Twitterが分散フレームワーク「Gizzard」公開！ Scalaで書かれたShardingを実現するミドルウェア Twitterは独自に開発した分散フレームワークの「Gizzard」をオープンソースとして公開しました。GizzardはScalaで書かれたJavaVM上で動作するミドルウェアで、PHPやRubyといったWebアプリケーションからの要求を自動的にデータベースに分散することで、大規模で可用性の高い分散データベースを容易に実現するためのものです。 Gizzard：フォルトトレラントな分散データベースを実現 The Twitter Engineering Blog: Introducing Gizzard, a framework for creating distributed datastores Twitterのブログにポストされた「Introducing Gizzard
このあたりの内容を卒業研究にする予定で、中間報告書まで書いたけど、整理と裏付けが全然追いつかなくて卒論なんて書けそうにないので、とりあえずテキトーにブログに書いておくなど。 データストアには、状態を永続化して共有する機能と、データモデル（状態を操作する意味論）を規定する機能の、２つの機能がある。この２つの機能を、より使いやすく、より高速に、よりスケーラブルに提供することが求められる。そうでないとシステム全体が成り立たない。 冗長化とか負荷分散とか、ハードの質に頼らない高性能なシステムを構築したいときは、「状態を持たないようにする」のが定石になる。同じ状態を２台のホストで同期し続けたり、状態を分割しながら整合性を保ち続けるのは、非常に難しい。このため、状態は共有データストアに保存しておくのがもっとも簡単で、現実的な解になる。 MVCアーキテクチャにおけるViewとControllerはMod
EC2上では、仮想IPアドレスなどのIPレベルの機能が制限されているため、仮想IPアドレスを使用した冗長化は基本的には使用できません。が、DNSを使用することで、VIPほどの精度は高くないもののMySQL Multi-master構成を構築することができました。 今回は、MySQL Multi-masterの切り替え用の支援ツールとして、Multi-Master Replication Manager for MySQLを使用します。このツールでは、MySQLの死活監視と仮想IPアドレスの切り替えを行ってくれます。 もちろん、EC2上では仮想IPアドレスは使えないので、そのままではうまく動作しません。ここで、このツールに含まれるns_agentを使用することで仮想IPアドレスではなく、DNSによる切り替えができるようになり、EC2上でMulti-masterを構築することができます。 今回
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
Facebookが大規模スケーラビリティへの挑戦で学んだこと（後編）～キャッシュが抱えるスケーラビリティの問題とデータセンターにまたがる一貫性 全世界で3億人を超える会員を抱え、世界最大のSNSとなったFacebook。同社の技術担当バイスプレジデント Jeff Rothschild氏が、10月8日に米カリフォルニア大学サンディエゴ校で行ったセミナー「High Performance at Massive Scale-Lessons learned at Facebook」の内容を再構成して紹介します。 （この記事は「Facebookが大規模なスケーラビリティへの挑戦で学んだこと（前編）～800億枚の写真データとPHPのスケーラビリティ問題」の続きです） キャッシュがスケーラビリティに大きな役割を果たしている Facebookの主な役割は、ユーザーが簡単に（友人たちの）情報を集めることがで
Facebookが大規模スケーラビリティへの挑戦で学んだこと（前編）～800億枚の写真データとPHPのスケーラビリティ問題 全世界で3億人を超える会員を抱え、世界最大のSNSとなったFacebook。同社の巨大なシステムは、3つのデータセンターにある約3万台のサーバと、PHP、C++、Memcache、MySQLなどのソフトウェア群によって支えられています（同社のデータセンターの巨大さは、記事「3億のユーザーを抱えるFacebookのデータセンター。移動は自転車、希望は100Gbイーサネット 」を参照）。 同社の技術担当バイスプレジデント Jeff Rothschild氏は、Facebookが実現している大規模なスケーラビリティを、いかにしてこれらのソフトウェアで実現しているのか、10月8日に米カリフォルニア大学サンディエゴ校で行ったセミナー「High Performance at Mas
先週金曜日、BPStudy#25で、「パフォーマンスとスケーラビリティのためのデータベースアーキテクチャ」という題目で話をさせていただきました。その際に使用した発表資料は以下のとおりです。 1. Happy Optimization 最初に、最適化の考え方として、上限値を予測し、それを元にリソース配分を考える、という手法を説明しました。
サーバを安全に運用する施設として構築されるデータセンターですが、グーグルではそのデータセンターですら"落ちる"ことがあると想定してアーキテクチャを構築しています。 米グーグルが今年の5月に行ったイベント「Google I/O」で、同社のGoogle App Engine datastore leadであるRyan Barett氏が行った講演「Transactions Across Datacenters (and Other Weekend Projects)」のビデオがYouTubeで公開されました。 Barett氏は、担当しているGoogle App Engineのデータベースに関してグーグルが「multihoming」（マルチホーミング）と呼ぶ複数のデータセンターを用いた処理を実現している理由として、データセンターが自然災害や停電に見舞われたり、メンテナンスなどによるデータセンターの
ずいぶん間があいちゃいましたが、OSS だけでスケーラブルなストレージを安価に構築する方法 #4 のつづき。今回は DM-MP により束ねられた仮想的なブロックデバイス（/dev/mapper/mpath0 と /dev/mapper/mpath1）を、更に CLVM でひとつの論理ボリュームにし、GFS2 でフォーマットした後、実際にマウントしてみます。今回が最終回です。 CLVM のインストールと設定 client0, client1 双方でインストールと設定。 $ sudo yum -y install lvm2-cluster /etc/lvm/lvm.conf を編集し、locking_type を 3 に設定。 locking_type = 3 clvmd を起動。 $ sudo /etc/init.d/clvmd start 物理ボリューム/ボリュームグループ/論理ボリュー
