ソースコードを公開したソフトウェアで収益を得ている会社をまとめる。いわゆる「オープンソースソフトウェア（OSS）」という有名な言葉を使わなかったのは、OSS の定義に当てはまらない、またはその可能性があるものが含まれているため。 この記事では "OSS" の定義に当てはまらないものも含め、主要な事業を構成するソフトウェアを一定のライセンスの下で公開している会社をまとめていく。このようにソースコードを公開して利用者やフィードバックを集めるビジネスモデルは open core とか COSS: Commercial Open Source Software と呼ばれているようだ。 企業が「ソースコードが公開されているソフトウェア」を利用するメリットとしては、主に以下の2つがあると考えられる。 コア機能の開発に集中できる 自社のビジネスの核となるソフトウェアの開発に集中し、それ以外の機能的・非機
Deployd とは Deployd は、モバイルアプリケーションなどのバックエンドAPIを作成するためのオープンソースソフトウェアです。いわゆる「MBaaS (Mobile Backend as a Service)」とよばれるクラウドサービスが提供しているサービスの基盤の部分が実装されたものと考えてよいでしょう。 特徴 プラットフォームの動作環境としてNode.js、および永続システムとしてMongoDBを採用しています。REST形式のAPIを通してJSONメッセージで通信します。つまり隅から隅までJavaScriptベース、ということです。クライアントアプリがHTML5であればJavaScriptのクライアントライブラリも提供されています。もちろん、REST APIを直接利用するのでも構いません。 プラットフォームはイベントAPIを利用して拡張できるようになっており、妥当性検証や複数
mongoコマンドから接続した際にオールドタイプ(SQL脳)たる我々人類にも 調べやすい形でinsert、select、updateを行う方法を調べました。 定義参照 // use [データベース名] use [データベース名] // show databases show dbs // show tables show collections参照系 // select * from [コレクション名] db.[コレクション名].find() // select * from [コレクション名] where x=4 db.[コレクション名].find({x:4}) // select j from [コレクション名] where x=4 db.[コレクション名].find({x:4}, {j:1}) // select * from [コレクション名] limit 1 db.[コレクション
MongoDBイン・アクション 作者: Kyle Banker,Sky株式会社玉川竜司出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2012/12/14メディア: 大型本購入: 5人 クリック: 55回この商品を含むブログ (4件) を見る MongoDB集計機能 CentOSでNginxのログをFluentdを使ってMongodbにリアルタイムで格納する - Yuta.Kikuchiの日記 時給3000円のCEOと揶揄されている@yutakikucです。今日は簡単にMongodbのログ集計機能を紹介します。機能が豊富過ぎて泣けてくるんで、ログ解析する人は是非使ってみて下さい。FluentdでMongodbにNginxのLogを流し込む設定は上のエントリーを参照して下さい。次回はAggregationFramework/MapReduce周りについて触れたいと思います。 泣ける話 : 集
2. 講師紹介 { Name : Yoshitaka Mori / 森 善隆 } ・コグラフ 代表取締役 ・プロダクトマネージャー / シニアエンジニア ・ナレッジマネジメント / コラボレーション / マッシュアップ / コンテンツ変換 / ブログ / リッチクライアント ・リアルコム / サイバーエージェント / XMLコンソーシアム など { Name : Michael Nguyen } ・コグラフ グローバルサービスデベロップメントマネージャー ・シニアエンジニア ・カリフォルニア大学 / 東京工業大学 ・サーチ / ナレッジマネジメント / マーケティング ・リアルコム など
Editor's Notes#2: \n#3: \n#4: \n#5: \n#6: \n#7: \n#8: \n#9: \n#10: \n#11: \n#12: \n#13: \n#14: \n#15: \n#16: \n#17: \n#18: \n#19: \n#20: \n#21: \n#22: \n#23: \n#24: \n#25: \n#26: \n#27: \n#28: \n#29: \n#30: \n#31: \n#32: \n#33: \n#34: \n#35: \n#36: \n#37: \n#38: \n#39: \n#40: \n#41: \n#42: \n#43: \n#44: \n#45: \n#46: \n#47: \n#48: \n#49: \n#50: \n#51: \n#52: \n#53: \n#54: \n#55: \n#56: \n#57: \n#5
デュアルCPUで計12コア24スレッド、メモリ48GBというマシンで MongoDB-2.0.8 をしばらく稼働させたところ、突然 CPU の system time が1コア分暴走したようになる、という現象が起きました。 最初は原因がよく分からず、とりあえず mongod のプロセスを kill して起動し直したら復旧したのですが、またしばらくすると同じ現象に。 mongoのメモリ使用量と Load Average をプロットしてみると、どうもある程度 (約24GB?) のメモリを使ったところで暴走が起きているような……とログを見直してみると、起動時に WARNING がでていました。 Sun Jan 20 00:10:01 [initandlisten] MongoDB starting : pid=12669 port=27017 dbpath=/var/lib/mongo 64-b
