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  • 分散データシステム入門の決定版『データ指向アプリケーションデザイン』をたった30分で学んでみた #DataEngineeringStudy | DevelopersIO

    基調講演「30分でわかるデータ指向アプリケーションデザイン」 ・ スピーカー 斉藤 太郎氏  Twitter:@taroleo / Github:@xerial Principal Software Engineer , Treasure Data 東京大学理学部情報科学科卒。情報理工学 Ph.D。データベース、大規模ゲノムデータ処理の研究に従事。その後、スタートアップであるTreasure Dataに加わり、アメリカ、シリコンバレーを拠点に活動中。日本データベース学会上林奨励賞受賞。OSSを中心にプログラミングやデータ処理を簡単にするためのプロダクトを作成している。 「30分でわかるデータ指向アプリケーションデザイン」最新の論文にも触れながら、分散データシステムの世界の魅力を伝えていきます。後半、@tagomoris https://t.co/TQ2TnsFIOT… — Taro L.

      分散データシステム入門の決定版『データ指向アプリケーションデザイン』をたった30分で学んでみた #DataEngineeringStudy | DevelopersIO
    • NoSQLデータベースを40種類以上リストアップ、キーバリュー型にもいろいろある

      Webスケールのデータを扱うためにさまざまなデータベースが登場してきている、ということを昨日のエントリ「データベースは目的別に使い分けるべし」で紹介しました。 特にリレーショナルモデルをベースとしない、非SQL系(NoSQL)と呼ばれるさまざまな種類のデータベースが登場してきています。非SQL系のデータベースは以前からオブジェクトデータベースやドキュメントデータベース、階層型データベースなどが存在していましたが、最近注目されているのがキーバリュー型データストアと呼ばれるデータベース。 ブログ「High Scalability」にポストされたエントリ「A Yes for a NoSQL Taxonomy」では、これら非SQL系のデータベースを詳細に9分類し、それぞれの分類に属するデータベースをリストアップしています(基になったのは「NoSQL is a Horseless Carriage」

        NoSQLデータベースを40種類以上リストアップ、キーバリュー型にもいろいろある
      • 日々進化するHadoop。これまでのおさらいと最近の動向(前編)

        大規模な分散処理フレームワークとしてHadoopが登場したことにより、ビッグデータのブームや、大規模なソーシャルゲームでのログ解析による改善、コマースサイトでの機械学習によるレコメンデーションなど、多くの変化が引き起こされてきました。 そしてそのHadoop自体も、日々進化し続けています。 Hadoopとはどういうソフトウェアであり、いまどのような状況になっているのか。NTTデータの濱野賢一朗氏が、先日行われた第2回 NHNテクノロジーカンファレンスで行ったセッション「日々進化するHadoopの『いま』」で分かりやすく解説しています。 この記事ではそのセッションの内容をダイジェストで紹介しましょう。 日々進化するHadoopの「いま」 NTTデータ 基盤システム事業部 濱野賢一朗氏。 NTTデータというところで仕事をしています。NTTデータ自体はもう5年くらいHadoopをやってまして、そ

          日々進化するHadoop。これまでのおさらいと最近の動向(前編)
        • ロングテールな画像配信 その2 - 3,000万の画像を配信するシステム - mixi engineer blog

          Squidを検索する度に最初に表示される画像検索の結果に吹き出しそうになる開発部・システム運用グループの長野です。前回のロングテールな画像配信のその2ということで、実際の画像配信システムについて書かせて頂きます。 ■プロフィール画像の配信について 前回紹介しましたが、mixiにおいてプロフィール写真を設定を設定しているユーザ数は全体の約70%、1,000万人の方が設定をされています。現在配信をしているプロフィール画像のサイズは180x180、76x76、40x40と3サイズあり、合計3,000万以上のファイル数になっています。また、もっともよく使われる76x76のサイズ1,000万件において、1日にアクセスされる画像の数は800万ファイル以上、うち97%が30回以下と非常に広範囲に渡ってアクセスされています。そのため大量の画像を配信できる仕組みが必要になります。 ■配信システムの全体像 プ

