ふと今更、年初のCROSS 2013の「次世代 web セッション」の動画を見て、うんうん唸ってしまった。プロトコル編の方は知識不足であんまり分からなかったですが、アーキテクチャ編の方はグサグサくるものがあった。「自分の頭でこれからの web を考えてブログに書くまでがこのセッション」という宿題が出ていたので、せっかくなので最近考えてることをつらつらと書いておこうと思った次第。特にまとまりはないですし、戯言です。 これからの Web の話をしよう。 (次世代 Web セッション @ CROSS2013) – Block Rockin’ Codes 前提 僕はコード書いてない＆サーバサイドしか見たことない＆WEB サーバはあんまり見たこと無くて、それより後ろ側ばっかり見てた人なので、ユーザ側とかアプリ開発者がどうなっていくかについて特に尖った意見はありません orz SPDY とかもまだ手を
昨日の Azure MMC に続きAzure関連の新機能をご紹介。 クラウドの負荷に応じてスケールアウトさせられる便利ツール Azure Dynamic Scaling が これまたMSDNのコードギャラリーで公開されている。 ちょっとしたWebサイト構築にフォーカスした Google App Engine が勝手に環境をスケール してくれることに魅力を感じて利用している方もいるだろうが、Azureでも動的スケールアウトが 可能になってきている。しかも、より柔軟に。 興味のある方は上記ページからソースをダウンロードしてみていただきたい。 いきなり Visual Studio でビルドしろと言われても困る…という方はドキュメントを読むだけでも このツールの概要を理解していただけるだろう。 このツール、サンプルながら画面が提供されており、ブラウザで負荷状況を確認する ダッシュボードと、負荷を与
Twitterのスケール関係で、面白い記事を発見したのでまとめ。 一時期「スケールしない」とか「動作が不安定」だとか言われ続けていたTwitter。5月ごろにslashdot.jpでも話題になっていた。論調は総じて「Twitterがスケールしないのは、Rubyを使っているから」というもの。 ところが同じ５月、「Why Can't Twitter Scale? Blaine Cook Tries To Explain（なんでTwitterってスケールしないの？）」という、blog紹介記事がSilicon Alley Insiderに掲載される。記事の元になったblogエントリは、Twitterの前チーフアーキテクトだったBlaine Cook氏によるもの。Cook氏によれば、TwitterのスケールとRubyは何の関係もないという。 Why Can't Twitter Scale? Blai
ユーザー同士のつながりを元に時系列に140文字のメッセージを20個ほど表示する――。Twitterのサービスは、文字にしてしまうと実にシンプルだが、背後には非常に大きな技術的チャレンジが横たわっている。つぶやき数は月間10億件を突破、Twitterを流れるメッセージ数は秒間120万にも達し、ユーザー同士のつながりを表すソーシャル・グラフですらメモリに載る量を超えている。途方もないスケールのデータをつないでいるにも関わらず、0.1秒以下でWebページの表示を完了させなければならない。そのために各データストレージは1～5ms程度で応答しなければならない。 Twitterのリスト機能の実装でプロジェクトリーダーを務めたこともあるNick Kallen氏が来日し、2010年4月19日から2日間の予定で開催中の「QCon Tokyo 2010」で基調講演を行った。「Data Architecture
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
今年もMySQL Conference 2008に行ってきました。社内向けの報告資料と雑多なメモですが、よろしければ参考にしてください。 *1 概要 MySQLがSunに買収されて始めてのConference 8セッション並列で、OSCONの規模にだいぶ近い MySQLが扱うトラフィック量・データ量がどんどん大きくなってきており、それにどう追従するか、という観点の話が多い 買収の話とか "MySQL、新機能追加は有償版の「MySQL Enterprise」だけを対象に"というのは、かなりミスリーディングな記事 実体は一部のセキュリティ形の機能やnative storage engine-specific driverをMySQL Enterpriseとして出す、という話 Backup機能や、Falcon, Mariaといったストレージエンジンの開発では、Community ServerとE
repcachedについて repcachedとは、memcachedにデータのレプリケーション機能を追加実装したものです。 memcachedは、以下のようなところによく使われると思います。 一時的なデータの保存場所として キャッシュを保存する場所として RDBMSのデータのキャッシュ 生成したページデータのキャッシュ いずれの場合も消えていいデータなので、万が一memcachedがダウンしても問題はないはずです。 しかし、影響が全くないわけではありません。 例えば、MySQLのデータをmemcachedでキャッシュしている場合、memcachedがダウンしている間は直接MySQLにアクセスがいくことになりDBサーバの負荷が上がります。また、memcachedを再起動してキャッシュが失われた場合は、再びキャッシュが溜まるまではDBサーバに負荷がかかることになってしまいます。 このように