オンライン決済システムを提供する米stripeが、MongoDBとPostgreSQLをリアルタイムで同期させるツール「MoSQL」を公開している。これを利用することで、リアルタイム性が必要な処理はMongoDBに行わせ、複雑なSQLクエリが必要な分析処理はSQLデータベースで行う、といった構成が可能になる。 MoSQLは「MongoDB→SQLストリーミングトランスレータ」をうたうツール。MongoDBクラスタに格納されているコンテンツをリアルタイムでPostgreSQLにインポートできるという。これにより、MongoDBでサービスを運用し、オフラインでのデータ解析やレポートはSQLを使って実行する、といった分業が行える。 MongoDBにはスキーマがないため、実行時にはMongoDBに格納されるデータをSQLで扱える行形式のデータに変換する定義ファイルが必要となる。定義ファイルはYAM
2. ■はじめに ■概要／特徴 ■想定環境 ■運用項目 □インストール ・インストール手順 ・初期設定ファイル[mongod.conf] □レプリカセット ○レプリカセット構築 ・設定ファイル変更[mongod.conf] ・レプリカセット設定 ○ レプリカセット設定変更 ・設定確認 ・設定テンプレートの内容変更 ・設定変更適用 ○ レプリカセットステータス確認 ・ステータス確認 □シャーディング ○シャーディング構築 ・設定ファイル変更[mongod.conf] ・設定ファイル変更[mongoc.conf] ・設定ファイル変更[mongos.conf] ・シャーディング設定 ○データベース／コレクションのシャーディング有効化 ・データベースのシャーディング有効化 ・コレクションのシャーディング有効化 ○ シャード、Chunk状況確認 ・状態確認コマンド ・シャーディング状態確認[全件表示
第1回目となる今回は、まずMongoDBの概要と特徴的な機能を解説し、どのようなケースで有効に使えるかを紹介します。 NoSQLへの流れ 過去20年間でCPUの処理能力は数十倍になり、ディスクの1バイトあたりの金額は1000分の1になりました。開発環境はクラウドに移行し、扱うデータ量とWebサイトのアクセス数は大幅に増加しました。このような環境の変化から、データストアへ求められるものが変化してきています。 RDBでは、高トラフィックなWebシステムのバックエンドという箇所では、性能の限界があると考えられるようになってきました。その結果、RDBでは性能に限界がある適用箇所にNoSQLを補完することによって補おう、という流れが出てきたと考えています。 図1 データストアに求められるもの NoSQLの分類 現在NoSQLと呼ばれているものは、大きく分けて3つに分類されます。 図2 NoSQLの分
開発者が知っておくべき、ドキュメント・データベースの基礎：特集：MongoDBで理解する「ドキュメント・データベース」の世界（前編）（1/3 ページ） ドキュメント・データベースの最大の特長は、「パフォーマンス、大量データ、スケーラブルといった課題を克服するためのシンプルなセットを提供している」という点だ。 もちろん既存の多くのリレーショナル・データベース（以下、RDB）でも、ドキュメント・データベースが備えている特徴的な各機能に類似することが実現可能だし、さらに広範な概念や機能性を提供している。例えばシャーディング（Sharding。詳細後述）についても、既存の多くのRDBでデータの分散化が可能だ。しかしドキュメント・データベースでは、「そもそもデータ構造がこうした構成に適している」という点と、「それに付随して、考え方もシンプルである」という点が優位な特徴である。 万人が、データベースが
あんまりMongo DB Casual Talks のブログがないようなので、ざっくり書きます。 「MongoDBのアレをアレする」 by [twitter:@kuwa_tw] さん クラスタが遅い1 必要なデータを一気にインポート oplogが許容範囲を超えてレプリケーションが停止 PrimaryShardにChunkが溜まってI/Oバウンドに 負荷が高いのでBalancerは動かない クラスタが遅い2 ShardするCollectionのShard設定漏れ PrimaryShardでデータファイルが多くなりつづけてメモリマップドファイルのサイズをこえてI/Oバウンド ShardしてないのでもちろんBalancerは動かない 本当に突然パフォーマンスダウンする PrimaryShardは余裕を持たせておく Shard設定は定期的に確認、もしくはShardの設定を自動化する バックアップ
1. MongoDBのアレをアレする 株式会社サイバーエージェント アメーバ事業本部ピグディヴィジョン 桑野 章弘 12年7月8日日曜日 2. アジェンダ MongoDBCasual もんごたんについておさらい 運用時にあったこと集 障害時何見る？ まとめ 12年7月8日日曜日 3. 自己紹介 桑野章弘 サイバーエージェント Ameba を運営しています。 ピグライフの運用／構築を担当 Twitter @kuwa_tw Blog http://d.hatena.ne.jp/akuwano/ 著書／活動 「MySQLによるタフなサイトの作り方」 12年7月8日日曜日
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