            ロングテールな画像配信 その2 - 3,000万の画像を配信するシステム - mixi engineer blog
          • 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

              TwitterとDiggがNoSQLの「Cassandra」を選ぶ理由
            • 第1回 なぜ、Hadoopはどのように動くのか、を学ぶのか | gihyo.jp

              はじめに ビッグデータ解析のためのシステム基盤として、Hadoopをはじめとするオープンソースのデータ処理ソフトウェア(データ処理系)が広く利用されつつありますが、当該データ処理系をすでに利用している、もしくは利用の検討をしている読者の方々の中には、たとえば以下のような問題を抱えている方が少なからずいらっしゃるのではないでしょうか。 データ処理系の使い方はなんとなくわかるが、その内部をあまり理解できていない。または、内部の動作原理がよくわからないので、本格的に使う気にならない。 同様の目的を達成する複数のデータ処理系において、どれを使って良いかがよくわからない。または、適切に使い分けられていない気がする。たとえば、どのような場合にHadoopを用いて、どのような場合に同類のデータ処理系であるImpalaやSparkを用いれば良いかが“⁠明確に⁠”わからない。 このような問題を解決するには、

                第1回 なぜ、Hadoopはどのように動くのか、を学ぶのか | gihyo.jp
              • Microservices時代の監視設計 - An Epicurean

                前のエントリの続きです。思ってた以上に反響があったので、主語を控えることも検討しましたがこのまま行きます。前回同様、すでにMicroservicesでバリバリやっている人は読む必要ないと思います。 前回の最後にMicroservices時代になると、開発者がこれまで以上に監視に取り組んでいく必要があると言う話を書きました。多少重複するところもありますが、その辺りから話を始めます。 モノリシック世界観での監視 アプリケーション監視の浸透 Microservices時代の監視設計 開発者自身が監視する どう監視するか メトリクス設計 The Four Golden Signals USEメソッド REDメソッド USEとREDの補完関係 The Four Golden Signalsの素晴らしさ 例: ある認証コンポーネントの監視設計 まとめ モノリシック世界観での監視 Webサービスの構成が

                  Microservices時代の監視設計 - An Epicurean
                • 分散ユーザー管理システム「etcdpasswd」の紹介 - Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアのブログ

                  こんにちは、アプリ基盤チーム兼Necoプロジェクト所属の @ueokande です。 本日はNecoで開発しているUNIXユーザーの管理ツールである「etcdpasswd」を紹介します。 github.com etcdpasswdは、etcdをバックエンドに持つ分散型のユーザー管理システムです。 etcdpasswdは自律型の分散システムで、一時的にホストがダウンしても、次回起動時にetcdのユーザーを参照して同期します。 etcdpasswdはLDAPのようなNSS (Name Service Switch) が外部サービスに問い合わせるのではなく、etcdpasswdが各ホストにある /etc/passwd を更新します。 なぜetcdpasswdなのか 現在のcybozu.comデータセンターでは、各ホストのユーザー追加・更新は、MySQLでユーザー管理されており、管理者が適用したタ

                    分散ユーザー管理システム「etcdpasswd」の紹介 - Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアのブログ
                  • AWSにおける形式手法 - masateruk’s blog

                    AWSにおける形式手法の記事(https://lamport.azurewebsites.net/tla/formal-methods-amazon.pdf)を読んだ。特に重要だと思われる示唆を3つあげると以下の通り。 産業界では長年形式手法は多大な工数をかけて比較的容易なコードの断片を検証するというイメージがあったが、これはまったくの誤り。現実の問題に適用可能である アマゾンでは10の現実のシステムに適用して、すべてで効果が得られた。難解なバグの発見したり、正当性を犠牲にすることなく確信を持って最適化を施せた 7つのチームでTLA+を使用。エンジニアは2−3週間で学習することができる 以下は、読んでいる途中で書きだした要点。 AWSでは2011年以降形式仕様とモデル検査を使用している 複雑な分散システムを検証するにあたって、従来の手法 ― 設計レビュー、コードレビュー、静的解析、ストレス

