100行のCプログラムでWebチャットを実装する方法 - mixi engineer blog
例の冷却ファンを修理してもらいに秋葉原に行ったのですが、最近の同人ゲームのクオリティはすごいなあと感心していたら、その二階はもっととんでもないことになってて、ひとつ大人になってしまったmikioです。今回は、Tokyo Cabinetのテンプレート直列化機能を駆使して、たった100行のCプログラムでWebチャットシステムを実装してみます。 古式ゆかしいWebチャットシステム 10年くらい前にCGIスクリプトでチャットシステムを作るのが流行していたのを覚えている方も多いと思います。チャットログは現在のようにデータベースサーバに転送して格納するのではなく、ローカルファイルシステム上のファイルにCSVやTSVなどのフォーマットで格納したり、同じくローカルのDBMファイルに格納するのが主流でした。２ちゃんねるの「datファイル」もそのようなデータファイルの一種と言えるでしょう。 その頃から、CGI
SSD専用に設計された「ReThinkDB」、ロックもログも使わない新しいリレーショナルデータベースのアーキテクチャ
SSD専用に設計された「ReThinkDB」、ロックもログも使わない新しいリレーショナルデータベースのアーキテクチャ SSDがHDDに代わるストレージとして普及しようとしていることを背景に、SSDに特化したまったく新しいアーキテクチャを備えたリレーショナルデータベースを開発しようとしている企業があります。「ReThinkDB」です。 昨年7月に、PublickeyではReThinkDBの概要を記事「SSDに最適化したデータベース「RethinkDB」、ロックもログも使わずにトランザクション実現」で伝えました。 その記事の中では、ReThinkDBがロックを使わずにトランザクションを実現し、データベース利用中でもスナップショットがとれ、また異常終了しても容易に復帰できる機能を備えている、といったことを紹介しました。 4月に米サンタクララでに行われた「MySQL Conference & Ex
「世界に“コンピュータ”は5つあれば足りる」（The World Needs Only Five Computers）という予言をご存じだろうか。いや、現在形の発言である以上、そう遠くない将来に対するビジョンといってもいい。これは、サン・マイクロシステムズのCTO、グレッグ・パパドポラス（Greg Papadopoulos）氏が昨年11月のブログエントリで述べたもので、ちょっとした話題になった（この予言と似たことを、IBMの初代社長であるトーマス・J・ワトソンが1943年に言ったとされる。ただ、実際あちこちで引用されているが、ワトソン氏が実際に言ったという事実は確認されていないようだ）。 パパドポラス氏がいう“コンピュータ”は、ふつうの意味での“computer”ではなく、大文字の“Computer”、つまり固有名詞となったコンピュータだ。ちょうど、インターネット（the Internet
このたびエックスサーバー株式会社は、 分散型SNSのオープンソースソフトウェア(OSS) 「Misskey」の開発を支援することとなりました。 開発環境の提供や開発資金の援助を通じて、「Misskey」の開発・運営をサポートし、 弊社運営のVPSサービス『Xserver VPS』のインフラサービスとしての、利便性の向上へも取り組んでまいります。 ---------------------------------------------------------------------- ■開発支援の目的 エックスサーバー株式会社は、日本のインターネットの未来を支えることを理念に掲げ、 国内シェアNo.1（※1）のレンタルサーバーサービス『エックスサーバー』をはじめとした、 インターネットサービスを展開してまいりました。 「Misskey」は、「X（旧Twitter）」に替わるSNSとして昨今
MongoDBを使うシステムが、最近多いと思います。 2.6系(安定版)の最新2.6.7ですが、Date型のインポート処理にバグがありそうです。 「1970/01/01」以前の Date型 を mongoexport すると、負の "$numberLong" として出力されるのですが、それを mongoimport すると、それ以降のフィールドが欠落してしまうのです。 例えば、ユーザマスタに「誕生日」フィールドがあると、45歳以上の人は「1970/01/01」以前の値が入っているわけで、マスタデータを移行したりでもすると、その人のフィールドがガッツリ無くなってしまいます。でも若手は大丈夫だから「どうせ部長の使い方がおかしいんでしょwww」といういつもの「偉い人に限って障害が発生する」パターンが展開されます。 大急ぎで調べた所、以下が判明しました。 2.6形式 "1965-11-17T00:
分散ユニークID採番機 katsubushi と Web アプリケーションへの応用例 / katsubushi
YAPC::Fukuoka
こんにちは。Finatextでエンジニアのマネジメントをしている河本です。 当社は「金融を“サービス”として再発明する」をミッションとして掲げ、ビジネスの成長とともに技術領域も拡大させてきました。 エンジニアチームは今、私たちが「BaaS (Brokerage as a Service)」と呼んでいる証券サービスのためのシステム基盤と、そのBaaS上のサービス開発に力を注いでいます。 今回は、そんな当社の技術スタックについて紹介したいと思います。 開発環境・CI/CDGitHubSwaggerSonarCloudPostmanTerraformAWS CodeBuildAWS CodePipelineコードはGitHubで管理され、API 仕様管理には Swagger が使われています。SonarCloud を用いてソースコードの健全性やテストカバレッジの可視化を行っています。API開発の
本連載は分散型マイクロブログ用ソフトウェアMisskeyの開発に関する紹介と、関連するWeb技術について解説を行っていきます。第1回はMisskey、ひいては分散型SNSの簡単な紹介とその内部実装の概略を説明します。 はじめまして！ はじめまして、Misskey（みすきー）のプロジェクトリーダーをしている、しゅいろ（@syuilo）です！ この度連載の機会をいただきましたので、ちょっと仰々しい気もしますが「Misskey & Webテクノロジー最前線」と題して、今後Misskeyやそれに関わる最新のWeb技術について解説をしていく予定です。 今回はMisskey、ひいては分散型SNSの簡単な紹介とその内部実装の概略を説明します。 対象読者は、後半の実装解説の部分においてはある程度のWeb開発の知識がある人を想定しています。 Misskeyとは、そして分散型とは Misskeyは、オープン
メッセージキュー について書いている連載の続きとして、今週末は分散型メッセージングを実行するための様々なライブラリを詳細に分析していきたいと思います。今回の分析では、APIの特性、デプロイメントやメンテナンスの容易さ、そしてパフォーマンスの質を含めて2、3種類の異なる側面に着目します。メッセージキューは2つのグループに分類できます。ブローカレス（brokerless）とブローカード（brokered）です。ブローカードなキューはエンドポイント間に何かしらのサーバを挟んでいますが、ブローカレスなメッセージキューは、メッセージ送信の際でも間に何も挾まないP2Pです。 今回分析するのは以下のシステムです。 ブローカレス nanomsg ZeroMQ ブローカード ActiveMQ gnatsd Kafka Kestrel NATS NSQ RabbitMQ Redis 取り掛かりとして、ほぼ間違
ニコニコ生放送では配信系のシステムにErlangの採用が増えてきています。あまり聞きなれない（と思う）Erlangという言語、この言語のどこにニコニコ生放送で採用されるだけの良さがあるのか、また、Erlangにすることで何が変わるのか、そして、どうやってErlangという言語を採用し、既存のサービスを置き換えているのか、ドワンゴの文化的な背景も交えてお話しさせていただきます。 2015年2月19日 Developers Summit 2015 発表資料です http://event.shoeisha.jp/devsumi/20150219/session/639/
blog.katsuma.tv
greeさんで開催されたKey Value Store勉強会に行ってきました。 時間にして4時間超え、内容も国内のKey-Value Storeなソフトウェアの最前線の話ばかりで相当なボリューム。以下、メモってたのを残しておきたいと思います。（誤字、脱字、内容に誤りを含むものなどありましたらお伝えください）また、発表者の方やプロダクトについて、ざっくり調べてURL見つけられたものについてはリンク張っています。 森さん / 末永さん groonga Sennaの後継エンジン 融通が効かないのがSennaのデメリット スコア算出式のカスタマイズなど Sennaの転置索引 索引の構成部品を自由に組み合わせて使える APIもいろいろ QL DB Low Level memcached互換のkey-value store バイナリのみ対応 計測 クライアント memstorm-0.6.8 mem
