンは「ロードアベレージが1.0を超えてなければとりあえずOK、超えたらマシンを増やして負荷を分散する」というノリのベストプラクティスがよく言われていたがそれはサーバ資源の確保にそれなりに時間がかかる時代の常識であって、クラウド時代でサーバは分単位で確保できるようになった。 クラウドの利点としてその即時的なスケーラビリティが常套句として使われて久しいが、これは
NewSQLのコンポーネント詳解 - Qiita
4.2.1 Shardingの手法 先ほどの表1を理解するにはSharding手法の列にあげられた各用語の理解が必要となる。 YugaByteDBのブログ「Four Data Sharding Strategies We Analyzed in Building a Distributed SQL Database」には、非常に詳しくShardingの手法が紹介されている。この記事では、大きく以下4つの分類があるという。 Algorithmic Sharding (例: Memcached/Redis) Linear Hash Sharding (例: 過去のCassandra) Consistent Hash Sharding (例: DynamoDB、Cassandra) Range Sharding (例: Spanner、HBase) 詳細は割愛するが、1つ目のアルゴリズム・シャー
Scaling up the Prime Video audio/video monitoring service and reducing costs by 90%
Scaling up the Prime Video audio/video monitoring service and reducing costs by 90% The move from a distributed microservices architecture to a monolith application helped achieve higher scale, resilience, and reduce costs. At Prime Video, we offer thousands of live streams to our customers. To ensure that customers seamlessly receive content, Prime Video set up a tool to monitor every stream view
こんにちはあんどう(@t_andou)です。 今回はKubernetesを使って並列処理させた記録です。 まだ「とりあえずそれっぽく動くまで試してみた」という段階で、kubernetesを理解できてはいないので自分用のメモを公開しているという認識でご覧ください。 間違っている部分や、よりスマートなやり方がありましたらご指摘いただけると幸いです。 この記事の概要 機械学習に使う特徴量の作成で1週間かかりそうな処理を10分くらいで終わらせられないかと考え、GKE(=GoogleのKubernetes環境)を使い試行錯誤した記録です。 今回は一部失敗して完了時間が1.5時間になったものの、設定を上手く出来れば15分程度で終わる見込みです。 対象読者 ・Kubernetesの概要は知っているくらいのレベルの人 ・KubernetesのJobを使った並列処理をしたい人 目次 この記事の概要 対象読者
【毎月更新・日本の AWS エンジニアがクラウド解説】 初心者向け解説、最新のクラウドネイティブな開発手法・利用シーン別ハンズオンを学ぶ »
Amazon SQSでFIFOだからってシステム全体が Exactly-Once になると思ったら大間違いだっていう話 - Smoky God Express
TL; DR Amazon SQS で Exactly-Once なキューを使おうとも冪等な処理を書くべき キューが Exactly-Once であるという性質はシステム全体が Exactly-Once になることを保証できない 結局マルチデータソースへの書き込みの問題が残る Designing Data-Intensive Applications (邦訳: データ指向アプリケーションデザイン） が良書でした 邦訳は未読1ですが原著の内容がいいのできっとだいじょうぶでしょう Designing Data-Intensive Applications: The Big Ideas Behind Reliable, Scalable, and Maintainable Systems 作者: Martin Kleppmann出版社/メーカー: O'Reilly Media発売日: 2017/
移り変わる「データサイエンティストの『常識』」について考える - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixabay) 先日、こんな話題を見かけました。 【夏なので怖い話】 こないだ、いかにもエリートな男性と知り合ったんですよ 彼は年収1000万で飛ぶ鳥を落とす勢いのデータサイエンティストだっていうじゃないですか それでふとAICの話題を持ちかけたんです 「あー現実であまり使わない数学の話はわかりません」 …おわかりいただけただろうか？— ゆうな (@kawauSOgood) 2019年8月14日 で、悪ノリした僕はこんなアンケートをやってみたのでした。 データサイエンティストという肩書きで年収1000万円以上の高給取りが、知らなかったとしても許される項目はどれですか— TJO (@TJO_datasci) 2019年8月15日 このアンケート結果こそが、今回の記事を書こうと思ったきっかけです。ある程度知識のある方ならお分かりかと思いますが、ここで挙げた「AIC」「正則