                      AWSにおける形式手法 - masateruk’s blog
                    • 『画像システムの車窓から』

                      2年半くらい画像システムを担当していたのですが、3月イッパイで異動することになりましたokzkです。 異動記念ということで、とりとめもなくエンジニアブログを書いてみます。長いです。よろしくお願いいたします。 画像システムのこれまでのストレージ事情最初にアメブロ(以下、単にブログ)のユーザ投稿画像関連でのストレージの歴史をアレコレをまとめてみようと思います。なお、以下swiftと書いたらOpenStack Swiftのことです。流行のプログラミング言語のことではありません。 はるか昔の状況昔は単純にWebDAVを複数台並べ、イッパイになったら更に次の世代のWebDAVを追加する、というような構成で、参照時に画像URLパスに含まれる年月ベースで適切な世代のWebDAVにルーティングしていました。 (参考:画像URLのパスの例) /user_images/20160401/00/shibuya/

                        『画像システムの車窓から』
                      • WWW SQL Designer

                        What's new? 25.9.2008 Version 2.2 SQLite storage New datatypes New translations 18.7.2008 Version 2.1.1 Fixes in MySQL XSLT Minor improvements 28.6.2008 Version 2.1 New languages Dynamic window title "note" datatype attribute 1.4.2008 Version 2.0.1 Fixed AUTOINCREMENT for Foreign Keys Minimap visual aesthetic changes 28.3.2008 Version 2.0 ! Thanks to Mirko Buffoni for numerous consultations and su

                        • 見ないと後悔する「フェルメール展」教科書で見た“あの名画”が圧巻すぎた【東京】

                          みなさん、芸術の秋がやってきましたね♪ 今年は一味違う、アート史に残るような名作たちが東京・上野に集結します。 その中でも、特に注目されているのが「フェルメール」! 2018年10月5日(金)~2019年2月3日(日)まで上野の森美術館で開催中です♪ 今回の展覧会では、35点しかないとも言われる現存作の中から過去最多の9点がやってくる、日本の美術展史上最大の『フェルメール展』になっていますよ。 見ないと後悔するフェルメール作品の魅力を、アート女子のじゃらん編集部・前田が存分にご紹介します。 記事配信:じゃらんニュース フェルメール展 開催期間/2018年10月5日(金)~2019年2月3日(日) ※日時指定入場制 ※会期中、一部作品の展示替えあり 開催時間/9:30~20:30(入場は閉館の30分前まで) 開催場所/上野の森美術館 チケットの購入はこちら https://www.verme

                            見ないと後悔する「フェルメール展」教科書で見た“あの名画”が圧巻すぎた【東京】
                          • インフラエンジニアのためのcassandra入門

                            @marqsさんと@muranetさんと一緒にhbstudy#11で発表させていただきました。 これを機にとか言うとでかすぎる気がしますがCassandraが国内でも盛り上がるといいなーと思います。 懇親会でも結構使おうとしている方がいたりしてうちもうかうかしてられないですねw 資料をあげましたのでこちらよろしかったらどうぞ! インフラエンジニアのためのcassandra入門 View more presentations from Akihiro Kuwano. これだけはかかないと! 素晴らしい会を開いて下さっているハートビーツの方々や、スピーカーの方々、来ていただいた方々に感謝しております 非常に楽しかったです! ただいま二日酔いですw

                              インフラエンジニアのためのcassandra入門
                            • bashでmemcachedを実装しました! - Qiita

                              TL;DR bashとsocatコマンドを利用してmemcachedを実装しました。 MakeNowJust/bashcached - GitHub 本文 はじめに bashで実装したmemcachedです https://t.co/5UQk8x3wqw — さっき作った@3日目東R-13a (@make_now_just) 2016年10月28日 bashでmemcachedを実装したらHacker Newsでちょっと話題になったみたいなので記事にします。 とりあえずインストール方法 インストール方法です。 まずsocatが必要なので、

                                bashでmemcachedを実装しました! - Qiita
                              • クラウドを支える基盤技術の最新動向と今後の方向性

                                知っているようで知らないNeutron -仮想ルータの冗長と分散- - OpenStack最新情報セミナー 2016年3月 VirtualTech Japan Inc.

