1. ソーシャルゲーム スケールアウトの歴史 gussan@Drecom Co., Ltd. Copyright © Drecom Co., Ltd. 12年2月20日月曜日
Twitterが分散フレームワーク「Gizzard」公開！ Scalaで書かれたShardingを実現するミドルウェア Twitterは独自に開発した分散フレームワークの「Gizzard」をオープンソースとして公開しました。GizzardはScalaで書かれたJavaVM上で動作するミドルウェアで、PHPやRubyといったWebアプリケーションからの要求を自動的にデータベースに分散することで、大規模で可用性の高い分散データベースを容易に実現するためのものです。 Gizzard：フォルトトレラントな分散データベースを実現 The Twitter Engineering Blog: Introducing Gizzard, a framework for creating distributed datastores Twitterのブログにポストされた「Introducing Gizzard
scale outの技術 首藤 一幸 Last-updated: January 5, 2010 注: このページの文章は以下の記事の元原稿です。 首藤一幸, "スケールアウトの技術", クラウドの技術, pp.88-101, (株)アスキー・メディアワークス, ISBN978-4-04-868064-6, 2009年 11月 6日 アスキー・メディアワークス社の 書籍紹介ページ Amazon.co.jp の ページ 首藤一幸, "スケールアウトの技術", UNIX magazine 2009年 4月号, pp.78-91, (株)アスキー・メディアワークス, 2009年 3月 18日 データベースに求められる性能を試算したところ、 十台、百台…数万台のサーバが必要になった。 クラウドを構築する側はこういう問題に直面し、解決しようとしてきた。 台数に比例した性能を引き出すこと、つまりsca
KOF2009にて、「ウェブサービスのパフォーマンスとスケーラビリティ」と題して発表してきました。発表資料を以下に置いておきます。 Performance and Scalability of Web ServiceView more presentations from Shinji Tanaka. 概要は、「ウェブサービスのパフォーマンスを向上させスケーラビリティを高めるために、はてなでは様々な取組みを行っています。本セッションでは、はてなで採用している具体的な技術、ノウハウ、可視化手法と、それらの効果について紹介します。」というものです。 最近の、Interopやカーネル読書会あたりで話した内容をまとめつつ、レスポンスタイムの可視化という最近の取り組みについて話しました。 最近、レスポンスタイムについては、以下のようなグラフを使っています。 x軸がレスポンス時間、y軸がその時間内に収
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
Facebookが大規模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 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。同社の巨大なシステムは、3つのデータセンターにある約3万台のサーバと、PHP、C++、Memcache、MySQLなどのソフトウェア群によって支えられています（同社のデータセンターの巨大さは、記事「3億のユーザーを抱えるFacebookのデータセンター。移動は自転車、希望は100Gbイーサネット 」を参照）。 同社の技術担当バイスプレジデント Jeff Rothschild氏は、Facebookが実現している大規模なスケーラビリティを、いかにしてこれらのソフトウェアで実現しているのか、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 Mas
サーバを安全に運用する施設として構築されるデータセンターですが、グーグルではそのデータセンターですら"落ちる"ことがあると想定してアーキテクチャを構築しています。 米グーグルが今年の5月に行ったイベント「Google I/O」で、同社のGoogle App Engine datastore leadであるRyan Barett氏が行った講演「Transactions Across Datacenters (and Other Weekend Projects)」のビデオがYouTubeで公開されました。 Barett氏は、担当しているGoogle App Engineのデータベースに関してグーグルが「multihoming」（マルチホーミング）と呼ぶ複数のデータセンターを用いた処理を実現している理由として、データセンターが自然災害や停電に見舞われたり、メンテナンスなどによるデータセンターの
先週末は上京してRubyKaigiに参加してきました。 運よくLT枠をいただくことができたので、タイトルのようなテーマで（結構紆余曲折があって、当初の想定から逸れてしまった...）プレゼンさせてもらうことができました。 話の流れとしては、 「WebアプリケーションのボトルネックはRDB」 ↓ 「RDBってAmazonEC2みたいなHaaSではスケールしないよね。」 ↓ 「本当に（アプリのコードをそのままで）スケールさせようと思ったら、AmazonSimpleDBのようなクラウドDBを使うしかない」 ↓ 「SimpleDBはMySQLより一桁以上遅いから、単純にRDBをSimpleDBに置き換えると、えらいことになる」 ↓ 「SimpleDBへのアクセスを極力少なくするため、リクエストはMemcachedとかでキャッシュしまくる必要があるね」 ↓ 「このあたりを今Lang-8で実験している。
