翻訳について¶ このドキュメントは、RedisのWiki(http://code.google.com/p/redis/wiki/)の内容を参考にしながら、構成などはSphinxに合わせつつ翻訳しています。また、必要に応じて、配布物の中のファイルなども引用しながら訳しています。
先日フォーラムでお知らせいたしましたが、今まで提供してきたツイートボタンとフォローボタンのデザインを一新すると同時に、今後はツイートボタンにツイート数を表示しなくなります。変更は2015年11月20日までに完了する予定です。Twitterでは、開発上のトレードオフが生じることが度々あります。今回の変更もそのような事情によるもので、ここではその背景を説明いたします。 Twitterの目標の一つは、皆様のウェブサイト、アプリケーション、ビジネスにとって、信頼のおけるプラットフォームを作ることです。また、このプラットフォームがTwitterエンジニアリングチームに確実にサポートされていることも重要です。その結果、APIを廃止することによって生じる問題を抑えるために、永続的なデザインを選択することにしました。多くの皆様と同様にTwitterの開発リソースにも限りがあり、どのプロダクトやパブリックA
GoogleのBigTableを参考にオープンソースで開発されたHBaseは、HadoopのファイルシステムであるHDFS上に構築されたキーバリューストア型のデータベース。高いスケーラビリティや柔軟なテーブル構造、自動シャーディングやフェイルオーバー機能などを特長とします。 そのHBaseがバージョン1.0に到達したことが、The Apache Software Foundation Blogにポストされた記事「The Apache Software Foundation Announces Apache™ HBase™ v1.0」で発表されました。 The Apache Software Foundation Announces Apache™ HBase™ v1.0 : The Apache Software Foundation Blog 1.0で行われた改善点や新機能として以下が上
近年、ハイスペックなスマートフォン、高品質なネットワークが普及し、それによりモバイルゲームの制作手法やそれを取り巻く環境も変化してきました。スクウェア・エニックスでは、そのような環境の変化に対して、日々新たなチャレンジをし続けています。そして、このようなスピード感溢れる業界の流れには、会社の枠を超えた技術情報の共有、交流が欠かせないと感じております。 そこでこの夏、社内のエンジニア・テクニカルディレクターによる最新のモバイル開発の技術情報や社内モバイルエンジン、開発秘話によるセッションをメインに、スクウェア・エニックス モバイル オープンカンファレンスを開催する運びとなりました。また、セッションの後は登壇する弊社スタッフと直接ディスカッションやフリートークができる場を設けております。この機会にスクウェア・エニックスという会社についても、より詳しく知って頂ければ幸いです。 マネージャー・テク
この記事は、Arin Sarkissian氏のブログ記事「http://arin.me/blog/wtf-is-a-supercolumn-cassandra-data-model」を氏の許可を得て翻訳したものです。（原文公開日：2009年9月1日） ここ１、２ヶ月というもの、DiggのエンジニアリングチームはCassandraについて調べ、遊び、最終的にはプロダクションにデプロイするためにかなりの時間を費やしてきました。これは実に楽しいプロジェクトでしたが、楽しくなる前にCassandraのデータモデルについて理解するために相当の時間を費やしたのです。「'super column'って何だよ」というフレーズが何度も口にされました。 もしあなたのバックグラウンドがRDBMSならば（ほとんどみんながそうでしょうが）、Cassandraのデータモデルについて学ぶ際に、いくつかのネーミング規約で
CassandraとRiakとRedis、どれが一番速いのかなーってことで性能を比較してみました。 後ほど詳しく書きますが、若干Redisに有利なベンチマークの取り方しています。 各ミドルウェアの条件と特徴はこれ。 アーキテクチャ比較 version: 2.0.5 構成: cluster depend: Java, Python データモデル: カラム指向 アーキテクチャ: Gossip ノード管理: 設定ファイル/コマンド/GUI 無停止ノード管理: 無停止 CUIクライアント: cqlsh 管理ツール: 付属のweb ui Cassandraのインストール〜クラスター構築はこちらをどうぞ。 Cassandra2系のクラスターをRHEL系LInuxに構築する version: 2.0.0pre11 構成: cluster depend: Erlang データモデル: Key-Value
11. 通信システム リアルタイム通信が不要であればHTTP 送受信（POST）するデータ形式は？ XML, JSON, MessagePack, Google Protocol Buffers, 独自シリアライズ 通信の頻度とデータ量、デシリアライズ処理の重 さ、開発＆デバッグのやりやすさなどから検討（慣 れないうちはJSONオススメ） 11 12. 想定負荷 例）DAU(Daily Active Users) 10万 10万 x 20 Login/日= 200万 Login/日 = 23 Login/秒 3倍して 23 x 3 ≒ 70 Login/秒 これが日々のピーク Webサーバ1台で12程度さばけると仮定すると、Webサーバ6台 となる。（この時点はざっくり） 基本的にログインが最も重い（多くのデータを読み込み、送信 する必要がある）ので、まずはログインの負荷を目安に考える。