                                  クラウドを支える基盤技術の最新動向と今後の方向性
                                • スターバックスは2フェーズコミットを使わない - gregors-ramblings-ja - Google Code

                                  Code Archive Skip to content Google About Google Privacy Terms

                                  • memcachedを超える成果も、Interopで若手技術者がクラウドを支える技術を競う

                                    「日本でゼロからクラウドを生み出すムーブメントを作り出したい」(実行委員長 門林雄基氏)---“クラウドを支える技術”の開発力を競う「クラウドコンピューティングコンペティション」が2009年6月11日、Interop 2009の会場で開催された(写真1)。企業や大学・大学院の研究者、そして高校生を含む若手エンジニアが、新しいアイディアと技術力で作り上げたクラウドコンピューティングの基盤ソフトウエアを披露した。 クラウドコンピューティングコンペティションは、奈良先端科学技術大学院大学の門林雄基准教授らの呼びかけで実現したイベント。若手のエンジニアがP2P(ピア・ツー・ピア)技術や分散データ処理技術といったクラウドコンピューティングの基盤技術を開発し、その成果を競う。検証環境として、情報通信研究機構(NICT)が運用するクラスタ環境「StarBED」のコンピュータを最大1000台まで使用可能で

                                      memcachedを超える成果も、Interopで若手技術者がクラウドを支える技術を競う
                                    • The Frame: Japan marks 6 months since earthquake, tsunami

                                      TOKYO (AP) -- Last Sunday was the six-month anniversary of the day the massive earthquake and tsunami devastated Japan's northeast coast. Some 20,000 people are dead or missing. More than 800,000 homes were completely or partially destroyed. The disaster crippled businesses, roads and infrastructure. The Japanese Red Cross Society estimates that 400,000 people were displaced. Half a year later,

                                      • グーグル、分散処理のためにデザインされた言語「Sawzall」をオープンソースで公開

                                        グーグルは、同社内でパラレルデータ処理に利用している言語「Sawzall」を、「Szl」というプロジェクト名のオープンソースとして公開しました。 書籍「Googleを支える技術」によると、Sawzallは分散処理のためにデザインされたDSL(Domain Specific Language)で、特定の用途に限っては非常に容易に処理を記述できるようになっているインタープリタ型のプログラミング言語。GFS(Google File System)とMapReduceを基盤とし、MapReduceをより簡単に実行できるものと説明されています。 なぜSawzallはオープンソースとして公開されたのか? グーグルは2003年8月に、論文「Interpreting the Data: Parallel Analysis with Sawzall」を発表し、これによってSawzallという言語がグーグルに

                                          グーグル、分散処理のためにデザインされた言語「Sawzall」をオープンソースで公開
                                        • AWS 認定 ソリューションアーキテクト – プロフェッショナル(AWS Certified Solutions Architect – Professional)の学習方法 - NRIネットコムBlog

                                          小西秀和です。 この記事は「AWS認定全冠を維持し続ける理由と全取得までの学習方法・資格の難易度まとめ」で説明した学習方法を「AWS 認定 ソリューションアーキテクト – プロフェッショナル(AWS Certified Solutions Architect – Professional)」に特化した形で紹介するものです。 重複する内容については省略していますので、併せて元記事も御覧ください。 また、現在投稿済の各AWS認定に特化した記事へのリンクを以下に掲載しましたので興味のあるAWS認定があれば読んでみてください。 ALL Networking Security Database Analytics ML SAP on AWS Alexa DevOps Developer SysOps SA Pro SA Associate Cloud Practitioner 「AWS 認定 ソリュ

                                            AWS 認定 ソリューションアーキテクト – プロフェッショナル(AWS Certified Solutions Architect – Professional)の学習方法 - NRIネットコムBlog
                                          • オブザーバビリティ(可観測性)がなぜ必要だと考えるのか - YAMAGUCHI::weblog

