「大規模サービス技術入門」を読む - 理想のユーザ・インターフェイスを求めて

[Web開発者のための]大規模サービス技術入門 ―データ構造、メモリ、OS、DB、サーバ/インフラ (WEB+DB PRESS plusシリーズ)
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自分はサーバの運用をしているわけではないので、具体的な実装方法とかさておき、読み物として読んだ。
自分にとってのポイントをピックアップして、メモとして残す。

第2回　大規模データ処理入門

大規模データは何が難しいか

メモリ内で計算できない。

ディスクを読んでいる。

メモリはディスクの10^5〜10^6倍以上高速（探索）

転送速度　メモリ：7.5GB/sec、ディスク：58MB/sec

CPU負荷のスケーリング⇒ロードバランサ

I/O負荷のスケーリング⇒難しい(DB)

大規模データを扱うための勘所

いかにしてメモリで済ませるか⇒キャッシュ機構

アルゴリズム、データ構造

データ圧縮、情報検索技術

第3回　OSのキャッシュと分散

キャッシュできない規模になったら、スケールさせる⇒局所性（アクセスパターン）を考慮した分散

第6回　圧縮プログラミング

VB Code (Variable Byte Code)⇒整数列を圧縮するアルゴリズム

第11回　大規模データ処理を支えるサーバインフラ入門

クラウドコンピューティング

メリット：スケーラビリティ

デメリット：サービス独自の仕様に対応する必要がある。あいまいなロードバランサ

第12回　スケーラビリティの確保に必要な考え方

レイアごとのスケール

APサーバ⇒容易

データソース⇒readの分散：容易、writeの分散：難しい

第14回　効率向上作戦

仮想化サーバの構築ポリシー

ハードウェアの利用効率の向上

仮想化のデメリット

パフォーマンス上のオーバーヘッド

メモリが安価に

8GBで1万円（2010年）

SSD

メモリほどではないが十分に高速

第15回　Webサービスとネットワーク

ネットワークの分岐点

1Gbps（PCルータの転送能力の限界）

500ホスト超え（1サブネットに配置できるホスト数の限界）