MMSの概要 MMSの機能 MMS(MongoDB管理サービス)はMongoDBの自動運用管理をしてくれるサービスであり、主に以下の機能があります。 監視 MongoDBの各種統計情報収集、グラフ化、監視 閾値を指定して超えたらアラートメール送付 バックアップ スナップショット取得・リカバリ 差分バックアップ ポイントインタイムリカバリ（時間指定リカバリ） オートメーション（2014/5現在、公開予定） 無停止バージョンアップ ワンクリック環境構築 MMSとMMSエージェントの役割分担 MongoDB単体ではMMSを利用できません。MMSエージェントを導入して、MMSと接続する必要があります。 MMSエージェントには監視を行う監視エージェントとバックアップを行うバックアップエージェントの二つがあります。それぞれの役割分担は以下の通です。 MMS監視エージェント MongoDBから情報を取得
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Comparing PostgreSQL vs. MongoDB: Which Is Better for AI Workloads? 11 A.M. HKT Online Transaction Processing (OLTP) systems traditionally focus on managing small, consistent data chunks, such as those found in banking, e-commerce, and other transactional environments. For decades, Relational Database Management Systems (RDBMS) like PostgreSQL have excelled in such scenarios. However, the rise of
ZenClerkが月間10億PVを支えるまでの 過程で経験したアンチパターンを紹介
MEANとは、LAMP(Linux, Apache, MySQL, PHP)に変わる技術としてじわじわと注目されはじめているアーキテクチャです。このアーキテクチャMEAN(MongoDB, Express, AngularJS, Node.js)は、シンプルでかつ強力なアーキテクチャで、現在のJavaを利用したアプリケーション開発とは一線を画すところです。HTML5開発にとってJavaの役割が殆どなくなるというのも注目すべき点だと考えます。MEANで一般的に言われる注目すべき事項は次のところです： JavaScriptフルスタックである データモデルとしてクライアントからデータベースに至までJSON そして、この記事を書こうと思ったきっかけですが、2014/10/5(日) Mozilla Open Web Day in Tokyo | Mozilla Japan でのMEAN解説展示で、様
MongoDBの日本での普及に尽力している毎日ですが，単なるオープンソースとしてのデータベース技術、という単純なイメージから、もう少し広い視野でこの技術を評価する上で、その理解を深めるための素材としてご活用頂ければ幸いです。特に、MongoDBをビジネス素材としてご検討されている日本のシステムインテグレータ様に是非、ご参考にして頂ければ、と願ってます。 日本国内に於いては、MongoDBを導入されているお客様は、実は蓋を開けると、意外に多いのが状況です（MongoDB.orgからのダウンロード数からもはっきりしています）。オープンソフトとしてのMongoDBから、だんだんとエンタプライズでの採用、ミッションクリティカルな業務での実装、ソーシャル／クラウド／アナリティクス／モバイル系のアプリでの本格利用、等、ビジネスの強力なツールとしてのMongoDBへと変化を遂げているのは、北米，欧州、ア
> 原文(Why MongoDB is a bad choice for storing our scraped data) 私自身はMongoDBを推進する立場なのだが、確かにMongoDBに適さないケースはある。 闇雲に推進しても結局は全員がアンハッピーになるので、この様なネタもどんどん紹介していこうと思う。 この記事はMongoDBを徹底的に使い尽くしたエンジニアが書いている様で状況が良く解った。 ちょっと難しい所もあるので要点を意訳して、軽く解説を書いてみる。 （もちろん是非原文で読むのをお勧めする） 状況 最初はMongoDBでうまく動いていたが、だんだん苦労が増えてきて 元々のアーキテクチャを刷新するタイミングでMongoDBから別のプロダクトに乗り換える事にした。 システムの規模 詳しく書かれていないが、１ノード辺り数TBとあるのでSharding環境ではないかと思われる。