                                            はじめに こんにちは、Stackdriver担当者です。本記事は完全に個人の意見です。(念押し) GCP的に担当製品がわかりやすいのでStackdriverの担当と書いてますが、仕事での担当領域的には「オブザーバビリティ (Observability、可観測性)」 です。この「オブザーバビリティ」という言葉が近年SREの文脈で語られることが増え、また今年に入って「入門 監視 ("Practical Monitoring" の日本語訳)」が刊行されたことで、日本でもより多く耳にするようになりました。 SRE サイトリライアビリティエンジニアリング ―Googleの信頼性を支えるエンジニアリングチーム 発売日: 2017/08/12メディア: 単行本(ソフトカバー) 入門 監視 ―モダンなモニタリングのためのデザインパターン 作者:Mike Julian発売日: 2019/01/17メディア:

                                              オブザーバビリティ(可観測性)がなぜ必要だと考えるのか - YAMAGUCHI::weblog
                                            • ディープラーニングチュートリアル 応用編

                                              Transcript 1. 大規模データから単語の 意味表現学習-word2vec ボレガラ ダヌシカ 博士(情報理工学) 英国リバープール大学計算機科学科准教授 2. 2 2005 2008~10 学部 修士 博士 助教/講師 東京大学 工学部 東京大学大学院情報理工学系 文書自動要約における 重要文順序学習 同姓同名抽出 別名抽出 属性類似性計測 関係類似性計測 評判分類の分野適応 関係抽出の分野適応 進化計算を用いたWeb 検索結果順序学習 ソーシャルネットワーク の関係予測 対話型協調 Web検索エンジン 潜在関係検索 エンジン 自己紹介 専門分野:自然言語処理, 機械学習,データマイニング 2006~07 2010~13 2010~現在 准教授 リバープール大学 深層学習 3. 今回の講演の背景 •深層学習に関する活動 •2014年9月に深層学習のチュートリアルをCyberAge

                                                ディープラーニングチュートリアル 応用編
                                              • Kubernetes導入で実現したい世界とその先にあるMicroservices - スタディサプリ Product Team Blog

                                                はじめに CTO兼SREエンジニアリングマネージャーの中野です。ここしばらくの間、CTO/SREエンジニアリングマネージャーとして注力しているKubernetes導入について紹介したいと思います。 今回は、Kubernetes自体がどういうものなのかということより、それをツールとしてどう使い、それでどういう世界を実現したいのかみたいなところを中心に紹介できたらと思います。 まず現在の状況ですが、Quipperでは、大きく分けてスタディサプリの小中高校生向けと日本以外向けの2つのサービスを展開しています。サービスとしての構成はほぼ同じですが、基盤としては別々のAWSアカウントで運営されています。このうち日本国外向け環境では、Kubernetes化がほぼ完了というステータスになっています。目下、スタディサプリも移行中です。 Kubernetes化以前は、Deis(Herokuクローン的なもの)

                                                  Kubernetes導入で実現したい世界とその先にあるMicroservices - スタディサプリ Product Team Blog
                                                • 大幅に進化するらしいTensorFlow2.0について - HELLO CYBERNETICS

                                                  はじめに TensorFlow2.0がもうすぐ来るよ! APIs High level APIs Eager Exexution Reference Models Contribの扱い プラットフォーム TensorFlow Lite TensorFlow.js TensorFlow with Swift パフォーマンス Distributed TensorFlow CPU、GPU、TPUの最適化関連 その他のパッケージ TensorFlow Probability Tensor2Tensor End to End ML systems TensorFlow Hub TensorFlow Extended はじめに TensorFlow2.0ではこれまでのTensorFlowから大幅に変化するので、その変更点について記しておきます。 基本的には公式のRoadmapの和訳と思って差し支えあり

                                                    大幅に進化するらしいTensorFlow2.0について - HELLO CYBERNETICS
                                                  • さぁ!コンテナを設計しよう /「分散システムデザインパターン」を読んだ - kakakakakku blog

