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kvsに関するjoker1007のブックマーク (17)

  • Big Sky :: 分散環境情報サーバ etcd を使った設定共有の活用

    etcd って何と聞かれた場合、一言で言ってしまえば zookeeper なんだけど Documentation · CoreOS etcd etcd is a highly-available key value store for shared configuration and service discovery. http://coreos.com/docs/etcd/ coreos/etcd - GitHub https://github.com/coreos/etcd etcd の良い所は curl で使える様な簡単な API SSL Cert 認証もオプションとして使える ベンチマークで 1000s of writes/s per instance を出せるくらい速い Raft を使って正確に、確実に分散する という感じらしい。作ってるのは CoreOS。 etcd はキーを

    Big Sky :: 分散環境情報サーバ etcd を使った設定共有の活用
    joker1007
    joker1007 2013/08/21
    これ便利そうな気がする。
  • 【チラ裏】あなたは本当にそのデータストアが好きで使うんですか? - oranie's blog

    チラシの裏的な雑記です。 サービスに新しいデータストアを選ぶ際にこの辺を情熱を持って説明してくれる人が好き、という話です。 そのデータストアを使う理由はなんですか?みんなが使い慣れている物から変える理由は「有名な会社が使っていて^^」「他のチームが使っていて^^」とかではなくて、既存の物では解決出来ない問題を解決するアプローチになっていますか? もし単純にキャッチアップしておきたいというレベルなら、あなたの趣味で作るシステムで運用する、では欲求を満たせませんか? 同じようなプロダクトは他にもあると思いますが、そのプロダクトで無ければいけない理由はなんですか? まだ新しいプロダクトだった場合、あなたはそのコードを読んで、バグを報告して、必要であればパッチを書く覚悟を持っていますか? あなたはチーム内でそのプロダクトの第一人者になる、という覚悟がありますか?他のメンバーへの啓蒙や情報共有を率先

    【チラ裏】あなたは本当にそのデータストアが好きで使うんですか? - oranie's blog
    joker1007
    joker1007 2013/04/25
    ミドルウェア選定は後々まで根幹の部分に大きく影響するから真剣に考えよう。選ぶ時にはしっかりと根拠を持つように。
  • memcachedと“正反対”、Redisが仮想メモリをサポート - @IT

    2010/09/07 KVS(キー・バリュー・ストア)に分類されるオープンソースのRedisの新バージョン、「Redis 2.0.0」が2010年9月5日にリリースされた。Redisはmemcachedと同様にキーと値のペアをメモリ上に保持するKVSの一種だが、3つの際立った特徴がある。1つはハッシュ以外のデータ構造もサポートしていることで、リスト型、集合型、順序付き集合型などのデータ構造が扱え、サーバ側でコレクションに対するpush/pop、コレクション同士のunion/intersection、数値のincr、decrなどの操作がアトミックに行える。バージョン2.0では複数の操作を1つにまとめてアトミックに操作するコマンドも増えている。 もう1つのRedisの特徴は、マスター・スレーブによるレプリケーション設定ができ、リード側のスケールアウトが容易にできること。 そして3つ目の特徴は、

  • 第3回 Cassandraのデータモデルを理解する | gihyo.jp

    前回までの説明でCassandraのインストールと動かすところまでいきました。今回はCassandraのデータモデルを理解して、実際にデータにアクセスしてみましょう。 データはすべて4次元または5次元の連想配列 Cassandraのデータは非常にシンプルなデータモデルを持っています。データはすべて4次元または5次元の連想配列のようになっています。 4次元の場合は以下の形で値にアクセスします。 [キースペース][カラムファミリ][キー][カラム] そして5次元の場合は以下の形でデータを特定します。 [キースペース][カラムファミリ][キー][スーパーカラム][カラム] Cassandraのデータモデルは以下の4つの概念で成り立っています。 カラム: データの最小単位。実際のキーと値、そしてタイムスタンプを持つ。 スーパーカラム: カラムの集合を扱う単位。 カラムファミリ: カラムまたはスーパ

    第3回 Cassandraのデータモデルを理解する | gihyo.jp
  • 第2回 Cassandraのインストールから起動まで | gihyo.jp

    前回はCassandraとは何かを簡単に説明しました。第2回では、Cassandraを実際にインストールして開発環境で動かしてみましょう。 Cassandraをインストールしよう 環境を確認する まずは環境の確認をしましょう。筆者の環境は以下のようになっています。 Windows 7 Professional Sun JDK 1.6.0_18 64bit Eclipse 3.5.1 この連載ではおもにWindowsでの環境を想定しています。ただ、CassandraはJavaベースなので、MacLinuxなど別OSでも同様に動くはずです。 Cassandraをダウンロードする 連載では現時点での最新版Cassandraha 0.6.1を使います。以下のサイトからダウンロードできます。 The Apache Cassandra Project URL:http://cassandra.ap

