JJUG2009に参加(2)

今日のもう一つの注目はHadoopを用いた大量ブログデータ処理だ。

MapReduceを使用してAmazon

・大容量データを並列かが必要な処理をとても簡単に書けるようになる、と、だそうだ。

JJUG2009に参加中(1)

JJUG2009に参加中。


早稲田大学の丸山先生による基調講演から始まった。phpなどのフリーランス系が参加されているセッションよりSI系の人が多いかなという印象。

途中でPCが固まってしまったために、聞いた内容がこぼれてしまったが要点をつらつらと書いてみます。

Cloudの技術的特徴について 早稲田大学／丸山不二夫

Cloudを提供する側の特徴でGoolge、Amazon、Microsoftの共通する技術についてお話があった。

理想というか本来であればCloud＝Scalability＋Availability　だけど、なかなか難しいだろうと。

コモディティ化したマシン(安いPC)をたくさんならべて処理能力を拡大させるという、これがスケールアウト戦略。

スケールアウトしたこれらのシステム構成からエラーが発生してしまう、
これがAvailabilityとなる。このAvailablity問題が重要になっている。

スケールアウト戦略はChunkサーバーを並列に増やしていくことによってScalable化する。
Scalable化とはコモディティ化したマシンを体重化することのReplicaするということになる。
なのでReplicaを複数抱える実装によって冗長性を持たせる。
次にReplica間の同期がきちんとできるかが問題となる。

Consistencyという概念も導入やTransactionにおけるAcidモデルの見直し
新しいBaseモデルを確立する。ということはTransaction技術がとても重要になってくる。

参考：コストパフォーマンスは安いPCを並べた方が33倍ある。By　Google

仮装化（※1）が大事だと云われるが、リソースを超えることができない。
スケールアウトをすると横にサーバーを増やす＝ノードを増やすことによって、
Scalablilityの本領が発揮される。

企業内Cloudと云われるが拡張できる可能性が左右されてしまう。

※1・・Virtualizationはシステムの物理的な構成の範囲で、能力を柔軟に引き出すのに有効だが、Scalabilityを持つことにはならない。
CAP定理・・
C（Consistency）整合性
A（Availability）可用性
P（partition）分散処理

整合性と可用性をとると、分散処理はできない。
整合性と分散処理をとると、可用性は失われる。
分散処理と可用性をとると、整合性が失われる

ようするにはCloudは分散処理は必須。さらに分散処理と可用性は必須。

Baseトランザクション・・・
Basically Available
Soft-state
EVentually　Consistency・・ある時間は同期とれていないが、ある時期になったら同期とれている関係を表す。

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