※分散Key-Valueストア「kumofs」を公開しました！ 先日開催されたKey Value Store勉強会に行ってきました。私の発表資料は↓ここからダウンロードできます。 kvs-kumofs.pdf 合わせて読むと理解が深まるかもしれない： スマートな分散で快適キャッシュライフ - mixi Engineer's Blog：Consistent Hashについて バイナリシリアライズ形式「MessagePack」：kumofsのプロトコル。高速なストリームバッファとストリームデシリアライザの実装も含まれています。 Protocol Buffersは遅い：MessagePackのベンチマークとProtocol Buffersとの比較。タイトルは釣り。 memstored：IOアーキテクチャのプロトタイピング マルチコア時代の高並列性IOアーキテクチャ Wavy memcached
シンプルでスケーラブルな分散ストレージを自社開発したライブドア 一方ライブドア執行役CTOの池邉智洋氏は，同社のブログや写真投稿サービスなどのインフラで利用中のストレージ仮想化ソフトを自社開発した事例を紹介した。ライブドアのサービス群が求める要件が「いかに安価に容量を追加できるか。過剰な機能と信頼性は不要」（池邉氏）と判断。メーカー製のネットワーク・ストレージの利用を止め，「ファイルのパスがそのままURLになるため，ファイル・システムのパスをURLに変換しなくて済む」HTTPで入出力する分散型仮想ストレージの開発に踏み切ったのだという（写真4）。 設計思想は「複数ノード間の一貫性はCAP定理に基づいて遅延を妥協し，スケーラビリティと読み出しの速さにこだわった。一方で書き込みはそこそこの速度でよく，認証とアクセス制御はアプリケーションで実装するので不要」（池邉氏）というもの。HTTPサーバー
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちはオークション事業部プラットホーム技術のチャックです。 オークションでは一部サービスに RDBMS の MySQL を使ってサービスをご提供させていただいております。 オークションでは多くのお客様よりアクセスを頂いておりますので、大量の更新、参照の処理速度に優れた MySQL を選択し、お客様にストレスなくサービスをご利用いただけるよう 日々業務に取り組まさせていただいております。 しかし、精密機器には故障がつきもので、サービス運用の観点からは 「機器が故障するのはしかたない、しかしそれをいかに早く復旧させるか」 といったことを念頭に入れております。 実際には、障害が起こってから復旧させるのではなく、障害が発生した場合に
ここ数年の大規模サービスのシステム運用について調べてみたので参照したページやファイル、本へのリンクをまとめておく。PDF へのリンクも多数含まれているのでご注意を。 時代が時代なら企業のノウハウとして隠されていたような情報がこれだけ公開してもらえているというのが非常にありがたい。公開してくれている各企業や公開してくれている人に感謝。 あとで気付いたが、Google や Facebook の事例も探しておけばよかった。Thrift とかあったのに。「こんな情報もあったよ」などあればぜひ教えてください。追記していきます。 youtube http://d.hatena.ne.jp/stanaka/20070427/1177651323 digg http://d.hatena.ne.jp/stanaka/20070427/1177651323 livedoor http://labs.cybo
こんにちは。mixi開発部のyouheiです。 今回は先日8月4日にリリースした「エコー」について書きたいと思います。 エコーとは まずはエコーとはどういう機能かのご紹介ですが、プロモーションページがございますのでそちらをご覧いただければ幸いでございます。 http://mixi.jp/guide_echo.pl いくつか抜粋しますと、 あなたの"今"を一言にしてみませんか？誰かに伝えたいこと、ひとりごと等、何でもOK！ 気軽な新コミュニケーション機能です。 たとえば、「今日はいい天気だな〜」という、ひとりごとから、「お腹すいたー！誰かランチにいこうよ！」というメッセージ的な使い方まで、「エコー」の楽しみ方はあなた次第！ マイミクシィ同士で「エコー」を使うとホームにお互いの書きこみが表示されます。 気になった書きこみには、返信することもできちゃいます。あなたがふと書きこんだ一言に、思わぬ返
KOF 2008 での発表資料「はてな流大規模データ処理」を以下にアップロードしました。 http://bloghackers.net/~naoya/ppt/081108huge_data.ppt 一部参考文献からの引用 (Introduction to Information Retrieval から Vector space model の図、たつをの ChangeLog から転置インデックスの図) があります。この場を借りて感謝。 環境によってはおそらくフォントの表示がいまいちだと思いますが、ご了承ください。 追記 SlideShare にアップロードしました。 081108huge_data.pptView SlideShare presentation or Upload your own. (tags: linux mysql) 追記: メモリはディスクの 150 倍について
KOF2008：関西オープンソース2008というイベントに来ています。 はてなの伊藤さんの講演があったので、講演メモを公開。 ＃ボクがメモした内容であって、100%言ったとおりに書いてあるわけじゃないので、参考としてご覧ください。 (続き) アジェンダ 大規模なデータ OSのキャッシュ MySQLの運用 大規模データアプリケーションの開発 データの例 はてなブックマークのデータ量：五千万件くらいのデータ量 このデータに対して何百万人がアクセスしてくる状況でどういう作りにするか レコード数 1073万エントリー 3134万エントリー 4143万タグ データサイズ エントリー2.5GB 何の工夫もなく普通にアクセスすると...200秒待っても結果が帰ってこない 大規模データの難しいところ 開発サーバで開発者が作っている時は快適に動いていても、多数の人間がアク
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