テンセントの広告技術が未来すぎる！AdKDD2019のテンセントAds招待講演まとめ - Gunosyデータ分析ブログ
研究開発チームインターンの北田 (shunk031) です。アメリカのアラスカにて行われたKDD2019に参加・発表してきました。 www.kdd.org KDD2019の広告分野のワークショップであるAdKDD2019では、世界を牽引するアドテク企業が複数招待講演を行いました。 www.adkdd.org その中でも Tencent Ads: Interesting Problems and Unique Challengesにおいて、テンセントの広告チーム(テンセント Ads)の取り組みが未来過ぎたため、資料に取り上げられている技術を中心にまとめて報告させていただきます。 特に驚くべきは動画に対して広告対象の商品画像を自動で合成する VideoIn Ads は眼を見張るものがありました。ぜひこの記事を一読していただき、一緒に未来を感じてほしいです （そしてそれ以上のものを作っていきたい
はじめに Turing 株式会社のリサーチチームでインターンをしている東京工業大学 B4 横田研究室の藤井(@okoge_kaz)です。 自然言語処理分野における大規模深層学習の重要性は日に日に高まっていますが、GPT-3, GPT-4 などのモデルの学習には膨大な計算コストがかかり、容易に学習できなくなっています。実際、モデルサイズが近年急速に大きくなっていることにより、学習に必要な計算量(FLOPs)は以下のように年々膨大になっています。近年の大規模モデルでは、NVIDIA H100 80GB であっても 1 つの GPU では、モデルをのせることすらできません。 Compute Trends Across Three Eras of Machine Learning より またScaling Laws によると、大規模なモデルは小さいモデルと比較してより優れた性能を発揮するため、自動
データ指向アプリケーションデザイン
監訳者まえがき はじめに 第I部データシステムの基礎 1章 信頼性、スケーラビリティ、メンテナンス性に優れたアプリケーション 1.1 データシステムに関する考察 1.2 信頼性 1.2.1 ハードウェアの障害 1.2.2 ソフトウェアのエラー 1.2.3 ヒューマンエラー 1.2.4 信頼性の重要度 1.3 スケーラビリティ 1.3.1 負荷の表現 1.3.2 パフォーマンスの表現 1.3.3 負荷への対処のアプローチ 1.4 メンテナンス性 1.4.1 運用性：運用担当者への配慮 1.4.2 単純さ：複雑さの管理 1.4.3 進化性：変更への配慮 まとめ 2章 データモデルとクエリ言語 2.1 リレーショナルモデルとドキュメントモデル 2.1.1 NoSQLの誕生 2.1.2 オブジェクトとリレーショナルのミスマッチ 2.1.3 多対一と多対多の関係 2.1.4 ドキュメントデータベース
分散SQLiteを実現する「LiteFS」にスナップショット機能によるディザスタリカバリを提供する「LiteFS Cloud」、Fly.ioが発表
分散SQLiteを実現する「LiteFS」にスナップショット機能によるディザスタリカバリを提供する「LiteFS Cloud」、Fly.ioが発表 データセンターをグローバル展開し、アプリケーションプラットフォームサービスを提供しているFly.ioは、分散SQLiteを実現するLiteFSの付加機能として、バックアップとスナップショット、リカバリ機能などをマネージドサービスとして提供する「LiteFS Cloud」を発表しました。 LiteFS Cloud: now in preview. We love SQLite for distributed web apps! Introducing managed backups for LiteFS. Read more from Darla Shockley and @benbjohnson.https://t.co/nQxitx5x7d
インメモリキーバリューストアのRedisを開発するRedis Labsは、複数のRedisをクラスタ化することで高い可用性を実現しつつ、クラスタ内で強い一貫性の保持を実現するクラスタ化ソフトウェア「RedisRaft」を発表しました。 Introducing RedisRaft, a new strong-consistency deployment option for Redis in beyond-cache scenarios requiring a high level of reliability and consistency. #RedisRaft https://t.co/2l5dmiVFpk — Redis Labs (@RedisLabs) June 23, 2020 Redisはメモリ上でキーバリューデータを扱うインメモリデータベースで、その高速性が大きな特長です。