    第2回 Cassandraのインストールから起動まで | gihyo.jp
  • 第1回 NoSQL、そしてCassandraとは | gihyo.jp

    NoSQLミドルウェアの特徴をもう少し細かく挙げてみます。分量の都合もあり個別には触れませんが、それぞれのNoSQLミドルウェアで差別化部分に関してはかなり詳細に説明がされていますので、ぜひそちらを参照してみてください。 高速に動作する リレーションモデルではないデータモデル スケールアウト型アーキテクチャ コモディティサーバによって構築される スキーマフリー SPOF(単一故障点)を持たない 自動的に複数台へレプリケーションする イベンチュアルコンシステンシまたは一貫性の選択が可能 SQLのような強力なクエリ言語を持たず、シンプルな問い合わせしかできない Cassandraとは何か NoSQLミドルウェアの筆頭といえばGoogle BigTableやAmazon Dynamoですが、オープンソースの世界でもいろいろなものが出てきています。その中でも最近特に注目を集めているのが、Apach

    第1回 NoSQL、そしてCassandraとは | gihyo.jp
  • The Kumofs Project

    kumofs Extremely fast and scalable distributed key-value store. Tokyo Cabinet backend and memcached protocol support. Kumofs is a simple and fast distributed key-value store. You can use a memcached client library to set, get, CAS or delete values from/into kumofs. Backend storage is Tokyo Cabinet and it will give you great performance. Data is partitioned and replicated over multiple servers. Ext

  • kumofs-0.4.0リリース - CAS操作をサポート - Blog by Sadayuki Furuhashi

    新たにCAS(Compare-And-Swap)をサポートした、kumofs-0.4.0をリリースしました。 memcachedのテキストプロトコルで、getsコマンドとcasコマンドを新たに使うことができます。 後方互換性は保たれています*1。新機能を利用するには、kumo-gatewayとkumo-serverを更新してください。 CASとは? CAS(Wikipedia)は Compare-And-Swap の略で、ある値を取得したあと、その値が別のプロセスから更新されていなければ(Compare)変更を適用する(Swap)という操作を、アトミックに実行することができます。 CASを利用することで、kumofs上にキューやカウンタ、連想配列、ロックなどを実装することが可能になります。 例えば kumofs でキューを実現する擬似コードは、次のようになります: KEY = "myque

    kumofs-0.4.0リリース - CAS操作をサポート - Blog by Sadayuki Furuhashi
  • Site Under Maintenance

    We'll be back soon! Our site is currently undergoing maintenance. Please check back later.

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  • hbstudy#10「ずばり動く!kumofs と ずばり動かないケース」 - Blog by Sadayuki Furuhashi

    ずばり動く!kumofs と ずばり動かないケース と題して、hbstudy#10 で発表してきました。 序盤の趣旨は丸レク2010と共通しながらも、別の側面とストーリーから紹介してみました。 また今回は、列指向DBなどの他の分散データストアとの違いについても紹介しました。 kumofsは Dynamo で言うところの Eventually Consistent ではないのですが、今回は Eventually Consistent でポイントとなる Vector Clock についても少し紹介しています。 kumofsは double-hash-spaceという独自のアルゴリズムを使うことで、ノード増減時の一貫性を保っています。Vector Clock で問題となる、データの新旧が「比較不能」になることがないため、アプリケーションでマージ処理を実装する必要がありません。 目次 kumofs

    hbstudy#10「ずばり動く!kumofs と ずばり動かないケース」 - Blog by Sadayuki Furuhashi
  • 第33回 RubyistのためのMongoDB入門(2) | gihyo.jp

    第31回に続いて、今回はMongoDBRubyから使う方法をご紹介します。 MongoDBRubyから使うためのライブラリ MongoDBRubyから使うには、以下のライブラリ等を利用する必要があります。 Ruby driver for MongoDB [GitHub, チュートリアル] RubyからMongoDBを使う上で基となるのが、公式のRubyドライバです。 MongoDBのほぼ全機能にアクセスできるため、複雑なことをしたいときには頼りになるでしょう。後述する他のライブラリも内部ではこのドライバを使っています。 ドキュメントをオブジェクトにマッピングしてActiveRecordライクに扱う、オブジェクトマッパーの機能を提供するライブラリもあります。今回は代表的なものを2つご紹介します。 MongoMapper [GitHub, 作者による紹介] 比較的ActiveRecor

    第33回 RubyistのためのMongoDB入門(2) | gihyo.jp
  • 第31回 RubyistのためのMongoDB入門(1) | gihyo.jp