追記 2/22 毎回微妙に追記していますが、今回も追記です。最後にmongodbのinsert性能について80lines/secで厳しくなった、と書いてますが、環境か設定まわりがあやしいので訂正します。もうすこし検証してみようと思います。 → 検証して fluentd側の設定の問題であることが分かりました。詳しくは、http://blog.stanaka.org/entry/2013/02/22/171053 追記ここまで 最近は、fluentd + mongodb でログを蓄積していろいろ便利に使っているわけですが、数分に一回集計スクリプトを周したり、 GrowthForecast の画面をリロードしまくるのではなく、もっとリアルタイムで見たい! という欲求が募ってきたので、 node.js を使って実装してみました。( https://github.com/stanaka/realti
MongoDB使いましょって時に、やれ、レプリカセットだの、シャーディングだの、いちいち手順とか教えていくのがめんどくさくなったので、これを見たらコマンド的な手順はひと通りいけますよ。だから後は自分で調べてね、っていう資料をつくってみたのだ。 というわけで、「MongoDBのはじめての運用テキスト」SlideShareにあげました。 MongoDBのはじめての運用テキスト from Akihiro Kuwano 内容 PDFには、以下の様な内容を盛り込んでいます。 インストール レプリカセット構築 シャーディング設定 基本的なオペレーション Stat系ツールの見方。 ただし、徐々に古い情報にはなってくると思うので、詳しい情報や、最新の情報を見たい方には公式のWikiなり、ソースなり見ていただくのを推奨いたしますｗ 意図 以前MongoDBの薄い本などもあって、あれはすごくわかりやすい入門テ
id:tagomoris さんにお声がけいただきまして、Fluentd Casual Talks にて「fluentdでWebサイト運用を楽にする」というタイトルで発表させていただきました。 発表資料はこちら 主催者の id:tagomoris さん、会場を提供していただいた DeNA 様、いろいろ準備をしてくださった id:riywo さんはじめ多くの方々、参加してくださった100名以上の皆様、ありがとうございました！楽しかったです。 発表ではここ半年ほど Fluentd を運用して来た経験をお話ししましたが、発表内で触れなかったことで大事(?)なことがありますので以下に補遺をいくつか書いておきます。 MongoDB にログを溜めすぎない方がいいかも 太田さん (@kzk_mover) の発表内でも触れられていましたが、数千万件程度にしておいたほうがいいのでは……という実感です。 発表内
http://www.meteor.com/ で公開された Meteor.js を少し触ってみました。TechCrunch なんかでも話題になっていましたね。 Meteor.js は JavaScript によるウェブアプリケーションフレームワークですが、クライアントサイドでもサーバーサイドでもない、"Isomorphic" なフレームワークです。 コンセプトとしていくつか特徴があるのですが、その最たるものは "Reactive Programming" で、モデルやセッションなどのストレージを更新するとその更新内容がリアルタイムに、そのアプリケーションを開いている全クライアントに伝わるようなアプリケーションを簡単に作ることができます。 この辺は実例を見るのが早いです。 http://www.meteor.com/examples/leaderboard ここにある動画では、あるブラウザで
Karl Seguinさんの「The Little MongoDB Book」を和訳しました。 この本はMongoDBの基礎を実際に手を動かして学ぶチュートリアルです。 MongoDBの基礎から、データモデルの設計方法、MapReduceなど幅広い内容をカバーしています。 また、特別MongoDBに興味が無くても筆者のNoSQLへの考え方は一読の価値があるだろう。 ダウンロードPDF版 the-little-mongodb-book-ja.pdf epub版 the-little-mongodb-book-ja.epub(あんまりきれいに組版できてないけど…) 誤訳などあれば @hamano まで ソースはこちら: https://github.com/hamano/the-little-mongodb-book 更新履歴2012/04/17 v1.0 初版公開。 2012/06/15 v
The document discusses NoSQL databases and MongoDB in particular. It provides examples of MongoDB documents with different data types like objects, arrays, etc. It also shows how data is stored across multiple shard servers and accessed via mongos query routers. Configuration servers store sharded cluster metadata. Log data can be stored in MongoDB but only aggregated results data may be needed. H
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