Microsoft、PostgreSQLデータベースをスケールアウトできる「Citus Data」を買収 「オープンなプラットフォームの構築にコミット」 米Microsoftは1月24日（現地時間）、PostgreSQLをスケールアウト可能な分散データベースに変えられるオープンソースソフトウェア（OSS）を提供しているスタートアップ、Citus Dataを買収したと発表した。Microsoft Azure上で提供するPostgreSQLのサービスの機能強化を図る。 PostgreSQLデータベースを含むリレーショナルデータベース（RDB）は一般に、リードレプリカを作成して分散処理を行う以上の負荷分散機能を備えていない場合が多い。しかしCitus Dataは、PostgreSQLのデータベースエンジンを拡張して分散処理を可能にし、スケールアウトできるソフトウェアを提供している。 「オープンな
96 MacBook Pro’s in a single Rack space We had a need to introduce 96 MacBook Pro’s for our product testing. Our requirements included Retina displays, small form factor, low power, cool running, Apple branded hardware, high density design, i7 CPU’s, 16GB RAM, etc… This is what I came up with. Some of the parts are custom 3D printed and others are standard off the shelf parts. We use 3D printed
Gigazineとかで既に話題になっていたので知っている人も多いかと思いますが、Mac mini 160台をラッキングした人がいます。どういう風に160台をラッキングしたか？可用性をどうするか？等は参考になる部分も多いかと思います。 Xserveが無くなってからどうやって高密度なラックをデータセンターに作るか？というもとにMac miniをデータセンターに設置しようと言うところから始まった様です。 このMac miniラックを作ったSteveさんはその出来上がりまでをご自身のブログSteve’s Blogで軌跡を書いています。簡単ではありますが、160台のMac miniラックが出来るまでを自分への忘備録、参考も含めて要約(正直かなり雑ですし自信ありませんが)してみました。 以下、要約です。 AppleはMac miniを新しいサーバとしたが、これに対しては以下の疑問が残る。 1. Mac
なお、2つのFTPサーバーは(2)の項で設定したものと同じく以下のような構成です。 また、設定は (2) で設定した httpd に vsftpd を追加する形で行います。 (1) www1.server-linux.info [eth0:192.168.0.21] [eth1:10.0.0.21] (2) www2.server-linux.info [eth0:192.168.0.22] [eth1:10.0.0.22] (3) cluster.server-linux.info [仮想IP:192.168.0.100] ちなみにここでは vsftpd を例にしましたが、この設定は samba や postfix 等、他の /etc/rc.d/init.d/ 配下の起動スクリプトに応用できます。 前項の httpd も以下の1行への変更でまかなうことが可能です。
Why are users leaving Slack to track, manage and reply on their tickets when the internal communication and collaboration about the ticket is happening on Slack together with their colleagues? By moving the ticketing system to be operated completely on Slack, wouldn't you save tons of time and improve collaboration across teams? With these questions in mind, we started to build what now have bec
本来ならネットワーク管理者みたいな人がいて、その人にやってもらうほうが安全・安心なのですが、そうもいかない状況でプログラマがサーバー構築することも珍しくないと思います。 今回まさにそんな状況で、自分なりに勉強して試行錯誤して構築したメモです。 ナウい技術であるDockerとか使ってない、まごころ込めた手作りサーバーなので本気で勉強したい人は参考書とか買ってやったほうがいいと思います。 構築した構成図は以下の画像のようになってます。 （これが効率のよい形なのかは分かりません） WebサーバとDBサーバが2台ずつで、ファイルサーバが1台。 WebとDBをロードバランサで負荷分散させてるという構成です。 WebサーバーがApache＋PHP。フレームワークとしてFuelphpを使います。 DBサーバーがMariaDBでレプリケーションを使って同期します。 FileサーバーはNFSを利用します。
元々、メルマガ連動目的で始めた初心者・中級者向けブログでした。が、コロナによる在宅勤務が当たり前の時代に突入した2020年。会社に存在していた仕事環境が、自宅内に存在して当たり前の時代に、一気に突入することとなりました。AWSを筆頭としたクラウド環境をベースに、AI、機械学習、CI/CD、自動化等、全てが自宅で動作・操作可能です。全てが可能となるよう、自宅環境整備に役立つ内容をブログに記載していく方針とし、今後の内容に反映させていきたいと思います。 整理は明日やります。 gem install mongrel --include-dependencies gem install mongrel_cluster --include-dependencies config/mongrel_cluster.ymlがありますね。 mongrel_rails cluster::configure -
