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スケールアウト再考
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- 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
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- 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
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- 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
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- 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
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- 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/