Mercurial の利用
重要: Mercurial の 1.x ⇒ 2.0 では、 コンセプト／操作性／互換性等における大きな改変はありません。 あくまで通常の定例アップデートに過ぎませんので、 従来の版を元に書かれている情報の多くは、そのまま適用可能です。 はじめに ノート PC での移動中作業が多くて 「オフラインでコミット／ブランチ作成／履歴参照／差分参照できない」 ことに不便を感じていたり、 「システム構成例」 に示すような構成管理の仕組みを必要とした経験がある場合、 分散リポジトリ形式を用いる Mercurial は、 試してみる価値のあるソフトウェア構成管理 （SCM: Software Configuration Management） ツールと言えます。 しかし、 CVS などを常用して SCM ツールの原理／概念を理解している人でも、 意外に「分散リポジトリ」という考え方がピンとこない場合が有る
P2P basic
P2P basic P2Pとは何か？〜基礎から研究紹介まで〜 最近，P2Pという言葉を良く聞きます。ニュースの中でも「P2Pを意識している」とか「P2Pの研究に着手」というニュースを聞いたことがあるのではないでしょうか？ しかしながら，P2Pとは何かいまいちわからなかったり、どんなことに役に立つのか調べにくいことも確かです。 またP2Pの動向は激しく，その流れについていくのも大変です。 私は情報系の研究所でP2Pの研究開発をしていました。 そのため、このような現状を踏まえてP2Pの基礎から私の研究まで重要な部分を なるべくわかりやすく紹介致します。 また用語についてはわかりやすさを優先するために一部不正確なところがあるのでご了承下さい。 質問，コメント等はメール(tnishita@yahoo.co.jp) にて連絡して頂くと，ページ改良の参考になりますのでよろしくお願い致します。 P2Pに
Googleのあの巨大な検索システムなどを支えるデータベース「BigTable」は書き込みが毎秒700MB、読み込みが毎秒18GBという化け物システムなのですが、それのクローンを作るプロジェクト「Hypertable」というのがあるようです。既にバージョンが今年の2月4日に「0.9 Alpha」まで到達しており、超巨大な分散データベースを考えている人々から注目されているようです。 詳細は以下から。 Hypertable: An Open Source, High Performance, Scalable Database http://www.hypertable.org/ ダウンロードは以下から。同梱されているテキストファイルにインストール方法などが記されています。 Download Hypertable 実際のテスト結果などは以下に書いてあります。 PerformanceTestAO
Gisted のドッグフードをかねて InfoQ のインタビューやプレゼンを見るようになった。 いくつか面白かったのを紹介したい・・・とおもってるうちにバックログを溜めすぎた。一度に紹介するのは諦めて何度かにわけよう。 今日はおっさん、具体的には ThoughtWorks 周辺の面々を追いかけてみます。InfoQ 中心だけどそれ以外も若干あり。 When Geek Leaks “プロダクティブ・プログラマ ” の著者 Neal Ford が あるキーノートにつけたタイトルは ”When Geek Leaks“。 ここでの Leak は前向きだ。Geek の情熱がその主たる関心の外にも影響を与えていくといいですね、という話。 ファインマンが物理学という専門以外で発揮した数々のいたずら心、 ”Now Every Company Is A Software Company” という Forbes
DynamoDBでできないこと
この記事について 本記事は、筆者が普段AWSの各種サービスを使って感じた感想・気づきをもとに、クラウドアーキの設計やサービスのより良い使い方Tipsを考察するシリーズです。 第二弾も第一弾に引き続きDynamoDBについてです。 DynamoDBはkey-value型のNoSQLであり、従来よく使われていたRDBとは異なるDB特性・クエリ特性を持っています。 そのためRDBを設計するときと同じようなノリでスキーマ設計・テーブル設計を行うと、後から「この操作をやらせるならDynamoDBじゃないほうが良かったんじゃないか？」ということが発覚しがちです。 本記事では筆者が遭遇した「DynamoDBでやらせてみたら苦労した・できなくて設計変更を強いられた」というユースケースをまとめることで、DynamoDBのクエリ特性や適性を考察することを目指します。 使用する環境・バージョン 2024/1/1