OSS だけでスケーラブルなストレージを安価に構築する方法 #0 TLUG Meeting 2008/09 で発表した How to build a scalable storage system with OSS なんですが、発表では概要しか触れてなくて、じゃあいったいどうやって構築するのよ、という部分が全然ないので、ぼちぼちこのブログで書いていくことにします。 で、スケーラブルというだけだと曖昧なので、以下のような要件を満たすものを、スケーラブルなストレージと想定することにします。 特殊なソフトウェアを必要とせずに、OS からファイルシステムとしてマウントできるもの。なので MogileFS、Hadoop Distributed File System、Google File System 等は対象外。（FUSE 使えばやれないこともないけど…） 容量をオンラインでダイナミックに追加で
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
HeatWave Use automated and integrated generative AI and machine learning (ML) in one cloud service for transactions and lakehouse scale analytics. Get faster insights from all your data with unmatched performance and deploy apps in your choice of cloud providers. Learn More » MySQL Enterprise Edition The most comprehensive set of advanced features, management tools and technical support to achieve
8) NIC冗長化設定 (bonding設定) 第8回は、LANケーブルおよびネットワーク・インタフェース・カード（以下NICと略記）のトラブルに備え、予めNICを複数搭載し、アクティブ側NICトラブル発生の際、瞬時に予備側NICへの切替を実行するための「NIC冗長化設定 (bonding設定)」についてです。 インターネットリサーチ・コンサルティング･企画、ウェブ翻訳から、Web制作、システム開発までオープンソース・ネットワークビジネスを提供 NIC冗長化設定について 各種サーバーに対して、各々提供するサービスの重要性や用途に応じた耐障害性を保証する必要があります。サーバーの耐障害性を高める具体的な方法として、サーバー本体、ハードディスク、CPU等のハードウェア冗長化があり、ここではNICの冗長化について取り上げます。 NICの冗長化は、一般的に「teaming」と呼ばれますが、Linu
割と長い間ネットワークに携わってる人と話していて、その人がボンディングの存在を知らなかったので、もしかして知られていないのではないかと思ったので紹介してみます。 Linuxでは、ボンディング（bonding）を使うことでNICの冗長化、負荷分散ができます。ケーブルが断線したり、間違えて抜いてしまったなんてことがあったとしても大丈夫です。 このボンディングはNICを複数束ねて使うことで、1個のチャンネルにすることができます。異なるベンダーのNICとかでも大丈夫ですよ。（bondingは機能の名称で、束ねることはteamingとも言うらしい） 異なるスイッチ（更に、その上に異なるルーターとか）なんかにつなぐと、更に冗長化ですよ。 当たり前ですが、NICは2個以上消費します。 /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-bond0 を作成 DEVICE=bond0
このブログでは初めましての長野雅広(kazeburo)です。mixi開発部・運用グループでアプリケーションの運用を担当しています。 12月12日よりmixiのRSSのCrawlerが改善され、外部ブログの反映が今までと比べ格段にはやくなっているのに気付かれた方も多いかと思います。この改善されたRSS Crawlerの裏側について書きたいと思います 以前のCrawlerについて 以前のCrawlerは cronからbrokerと呼ばれるプログラムを起動 brokerはmember DBから全件、idをincrementしながら取得し、外部ブログが設定されていればcrawlerを起動(fork) crawlerはRSSを取得しDBに格納して終了 このような設計になっていました。 この設計の問題として、member DBを全件走査するという無駄な動作と、一件一件crawlerを起動するためオーバ
Webサーバの負荷を軽減する方法として、リバースプロキシによる代行とロードバランサによる分散が考えられる。今回は、これらによる負荷の低減方法について解説する。（編集部） Apache自体のチューニングによる性能向上には限界があります。よりパフォーマンスを求めるなら、次にやるべきことはメモリの追加や高性能なCPUへの交換など、ハードウェアの見直しです。しかし、それにも限界があります。 リバースプロキシとロードバランサ ハードウェア単体による性能向上が限界に達した場合は、サーバ構成の見直しを行います。まず考えられるのが、リバースプロキシをWebサーバの前面に立ててクライアントからのアクセスを肩代わりさせる方法です。Webサーバがボトルネックになるのを防ぐとともに、セキュリティ向上にも寄与します。 もう1つの方法は、より高可用性を意図した構成として負荷の分散を図ることです。高可用性とは、サーバの
repcachedについて repcachedとは、memcachedにデータのレプリケーション機能を追加実装したものです。 memcachedは、以下のようなところによく使われると思います。 一時的なデータの保存場所として キャッシュを保存する場所として RDBMSのデータのキャッシュ 生成したページデータのキャッシュ いずれの場合も消えていいデータなので、万が一memcachedがダウンしても問題はないはずです。 しかし、影響が全くないわけではありません。 例えば、MySQLのデータをmemcachedでキャッシュしている場合、memcachedがダウンしている間は直接MySQLにアクセスがいくことになりDBサーバの負荷が上がります。また、memcachedを再起動してキャッシュが失われた場合は、再びキャッシュが溜まるまではDBサーバに負荷がかかることになってしまいます。 このように
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