RDBMSの先を行く？NewSQLを支えるアルゴリズムRaftをGoで紐解く - カミナシ エンジニアブログ
初めまして。株式会社カミナシPMの@gtongy1です。 みなさんはNewSQLをご存知ですか？ 強い整合性を持つ分散型のSQLデータベースサービスのことをNewSQLと呼びます。 RDBMSではなし得なかった分散アーキテクチャを、またNoSQLではなし得なかった強い整合性をいいとこ取りした新しいSQLデータベースサービスです。 なんかとても理想的な仕組みに見えますね。この裏にはどのような知識が詰め込まれているのでしょうか。 今回はそんなNewSQLを支える仕組みを一緒に紐解いていきましょう！ NewSQLが乗り越えた壁 どんな仕組みが動いているのか、の前にNewSQLはこのSQLデータベース界へ何を投げ込んだのでしょうか。 NewSQLには以下のような特徴があります。 SQL-Likeなクエリ言語のサポート 強い整合性 ACIDサポートのトランザクション NewSQLの有名所であるCoc
OpenTelemetryについての現状まとめ （2020年6月版） - YAMAGUCHI::weblog
はじめに こんにちは、StackdriverあらためGoogle Cloud Operations担当者です。ここ最近は業務でOpenTelmetry関連をほそぼそとやってきたんですが、ようやくOpenTelemetryも安定版リリースのめどが立ってきたので、これまでと現状と今後を簡単にまとめておこうと思って書き始めたら、全然簡単じゃなくて10000文字超えました。（なおこのシリーズは今後も続きそうな気がするのでタイトルに日付を振っておきました） TL;DR 分散トレースとメトリクスの計装フレームワークとしてOpenTelemetryというものがCNCF Sandboxプロジェクトとして進行中。これはOpenTracingとOpenCensusのマージプロジェクトであり、各々の正式な後継版である。 とはいうものの、まだ仕様もstableリリースになっておらず、当然各言語向けのライブラリも安
The Amazon Builders' Library
Amazon is an Equal Opportunity Employer: Minority / Women / Disability / Veteran / Gender Identity / Sexual Orientation / Age.
ゆううきが開発しているlstfやtranstracerなどのツールを最近のObservabilityの流れから紹介した話です。 Kyoto.なんか #5, https://kyoto-nanka.connpass.com/event/141982/, 2019年8月24日.
再考 - ドメインサービス - まっちゅーのチラ裏
自分が大規模システムで組むアーキテクチャは基本的にはCleanArchitectureを踏襲しているが、その中の構成要素であるドメインサービスだけは少し独自(?)の解釈をしていて、書籍などでよく見る ビジネスロジックを持つが、状態をもたない 複数の集約にまたがる処理を書く場所 という責務の他に、外部システムへの委譲処理だったり、共通UseCaseのような責務も持たせている。 これは、自分が「xxService」という命名にトラウマがあり(何でも置き場になりがち)、単なるServiceだとコントローラやらプレゼンターやら、どこから呼ばれても違和感がない様に見えてしまうから、とりあえずDomeinServiceへ寄せている経緯がある。 ※ここで語るのは、あくまで大規模想定で、小さいシステムならこんな事を意識する必要はないはず。 ※あくまで自分の考えで、一般的ではない可能性があることをご了承くだ
25年前のAmazonの分散コンピューティングの考え方を要約した「The Distributed Computing Manifesto」文書が公開されました #reinvent | DevelopersIO
re:Invent2022 4日目、Dr. Werner Vogelsのキーノートにおいて、「The Distributed Computing Manifesto」というドキュメントがNew Articleとして紹介されました。 The Distributed Computing Manifesto | All Things Distributed Amazonという超巨大なサービスが、モノリスの状態からその時まさに分散コンピューティングを推進していく転換点における考え方を示した貴重なドキュメントになっており、また、Werner自身も言うように、今後のAWSの進化の方向性を示唆する内容にもなっています。 温故知新ってこと…?!! ( ﾟдﾟ) ｶﾞﾀｯ / ヾ ＿_L| /￣￣￣/＿ ＼/ / まさにそんな雰囲気。 文書の位置づけ こちらのサイトに追加されたドキュメントという位置
博士課程での研究まとめ 2023年1月版 / Summary of my research in the PhD course
形式手法による分散システムの検証 #builderscon / builderscon tokyo 2019
