ZFS ZFS is the world's most advanced filesystem. DalmatinerDB is built to take advantage of its features such as integrity, ARC, compression, and ZIL. Riak Core DalmatinerDB is built on Basho's riak_core, the same distribution framework used by the Riak database allowing for scalability and incredible resilience.
RIAK TS Riak® TS is the only enterprise-grade NoSQL time series database optimized specifically for IoT and Time Series data. It ingests, transforms, stores, and analyzes massive amounts of time series data. Riak TS is engineered to be faster than Cassandra. Companies who use Riak TS for time series data: Make real-time decisions Reduce costs Increase performance / scale Reduce downtime Get to mar
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 データソリューション本部の名嘉 真之介です。 現在は入社二年目で、レコメンデーションシステムの開発と運用周りを担当しています。 仕事内容に関しては期ごとに変化が多かったのですが、その中でRiakの運用を1年間続けています。 その結果、少しずつ運用のノウハウがたまってきており、今回のAdventCalendarがアウトプットの良い機会と考えて参加しています。 この記事の対象者 細かい説明を省くため、ある程度のRiakの知識があることを前提にしています。 主な対象者としては、Riakの運用に興味が有る方や実際に運用に携わっている方を想定しています。 Riak Meetup Tokyo ＃04 （2014/06/04） まず、本題に入る
9月に入ってから、Riak 2.0がリリースされた。昨年の今頃から動き始めて、1年かけてようやっとリリースにこぎつけた。あちこちで繰り返されているが、ここでも新しい機能をちょっとずつ試していきたいと思う。マーケティング的には華々しく4つくらいの新機能が宣伝されているが、ここでは地味でマニアックなことから。とりあえず思いつくものをここから。 Erlang/OTPをR16に更新（ようやく） Cuttlefish: 設定フォーマットの簡単化 Bucket Types: Bucket名前空間の追加 Strong Consistency: レプリケーションの強い整合性 Riak Search 2.0: Solrを組み込んだ高機能な分散インデックス Security: 認証認可と通信路の暗号化 Java Client 2.0: 進化したJavaクライアントとか、ほかにもいろいろ 進化とか書いてしまって
July 25, 2013 Hosted Graphite is an open-source, application metrics system that lets you measure, analyze, and visualize large amounts of data about your applications and backend systems, without worrying about setting up your own server and dealing with scaling, backups, or maintenance. They use Riak to store all of their metrics – a time series collection of name-value data. Hosted Graphite was
筑波大学の川島先生に呼ばれて木、金と情報システム特別講義Dというやつに参加してきた。こんなことになるとは思っていなかったが、あろうことか講師側で呼ばれてしまい、思えば遠くへ来たものだと感慨深い。フリは「RiakとNoSQLの話をしてもらえたら」という非常に自由度の高い内容なので、せっかくなので僕の知っていることを全部詰め込んで話してやろうと思ったら10分延長してさらにスライド10枚分くらいを消化不良で終了という、みっともない感じになってしまった。かなり端折ってポイントだけ説明したので流れが分からず苦労した方も多いと思うが、まあ僕の性格なので許してほしい。データベースの講義をひと通り終えた院生レベルを想定してスライドを作ったので、もしかすると、わりと難しかったり分かりにくかったりするかもしれないので、わからないことがあったら適当に質問してください。 言いたかったことの流れを僕なりにまとめると
ハードウェア層 OS層 クラスタの留意点 負荷分散 ベンチマーク BitcaskとLevelDB コンフィグファイル スケールアウトとスケールアップの手順 運用上の注意点 64ビットCPUアーキテクチャ 最低4GBのメモリ。メモリは最も重要。局所性を活かせるのであれば多くメモリを必要としない。 RAID0、SSDを考慮すると良い。IOバウンドになりがちなので。 ミラーリング(RAID1)は考えなくて良い。 RAID(RAID1？)はやめちゃいな(クラスタ組んでるしいいんじゃない？的な？)。 ディスクサイズ重要。 ギガビットイーサも考慮にいれて。ネットワークも使うよ。 仮想マシンを使う場合は一番良いインスタンスを使う。同じデータセンタ/リージョンに配置するようにする。 クラスタ全体で必要なディスクサイズは次のように計算できる。 オブジェクト数 * 平均オブジェクトサイズ * n_val 50
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