    はじめに ここ最近、NoSQLというキーワードが注目を集めています。 リレーショナルデータベースは、一般的にスケールアウト(サーバの台数を増やして性能向上を図る手法)が難しく、特に大規模サービスにおいてパフォーマンス上のボトルネックとなりえます。また、タグやグラフ構造のようなデータは関係モデルに馴染みにくいため、それらを扱う際にはアプリケーションコードもぎこちないものになりがちです。 これらの問題を背景に、何にでもリレーショナルデータベースを使うのではなく、用途に応じてKVSなど他のデータストアを選択する流れが広まりつつあります。このムーブメントがNoSQL(Not Only SQL)と呼ばれているものです。 今回は、NoSQLなデータベースの1つであるMongoDBをご紹介します。 MongoDBとは MongoDBは高いパフォーマンスとスケーラビリティを特徴とするドキュメント指向型デー

    第31回 RubyistのためのMongoDB入門(1) | gihyo.jp
  • scale out の技術 (in UNIX magazine, April 2009)

    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

  • 分散Key-Valueストア「kumofs」を公開しました! - Blog by Sadayuki Furuhashi

    分散Key-Valueストア kumofs を、日オープンソースソフトウェアとしてリリースしました! kumofs@SourceForge kumofs関連資料まとめ kumofsとは? kumofs(クモエフエス)は、実用性を重視した分散データストアです。レプリケーション機能を備え、一部のサーバーに障害が発生しても動作し続けます。単体でも高い性能を持ちながら、サーバーを追加することで読み・書き両方の性能が向上する特徴を持ち、低コストで極めて高速なストレージシステムを構築・運用できます。 kumofsの大きな特徴は、システムの構成の簡単に変更できる点です。システムを止めることなく、簡単な手順でサーバーを追加したり復旧したりできます。アプリケーションには一切影響を与えません。 またkumofsは、広く利用されている分散キャッシュシステムの「memcached」と互換性のあるプロトコルを実装

    分散Key-Valueストア「kumofs」を公開しました! - Blog by Sadayuki Furuhashi
  • key-valueストアの基礎知識

    首藤 一幸 Last-updated: January 5, 2010 注: このページの文章は Software Design 誌 2010年 2月号に掲載された以下の記事の元原稿です。 Software Design 誌編集部の了承の元に、ウェブページに掲載しております。 首藤一幸: "key-valueストアの基礎知識", Software Design 2010年 2月号, p.14-21, (株)技術評論社, 2010年 1月 18日 クラウド、特にPaaS向けのソフトウェア開発が現実のものとなり、 そこではリレーショナルデータベースとは違ったデータベースが 勢いを増しています。 その代表であるkey-valueストアを解説します。 もくじ key-valueストアとは なぜkey-valueストアか key-valueストアの使いどころ key-valueストアとNoSQL

  • ここが大変だよBigtableとGoogle App Engine

    ここが大変だよBigtableとGoogle App Engine:分散Key-Valueストアの命「Bigtable」(3)(1/2 ページ) RDBとは別の、クラウド時代のデータベースとして注目を浴びている「分散Key-Valueストア」。その命ともいえる、Googleの数々のサービスの基盤技術「Bigtable」について徹底解説 月間3000万PVの大規模サイトの運用費が月額4万円!? 月間3000万PV相当の膨大なトラフィックを楽々とさばく大規模サイトが、月額4万円弱で運用されている。 Google App Engine(以下、App Engine)が普及するにつれて、そんな驚愕の国内事例も登場しつつあります。GClueがApp Engine上で実装したmixiアプリモバイルモバイルには、1日100万PV以上のアクセスが集中している状態でもサービスのレスポンス低下やダウンは皆無

    ここが大変だよBigtableとGoogle App Engine
  • 54行で分散KVSを実装する(レプリケーション機能付き) - Blog by Sadayuki Furuhashi

    Ruby と MessagePack-RPC があれば、簡単なkey-valueストレージは簡単に作れます。54行で書けます(レプリケーションと負荷分散機能付き。サーバー38行、クライアント16行)。 簡単なKVSをベースにして、ログ集計や遠隔デプロイ、遠隔管理機能などの機能を追加していけば、ちょっと便利なサーバープログラムをサクサク自作できるハズ。 この分散KVSは、(keyのハッシュ値 % サーバーの台数)番目のサーバーにkeyを保存します。また、サーバーの名前順でソートしたときの「次のサーバー」と「次の次のサーバー」にデータをレプリケーションします。 すべてのサーバーで同じ設定ファイルを使います。サーバーごとの設定は引数を自分のホスト名に書き換えるだけなので、デプロイが容易です。 MessagePack-RPC for Ruby を使うと、分散しないkey-valueストレージ*1は

    54行で分散KVSを実装する(レプリケーション機能付き) - Blog by Sadayuki Furuhashi
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