                                                    4月に出版された「分散システムデザインパターン」を読んだ.サブタイトルに「コンテナを使ったスケーラブルなサービスの設計」とある通り,コンテナを設計/運用するときに,どのようなデザインパターンを知っておくと良いのか?という点を学べる内容になっている.関連情報と合わせて書評を書きたいと思う.なお,今回は貴重な機会を頂き,本書の出版レビューに参加することができた.オライリー本に自分の名前が載っている!という喜びもある. 分散システムデザインパターン ―コンテナを使ったスケーラブルなサービスの設計 作者: Brendan Burns,松浦隼人出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2019/04/20メディア: 単行本(ソフトカバー)この商品を含むブログを見る 目次 1章 : はじめに 第 I 部 : シングルノードパターン 2章 : サイドカー 3章 : アンバサダ 4章 : アダプタ

                                                      さぁ!コンテナを設計しよう /「分散システムデザインパターン」を読んだ - kakakakakku blog
                                                    • 大規模分散処理向けの国産“ウェブOS”をRubyで開発中 − @IT

                                                      2007/11/26 2007年11月24日、「楽天テクノロジーカンファレンス2007」において、Ruby言語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は、開発中の大規模分散処理基盤「Roma」(ローマ)と「Fairy」(フェアリー)のコンセプトを語った。研究段階ではあるものの、米グーグルなど世界トップクラスのネット企業だけが持つ大規模分散処理技術に真っ向から挑戦する試みだ。 米グーグル、米ヤフー、米アマゾンなど世界トップクラスの大手ネット企業は、巨大なトラフィックに対処するため、大規模データセンターの信頼性、可用性、性能などを確保する大規模分散処理基盤の研究開発を進めている。最近では、こうした大規模分散処理基盤は“ウェブOS”と呼ばれることもあり、注目を集めている。つまり世界トップクラスのネット企業は“ウェブOS”を自社開発しているわけだが、楽天でも国産の“ウェブOS”が生まれ

                                                      • STF Distributed Object Storage - Home

                                                        Distributed Object Storage Made Easy! Use commodity hardware/software to build your own scalable object storage! Learn more » What is STF? STF is a simple, yet very scalable distribute storage system. STF powers sites like livedoor Blog, loctouch and many more, serving gigabytes after gigabytes of data. On one such system, it's serving 400Mbps of image at peak hours without a hitch. GET STF! STF i

                                                        • How I built a modern website in 2021

                                                          How I built a modern website in 2021September 29th, 2021 — 34 min read For over half of 2021, I worked on a complete rewrite of kentcdodds.com. You're reading this on the rewrite of this site! Are you using dark mode or light mode? Have you signed in and selected your team yet? Have you tried to call into the Call Kent Podcast? This blog post isn't about these and other features of the new site, b

                                                            How I built a modern website in 2021
                                                          • Treasure Dataを支える(中の人に必要な)技術 - myui's memo

                                                            Treasure Data(以下、TD)に入社して早2週間が経ちました。 入社してから、平成14年度IPA未踏ユース第1期で同期でスーパークリエイタであった西田さんがTDで働いているのを知りました。MapReduceやHadoopが登場した頃、「Googleを支える技術」という技術書*1でお世話になったのですが、いつの間にかTreasure Dataを支える人になっていたんですね*2。 Googleを支える技術 ?巨大システムの内側の世界 (WEB+DB PRESSプラスシリーズ) 作者: 西田圭介出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2008/03/28メディア: 単行本(ソフトカバー)購入: 47人 クリック: 1,166回この商品を含むブログ (374件) を見る TDではおかげさまで結構なペースでお客さんが増えていて事業規模拡大に備えて幅広い職種で人材募集中です。今回はTDのバッ

                                                              Treasure Dataを支える(中の人に必要な)技術 - myui's memo
                                                            • Lux: Distributd full-text search engine

                                                              Lux is a distributed full-text search engine library. It helps to retrieve large amount of documents efficiently.

