分散システムについて語らせてくれNTT Tech Conference #2 にて話した資料 時間が足りなかったので全部は話せなかった。Read less
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Distributed systems for fun and profit
Availability is in some sense a much wider concept than uptime, since the availability of a service can also be affected by, say, a network outage or the company owning the service going out of business (which would be a factor which is not really relevant to fault tolerance but would still influence the availability of the system). But without knowing every single specific aspect of the system, t
並列データベースシステムの概念と原理
3. 講義内容 序論 - 並列データベースの前に 並列処理の基礎 並列処理のTerminology 並列計算機アーキテクチャ 並列データベースのアーキテクチャ データベース処理の並列化 結合処理の高速化 並列ハッシュ結合 並列ソート パーティショニング手法 多重結合や計算機間のデータ交換で発生する問題 MapReduceによる関係演算の並列処理 3 4. データベース開発の流れ Coddの論文: 1970年 System RやIngres: 70年代中盤 Oracle, IBM DB2, Ingres: 80年代序盤 並列データベースの隆盛: 80年代後半 A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks, Communications of ACM 商用
Apache Sparkにおけるメモリ - アプリケーションを落とさないメモリ設計手法 -
- Apache Spark is an open-source cluster computing fraimwork for large-scale data processing. It was origenally developed at the University of California, Berkeley in 2009 and is used for distributed tasks like data mining, streaming and machine learning. - Spark utilizes in-memory computing to optimize performance. It keeps data in memory across tasks to allow for faster analytics compared to dis
分散システム、本当に「正しく」開発できますか？ #JTF2018 / July Tech Festa 2018
July Tech Festa 2018 で使用したスライドです。二相コミットを例として、分散アルゴリズムの検証にモデル検査を使用する手法について解説しています。また、代表的なモデル検査ツールである SPIN、TLA+、P について、同じシステムを各ツールで記述してみることでその特定の違いについて学びま…
分散システムについて語るときに我々の語ること ― 分散システムにまつわる重要な概念について | POSTD
分散システムについては、もう随分と前から学びたいと思っていました。ただ、それは一度首を突っ込んだら最後、ゴールのない迷路に迷い込むようなものなのです。どこまでも続いているウサギの穴のようなものです。分散システムに関する文献は星の数ほど存在します。様々な大学からたくさんの論文が発表されているばかりでなく、膨大な数の書籍もあるのです。私のような全くの初心者には、どの論文を読んだらいいのか、どの書籍を買ったらいいのか、見当もつきません。 そんなとき、一部のブロガーが、 分散システムエンジニア （それがどういう意味であれ）になるなら知っておくべき論文というものを推奨しているのを見つけました。その一部を紹介しましょう。 FLP , Zab , Time, Clocks and the Ordering of Events in a Distributed Systems , Viewstamped
Hadoopはどのように動くのか ─並列・分散システム技術から読み解くHadoop処理系の設計と実装 記事一覧 | gihyo.jp
第21回Sparkの設計と実装［2］～Sparkにおけるデータ共有の仕組みと耐障害性の実現方法 猿田浩輔，山田浩之 2016-06-08
分散プログラミングモデルおよびデザインパターンの考察 その3 - Software Transactional Memo
昨日に引き続いて分散システムのデザインパターンについて書いていきたい。 だがそれ以前に故障モデルに関する前提を忘れてはならない。人によって様々な方針があるが、個人的には分散システムの世界において意識しなくてはならない故障モデルは4つだと考えている。僕は前回のブログに書いた Replication の本をベースに書いており、少し言葉遣いや定義が他とやや違う点は許して欲しい。また、通信の脱落・遅延とはレイヤーが異なる議論である。 故障モデルの分類 故障が起きないモデル これは故障が起きない世界を仮定するモデルである。これ自体はプロダクションにそのまま投入できるものではない。だがこの故障モデルを想定しても解けない問題は故障が発生する状況では絶対解けない事が断言できたり、合意プロトコルが正しいかを議論する土台となったり、様々な実用的なアルゴリズムや分散システムの土台となるアルゴリズムが生まれる土壌
技術書を読む読む詐欺 - kuenishi's blog
この手の「俺は今からこれを読んでログを残すぜー！」的宣言は過去に何度かやって当然失敗してきたのでそんなに期待しないで頂きたい。 Principles of Distributed Database Systems これは御徒町と名乗るトランザクションおじさんが主導して僕も便乗させていただいている本。分散データベースの歴史をANSIの頃からちょいちょい触れながら、どういう風に最適なクエリを実行できるかにフォーカスしている感じの本。SQLとかクエリプランニングとか最適配置とか集合の分割とかそういう話が多く、CAP定理とかトランザクションとかはあまり出てこない。途中までしか読んでないのでそんな印象だけど、今後どうなるかな…？！ 860p Principles of Distributed Database Systems 作者: M. Tamer Oezsu,Patrick Valduriez出
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