図2●リンクの構造を人気度として扱う「PageRank」 リンクを人気投票として捉えることで，ページの重み付けに利用する。 「Yahoo! JAPAN」，「BIGLOBE」，「Excite」，「infoseek」，そして「goo」。これら大手検索サイトは，トップページの体裁こそ違うものの，基本的に検索結果は変わらない。いずれも米Google社と提携し，自社サイトの検索サービスを同社の検索サービス「Google」に委託しているからだ。Googleは提携サイトに対して検索結果を操作することは許していない。そのためGoogleと提携している検索サイトで検索語を入力すると，ユーザーはGoogleの検索結果をそのまま受け取ることになる。 Googleがほぼ現在の機能を備えて姿を現したのは，1998年12月のこと（写真[拡大表示]）。米スタンフォード大学の学生だったLarry Page氏とSergey
jboss.org: community driven JBoss Web ProjectおよびJBoss AS Clustering Projectから興味深いプロジェクトが発表された。その名もmod_clusterだ。現在のところ1.0.0.Beta1が公開されている。名前のとおりApache HTTP Serverで動作するモジュールで、背後で動作するTomcatやJBoss Web、JBoss ASなどのアプリケーションサーバへのコネクションを担当する。ロードバランシングの機能とプロクシの機能を備え、mod_jkとmod_proxyの双方の機能をもったような仕組みになっている。 mod_jkやmod_proxyとの大きな違いは、アプリケーションサーバからHTTPサーバへのバック通信をサポートしているところにある。HTTPメソッドでアプリケーションサーバからmod_clusterモジ
ペタバイト規模のデータを格納させる分散コンピューティング用プラットフォームを探しているのであれば、そのフレームワークとして Hadoop の使用を検討すべきだろう。HadoopはJavaベースで作成されているため、Linux、Windows、Solaris、BSD、Mac OS Xにて使用できる。こうしたHadoopを実際に採用している組織に共通するのは、安価（特殊なハードウェアが不要）かつ効率的でスケーラビリティと信頼性を兼ね備えたプラットフォームによる、膨大な量のデータ処理を必要としているという点だ。 Hadoopでは、こうした膨大な量のデータを格納するために、Hadoop Distributed File System（HDFS）を採用している。実際、HDFSのマスタ/スレーブアーキテクチャは、Hadoopのクラスタ機能の中核を成している。ここでサポートされているのは、ファイルシステ
現在、エンタープライズ環境で動作するアプリケーションサーバには様々なものがありますが、どれもデフォルトでクラスタリングの機能を搭載しているものがほとんどです。 クラスタリングを行う目的としては主に2つあげられます。1つはパフォーマンスの向上で、もう1つは可用性の向上です。まずは、これらの機能について解説していきます。 開発したアプリケーションに対して非常に多数のアクセスがあった場合、1台のサーバでは処理がまかないきれなくなります。 そういった場合には、前段にロードバランサを配置することで複数台に処理を振り分ければよいのですが、ECサイトなどでログインユーザのセッション情報などを保持しているアプリケーションが動作している場合、最初にログインしたサーバとは違うサーバに処理が移った場合セッション情報が共有されていないと継続して処理を行うことができなくなってしまいます。 こういった場合でもクラスタ
現在（2005年10月）のバージョンのTomcatで使用されている"all-to-all"のセッションレプリケーションでは、クラスタグループ内にあるすべてのTomcatが同じセッション情報を共有します。"all-to-all"のセッションレプリケーションの方式はわかりやすい形ではありますが、クラスタグループ内のサーバの台数が多いとセッション間で情報のやり取りが多くなるため、ネットワークのトラフィックが増大してしまいます。 そのため、少ない台数のTomcatで同じセッション情報を共有する"primary-secondary"のセッションレプリケーションが望まれています。"primary-secondary"であれば、セッションレプリケーションされる情報は「プライマリサーバ」と「セカンダリサーバ」の2台の間でのみやり取りされるため、ネットワークにかかる負荷はそれほど大きくなりません（図2）。
Heartbeatの特徴とユニークな機能 連載：Heartbeatでかんたんクラスタリング（1） オープンソースソフトウェアの「Heartbeat」をご存じでしょうか？ これを使い、Linux上でHAクラスタを構成する方法を紹介します
【 pidof 】コマンド――コマンド名からプロセスIDを探す （2017/7/27） 本連載は、Linuxのコマンドについて、基本書式からオプション、具体的な実行例までを紹介していきます。今回は、コマンド名からプロセスIDを探す「pidof」コマンドです。 Linuxの「ジョブコントロール」をマスターしよう （2017/7/21） 今回は、コマンドライン環境でのジョブコントロールを試してみましょう。X環境を持たないサーバ管理やリモート接続時に役立つ操作です 【 pidstat 】コマンド――プロセスのリソース使用量を表示する （2017/7/21） 本連載は、Linuxのコマンドについて、基本書式からオプション、具体的な実行例までを紹介していきます。今回は、プロセスごとのCPUの使用率やI/Oデバイスの使用状況を表示する「pidstat」コマンドです。 【 iostat 】コマンド――I
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