                                                              • SpotInstanceとJMeterを使って400万req/minの負荷試験を行う | DevelopersIO

                                                                Apache JMeterのMaster/Slave構成 シナリオを用いた負荷試験といえばJMeterということで、使ったことがある方も多いかと思います。しかし、ほとんどの方は自分のPCを使ってやっている程度ではないでしょうか。最近は、スマホ連動のシステムが多くなってきていますので、1台のPCから負荷を掛けたとしても大した負荷試験になりません。そこで、今回はJMeterをMaster/Slaveのクラスター構成にしてドカーンと同時アクセスを行いたいと思います。 クラスメソッドの負荷試験の歴史 創業時から業務系のシステム開発が多かったことから、レスポンスは3秒以内でOKとか、ピーク時の同時ユーザは100名といった、緩い条件をクリアすれば良かったことが懐かしく思います。今は、ユーザ数・データ量・トランザクション数・トラフィック等が爆発的に増える可能性のあるプロジェクトも多く、負荷試験は必須項目

                                                                  SpotInstanceとJMeterを使って400万req/minの負荷試験を行う | DevelopersIO
                                                                • Docker for Mac がずいぶん良いらしいので、Docker で Rails アプリを動かしてみた - えいのうにっき

                                                                  Docker は、以前に「勉強」だけはしていたのだけど「実践」はあんまりできていなかった。でも、ここのところ Docker for Mac の評判がずいぶん良いらしいので、遅くはなったけど「実践」の頃合いかなということで腰を上げてみた。Docker 再入門、ってことで。 Docker for Mac のインストールと Getting Started ここの通りに進めていってみる。Docker for mac は 2016/06/29 現在、public beta。 進めていくなかで、Getting Started の途中にある、hello-world の docker run にて $ docker run hello-world Unable to find image 'hello-world:latest' locally Pulling repository docker.io/l

                                                                    Docker for Mac がずいぶん良いらしいので、Docker で Rails アプリを動かしてみた - えいのうにっき
                                                                  • Webアプリ開発における「内部APIモデル」 - Tous Les Jours 攻防記

                                                                    前回の話は、一回のエントリーでは書ききれない内容でした。。以下もうすこし詳しく書き直してみます。 Webアプリ開発における「内部APIモデル」とは、ネットワーク越しに外部サイトのWebAPIを呼び出すかのごとく、自サイト内のリソースに対して内部専用のWebAPIでアクセスする仕組みを導入し、分散処理を行うモデルのことです。典型的なWebアプリでは、データベースがここでいうリソースに該当するかと思います。 図にすると以下のようなイメージです。 今回、Lang-8で実際に「内部APIモデル」を導入してみたので、気づきの点などをこのエントリーにまとめてみました。 ※導入のいきさつについては、前回のエントリーで触れています。 「内部APIモデル」を採用するメリット Webアプリ開発において「内部APIモデル」を採用するメリットは2つあります。 (1)言語やフレームワークの選択自由度が上がる 現在運

                                                                      Webアプリ開発における「内部APIモデル」 - Tous Les Jours 攻防記
                                                                    • Do You Really Need Redis? How to Get Away with Just PostgreSQL

                                                                      Do You Really Need Redis? How to Get Away with Just PostgreSQL There’s a tried-and-true architecture that I’ve seen many times for supporting your web services and applications: PostgreSQL for data storage Redis for coordinating background job queues (and some limited atomic operations) Redis is fantastic, but what if I told you that its most common use cases for this stack could actually be achie

                                                                        Do You Really Need Redis? How to Get Away with Just PostgreSQL
                                                                      • タイムスタンプの再発見と「いわゆるブロックチェーン」

                                                                        (第三者)検証可能な形で情報の非改ざんを保証することブロックチェーン技術の登場により、「情報が改ざんされずに検証できる形で残る」という機能が注目を集めている。しかし、ブロックチェーン技術の文脈でこの機能との関係を考える時に、多くの議論において技術史を踏まえない曖昧な議論が散見され、これが様々な場面で無用なディベートを生み出しているように見られる。そこで、この機能についての歴史を紐解きながら、「いわゆるブロックチェーン」をどう理解したらいいのかを述べたい。 この節のタイトルのように、第三者検証可能な形で情報の非改ざんを保証すること、という要請はもちろん古くから存在する。その多くは、信頼される第三者機関が、ある時点で文書が存在したことを証明するというもので、日本では法務省が所轄する公証制度が存在する[1]。[1]では、公証制度のことを以下のように書いている。 公証制度とは,国民の私的な法律紛争

