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serverとdbに関するyhira0202のブックマーク (6)

  • サーバー未経験者がソーシャルゲームを通して知ったサーバーの事

    2014/2/8に行ったゲームサーバ勉強会でのスライドです。 サーバー未経験者がソーシャルゲームを通して知ったサーバーの事。 失敗経験を元に何故今がこうなっているかというのを詰め込みました。 初心者〜中級者向け勉強会だったので、なるべく非エンジニアでもイメージで伝わるようにちょっとだけ心がけてます。Read less

    サーバー未経験者がソーシャルゲームを通して知ったサーバーの事
    yhira0202
    yhira0202 2014/02/16
    色々と大変だわなぁ。
  • 社内サーバインフラ勉強会(DB)

    2. 今回の目的 1. 「データを保存する」ということが、実際にど ういうことなのかを知る。 2. 中の動作を踏まえることで、効率のよいアプ リを書けるようになる。 3. 問題が起きたときに、その原因を突き止めら れるようになる。 一般論をメインとし、MySQL等の細かい 個別ノウハウは取り上げません。 3. おしながき 1. 「データを保存する」とはどういうことか 2. MySQLがディスクに書くまで 3. 仮想メモリとページキャッシュ 4. とっても複雑なストレージの動作 5. MySQLのインデックスとメモリの関係

    社内サーバインフラ勉強会(DB)
  • key-valueストアの基礎知識

    首藤 一幸 Last-updated: January 5, 2010 注: このページの文章は Software Design 誌 2010年 2月号に掲載された以下の記事の元原稿です。 Software Design 誌編集部の了承の元に、ウェブページに掲載しております。 首藤一幸: "key-valueストアの基礎知識", Software Design 2010年 2月号, p.14-21, (株)技術評論社, 2010年 1月 18日 クラウド、特にPaaS向けのソフトウェア開発が現実のものとなり、 そこではリレーショナルデータベースとは違ったデータベースが 勢いを増しています。 その代表であるkey-valueストアを解説します。 もくじ key-valueストアとは なぜkey-valueストアか key-valueストアの使いどころ key-valueストアとNoSQL

  • scale out の技術 (in UNIX magazine, April 2009)

    scale outの技術 首藤 一幸 Last-updated: January 5, 2010 注: このページの文章は以下の記事の元原稿です。 首藤一幸, "スケールアウトの技術", クラウドの技術, pp.88-101, (株)アスキー・メディアワークス, ISBN978-4-04-868064-6, 2009年 11月 6日 アスキー・メディアワークス社の 書籍紹介ページ Amazon.co.jp の ページ 首藤一幸, "スケールアウトの技術", UNIX magazine 2009年 4月号, pp.78-91, (株)アスキー・メディアワークス, 2009年 3月 18日 データベースに求められる性能を試算したところ、 十台、百台…数万台のサーバが必要になった。 クラウドを構築する側はこういう問題に直面し、解決しようとしてきた。 台数に比例した性能を引き出すこと、つまりsca

  • 実録、ほぼ無停止なMySQLのフェイルオーバ (動画もあるよ) - (ひ)メモ

    レプリケーションしてるMySQLで、マスタやスレーブが障害停止した場合のリカバリプラン でも掲げたゴールである、「マスタが落ちてもぐーすか寝ていられるようにしたい」がほぼできたので、ほとんどサービスが停止することなく、フェイルオーバする様をスクリーンキャストに収めました。 埋め込みプレイヤーだと、小さくてわからないと思うので、リンク直接でみてください。 http://www.irori.org/pub/mysql-mm.mov 登場するホスト 登場するホストは2台、db901db902です。 最初は、db901が更新系クエリを受けるプライマリでdb900の浮動IPアドレスを持っています。 画面分割 画面は5分割しています。 左上 = 「select sysdate(),@@server_id」をdb900に対して(sleep 1しながら)延々と実行しまくりんぐ 右上 = ping -n

    実録、ほぼ無停止なMySQLのフェイルオーバ (動画もあるよ) - (ひ)メモ
  • Kazuho@Cybozu Labs: Pacific という名前の分散ストレージを作り始めた件

    大規模なウェブアプリケーションのボトルネックがデータベースであるという点については、多くの同意が得られるところだと思います。解決策としては、同じ種類のデータを複数の RDBMS に保存する「sharding」 (別名:アプリケーションレベルパーティショニング/レベル2分散注1) が一般的ですが、最近では、分散キーバリューストア (分散 KVS) を使おうとする試みもみられるようになってきています。 分散 KVS が RDBMS sharding に対して優れている要素としては、事前の分割設計が不要で、動的なノード追加(とそれにともなう負荷の再分散)が容易、といった点が挙げられると思います。一方で、Kai や Kumofs のような最近の実装では eventually consistent でこそ無くなってきているものの、ハッシュベースの分散 KVS は、レンジクエリができなかったり (例:

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