4月23日に都内で開催されたエンジニア向けのイベント「QCon Tokyo 2013」。急速に人気サイトへと成長したPinterestが、その裏でいかにスケーラビリティと格闘してきたのかをPinterestのエンジニア自身が紹介するセッション「Scaling Pinterest」が行われました。 この記事では、その内容をダイジェストで紹介しましょう。 つねにシステムのどこかが壊れている Pinterest、Marty Weiner氏。 Pinterestはオンラインのピンボードで、ユーザーが「ボード」を作成して、そこに画像など好きなものをアップロードしてシェアできるというもの。「ピン」ひとつひとつが画像やリンクになっている。 ユーザーやボードをフォローすることもできるし、再ピンしたりイイネしたり、コメントの入力もできる。
GT Nitro: Car Game Drag Raceは、典型的なカーゲームではありません。これはスピード、パワー、スキル全開のカーレースゲームです。ブレーキは忘れて、これはドラッグレース、ベイビー！古典的なクラシックから未来的なビーストまで、最もクールで速い車とカーレースできます。スティックシフトをマスターし、ニトロを賢く使って競争を打ち破る必要があります。このカーレースゲームはそのリアルな物理学と素晴らしいグラフィックスであなたの心を爆発させます。これまでプレイしたことのないようなものです。 GT Nitroは、リフレックスとタイミングを試すカーレースゲームです。正しい瞬間にギアをシフトし、ガスを思い切り踏む必要があります。また、大物たちと競いつつ、車のチューニングとアップグレードも行わなければなりません。世界中で最高のドライバーと車とカーレースに挑むことになり、ドラッグレースの王冠
みんなのIoT/みんなのPythonの著者。二子玉近く160平米の庭付き一戸建てに嫁/息子/娘/わんこと暮らしてます。月間1000万PV/150万UUのWebサービス運営中。 免責事項 プライバシーポリシー ソーシャルニュースサイトRedditのco-founder Steve Huffman さんが，月間2億7千万PVを誇るサービスを作る課程で学んだことを7つのレッスンにまとめてます。RedditはPython+PostgreSQL(リプリケーションはSlony)という構成で運用されていて，2億7千万ものPVを裁くために20以上のデータベースサーバを使っています。 RDBMSをKey/Valueのように使っているレッスン3のスキーマ設計の話などとても面白い。レッスンのいくつかはRDBMSバックエンドのシステムにのみ有効のようですが，たとえばレッスン6などはGoogle App Engin
快適スケールアウト生活への第一歩。SPIDERストレージエンジンを使ってみよう！
先月、Not Only NoSQL!! 驚異的なまでにWRITE性能をスケールさせるSPIDERストレージエンジンというエントリでSPIDERストレージエンジンによるスケールアウトが凄い！という話を書いた。SPIDERストレージエンジンは凄いヤツだが、ノウハウがあまりウェブ上で見つからない。唯一見つかる日本語の記事は、ウノウラボによる「国産MySQLストレージエンジン「Spider」の作者、斯波健徳氏に聞く 」だけである。SPIDERストレージエンジンは斯波氏による単独の作品であるため、斯波氏は開発だけで手いっぱいであり、使い方の紹介記事を書くことまでは手が回らないのであろう。こんな凄いストレージエンジンをドキュメントが足りないせいで使って貰えないなんて勿体ない！！ というわけで、今日はSPIDERストレージエンジンの基本的な使い方について紹介する。少し長いエントリであるが、最後までお付き
これを書こうと思ったキッカケは、奥一穂さんの「ウェブアプリケーションサーバを複数台構成とか2010年代には流行らない」っていう、最近モヤモヤと感じていたことをうまく説明してくれてる記事をみたこと。 年始からちょくちょくサーバの運用環境を物色しながら考えていたことと見事にシンクロした。だいたいの要旨はTwitterのほうでも書いたのだけれど。 ムーアの法則でどんどん向上する技術にくらべ、人間のキャパシティは変化しない定数項として考えていい。だとすれば、そうやって向上する性能を、人間の労力を削減する方向で使えてはじめて、「技術が競争優位性を生む」といえるだけの破壊的な価値がでてくるということになる。 では、現在の技術トレンドを活用することで減らせる「人間の労力」とは何か。 それは、過去10年あまりで定着した、これまでの（そして今なお）Webアプリケーションの定番構成である、「ロードバランサ、ア
