Google Cloud Platform担当のシニアスタッフソフトウェアエンジニア Joe Beda氏が先週公開したスライド「Containers At Scale」は、「Everything at Google runs in a container」（Googleでは全部をコンテナで実行している）と説明するページがあります。Everythingがわざわざ太字で強調されています。 つまり私たちが利用するGoogleのすべてのサービスも、Googleの社内で使われているツールもすべて、すでにGoogleではDockerのようなコンテナ型仮想化技術の上で実行されているということのようです。 「We start over 2billion containers per week.」（私たちは毎週20億個以上のコンテナを起動している）とも書いてあり、Google内部ではすさまじい数のコンテナが
DotCloudの最大の特徴は、PHPやPerl、Ruby、Java、Python、Node.jsなど複数の言語と、MySQL、PostgreSQL、Cassandra、MongoDB、CouchDB、Redisなど複数のデータベースやMemcached、RabbitMQ、Hadoopなどのさまざまなソフトウェアを開発者が自由に組み合わせてプラットフォームを構成することができ、それがクラウド上のPaaSとして提供されるという点です。 構成されたPaaSの運用は当然ながらDotCloudが行います。モニタリングや動的なスケーリング、フェイルオーバー、耐障害性向上のため自動的に3つのデータセンターへの分散などが行われ、基本的に開発者は運用を気にする必要はありません。 新しい世代のPaaS これまでの代表的なPaaS、例えばグーグルのGoogle App Engine、セールスフォース・ドットコ
今回は、米Googleのクラウド環境に存在するデータベースBigtableとDatastoreサービスを紹介します。「巨大分散」という新たなデータベースの地平を切り開くためにどのような工夫をしているか、じっくり見ていきましょう。 「Bigtable」は、Googleの主要なサービスを支える独自の巨大分散データストアです＊1。Bigtableは、2005年4月から本格的な運用（プロダクション利用）が開始されたもので、Googleの検索サービスをはじめ、Gmail、YouTube、Google Maps、Google日本語入力、そしてApp Engineなど、70以上のプロジェクトで利用されています。その規模は、数P（ペタ）バイト～数十Pバイトに達しているでしょう。 Bigtableは、Google検索サービスにおける膨大なコンテンツやインデックスを保持し、高速に検索するための専用データストア
2010年9月にはてなの最高技術責任者（CTO）に就任した田中慎司です。はてなの技術全般を見ていく仕事をしています。現在の筆者が注目する技術の一つがクラウドで、はてなのサービスでも利用を始めています。クラウドの技術というと、アプリケーションの実行環境が取り上げられがちです。筆者も2010年3月にセミナーで講演したり、クラウドについてのエントリーを書いたりしました。今回は、クラウドの利用で見逃せないもう一つの部分、クラウドのストレージサービスを、クラウドの利用を検討するエンジニア向けに解説します。 ■ クラウドのストレージサービスとは はてなのようなWebサービスを実現するには、ざっくりいって2種類の環境を用意する必要があります。一つは、サービスを動かすためのアプリケーションを実行するサーバ環境で、もう一つがユーザからアップロードされる多数のコンテンツを保存するストレージ環境です。Micro
「数兆件のデータも対話的に、高速に分析できる」。グーグルは5月19日にこのような表現で新しいサービス「BigQuery」の登場を紹介するエントリを、ブログにポストしています。 グーグルが公開したBigQueryは、Hadoopやデータウェアハウスなどを用いて多くの企業が行おうとしている大規模データ（いわゆる「Big Data」）の分析を、グーグルのクラウドで可能にします。利用者はGoogle Storage経由で大規模データを転送し、SQLライクな命令によって抽出や分析を行います。 まるでグーグルが大規模データ処理のMapReduceをホスティングし、その機能をサービスとして提供するようなものがBigQueryといえます（ただし公開された「BigQuery」の説明には、内部でMapReduceを利用しているのかどうかの記述はないのため、MapReduce「的」なサービスと表現すべきかもしれ
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