3. システム構成 • Node数：97台 • サーバスペック 機器：Dell R410、R420 メモリ：64GB CPU:16コア、24コア HDD：600GBx4 (RAID-10) 600GBx2(RAID-1)+SSD 512GB(RAID-0) • クラスタ数：1 • Cassandraのバージョン：1.1.5-2(独自バージョン) • KeySpace数：8 • ColumnFamily数：156 4. 運用状況とか Cluseter Writes Request: 32000/sec Cluseter Reads Request : 58000/sec 1 nodeあたりのデータロードサイズ 約200～230GB
4月23日に都内で開催されたエンジニア向けのイベント「QCon Tokyo 2013」。急速に人気サイトへと成長したPinterestが、その裏でいかにスケーラビリティと格闘してきたのかをPinterestのエンジニア自身が紹介するセッション「Scaling Pinterest」が行われました。 この記事は「Pinterestはいかにスケーラビリティと格闘してきたのか（前編）。QCon Tokyo 2013」の続きです。 クラスタリングは怖い スケーラブルなシステムで問題なのは、データベースがひとつのサーバに収まらなくなったときにどうするのか、ということだ。 例えば、Cassandraは自動的にスケーリングしてくれて設定も簡単。可用性も高く単一障害点はない。しかし障害はそれでも起こるもので、クラスタリングの技術はまだ枯れておらず基本的に複雑なものだ。コミュニティもまだ十分ではない。 私たち
はじめまして。サービスインフラというチームに所属している@oranieと申します。前回の弊社 佐野からCassandra芸人による他のネタも・・・という話があったのでこれ幸いとCassandraネタでお茶を濁そうと思っています。そもそも他にもネタを持っているエンジニアがいる中で僕に執筆依頼を出す時点で、なんて節操の無い寛容な人達だとビックリしました。多分ダーツかなんかで決めたんだと思います。 入社以来、なぜか弊社でデファクトとして使われているデータストアのMySQLにもほとんど触らず、ひたすらCassandra運用とか他には仕事チャット上で一人だけ勝手に盛り上あがって麻呂のAAを貼りつけたり等の社内ピエロ雑用をやっています。おかげさまでエキサイティングな日々を毎日送る事が出来た為、酒の量が一時期増えたのと多少は小ネタを覚えたのでまだ運用していない方に少しでも運用・監視周りのお役に立てれば幸
This document appears to be test results from running the Yahoo! Cloud Serving Benchmark on a system. It includes performance metrics like request latency distributions and throughput for different request sizes and concurrency levels. Various graphs and tables are presented showing results from multiple benchmark runs. The benchmark was run to test the performance of the system for serving reques
The document discusses big data and Hadoop concepts. It covers Hadoop operations like put, get, scan, filter, delete as well as join and group by. It also discusses the different types of data access patterns like random write, sequential read, sequential write and random read. The document focuses on big data, Hadoop operations, and data access patterns.Read less
This is the official reference guide for the HBase version it ships with. Herein you will find either the definitive documentation on an HBase topic as of its standing when the referenced HBase version shipped, or it will point to the location in Javadoc or JIRA where the pertinent information can be found. This reference guide is a work in progress. The source for this guide can be found in the _
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