BPStudy#25、データベースの話ということで、 最近（えせ）データベース屋になりつつあった私、小見、さっそく行って参りました。 2009年9月25日 BPStudy#25 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 by サイボウズ・ラボ 奥一穂 氏 Kazuho@Cybozu Labs http://atnd.org/events/1484 話は、 1. いくつかの資料で、前提となる知識を入れる 2. デモ 3. まとめの話 という流れでした。 下記は、その内容まとめ、 小さな文字は、自分の感想、もしくは注釈です。無い頭を使って、必死に解釈したよ。 Happy Optimization 良い最適化のやり方について。 プロファイラを使おう、最適化作業の投資効果を考えて作業しよう 「30%速くなったよ」は駄目で、「理論上の最速値の70%に到達」は良い。 事前に最
KOF2009にて、「ウェブサービスのパフォーマンスとスケーラビリティ」と題して発表してきました。発表資料を以下に置いておきます。 Performance and Scalability of Web ServiceView more presentations from Shinji Tanaka. 概要は、「ウェブサービスのパフォーマンスを向上させスケーラビリティを高めるために、はてなでは様々な取組みを行っています。本セッションでは、はてなで採用している具体的な技術、ノウハウ、可視化手法と、それらの効果について紹介します。」というものです。 最近の、Interopやカーネル読書会あたりで話した内容をまとめつつ、レスポンスタイムの可視化という最近の取り組みについて話しました。 最近、レスポンスタイムについては、以下のようなグラフを使っています。 x軸がレスポンス時間、y軸がその時間内に収
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。
先日、Amazon Web Servicesより、以下、Amazon EC2関連の新サービスが3つ発表されましたね。 Amazon CloudWatch Amazon EC2のインスタンスのリソースをモニタリングすることが可能 Auto Scaling Amazon EC2のインスタンスの負荷状況を判断し、自動でインスタンス数を増減させ、スケーリングを実施することが可能 Elastic Load Balancing ロードバランサとして、各インスタンスのフロントエンドでトラフィックを分散させることが可能 これら3つは連携させて使うと、なかなか強力な可能性を秘めています。 例えば、「Amazon CloudWatch」にて、バックエンドのAmazon EC2のインスタンスの負荷状況を監視し、負荷量がある一定の閾値を超えた段階で、「Auto Scaling」にて、Amazon EC2のインスタ
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちはオークション事業部プラットホーム技術のチャックです。 オークションでは一部サービスに RDBMS の MySQL を使ってサービスをご提供させていただいております。 オークションでは多くのお客様よりアクセスを頂いておりますので、大量の更新、参照の処理速度に優れた MySQL を選択し、お客様にストレスなくサービスをご利用いただけるよう 日々業務に取り組まさせていただいております。 しかし、精密機器には故障がつきもので、サービス運用の観点からは 「機器が故障するのはしかたない、しかしそれをいかに早く復旧させるか」 といったことを念頭に入れております。 実際には、障害が起こってから復旧させるのではなく、障害が発生した場合に
GoogleのFellowであるJeffrey Dean氏のWSDM'09における講演"Challenges in Building Large-Scale Information Retrieval Systems"のスライドを翻訳してみました。Googleの検索システムの10年間の進化の軌跡が紹介されており、興味深い話が満載です。個人的にはディスクの外周部と内周部を使い分けている話がツボでした。なお、イタリック体で一部解説・感想をいれています。翻訳は素人なので詳しくは元の資料を参照してください。 スライドの入手元：Jeffrey Dean – Google AI 検索システムに取り組む理由 チャレンジングなサイエンスとエンジリアニングのブレンド 多くの魅力的な未解決な問題が存在する。 CS（コンピュータサイエンス）の多数の領域にまたがる。 アーキテクチャ、分散システム、アルゴリズム、圧