JCBの Payment as a Service 実現にむけたゼロベースの組織変革とテクニカル・イネーブラー（NTTデータ テクノロジーカンファレンス ...NTT DATA Technology & Innovation
複数のデータソース(Redshiftや主要RDBMS等)及びOS(Mac/Windows/Linux)対応の無償SQLクライアントツール『DBeaver』 | DevelopersIO
当ブログでは、これまでに『Amazon Redshiftに対応している事・繋がる事』を1つの評価軸として幾つかのツールを紹介して来ましたが、その一覧に新たに加えても良さそうなツールの情報を先程目にしましたので、当エントリでその内容についてご紹介してみたいと思います。それがこちらの『DBeaver』です。 DBeaver | Free Universal SQL Client これまで紹介してきたDB関連ツール 参考までに、これまでに紹介して来たDB関連ツールの一覧を以下に纏めます。 Intellij IDEA(Ultimate Edition) Amazon RedshiftのMac OS X向けGUIツールとして『Intellij IDEA Ultimate Edition』のDatabase Toolsを使う ｜ Developers.IO 0xDBE → DataGrip Mac/W
Hadoopを使いこなす(1)
まず、 1 の入力ファイルを分割する方法は、InputFormatクラスの、getSplits関数を上書きすることで、カスタマイズできます。 また、 3 のInputSplitから、KeyとValueを抽出する処理も、InputFormatクラスを通じてカスタマイズできます。 InputFormatのgetRecordReader関数を通じて、RecordReaderクラスを生成するのですが、これに任意のRecordReaderクラスを指定すればOKです。 2 のMap処理ですが、ユーザが指定したMapperクラスの処理を実行します。 Mapperクラスは、MapRunnerクラスを通じて、初期化処理、map関数を繰り返す過程、終了処理といった一連の流れを実行します。 MapRunnerクラスをカスタマイズすれば、こうした流れを制御することができます。 0.20.0からの新しいMapRed
理解して拡げる分散システムの基礎知識
20200725の #JTF2020 セッションスライド。 （資料内で説明した資料へのリンク） ・昨年のJTF発表資料 https://speakerdeck.com/tzkoba/cloud-nativekai-fa-zhe-falsetamefalsedatabase-with-kubernetes ・「2020年のNewSQL」 https://qiita.com/tzkoba/items/5316c6eac66510233115 ・「NewSQLのコンポーネント詳解」 https://qiita.com/tzkoba/items/3e875e5a6ccd99af332f ・Saga https://www.infoq.com/jp/news/2018/03/data-consistency-microservices/ ・「マイクロサービスとは分散システムである」 https://
54行で分散KVSを実装する（レプリケーション機能付き） - Blog by Sadayuki Furuhashi
Ruby と MessagePack-RPC があれば、簡単なkey-valueストレージは簡単に作れます。54行で書けます（レプリケーションと負荷分散機能付き。サーバー38行、クライアント16行）。 簡単なKVSをベースにして、ログ集計や遠隔デプロイ、遠隔管理機能などの機能を追加していけば、ちょっと便利なサーバープログラムをサクサク自作できるハズ。 この分散KVSは、（keyのハッシュ値 % サーバーの台数）番目のサーバーにkeyを保存します。また、サーバーの名前順でソートしたときの「次のサーバー」と「次の次のサーバー」にデータをレプリケーションします。 すべてのサーバーで同じ設定ファイルを使います。サーバーごとの設定は引数を自分のホスト名に書き換えるだけなので、デプロイが容易です。 MessagePack-RPC for Ruby を使うと、分散しないkey-valueストレージ*1は
