さくらのクラウドインフラの紹介SAKURA Internet Inc.エバンジェリスト - SAKURA Internet Inc. at SAKURA Internet Inc.
［GDC 2016］110万人が同時接続する「World of Tanks」のバトルを支えるサーバーアーキテクチャとは
［GDC 2016］110万人が同時接続する「World of Tanks」のバトルを支えるサーバーアーキテクチャとは ライター：米田 聡 Wargaming.netの「World of Tanks」（PC / PlayStation 4 / Xbox One）は，同時接続者数のギネス記録を持つオンライン戦車アクションゲームだ。多数のプレイヤーが接続してリアルタイムバトルを繰り広げる裏には，それを支える高度なサーバー技術があるわけだが，いったいどんなものなのだろうか。 GDC 2016の最終日（北米時間の2016年3月18日），「Engineering Decisions Behind World of Tanks Server」と題するセッションで，ピーク時には110万人が接続するというWorld of Tanksのサーバー概要が語られた。 「World of Tanks」公式サイト マ
Kazuho@Cybozu Labs: フレンド・タイムライン処理の原理と実践
« MySQL のクエリ最適化における、もうひとつの検証方法 | メイン | MySQL (InnoDB) に直接アクセスしてタイムライン処理を高速化する話 » 2008年06月09日 フレンド・タイムライン処理の原理と実践 MySQL (InnoDB) に直接アクセスしてタイムライン処理を高速化する話に続きます。 Twitter が注目されるようになって久しい今日この頃ですが、友人の投稿を時系列に並べて表示する、というのは、Twitter に限らず Mixi の「マイミクシィ最新日記」やはてなブックマークの「お気に入り」等、ソーシャルなウェブサービスにおいては一般的な手法です。ですが、この処理 (以下「フレンド・タイムライン」と呼ぶ) は、一見簡単そうに見えて、実装には様々な困難が伴います。本記事では、「フレンド・タイムライン」を実現する、プッシュ型とプル型の二種類の手法について、その原
Scaling Stack Overflow: Keeping it Vertical by Obsessing Over Performance
Video and slides synchronized, mp3 and slide download available at URL http://bit.ly/1LjPgnq. David Fullerton shares some of the things the Stack Exchange tech team have learned along the way while scaling one of the top sites in the world primarily through vertical scaling. Filmed at qconnewyork.com. David Fullerton is the developer-turned-manager responsible for all software development and syst
Stack Overflowを支えるモノシリックアプリをパフォーマンス重視でスケールアップする
12のソフトウェア・アーキテクチャの落とし穴とその避け方 成功するソフトウェアアーキテクチャを開発するのはシンプルだが、簡単ではない。QARを理解し、QARを最大限に満たすトレードオフを理解し、実行するには、洞察力と経験が必要であり、その多くはアーキテクチャ自体の実験を繰り返すことで集めなければならない。プロセス自体は単純だが、考慮すべきトレードオフはしばしば難しく、簡単な答えはめったにない。
StackExchange Architecture Updates - Running Smoothly, Amazon 4x More Expensive - High Scalability -
StackOverflow Update: 560M Pageviews a Month, 25 Servers, and It's All About Performance - High Scalability -
« Sponsored Post: Apple, Asana, FoundationDB, Cie Games, BattleCry, Surge, Dreambox, Chartbeat, Monitis, Netflix, Salesforce, Cloudant, CopperEgg, Logentries, Gengo, Couchbase, MongoDB, BlueStripe, AiScaler, Aerospike, LogicMonitor, AppDynamics, ManageEngine, Site24x7 | Main | Stuff The Internet Says On Scalability For July 18th, 2014 » The folks at Stack Overflow remain incredibly open about what
Performance - Stack Exchange
Stack Exchange, Careers, Meta RAM: 768 GB • DB size: 3.9 TB
Time Series Databases Discussion Notes
Time Series Databases Discussion Notes A couple of weeks ago at Gophercon, a few of us got together at a table to discuss time series databases. Specifically, we were interested in talking about time series storage. The group included Jason Moiron (@jmoiron), Paul Dix (@pauldix), Ben Johnson (@benbjohnson), Julius Volz (@juliusvolz), and others representing companies and projects such as Datadog,
Inside NGINX: How We Designed for Performance & Scale
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最速最強Webサーバーアーキテクチャ - Qiita
POST /post HTTP/1.1 Host: localhost Content-Type: application/x-www-form-urlencoded Content-Length: 7 foo=bar 1行目は request-line で、 method URI HTTP-version の形をしています。URIはホストを含めた絶対URIの場合と、ホストを含めない絶対パスの場合がありますが、絶対パスの方が一般的です。 2行目から空行までが request-header です。各行は field-name: field-value の形をしています。 field-name は大文字小文字を区別しません。 request-line から request-header とそれに続く空行まで、改行は CR LF になってます。Windowsでよく見る改行コードですね。 meth
マルチコア時代の高並列性IOアーキテクチャ Wavy - Blog by Sadayuki Furuhashi
シングルスレッドではもう遅い。 以前にマルチコア時代の高速サーバーの実装で、「ネットワークIOはマルチスレッドで動かすが、その他の部分はシングルスレッドで動かす」というIOアーキテクチャの実装（mp::iothreads）を紹介しました。iothreadsはロジック部分をシングルスレッドで書けるため実装の手間を抑えることができ、ネットワークIOがボトルネックになるプログラムには特に適していると思われます。 しかし実際にiothreadsを使ってプログラムを書いてみると、非常に負荷が高い状況でシングルスレッドの部分の処理速度がボトルネックになってしまうことがありました。 そこでマルチコアCPUの性能を引き出すために、徹頭徹尾マルチスレッドで動かすIOアーキテクチャを実装してみました。 1つのスレッドが、ある時はepoll_wait()し、ある時はread(2)を行い、ある時はイベントを処理す
Thousands of Threads and Blocking I/O (PDF)
404 THAT PAGE CAN’T BE FOUND. We are sorry, but the page you are looking for does not exist. Please check entered address and try again or BACK TO HOMEPAGE
性能測定道 事始め編
2013/10/05に開催された日本PostgreSQLユーザ会 第27回しくみ＋アプリケーション勉強会での講演です。 http://www.postgresql.jp/wg/shikumi/shikumi27 ---- コンピュータシステムにおける性能測定とは、技芸です。 性能測定というと、単に測定ツールを実行するだけの作業だと考えられがちです。しかし実際には、何のために測定をするのか、そのために何を測定するべきか、そして何を使って測定するべきかを理解した上で行わなければ全く意味を成さない、深みのある技芸の世界です。 講演者の所属する研究室では長年にわたりデータベースシステムの研究・開発を行ってきました。その過程で培われた性能測定の技芸について、最近の実例も交えつつその考え方をご紹介したいと思います。
Stack Overflowの裏側は、Webサーバ9台、SQL Serverが4台など。月間5億6000万PVをさばくシステムの状況を公開中
ITエンジニアのコミュニティサイトStackOverflowなどを運営するStackExchangeが、同社のサービスを支えているシステム構成の状況を知らせるWebサイトを公開しています。 同社のサービスは各国版のStack Overflowのほかにも、サーバ管理者のためのServer Fault、数学関係者のためのMathematicsなど多岐にわたっています。 これらを合わせた同社のサービスは月間5億6000万ページビュー。このページビューを、48GBのメモリを搭載した9台のWebサーバ。384GBのメモリを搭載しライブ／ホットスタンバイ構成にクラスタ化した2台のSQL Serverと、288GBのメモリを搭載した2台のSQL Serverによるもう1つのクラスタの合計4台のSQL Server。96GBのメモリを搭載し、マスター／スレーブ構成にした2台のRedis Serverなどで
大規模分散システムのレスポンスを向上させる工夫 - ワザノバ | wazanova
https://www.youtube.com/watch?v=1-3Ahy7Fxsc 1 comment | 1 point | by WazanovaNews ■ comment by Jshiike | 約2時間前 GoogleのJeff Dean（Senior Fellow, システム & インフラグループ）による、Velocity Conference 2014のキーノートスピーチです。 Jeffは、オブジェクト指向言語によるプログラムの最適化で博士号を取得。DEC/Compaqの研究所の勤務をへて、1999年にGoogleに入社。以降、BigTable / MapReduce / Spanner / Google Translate / Google Brainなど、同社の大規模分散システムの構築に一貫して携わってきています。 例えば、検索結果のレスポンスを向上させるには、そ
High Scalability | Building bigger, faster, more reliable websites.
Brief History of Scaling Uber This blog post was written by Josh Clemm, Senior Director of Engineering at Uber Eats. This is a repost from his LinkedIn article, approved by the author. On a cold evening in Paris in 2008, Travis Kalanick and Garrett Camp couldn't get a cab. That's when Behind AWS S3’s Massive Scale This is a guest article by Stanislav Kozlovski, an Apache Kafka Committer. If you wo
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The new InfluxDB storage engine: a Time Structured Merge Tree
ソーシャルゲームスケールアウトの歴史