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Daisuke Yamazaki
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第6回クラウド コンピューティング EXPO 秋 さくらインターネット様ブース事例発表スライドです。 タイトル「実録!Web広告ハイブリッドアーキテクチャ」
6th Japan IT week autumn
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Hidenori Matsuki
2015/07/10 システム管理者の夏期講習2015での、池田の講演資料になります
リクルートのビッグデータ活用基盤とデータ活用に向けた取組み
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Recruit Technologies
2016/9/27 第19回 Tokyo Atlassian ユーザーグループ
Bitbucketを活用したコードレビュー改善事例
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Kosuke Ito
Ad stir媒体資料 20131224
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AdStir
2012年4月17日 MOVIDA JAPAN主催のアントレプレナー向け講習「MOVIDA SCHOOL」で、当社代表の大石がスタートアップのみなさんにクラウド選定の勘所、AWSを使うメリットについてプレゼンテーションを行った際の資料です。 MOVIDA SCHOOL: http://www.movidainc.com/programs サーバーワークス: http://www.serverworks.co.jp
スタートアップがAWSを使うべき3つの理由
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Serverworks Co.,Ltd.
Nov 11, 2011 at Fukuoka city "MyojoWaraku"
We Should Know About in this SocialNetwork Era 2011_1112
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Masahito Zembutsu
サイトに広告が表示される瞬間、内部で何が行なわれているのかご存知ですか? 実は、『RTB』と呼ばれる広告オークションが行われているのです。 1日に20億回RTBに参加しているMicroAd BLADEは、単に落札するだけでなく高い広告効果を出す事を目的にしており、様々な大量データを参照しています。一方、タイム アウトするとオークションに参加すらできないため、処理時間も重要です。BLADEで は様々な工夫により、たった5msで入札処理を行っています。 本セッションでは、BLADEのシステム内部と、それを支える職人達についてお話しま す。
デブサミ2013【15-C-6】5msの中身を公開!~ネット広告配信と支える職人達~
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Developers Summit
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スケールアウト再考
1.
スケールアウト再考 〜数千億アクセスへの道〜 Supership 山崎大輔(@yamaz)
2.
山崎大輔(@yamaz) Supership 取締役 (旧Scaleout代表) Scaleoutはnanapi, Bitcellerと合併して Supershipになりました。 広告システムと検索システム作ってます。
3.
広告システムについて システム : インターネット広告システム アクセス
: 月間数千億〜 サーバ台数: 1000台程度 レスポンス : 〜100msec ユーザ数 : 数億UU〜 上記のシステムを安定運用するための考え方 について話したいと思います。
4.
現在のインターネット 広告配信の仕組み 4 DSP メディア側広告サーバ(SSP) DSP DSP ③ビッディング ①広告Request ②オークション 開催 ブラウザ
④広告Result 広告1配信(1imp)ごとにオークションを行う
5.
(参考)弊社採用のソフトウェア群 配信系: nginx, apache,
独自エンジン(C++) KVS: memcached, 独自KVS(tokyocabinetベース) 集計: hadoop, hive, spark, vertica 管理画面: Ruby On Rails DB : PostgreSQL ほぼオンプレ
6.
いきなりですが、質問です。
7.
いつも10人並んでるATMが1台があります. ここで新たにATMを1台足すと行列の数はどうな るでしょう? ATM ATM ATM
8.
答え だいたい0人に近づいていく
9.
いつも10人並んでるATMとは → 単位時間に到着する人数とATMが 処理できる人数が釣り合ってるということ いつも10人 ATM
10.
ATMが1台増えると? → ATMが処理できる人数の方が多くなる → 行列の数がどんどん減っていく →
最終的に0人になる ATM ATM
11.
ATMの処理性能 < 到着数の時 処理が間に合ってないってことな ので、行列がどんどん増えて 最終的にめちゃくちゃ遅くなる
12.
ATMの処理性能 > 到着数の時 処理が間に合ってるってことなの で、行列がどんどん減って最終的 には0に近づく
13.
リトルの公式(Little’s formula) 平均の待ち行列の数 L =
λ * W L: システムの平均待ち行列数 λ: システムの平均到着率 W: システムの平均待ち時間
14.
ここまでのまとめ イイネ! システムの処理性能 > アクセス ヨクナイネ! システムの処理性能
< アクセス
15.
スケールアップとスケールアウト
16.
スケールアップとスケールアウト どちらも システムの処理性能 > アクセス を維持するための手法
17.
スケールアップとスケールアウト スケールアップ: システムの処理性能 > アクセス になるまでサーバをパワーアップ スケールアウト: システムの処理性能
> アクセス になるまでサーバを増やす
18.
スケールアウトという手法 システムの処理性能 > アクセス になるまでサーバを増やす ではなく システムの処理性能
> アクセス になるまで1台あたりのアクセスとデータ量を減らす と考えてみる
19.
(おさらい)システムの処理性能 < アクセス →
待ち行列がどんどん増えていく → システムはどんどん遅くなる ATM
20.
システムの処理性能 < アクセス 1%しか超えてなくても、この状態が ずーっと続く限りは待ち行列は永遠に 増える →システムは無限に遅くなる
21.
スケールアウトあるある 応答速度が10倍遅くなった! えぇっ?10倍サーバを足す必要があるの?? →必要ありません システムの処理性能 > アクセス を満たせばいいので、大抵の場合数割の増強で 事足りるはず
22.
逆を言うと? 1台あたり数割の性能劣化が10倍以上の速度 低下をもたらす可能性がある!!
23.
ミドルウェアの選定基準 ピーク性能ではなく、性能の安定度(分散の小 ささ)に着目する パフォーマンスが不安定なものはピーク性能が 良くても良くないものだと考える
24.
性能の分散が小さい =制御しやすい ソフトA ソフトB 性能高性能低 品質工学の考え方: ソフトBのほうがよいと考える
25.
ミドルウェアの選定基準 1. 複雑な機構を持ったものを避け、単純なもの を採用する 2. GCやデータリバランスなどコントロールしにく い挙動のものを避ける 「やかんは壊れない」の心意気
26.
スケールアウトあるある システムは設計を端折ったところからほころび 始める。 あらゆる箇所が現在の100倍になっても大丈夫 か確認しましょう。
27.
スケールアウトあるある 処理能力を超えると一気にダメになる 対策: - ピークアクセス時の予兆を見逃さない - カナリアサーバの準備 -
アクセスの強制的な平滑化
28.
スケールアウトあるある 処理能力を超えると一気にダメになる 対策: - ピークアクセス時の予兆を見逃さない - カナリアサーバの準備 -
アクセスの強制的な平滑化
29.
スケールアウトあるある 処理能力を超えると一気にダメになる 対策: - ピークアクセス時の予兆を見逃さない - カナリアサーバの準備 -
アクセスの強制的な平滑化
30.
スケールアウトあるある 処理能力を超えると一気にダメになる 対策: - ピークアクセス時の予兆を見逃さない - カナリアサーバの準備 -
アクセスの強制的な平滑化
31.
それでもダメなら スケールアップも積極的に検討しましょう。 SSDには随分と助けられました。 なおネットワーク帯域はスケールアップしにくい 領域なので、極力ネットワーク負荷の低いシス テム設計にしましょう。
32.
最後に 1. 「システムの処理性能 >
アクセス」の維持を強く意識 しましょう 2. 普通をきちんと積み重ねるだけで数1000億のアクセ スは十分対応可能 3. とはいえ、大量アクセスを浴び続けることで養われる ものもある そんなシステムを取り回してみたい方はぜひ弊社に! http://recruit.supership.jp/
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