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スケールアウト再考

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633users がブックマーク コメント 50
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    kawasin73
    性能の分散の小ささも品質の高さに繋がる。確かに。いい知見だ。

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    aroma_black
    “リトルの公式(Little’s formula) 平均の待ち行列の数 ”

    その他
    tmatsuu
    素晴らしい。最近このあたりを意識しながらApache preforkの(Min|Max)SpareServersを調整してる。workerやnginxにすればいい？そうなんだけどね…

    その他
    BigFatCat
    リトルの公式

    その他
    halfrack
    25ページ目が良かった

    その他
    naopontan
    ATM で行列待ちの話

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    kgrock
    スケールアウト再考

    その他
    Hash
    むつかしくない！すごい！

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    nntsugu
    scaleout

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    hush_in
    分散

    その他
    muddydixon
    ニュートン算だ！

    その他
    matsumoto_r
    良い解説。スケールアウトは基本可用性が前提になっている、あたりはもはや言うまでもない前提なのかな

    その他
    nandemoOKdato
    スケールアウト再考

    その他
    harry0000
    "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"

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    wordi
    スケールアウト再考

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    vinzentvladimir
    スケールアウト再考

    その他
    letitride
    ATM端末を増やすことによって入出金処理をするトランザクションサーバがどうなるかも知りたい

    その他
    t-wada
    "リトルの公式(Little’s formula)" "性能の分散が小さい ＝制御しやすい" "やかんは壊れない"

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    yoshikidz
    なんでブックマーク増えてるんだろ。MM1モデル的な話ってことじゃないのか。

    その他
    Nobeee
    なるほどー 解りやすい‼︎

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    vanbraam
    "数千億アクセス"って余り一般的じゃない状況だなと思って読んだら, 数値は余り関係ない割と普遍的なbest practiceだった

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    Songmu
    "性能の分散が小さい=制御しやすい" の腑に落ちた感

    その他
    miya-jan
    ATMの話は怪しい。行列を見て帰ってた人が列に加わる可能性がある。アクセス数でも同じ話。

    その他
    dominion525
    現場で聞いてたけど大変に良いセッションでした。パネルディスカッションも。

    その他
    lizy
    ATMのたとえが分かりやすい

    その他
    lejay4405
    わかりやすかった…

    その他
    michiomochi
    めっちゃわかりやすい

    その他
    azumaon
    スケールアウト再考 お仕事のために…φ(..)メモメモ

    その他
    katzchang
    「あらゆるところが100倍になっても大丈夫か確認」検討はするけど、実際に対処するのは後の話だよね。

    その他
    sonots
    この話すごい良かった

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