Redisに耐久性が加わったAmazon MemoryDB for Redisが登場 | DevelopersIO
MemoryDB はElastiCache の約1.5倍、Aurora の約1.2倍と若干高価です。 耐久性を重視するMemoryDBはElastiCacheで言うところの「クラスターモード」しか存在しないため、{シャード数} x {ノード数/シャード} x {インスタンス利用費} 分の利用費が発生する点にもご注意ください。 最後に Redisを永続的なデータストアとしても使える Amazon MemoryDB for Redis が爆誕しました。 データ耐久性のトレードオフとして書き込み速度は低下したものの、読み取りの速さはまさにRedisです。 クライアントはRedisコマンドを投げるだけで、MemoryDBが良しなにやってくれるため、使い勝手が良さそうです。 今後はDynamodB+DAXの代替として検討したり、RDB+キャッシュRedisなシステムを MemoryDB に集約すると
エムスリーエンジニアリンググループ AI・機械学習チームでソフトウェアエンジニアをしている中村(@po3rin) です。 弊社では毎週水曜日にElasticsearchとLuceneのコードリーディング会が開催されています。最近ではLuceneのFSTやKD-Tree、もうすぐ公開されるNSWの実装周りを読んでいました。 先日、私の発表回でLuceneのメモリ上での転置インデックスのデータ構造について発表したので、その内容を紹介します。Luceneのことが少しでも身近に感じていただければ幸いです。 Luceneとは 転置インデックスに関する事前知識 Luceneの事前知識 Luceneのメモリ上での転置インデックス実装内部 確保したメモリがあふれた場合 まとめ We're hiring !!! Luceneとは github.com Elasticsearchの内部で利用されているオープン
軽量な時系列データベースエンジンをスクラッチで開発する機会があったので、どのように実装したのかを必要知識の解説を交えながらまとめていきます。 実装はGo言語によるものですが、本記事のほとんどは言語非依存な内容となっています。 モチベーション 筆者は時系列データを扱うツールをいくつか開発しています。その中の一つであるAliは負荷テスト用のcliツールで、メトリクスをクライアント側でリアルタイム描画できるのが特徴です。リクエスト毎にレイテンシーなどの計測結果が際限なく書き込まれてくる中、同時に一定のクエリパフォーマンスが求められます。 これは言ってしまえば、簡易クエリ機能付きのpush型モニタリングシステムを単一ホストで実現するようなものです。 以前までの実装ではヒープ上の可変長配列にデータポイントを追加していくだけだったので、当然ながら時間の経過とともにメモリ使用量が増加していく問題を抱えて
最近、MySQLのパラメータの調整をする機会があったのですが、特定のパラメータを変更した際に、メモリの消費量にどう影響するのか、というのを調査する際に、インターネッツを彷徨ったところ、サイトによって書いてあることにバラつきがあったので、自分でもまとめてみることにした。 結論から書くと、参考にしたのは以下のオライリーの書籍「MySQLトラブルシューティング」で、記述が一番わかりやすく書かれていた。 このエントリは、この書籍の 「3.9.3 オプションの安全値を計算する」 にて記載がある内容をまとめたものになる。 MySQLトラブルシューティング 作者:Sveta SmirnovaオライリージャパンAmazon 著者について Sveta Smirnova(スヴェータ・スミルノヴァ): Oracle社MySQLサポートグループ・バグ検証グループの主席テクニカルサポートエンジニアとして毎日MySQ
Oracle Cloud、最大160コアのArmプロセッサを用いた「OCI Ampere A1 Compute」開始。無償で4CPU/24GBメモリを期限なく提供、Arm対応のJenkinsやKubernetesも オラクルは、同社が提供するクラウドサービス「Oracle Cloud Infrastructure」でArmプロセッサベースの新コンピュートサービス「OCI Ampere A1 Compute」（以下、A1 Compute）の提供開始を発表しました。 Armベースのコンピューティング・サービス「OCI Ampere A1 Compute」を発表。1コア/時間１セントで、優れた価格性能を実現しています。発表資料はこちら→ https://t.co/wFzXZnneHt #OracleLive pic.twitter.com/dRieE7e6c7 — Oracle Japan/日本