ここ数年の大規模サービスのシステム運用について調べてみたので参照したページやファイル、本へのリンクをまとめておく。PDF へのリンクも多数含まれているのでご注意を。 時代が時代なら企業のノウハウとして隠されていたような情報がこれだけ公開してもらえているというのが非常にありがたい。公開してくれている各企業や公開してくれている人に感謝。 あとで気付いたが、Google や Facebook の事例も探しておけばよかった。Thrift とかあったのに。「こんな情報もあったよ」などあればぜひ教えてください。追記していきます。 youtube http://d.hatena.ne.jp/stanaka/20070427/1177651323 digg http://d.hatena.ne.jp/stanaka/20070427/1177651323 livedoor http://labs.cybo
前回の話は、一回のエントリーでは書ききれない内容でした。。以下もうすこし詳しく書き直してみます。 Webアプリ開発における「内部APIモデル」とは、ネットワーク越しに外部サイトのWebAPIを呼び出すかのごとく、自サイト内のリソースに対して内部専用のWebAPIでアクセスする仕組みを導入し、分散処理を行うモデルのことです。典型的なWebアプリでは、データベースがここでいうリソースに該当するかと思います。 図にすると以下のようなイメージです。 今回、Lang-8で実際に「内部APIモデル」を導入してみたので、気づきの点などをこのエントリーにまとめてみました。 ※導入のいきさつについては、前回のエントリーで触れています。 「内部APIモデル」を採用するメリット Webアプリ開発において「内部APIモデル」を採用するメリットは２つあります。 （１）言語やフレームワークの選択自由度が上がる 現在運
朝晩冷えてきましたね。風邪など引いていませんでしょうか。さて、年末が近づいてくるこの時期に弊社のエンジニアが最も気になるのは、お正月。それも来年1月1日を迎えた瞬間です。 1日1日0時に何があるのでしょう？そう、mixiのサービスで最も日記が書き込まれるタイミングになるのです。個人的に「あけおめことよろアタック」と呼んでいます。今年は日記だけではなく、エコーでもメッセージが飛び交うことでしょう。この時期は携帯電話のキャリアでもさまざまな対策を行っていますが、ミクシィでも年末年始でもユーザの方に快適にサービス提供ができるように努めています 以下は昨年の年末年始の日記投稿数の推移です。青色が12/31から1/1、赤色が1/1から1/2になります 1/1の方が全体的に多いですが、特に年が変わる前後の投稿数は倍近くなっていることがわかります。この時に負荷により日記の投稿がしづらい状態になっていたの
Twitterのスケール関係で、面白い記事を発見したのでまとめ。 一時期「スケールしない」とか「動作が不安定」だとか言われ続けていたTwitter。5月ごろにslashdot.jpでも話題になっていた。論調は総じて「Twitterがスケールしないのは、Rubyを使っているから」というもの。 ところが同じ５月、「Why Can't Twitter Scale? Blaine Cook Tries To Explain（なんでTwitterってスケールしないの？）」という、blog紹介記事がSilicon Alley Insiderに掲載される。記事の元になったblogエントリは、Twitterの前チーフアーキテクトだったBlaine Cook氏によるもの。Cook氏によれば、TwitterのスケールとRubyは何の関係もないという。 Why Can't Twitter Scale? Blai
KOF 2008 での発表資料「はてな流大規模データ処理」を以下にアップロードしました。 http://bloghackers.net/~naoya/ppt/081108huge_data.ppt 一部参考文献からの引用 (Introduction to Information Retrieval から Vector space model の図、たつをの ChangeLog から転置インデックスの図) があります。この場を借りて感謝。 環境によってはおそらくフォントの表示がいまいちだと思いますが、ご了承ください。 追記 SlideShare にアップロードしました。 081108huge_data.pptView SlideShare presentation or Upload your own. (tags: linux mysql) 追記: メモリはディスクの 150 倍について
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