Amazon DynamoDB の特性 フルマネージド型の NoSQL データベースサービス 3つの Availability Zone に保存されるので信頼性が高い 性能要件に応じて、テーブルごとにスループットキャパシティを定義するキャパシティの Auto Scaling、オンデマンドキャパシティといった設定も可能 ストレージの容量制限がない DynamoDB のテーブル DynamoDB におけるテーブルはRDBMSにおけるテーブルと概念が異なります。 テーブルを作成する際に、Primary Key を指定する必要があります。 Primary Key はテーブルの各項目を一意に識別するために使います。Primary Key は、Partition Key および Sort Key で構成されます。(Sort KeyがなくPartition Keyのみの場合もあります) Item は R
BigQueryはカラム型データストアの一種で、テラバイトクラスの大規模データに対して大量の並列処理を行うことで高速に結果を得ることが可能。グーグル 佐藤一憲氏の発言によると、 OLAP/DWH/Data Miningで行われるようなread onlyのad hocクエリをきわめて高速（数秒〜数十秒）に実行します。 とのこと。 SQLによる問い合わせが可能 この高速性に加え、BigQueryではSQLを問い合わせ言語に使えるという点にも大きな特徴があります。数秒程度のレスポンスとSQL文による記述は、大規模データに対するアドホックな処理を行うのに適したサービスだといえるでしょう。 BigQueryのSQLの構文は「Query Reference」で解説されていますが、SELECT文にFROM、WHERE、JOIN、HAVING、GROUP BY、ORDER BY、LIMITなどが使えるため
Goでヤフーの分散オブジェクトストレージを作った話 Go Conference 2017 Spring
Go Conference 2017Springの発表資料です。 Yahoo! JAPANで開発しているGo製オブジェクトストレージ「Dragon」の紹介と、Dragonで利用している耐障害性向上のためのテクニックについて説明します。
これはすごい！ というわけでTwitter検索を3倍高速化したという記事を翻訳してみました。Twitter Engineering: Twitter Search is Now 3x Faster2010年春。Twitterの検索チームは、我々の増え続けるトラフィックに対応し、エンドユーザにとっての遅延を減らし、我々のサービスの可用性を向上させ、新しい検索の機能を素早く開発できるようにするため、検索エンジンを書きなおす作業を始めた。 その努力の一部として、我々は新しいリアルタイム検索をリリースし、検索のバックエンドをMySQLからLuceneのリアルタイム版に変更した。そして先週、我々はRuby-on-Railsに取って代わるフロントエンドをローンチした。我々がBlenderと呼ぶJavaサーバーである。我々はこの変更によって検索のレイテンシが3分の1になり、検索機能の開発を促進できるよう
もうこの手の話題は出尽くした感がありますが、最近Hadoopについて考えることが多いので、エントリにしてみます。なお、ここではベーシックなMapReduce+HDFSのことをHadoopと呼ぶことにします。 HadoopとはHadoopとは言わずと知れたGoogleのMapReduce/GFSのオープンソースのクローンです。MapReduceではプログラマはMapとReduceという2つの関数を書くだけで、並列分散処理をすることができます。これは(1) データを実際に持つマシンにプログラムを配布する (2) MapとReduceをつなぐShuffleフェーズでキーをグループ化してソートする、(3) 障害時のフェールオーバーやレプリケーション、といった処理をフレームワーク側が受け持つことによって、プログラマ側の負担を減らすものです。GFSに対応するHDFSにはファイルをクラスタに分散して保存
先日のJJUG SpringのLTをしてきた「7分半で作るNode.js+MongoDBアプリ」の動画を撮り直しました。 本番ではmongoose.Schemaのところをmongoose.modelとしてしまい、まさかのライブデバッグを初めるハメになり、結果として13分となってしまいました。 リベンジとして今日何回かトライしたところ10分を2分半も上回る7分半、スリークォーターの記録を出すことができました。 動画中でやってること 1 環境を証明 nvmとかnodeとかnpmとかがインストールされてないことを証明 env.shは確認するコードが書かれているだけです 2 nvmとmongodbをググる 3 nvmをgitで取得 $ git clone git://github.com/creationix/nvm.git ~/.nvm 4 nvmを環境に読み込む $ . ~/.nvm/nvm.
CHANGE-MAKERS読者のみなさま。 いつもCHANGE-MAKERSをご愛顧いただきありがとうございます。 CHANGE-MAKERSがCHANGEします 長い間ご愛顧をいただきましたCHANGE-MAKERSですが、この度、ちょこっとCHANGEすることになりました。 いままで掲載していた1000ページ以上の記事達を整理して、気持ちを新たに再出発です。 より身軽に再出発するために、過去のコンテンツ等については、以下のようにいたしました。 旧かった記事: 思い切って断捨離しました。 ソフトレイヤー活用ガイド: これを期に日本IBMのサイトへ旅立たれましたので、ぜひご活用ください。 ご登録いただいたメールアドレス: 当面はメール配信を予定していませんので、すべて廃棄させていただきました。 それでは、これからも引き続きどうぞよろしくお願い申しあげます。 CHANGE-MAKERS編集部
ベンチャー企業の米VoltDBは5月25日（米国時間）、オープンソースのデータベースシステム「VoltDB 1.0.1」をリリースした。高速、拡張性、ACID遵守などを特徴とする次世代DBMSとしている。 VoltDBは「Postgres」「Ingres」などのデータベースプロジェクトを共同で創始したMichael Stonebraker氏が設計したもので、Stonebraker氏が非常勤教授を務めるマサチューセッツ工科大（MIT）、ブラウン大学、イェール大学、HP Labsの共同研究「H-Store」がベースとなっている。 VoltDBは豊富なメモリやマルチコアCPUを備えたシステムに最適化されており、データを分散させてメモリ内に配置することで飛躍的に性能を改善しているという。データベースエンジンはマルチスレッドで動作し、データは分割されて各スレッドに配置される。それぞれのスレッドはロッ
Facebookが大規模スケーラビリティへの挑戦で学んだこと（後編）～キャッシュが抱えるスケーラビリティの問題とデータセンターにまたがる一貫性
Facebookが大規模スケーラビリティへの挑戦で学んだこと（後編）～キャッシュが抱えるスケーラビリティの問題とデータセンターにまたがる一貫性 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。同社の技術担当バイスプレジデント Jeff Rothschild氏が、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 Massive Scale-Lessons learned at Facebook」の内容を再構成して紹介します。 （この記事は「Facebookが大規模な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」の続きです） キャッシュがスケーラビリティに大きな役割を果たしている Facebookの主な役割は、ユーザーが簡単に（友人たちの）情報を集めることがで
Kazuho@Cybozu Labs: パフォーマンスとスケーラビリティのためのデータベースアーキテクチャ (BPStudy#25発表資料)
先週金曜日、BPStudy#25で、「パフォーマンスとスケーラビリティのためのデータベースアーキテクチャ」という題目で話をさせていただきました。その際に使用した発表資料は以下のとおりです。 1. Happy Optimization 最初に、最適化の考え方として、上限値を予測し、それを元にリソース配分を考える、という手法を説明しました。
筑波大学の川島先生に呼ばれて木、金と情報システム特別講義Dというやつに参加してきた。こんなことになるとは思っていなかったが、あろうことか講師側で呼ばれてしまい、思えば遠くへ来たものだと感慨深い。フリは「RiakとNoSQLの話をしてもらえたら」という非常に自由度の高い内容なので、せっかくなので僕の知っていることを全部詰め込んで話してやろうと思ったら10分延長してさらにスライド10枚分くらいを消化不良で終了という、みっともない感じになってしまった。かなり端折ってポイントだけ説明したので流れが分からず苦労した方も多いと思うが、まあ僕の性格なので許してほしい。データベースの講義をひと通り終えた院生レベルを想定してスライドを作ったので、もしかすると、わりと難しかったり分かりにくかったりするかもしれないので、わからないことがあったら適当に質問してください。 言いたかったことの流れを僕なりにまとめると
NoSQLの現状
このため、NoSQLの知識を持つ開発者やアーキテクトに対する需要が高まってきています。最近の調査によると、最近必要とされる開発スキルは次の通りです。 HTML5 MongoDB iOS Android Mobileアプリ Puppet Hadoop jQuery PaaS ソーシャルメディア 技術的要求のトップ10の中で、NoSQLデータベースは2つあります。1つは、iOSよりも上です。これがNoSQLをほめているのでなかったら、何なのでしょう?! しかし、一見したところ、NoSQLはますます速く深いところまで適用されるようになっています。2011年の夏に、有名な報告書の中でOracleは次のように述べました。NoSQL DBがアイスクリームの味のように感じるかもしれないけれど、あまり深入りしない方がいい、NoSQLはそれほど長く残らないかもしれないから。そのわずか2、3ヶ月後、Oracl
正月早々インフルエンザにかかって寝込んだmikioです。電車に乗る時や繁華街などに出る時はマスク着用が必須ですね。さて今回は、Tokyo Cabinetで実装したテーブル方式のデータベースについて紹介します。意外にどうして強力な機能なので、このネタは連載することを予告します。 テーブルデータベースとは 簡単に言えば、リレーショナルデータベースのテーブルのように、複数の列からなるレコードを格納できるデータベースです。SQLや表結合などの複雑な機能はサポートしませんが、そのぶん高速に動作します。つまり、DBMの速度で動くリレーショナル風データベースです（厳密にはリレーショナルデータベースではありません）。 TCの基本となるハッシュデータベースは、単純なkey/value型のデータベースであり、つまりキーにも値にもスカラ（数値や文字列などの特に構造を持たない単一の値）しか格納することはできません
2013/05/29 DevLOVEさんイベント
「GraphDB徹底入門」〜構造や仕組み理解から使いどころ・種々のGraphDBの比較まで幅広く〜
PFN のオンプレML基盤の取り組み / オンプレML基盤 on Kubernetes 〜PFN、ヤフー〜Preferred Networks
Apache Sparkに手を出してヤケドしないための基本 ～「Apache Spark入門より」～ （デブサミ 2016 講演資料）NTT DATA OSS Professional Services
30万個ぐらいの静的ファイルを配信するサーバーの選び方 で静的な配信サーバに関することが述べられている. naoyaさんが公開されてるInside Hatena Bookmark's Backend の資料などを読むと、mod_perlなサーバーやMySQLサーバーの選び方の参考になったりするわけですが、世の中を見渡してみても、静的コンテンツ（画像とか）を配信するサーバーの指南書らしきものはなかなか見あたりませんでした。 なので、経験を元に書いてみることにします。 ということらしい.書いてあることはすべて同意だけど, つい3ヶ月くらい前まで 平均15k×1万URL×50億httpアクセス/day 平均4KByte×100万URL×3億HTTPアクセス/day な画像サーバと某所で向き合ってたため,ちょっとは役に立てるかもしれないと思ったので,私の経験を書いてみようと思う. 動画配信の負荷分
機能やサービスごと、もしくはサイトごとについつい、いくつものVPSを借りてしまってはいませんか？ 僕がそうなんです。環境はお互いに独立しておいたほうが後々良いという考えのもと、さくらのVPSをサービスごとに借りてしまい、いつのまにか請求額が高くなっているというのは、よくあることです。ありますよね？ 会社でもつい借りまくって毎月の請求が７万とかになってて悲しんでいます。 今回、個人的に借りていた3台のVPSを1台に集約したいと思いました。 初代の「さくらのVPS512」というプランが3つで2940円掛かっていましたが、「さくらのVPS 石狩リージョン 2G v3」の初期費用無料、月額1480円に節約したいと思います。 最近できたConoHaなど、別にさくらのVPSに限らず他社のKVMなVPSでもいいと思います。 CloudCore CV01はちょっと割高に感じるので、さくらかConoHa、そ
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世界に“コンピュータ”は5つあれば足りる ― ＠IT
分散型SNS「Misskey」への開発支援に関するお知らせ
45歳以上はMongoDBを使ったシステムが使えなくなる件 - Qiita
金融を“サービス”として再発明するための技術スタック
分散型SNS「Misskey」、それを支える技術スタック | gihyo.jp
分散型メッセージングミドルウェアの詳細比較 | POSTD
ニコニコ生放送の配信基盤改善
無料の分散型フォルダー同期ツール「Syncthing」v1.15.0が公開／不正なリレープロトコルメッセージを送るとクラッシュする脆弱性を修正
Googleの誇る巨大データベースBigTableのオープンソースクローン「Hypertable」
最近のおっさんたち - steps to phantasien
Hadoopを用いた大規模ログ解析
DynamoDB の設計について考えてみる。 - Qiita
グーグル、BigQueryを正式公開。SQLで大規模データに対して高速処理
【これはすごい】Twitter検索を3倍高速化した記事の翻訳 - nokunoの日記
そろそろHadoopについてひとこと言っておくか - nokunoの日記
7分半で作るNode.js+MongoDBアプリ - PolyPeaceLight
CHANGE! – CHANGE-MAKERS
「NoSQL」を上回る性能を目指す次世代型高速SQLデータベース「VoltDB」登場 | OSDN Magazine
筑波大学でデータベースの話をしてきました - kuenishi's blog
DBMによるテーブルデータベース - mixi engineer blog
Redisを使ったランキング機能の実装
これがCassandra
画像配信の負荷分散も比較的簡単？（その1） - 最速配信研究会(@yamaz)
《VPSをつい借りすぎてしまうあなたへ》さくらのVPS＋LXCで快適コンテナ環境生活