Google の鵜飼文敏さんによる講演会「大規模データ処理を可能にする Google の技術」に行ってきました。内容的には筑波大学で開かれたものと同じではないかと思います (「新ビジネスモデル」がそのままだったことなどから)。以下、上記記事に載っていないことを中心にメモから抜書きを。 此頃 Google にはやる物 現在 Google では Google の使命 (Google's mission is to organize the world's information and make it universally accessible and useful...) の早打ちが流行中。鵜飼さんは 50 秒程度、一番速い人は 30 秒程度。 Google の扱う情報 Google のいう「情報」はインターネット上のものだけに限らない (例: Google ブック検索)。 データセンター
ConsistentHashing - コンシステント・ハッシュ法 目次 この文書について コンシステント・ハッシュ法 実例 実装 用途 コンシステント・ハッシュ法 この文書について "Tom White's Blog: Consistent Hashing" の日本語訳です. http://weblogs.java.net/blog/tomwhite/archive/2007/11/consistent_hash.html 推敲歓迎: 誤訳, タイポ, 訳語の不統一, そのほか... 原文のライセンス: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.0/ 私は今までに何度かコンシステント・ハッシュ法にとりくんだことがある。 このアイデアをあらわした論文 ( David Karger らによる Consistent Hashing and R
ステートレスとは何か
RestWiki をたまに見直すと新たな発見があって面白い。 たとえば先日、「ステートレスなやりとりとは何か(What is Stateless Interaction?)」という箇所を見つけて、興味深く読んだ。このページは以前も絶対に読んでいるはずなのだが、 人間は忘れてしまうものである。 RestWiki の例でも充分わかりやすいのだけれど、自分でも例を思いついたので書きとめておく。 ステートフルサーバとステートレスサーバはどう違うのか。 まずは、ステートフルの例: 客: こんにちは 店員: いらっしゃいませ。○○バーガーへようこそ 客: ハンバーガーセットをお願いします 店員: サイドメニューは何になさいますか? 客: ポテトで 店員: ドリンクは何になさいますか? 客: ジンジャーエールで 店員: +50円でドリンクをLサイズにできますがいかがですか? 客: Mでいいです 店員:
日記だけで4億件のデータ ミクシィが運営するSNS「mixi」は、2007年7月末段階でユーザー数が1110万人。人が12人集まれば、1人はmixiユーザーというわけだ。ユーザーのアクティブ率（ログイン間隔が3日以内）は約62％と高く、2007年4月から6月の月間平均ページビューは117.5億に達した。日記だけでも4億件以上に上るなど、蓄積するデータ量も莫大。2004年3月のサービス開始から、わずか3年半で現在の巨大コミュニティーへと発展したのだ。 ミクシィは、「LAMP（OSのLinux、WebサーバのApache、DBMSのMySQL、開発言語のPerl、PHP、Python）」と呼ばれるWebシステム向けの標準的なオープンソースソフトウェア（以下、OSS）でシステムを自社開発し、安価なPCサーバを1000台以上連ねる超分散構成でmixiのサービスを支えている（広告配信など周辺機能では
直接会って名刺渡したりしてご存知の方は知ってるかもしれないですけど、あえてdiscloseすると、自分はsalesforce.comというところで現在働いております。関係者になってしまってからは、このブログでそのことについて書くのは当初のスタンスからあまりよくないと思ってたので書きませんでしたが、最近ちょっとやっぱり書きたくなったので書きます。 以下これはASPのアーキテクチャの話です。アーキテクチャに関する限り、SaaSとかASPとか、どうでもいい。 多分だいたいのCGM系サイトが、たくさんユーザを集めたときにスケーラビリティを出すのに苦心されていると思います。そういう場合、あるレベルに達すると必ずデータベース側のアーキテクチャを考えることになり、おそらくアプリケーション・パーティショニング的なことをしていると思うのですが、アプリケーション・パーティショニングができるのって、アプリケーシ
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