先日、分散Key-valueストア kumofs を公開しました。 多く方から反響とフィードバックをいただいています。ありがとうございます。 今回は、kumofs はなぜスケールするのか、なぜスケールすると言えるのかーということについて紹介したいと思います。 ところでスケーラビリティとは何か？ スケーラビリティとは、利用者や仕事の増大に適応できる能力・度合い とされています（端的！）*1 。Scalability を日本語にすると、拡張性 と訳されるようです。 ただ一口でスケーラビリティと言っても、様々な側面があります。ITシステムでは主には処理性能と運用に関することを指す場合が多いと思いますが*2、その中にも様々な側面があります。 なぜスケーラビリティが必要か スケーラビリティは システムなどが持つべき望ましい特性 であって、高いに越したことはありません。しかし、高いスケーラビリティはタ
TAKESAKOさんにお誘い頂き、shibuya.pmでLux IOについて話してきました。 Perlとはほとんど関係無いですが、NoSQL特集ということで呼んで頂きました。 以前のKey-Value Store 勉強会よりも少しだけ設計方針などを交えましたが、 あんまり変わらない資料で恐縮です。一応、以下に載せておきます。 Lux IO - Shibuyapm View more documents from mogwaing. NoSQL vs NoKVS みたいなのもテーマとしてあったらしく、発表の後半の奥一穂さんなどは、NoSQLではなくて、やっぱりリレーショナルモデルでACID性があって安定していてそこそこ高速なオープンソースのRDBMSをスケールさせて使いたいとのことで、InclineとPacificという新しいプロダクトの紹介をされていました。 KVSの基盤となるD
「発表者が自分よりも若い人ばかりだ」。外見が20代にしか見えない東京工業大学の首藤一幸准教授（1973年生）の驚くさまが、少し面白かった。2009年2月20日の夜、多くのWeb企業が注目する「キー・バリュー型データストア」を開発する若手技術者が、東京・六本木のグリー本社に一堂に会した。 キー・バリュー型データストア（またはキー・バリュー型データベース）は、大量のユーザーとデータを抱え、データベースのパフォーマンス問題とコスト高に頭を悩ませるWeb企業が注目する技術である。記者は同日に開催された「Key-Value Store 勉強会」に参加させてもらった。午後7時から11時まで、キー・バリュー型データストアを開発・研究する若手技術者が立て続けに登場し、1人15分の持ち時間で成果を発表し、議論を重ねるという集まりだ。 呼びかけ人であるプリファードインフラストラクチャー（PFI）最高技術責任者
10月24日、楽天株式会社本社にて開催された楽天テクノロジーカンファレンス2009内にて、楽天が独自開発するRubyベースの分散Key Value Store「ROMA」の公開が発表された。 ROMAは、github上にてGPLv3のもとオープンソースにて公開されている。 ROMAはすでに楽天のサービス「楽天トラベル」の一部機能にて利用されており、今後はROMA自体のブラッシュアップなどを目的に、オープンソースとして公開された。 ROMAについて発表を行った楽天技術研究所シニアサイエンティスト西澤無我氏。同氏のプレゼンテーションは立ち見が出るほど満席だった。また、途中楽天技術研究所フェローまつもとゆきひろ氏が登場するなど、会場が盛り上がった。 ROMA URL：http://github.com/roma/roma/
8月1日から8月31日までの１ヶ月間、PFI夏期インターンに行ってきました。 はてなインターンの 講義・課題・チーム 形式とは趣を異にして、個々人が何か１つのプロジェクトに取り組む方針で進みました。取り組むテーマは 新たに取り組みたい/今取り組んでいる 内容を前提に、既存の問題の中から近いテーマを見つけます（あるいはこじつける^^;）。 インターンの期間中の１ヶ月か２ヶ月の間に成果を出すのが目標！ 取り組むテーマはスムーズに決まりました。何か自社で製品を作っていれば普通かと思いますが、探せば問題はいくらでもあるモノです^^ ちなみにPFIの製品は、全文検索エンジンやレコメンドエンジンなどです。 私は以下の４つのプログラムを実装しました： 既存の実装に代わるRPCフレームワーク MessagePack-RPC for PFI クラスタ管理ツール clx プロセス管理ユーティリティ daemo
楽天株式会社（本社：東京都品川区、代表取締役会長兼社長：三木谷 浩史、以下 楽天）は、楽天技術研究所が研究開発した大規模分散処理ソフトウェア「ROMA」の本格運用を開始し、本日より「楽天トラベル」が提供する閲覧履歴機能「最近見た宿」に導入を開始いたしましたので、お知らせします。 これまで楽天トラベルでは、PCのブラウザ単位でのパーソナライズとして、ユーザが前回閲覧した宿を表示させる閲覧履歴機能「最近見た宿」を導入しています。今回新たに、モバイルで同様の機能を導入するにあたり、PC/モバイル双方からアクセスした履歴をシームレスに表示させるために、高速にデータを処理する必要があり、高速処理に優れた自社のソフトウェアである「ROMA」を用いた初の機能提供を開始しました。 これによりユーザにとっては、例えば帰宅途中にモバイルで週末の宿泊施設候補のページを閲覧すると、帰宅後の自宅のPCで「最近見た宿
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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