                                                                          タイムスタンプの再発見と「いわゆるブロックチェーン」
                                                                        • Cassandra vs MongoDB vs CouchDB vs Redis vs Riak vs HBase comparison :: Software architect Kristof Kovacs

                                                                          Hello, I’m Kristof, a human being like you, and an easy to work with, friendly guy. I've been a programmer, a consultant, CIO in startups, head of software development in government, and built two software companies. Some days I’m coding Golang in the guts of a system and other days I'm wearing a suit to help clients with their DevOps practices. While SQL databases are insanely useful tools, their

                                                                          • コンテナ・デザイン・パターンの論文要約  - Qiita

                                                                            Brendan Burns, David Oppenheimerらの論文「Design patterns for container-based distributed systems」を読んで、コンテナを活用したシステム設計や開発に、とても有用と感じたので、図を中心にした要約にしてみた。 要約内容に誤りや理解不足な部分もあると思うので、原文も参照していただきたい。また、自身の理解のために、論文中に無い図を加えた点、独自の注釈も加えている。 背景 コンテナ化されたソフトウェアコンポーネントから構築されたマイクロサービスアーキテクチャの人気が高まり、分散システム開発においても同様の革命が起っている。 コンテナの境界の壁は、分散システムの基本的なオブジェクトの境界に適している。そこで、コンテナを活用して、コードの低レベルの詳細を抽象化し、アプリケーションやアルゴリズムに共通する高レベルのパター

                                                                              コンテナ・デザイン・パターンの論文要約  - Qiita
                                                                            • RDBの限界とNoSQLの登場

                                                                              事実世界のインターネット人口が増えたのは1990年代からだ。 [引用] http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h10/html/98wp2-3-1f.html [引用] http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h29/html/nc144210.html __NoSQL__の登場 1990年に入るとインターネットの利用人口が急激に増加することになる。 この頃からトランザクションに最適化されて設計されたDBでは性能劣化が始まり、システムはデータベースに対しスケール性能を必要とし始める。 多くの開発者は、単一の強力なサーバーでリレーショナル・データベースを実行するのではなく、リレーショナル・データベース管理システム (RDBMS) のパーティショニング (シャー

                                                                                RDBの限界とNoSQLの登場
                                                                              • ここギコ!: OpenIDで個人サイト同士が繋がるSNS - Social_Networking_Unlimited

                                                                                2005年10月14日 OpenIDで個人サイト同士が繋がるSNS - Social_Networking_Unlimited OpenIDのメーリングリストで、OpenIDでのアカウントをベースに、自分のBlogサイト等メインURLをベースに繋がれるSNS実装ができた事を知った。 Videntity.orgという、OpenIDの認証サーバサービスが始めたサービスなのだが、すごい面白い。 まず、OpenIDがよく知られてないと思うので簡単に説明すると、自分を特定するURLとパスワードをIDのベースとして、OpenIDに対応したサイトならどこでもその組み合わせでログインできるようになるシステム。 例えば、Videntity.orgでkokogikoというアカウントを作ると、http://kokogiko.videntity.org/という個人ページが作られ、このURL(kokogikoだ

                                                                                • Kazuho@Cybozu Labs: Pacific という名前の分散ストレージを作り始めた件

                                                                                  大規模なウェブアプリケーションのボトルネックがデータベースであるという点については、多くの同意が得られるところだと思います。解決策としては、同じ種類のデータを複数の RDBMS に保存する「sharding」 (別名:アプリケーションレベルパーティショニング/レベル2分散注1) が一般的ですが、最近では、分散キーバリューストア (分散 KVS) を使おうとする試みもみられるようになってきています。 分散 KVS が RDBMS sharding に対して優れている要素としては、事前の分割設計が不要で、動的なノード追加(とそれにともなう負荷の再分散)が容易、といった点が挙げられると思います。一方で、Kai や Kumofs のような最近の実装では eventually consistent でこそ無くなってきているものの、ハッシュベースの分散 KVS は、レンジクエリができなかったり (例: