Evaluating persistent, replicated message queues
IntroductionMessage queues are central to many distributed systems and often provide a backbone for asynchronous processing and communication between (micro)services. They are useful in a number of situations. Any time we want to execute a task asynchronously, we put the task on a queue; some executor (could be another thread, process, or machine) eventually runs it. Or, one component might produc
How to Compare NoSQL Databases: Aerospike, Cassandra, Couchbase, NoSQL
NoSQL before nosqlCAP not really too relevant. If you’re using a NoSQL database, you probably are running on a cluster with multiple partitions. And consistency – availability is not necessarily easy to interpret except in a formal theoretical way.Plus, it’s tunable. Plus, what does consistency even mean? Example, Cassandra partial writes. What is a secondary index more key-value lookupsit’s jus
Meteorが見せるIsomorphicなDBとリアクティブな開発モデル - ブログなんだよもん
最近、Meteorを試して見てます。これはちょっとスゴイ。正直、当時Railsに受けたのと同じ興奮がある。 Meteorの説明は「リアルタイムWebアプリケーションフレームワークMeteorについて」あたりが分かりやすいので、こちら参照。 実は、2012年の公開時から存在は知ってたんだけど、チュートリアル見たくらいで特に興味はありませんでした。 しかし、今は違います。それは主にスマホアプリの開発にかなりの威力を発揮しそうだと気づいたからです。 まず、なんで公開時にあまり興味がなかったかですが、そもそもRailsなど同レイヤーのWebアプリケーションの開発FWとして考えていました。 その場合 SPA リアクティブな開発モデル クライアントとサーバを同一コード(JS)で書ける サーバサイドのDBをクライアントから透過的に呼び出せる(IsomorphicなDBモデル) という特徴はせいぜいリアク
当社の時系列グラフを支える技術 – 一日に20億、月に30TBに及ぶドキュメント
Server Density(サーバーデンシティ)社は月に30TBに及ぶサーバからの受信データポイントを処理し、単純なLinuxシステムのロードアベレージから18カ国からのウェブサイトレスポンスタイムまで多岐にわたる顧客データ監視しています。これらすべてのデータはMongoDBにリアルタイムに入力され、顧客がグラフを閲覧したり、ダッシュボードのアップデートやレポート作成時に出力されます。 当社では MongoDBを2009年半ばから使用しており これまでデータベースのスケーリングに関して多くのことを学んできました。当社は複数のMongoDBクラスタを使用していますが、本記事ではこれまでの履歴データを保存しているクラスタに注目し、当社がどのようなスケーリングを行なったかを解説致します。 1. 専用ハードウェア及びSSDの使用 当社のMongoDBインスタンスはすべてソフトレイヤー社の２つのデ
20131213 jawsugソフトウェアベンダーがAWSを活用して
急にSaaSをはじめた話
データ分析基盤、どう作る？システム設計のポイント、教えます - Developers.IO 2019 (20191101)Yosuke Katsuki
直近の6カ月で2倍以上に成長したモバイルBaaSのParse。レイテンシの問題をAWSのストレージ機能で解決。AWS re:Invent 2013
直近の6カ月で2倍以上に成長したモバイルBaaSのParse。レイテンシの問題をAWSのストレージ機能で解決。AWS re:Invent 2013 モバイルBaaSを提供するParseは、4月にFacebookに買収されたてからの半年で、2倍以上のアプリケーションから利用されるようになりました。 その急速な成長を高いスケーラビリティで支えることができたのは、Amazonクラウドのフレキシビリティだったと、Amazon Web Servicesがラスベガスで開催したイベント「AWS re:Invent 2013」の基調講演で解説しました。 特に、急速に人気が高まるモバイルアプリケーションなどが登場するとバックエンドにかかる負荷が急速に高まり、サービスのレイテンシが跳ね上がる現象には手の打ちようがなかったのですが、これをストレージ性能を設定できるEBS Provisioned IOPSによって
SQLに対するMySQLと、NoSQLに対するMongoDBは似ている――主に有害な意味で | Yakst
MySQLのジョインが遅いことでSQL全般のジョインが遅いと思われることがあるように、NoSQLの中でもMongoDBが比較的広く使われるようになってきた今、MongoDBの欠点がNoSQLの欠点だと勘違いされるようになってきているのではないか。「SQL Performance Explained」著者Markus Winand氏の指摘。 昨日(9/30)の夕方、私は「SQLに対するMySQLのように、NoSQLに対するMongoDBにはよくない面がある」とツイートをした。あいにくそのツイートには説明が欠けていた。とはいえ1つのツイートに全ての必要な説明を含むことはできないだろうから、この記事で説明しよう。ツイートへの返事として受け取ったいくつかの疑問に答えられればと思う。 まず最初に、私は多言語永続化の考え方に賛同はするが、NoSQLの熱狂的支持者ではないということを知っておいてほしい。
MongoDB - Sign In
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Comparing ArangoDB with CouchDB and MongoDB - ArangoDB
Comparing ArangoDB with CouchDB and MongoDB November 13, 201200GeneralTags: Performance The folks over at MongoDB have an article on their site on Comparing MongoDB and CouchDB. They write: “We are getting a lot of questions “how are mongo db and couch different?” It’s a good question: both are document-oriented databases with schemaless JSON-style object data storage. Both products have their pla
日本を代表するビッグデータ技術者集団が米国で起業、米トレジャーデータがDWHクラウド開始
写真2●トレジャーデータのメンバー。CEOは米レッドハットなどで勤務した芳川裕誠氏。CTOの太田一樹氏はプリファードインフラストラクチャーの前CTO。楽天で分散キー・バリュー・ストアのROMAを開発した西澤無我氏、OSSのログ収集ツールFluentdやメッセージングミドルウエアMessagePackを開発した古橋貞之氏、MongoDB JPの設立メンバー井上敬浩氏などが参加している 米トレジャーデータは2012年9月27日（米国時間）、データウエアハウス（DWH）のクラウドサービスである「Treasure Data Cloud Data Warehouse（DWH） Service」を開始したと発表した。「Hadoop」をベースにしたDWHだが、Hadoop独自の「MapReduce」ではなく、SQLのクエリーや「JDBC」「ODBC」などを使って蓄積したデータを活用できることが特徴。米国
Goodbye MongoDB - ZOPYX Ltd. - Zope, Python, Plone software development and consulting
What can we do for you? Your contact Andreas Jung will assist you. Please call +49-7071/13 84 10 40 Or use our Callback service Over the last two or three years we have been using MongoDB in some mid-size projects. Now it is time to say goodbye to MongoDB for a variety of technical reasons: the currently memory model of MongoDB based on memory-mapped files is brain-dead. Leaving memory management
Replacing RabbitMQ with MongoDB « Boxed Ice Blog
By David Mytton, CEO & Founder of Server Density. Published on the 28th September, 2011. Update Nov 2015: – We have since reached the limits of MongoDB’s atomic findAndModify and have moved over to using Kafka for queuing. Back in April we ditched RabbitMQ in favour of building our own simple queuing system using MongoDB. This has been in production since then and has been working very well. Last
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Production Notes — MongoDB Manual
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Nosqlの基礎知識（2013年7月講義資料）
Aerospike, Cassandra, Couchbase、MongoDBを比較したNoSQLベンチマーク
Mongo Vs Redis, the Increment Battle - DevDazed
MongoDBの慎ましい手法によるデータの圧縮
MongoDB vs Mysql. A devops point of view