builderscon tokyo 2019 で使用したスライドです。 本セッションでは、形式手法 (formal methods) を用いた分散アルゴリズムの検証について解説しました。形式手法は、数学的な表現を用いて対象となるシステムを定式化することにより、システムの挙動の「正しさ」を厳密に保証するための方法論です。 なお解説として取り上げたのは、AWS による事例論文でも有名なモデル検査器 TLA+ です。講演前半で形式手法の一般論に触れたのち、後半では分散トランザクションを実現するための TCC (Try-Confirm/Cancel) Pattern のモデリングと検証を行いました。 講演概要：https://builderscon.io/tokyo/2019/session/fa356ee3-6be9-4850-ac9e-037bd34aabaa 録画：https://www.y
2021/7/16にCloud Native Database Meetup#1の発表資料です。
2019年6月24日、Machine Learning Pitchが主催するイベント「Machine Learning Recommender Pitch #3」が開催されました。機械学習を業務に用いる中で培った知見や経験を共有することを目的に設立された本イベント。今回は「情報推薦」をテーマに、株式会社Gunosy、エムスリー株式会社、クックパッド株式会社の3社のエンジニアが、自社の取り組みにおける知見を語ります。プレゼンテーション「クックパッドにおける推薦システムの取り組み 」に登壇したのは、クックパッド株式会社の林田千瑛氏。講演資料はこちら クックパッドにおける推薦システムの取り組み 林田千瑛 氏（以下、林田）：最後の登壇になりますが「クックパッドにおける推薦（と検索）についての取り組み」について、発表させていただきます。ちなみに、前の2人はごりごり数式を出してくれていたのです
はじめに この記事では、7月にリリースした、さくらのクラウドで使える機能の1つである「エンハンスドデータベース(TiDB)」というサービスについて紹介します。サービスの紹介に加えて、その裏で使っているTiDBという分散データベースの技術についても簡単に触れようかなと思っています。 分散データベース / NewSQLについて NewSQLとは さて、皆さんは「分散データベース」とか、あるいは「NewSQL」とか、そういった単語を耳にすることがあるでしょうか？ということでまずはこのお話をしたいと思います。 NewSQLと呼ばれているものはどういったものかといいますと、SQLをインターフェースとするという特徴を持っていて、データベース(例えばMySQLやPostgreSQLなど)と同じように強い整合性を持ち、トランザクションをサポートしていて、かつ分散データベース(分散型のリレーショナルデータベ
分散トレーシングの技術選定・OSS 貢献, Stackdriver Trace での性能可視化・改善 / Distributed Tracing case study
分散トレーシングの技術選定・OSS 貢献, Stackdriver Trace での性能可視化・改善 / Distributed Tracing case study パフォーマンスに苦労している並列処理システムを改善するために Stackdriver Traceを導入して動作の可視化を行った結果、 ボトルネックの存在が判明してパフォーマンスを改善できた事例について紹介します。 この事例でStackdriver Traceを選定した過程や OpenTelemetry へコントリビュートした経緯についても共有します。 また、新規開発のGraphQLサーバへ導入して REST APIサーバと通信をまたいだ可視化を行った事例についても紹介します。
オブザーバビリティ（可観測性）とは何か？を学べる「Distributed Systems Observability」を読んだ - kakakakakku blog
2019年頃から「オブザーバビリティ (Observability)」もしくは「可観測性」という言葉をよく聞くようになった（本記事では「オブザーバビリティ」という表記に統一する）．「マイクロサービス」と同じように「バズワード」の側面があり「オブザーバビリティとは何か？」という質問に対して様々な回答が考えられると思う． 今回は「オブザーバビリティ」の理解を深めるために「Distributed Systems Observability」を読んだ．本書は O'Reilly Media で読むこともできるけど，Humio のサイトから無料でダウンロードすることもできる（メールアドレス登録は必要）．著者は Cindy Sridharan となり，肩書は「Distributed Systems Engineer」と書いてあった． www.humio.com 目次 本書には「オブザーバビリティ」をテー
ここがすごいぞyugabyteDB！～OSS版CloudSpanner～ - RAKUS Developers Blog | ラクス エンジニアブログ
こんにちは。インフラエンジニアの gumamon です！ 近年、Kubernetes等の登場により、アプリケーションのスケールアウトはとても簡単になりました。対して、データベース(DB)のスケールアウトは依然として困難です。 「RDBMS」⇒ データの一貫性は保てるが、スケールアウトが難しい 「NoSQL」⇒ データの一貫性を保てないが、スケールアウトが容易 DBのスケールアウトを考えるとこの２択に行きつく、というのが今までの常識だったかと思いますが、 『どっちも！』が出来てしまう第３の選択肢が登場しました。 データの一貫性を保て、且つスケールアウト容易な『NewSQL』！ 最近、NewSQLの一つである yugabyteDB の検証をする機会がありましたので、アーキテクチャと検証結果を紹介します。 目次 目次 ここがすごいぞ yugabyteDB！ yugabyteDBのアーキテクチャ