突然ですが... あなたは、あるゲームプロジェクトの本番リリース2日前にサーバエンジニアとしてJOINしました。いざリリースを迎えたとき、ElastiCacheのメモリが突然危険域を超え、さらにあと2時間で枯渇しそうな状況になりました。 さて、この状況におかれたあなたは何をしますか？ はじめに モバイルゲームのシステムは新しいイベントをopenするとトラフィックが2倍、3倍、時には普段の10倍以上来ることがあり、トラフィックの変動が非常に大きい特性があります。 新しいゲームのリリース時はより顕著で、想定以上のトラフィックが来ることもしばしばあります。 この記事は、あるゲームプロジェクトの本番リリース時に大規模トラフィックが来た際のサーバトラブルを題材に、 どのような観点で問題を切り分けていったのか、トラブルシュートのプロセス どのような準備(負荷テスト)をしていれば防げるのか という話をし
Oracle Database 21c正式版が登場。データベース内でJavaScript実行可能、改ざんできないブロックチェーンテーブルなど新機能 米オラクルは、最新のデータベースソフトウェアとなる「Oracle Database 21c」正式版を発表しました。 Oracle Databaseのバージョン番号は、2017年に発表された「Oracle Database 18c」から西暦を基にしたバージョン番号となりました。つまり今回発表された「Oracle Database 21c」の21は来年2021年の21から、cはクラウドのcから取られています。 オラクルはOracle Databaseにおいて、マルチデータモデルへの対応やマルチテナントへの対応など、さまざまな機能を集約したコンバージドデータベース（Converged Database）と呼ばれる方針で開発を進めています。 すでにOL
こんにちは、GMOアドマーケティング インフラ開発部のhakumaiです。 前回の記事「AWSエンジニアがGCPメインの会社に転職してみた」を読んでいただいた方々、ありがとうございます。 初めまして、GMOアドマーケティング インフラ開発部のhakumaiです。今年1月にHRTech系企業からGMOアドマーケティングに転職してきました。現職では、女子向けメディア「めるも」のインフラ業務に携わり、日々業務に励んでおります。今回は、私が転職してみて感じたインフラ技術のギャップの一部についてお話しいたします。 前職でのインフラ環境・経験について前職のHRTech企業で触っていたインフラ環境は、ほぼAWSでした。インフラの保守運用業務に加え、新規プロダクトのインフラアーキテクチャ設計構築を経験したこともあり、V... 今回は2回目の投稿になります。 前回と同様に、「AWSエンジニアから見たGCP」
こちらの記事はRDS ProxyがGAされる前に執筆した記事です。現在はLambdaからRDSを利用する場合、間にRDS Proxyを挟むという選択肢が増えているので、まずはRDS Proxyを使う/使わないの検討をお願いします。以後で紹介しているトピックの一部はRDS Proxy利用時は考え方が変わってきます。 CX事業本部@大阪の岩田です。私が現在関わっているプロジェクトではLambda × RDSというアーキテクチャを採用して開発を進めています。開発を進める中でLambda × RDS(RDB)という構成についてある程度ノウハウが貯まってきたので、注意したいポイントやオススメの設定をTIPS的に紹介していきます。 環境 以後の説明では以下の環境の一部もしくは組み合わせを利用しています。具体的なコードやSQLの例はプログラミング言語やDBエンジンに依存しますが、根底の考え方はどの言語、
Oracle Database（Oracle DB）から他のDBへの乗り換えを考えているユーザーにとって、“新兵器”とでも呼ぶべき移行支援ツールが現れた。2019年4月10日にインサイトテクノロジーが提供開始した「Insight Database Testing」がそれだ。「DB移行で難易度の高いSQLの変換作業を効率化できる」。インサイトテクノロジーの生熊清司マーケティング本部長はツールのメリットをこう強調する。 Insight Database Testingが狙うのは、オンプレミス環境で稼働中のOracle DBからの乗り換えだ。「オンプレミス環境からクラウドへの移行をターゲットにしており、商用DBからクラウド上のDBサービスへの乗り換えを支援する」（生熊本部長）。つまり移行元として、オンプレミス環境で大きなシェアを持つOracle DBはメインターゲットになる。 移行先のDBは今回
DBのレイヤーを含むエンドツーエンドテストやDBに依存したコンポーネントの自動テストがたくさんあると、全てのテストが終わるまでに長い時間がかかるようになってしまうことがあります。DBのクエリ実行はネットワークIOやディスクIOなどを含んだ高コストな処理だからです。 Docker を少し工夫して使うと、お手軽にテスト中のDBのクエリ実行にかかる時間を削減できます。自動テストが完了するまでの待ち時間を短縮し、開発のフィードバックサイクルをより早く回せるようになります！ MariaDB を用いたプロジェクトの実績では、DBアクセスを伴うテストケースが 153件 ありましたが、この方法によりそのテストスイートのローカル環境での実行時間を約 43% 削減できました（約 145.7s → 約 83.3s）。 どうやって？ Docker で tmpfs を使います。 tmpfs tmpfs とは、ディス
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