Observabilityをはじめよう！(前編) 〜Observabilityの背景と構成要素〜 | さくらのナレッジ
はじめに 仲亀と申します。さくらインターネットでエバンジェリストやインフラエンジニアをしています。エンジニアとしてはシステムの監視まわりの仕事をしています。最近は、今回もご紹介するPrometheusとかGrafana Lokiとか、あの辺が結構好きで触っています。 この記事では、監視について興味をお持ちの皆さんに向けて「Observabilityをはじめよう！」ということで、Observabilityの概念や、それが必要となる背景を少し説明した上で、Observabilityを実現するための要素となる、MetricsやLogsやTracesなどをどこから始めていけばいいんだろう、といったところをご紹介していこうと思います。 この記事のゴールとしては、皆さんに「Observability完全に理解した」と言っていただけたらいいかなと思っています。しかし、この記事を読んだだけですぐに皆さんの
はじめに 分散合意アルゴリズム Raft とは 分散合意アルゴリズムとは Raft の特徴 Raft が満たす性質 Election Safety Leader Append-Only Log Matching Leader Completeness State Machine Safety TLA+ とは TLA+ による Raft の形式的仕様 TLA+ による Raft の検証方法 TLA+ Toolbox のインストール 新規 Spec の作成 Model の作成と実行 補足: コマンドラインでの検証 Raft の拡張について Leadership Transfer Membership Change Log Compaction Client Interaction おわりに Raft 理解度を調べるクイズ 参考資料 Raft に関する資料 TLA+ に関する資料 はじめに この
Linuxディストリビューション「Ubuntu」を提供するCanonicalは2020年10月15日、同社が開発している軽量版Kubernetesの「MicroK8s」に高可用性(HA)クラスター構築機能を追加したと発表しました。これまでシングルノードに特化していたMicroK8sでも、可用性の高い複数ノードのクラスター構築が可能になりました。 Introducing HA MicroK8s, the ultra-reliable, minimal Kubernetes | Ubuntu https://ubuntu.com/blog/introducing-ha-microk8s-the-ultra-reliable-minimal-kubernetes MicroK8s - Zero-ops Kubernetes for developers, edge and IoT https:/
GitHub - superfly/litefs: FUSE-based file system for replicating SQLite databases across a cluster of machines
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ゲーム開発に携わる Web エンジニアへ贈る, 正しい Web サーバの作り方.
Web3 — A vision for a decentralized web
分散SNSを使って技術を覚える | IIJ Engineers Blog
正しいクラウドはある意味で遅い - Software Transactional Memo
【Kubernetes】1週間かかる処理を1.5時間で終わらせた【並列処理】 - ニートの言葉
The Amazon Builders' Library
大規模モデルを支える分散並列学習のしくみ Part1
Redis Labs、強い一貫性を保ちつつRedisを高可用クラスタ化する「RedisRaft」発表
「空き容量」を使った分散型ストレージ「Filecoin（ファイルコイン）」がついに始動、次世代のインターネットの姿とは Web 3.0最注目、分散型ストレージの革新性とその仕組みを解説
分散システム内の関係性に着目したObservabilityツール - Speaker Deck
分散アプリケーションの信頼性観測技術に関する研究 / A study of SRE
#CloudNativeDB NewSQLへの誘い
クックパッドにおける推薦システムの取り組み
今すぐ使える分散DB「エンハンスドデータベース(TiDB)」のご紹介 | さくらのナレッジ
【森山和道の「ヒトと機械の境界面」】 PFNの大規模分散深層学習専用プライベートスパコン「MN-2」潜入レポート
分散合意アルゴリズム Raft を TLA+ で検証する - 俺の Colimit を越えてゆけ
たった60秒でKubernetes環境を構築できる「MicroK8s」にHAクラスター機能が追加