先日のビットコイン取引所で発生した盗難事件を受けて，結果整合性(eventually consistent)データベースは果たして銀行業務に有用なのか，という議論が巻き起こっている。 2014年3月2日，プログラムコードの問題が原因で，Flexcoinは所有していたビットコインをすべて紛失した。攻撃者は，自分の口座のひとつから別の口座への送金要求を，同時に数千回発行した。さらに別の口座に対しても同じ操作を，すべてのビットコインが引き出されるまで繰り返したのだ。このような攻撃が可能だったのは，コードが複数の同時要求を処理するように書かれていなかったためだ。すべての送金処理は，残高が変更される前に実施された。残高がリアルタイムに更新されなければ，口座の残高が本当は０であったとしても。新たな要求を送信することが可能になる。その結果Flexcoinは，約50万ドルに相当する896BTCを失って業務
インメモリデータベース、カラム型データベースは使い物になるのか？ インメモリとカラム型データベースの可能性を調べる（その1） ERPベンダ最大手のSAPは2010年、新規に開発したデータベース「SAP HANA」（当時の名称は「SAP High-Performance Analytics Appliance」）を発表しました。 HANAの製品化を背景に、SAPは2012年5月にデータベース市場への本格参入を宣言し、オラクルやIBM、マイクロソフトとデータベース市場で競合していくことを表明。そして今年2013年2月にはついにERPと組み合わせた「SAP Business Suite powered by SAP HANA」の出荷を開始し、業務アプリケーションのバックエンドデータベースとしてHANAの本格利用を開始しました。 HANAには、これまで主流だったリレーショナルデータベースとは異なる
カリフォルニア州メンロパーク発--Facebookの新しい「Graph Search」は、世界中の人々とコンテンツとの間のつながりを増やす新たな方法として、表立って宣伝されている。 実際にそれらのすべてを実現しているのは「Unicorn」であることが分かった。 米国時間2月21日にFacebook本社で開催された説明会で同社エンジニアチームは、Graph Searchを裏で支える仕掛けについて詳細に説明した。Graph Searchは、世界最大のソーシャルネットワークであるFacebookが新たなつながりを実現する戦略の新しい第3の「柱」である。 Facebookの検索インフラストラクチャチームのマネージャーであるSoren Lassen氏は「Social Graph」について、人々や場所、物事の「巨大な地図」と、それらの間のつながりに関するグラフデータ構造であることを「コンピュータサイエ
DBの世界に起こる変革 を見てびっくりするほどがっかりした。DBMSの世界はこれから変革が起こるどころが、もうすでに変革ががんがんに起こっていて、One Size Does Not Fit Allの時代だと言われて久しい。Oracle RDBMSだけの世界とかを見ていると、その変化が見えなくなってしまうことが多いだろう。しかしちょっとRDBMSを離れたら、現在はDBMS戦国時代であり、Oracle社もその有力なプレイヤーの一人である。 とりあえず現状を知りたいと思ったら、以下が非常に参考になる。 NoSQLの現状 50以上のソフトウェアがひしめく市場、これを戦国時代と言わずしてなんだろうか。MongoDBあり、Hadoopあり、KVSあり、NewSQLあり・・・これが21世紀のDBMSの現状だ。 ちなみに先のサイトで話にあった「ジャーナルを書かないRDBMS」というのはつまりLog Str
このため、NoSQLの知識を持つ開発者やアーキテクトに対する需要が高まってきています。最近の調査によると、最近必要とされる開発スキルは次の通りです。 HTML5 MongoDB iOS Android Mobileアプリ Puppet Hadoop jQuery PaaS ソーシャルメディア 技術的要求のトップ10の中で、NoSQLデータベースは2つあります。1つは、iOSよりも上です。これがNoSQLをほめているのでなかったら、何なのでしょう?! しかし、一見したところ、NoSQLはますます速く深いところまで適用されるようになっています。2011年の夏に、有名な報告書の中でOracleは次のように述べました。NoSQL DBがアイスクリームの味のように感じるかもしれないけれど、あまり深入りしない方がいい、NoSQLはそれほど長く残らないかもしれないから。そのわずか2、3ヶ月後、Oracl
NoSQLミドルウェアの特徴をもう少し細かく挙げてみます。分量の都合もあり個別には触れませんが、それぞれのNoSQLミドルウェアで差別化部分に関してはかなり詳細に説明がされていますので、ぜひそちらを参照してみてください。 高速に動作する リレーションモデルではないデータモデル スケールアウト型アーキテクチャ コモディティサーバによって構築される スキーマフリー SPOF（単一故障点）を持たない 自動的に複数台へレプリケーションする イベンチュアルコンシステンシまたは一貫性の選択が可能 SQLのような強力なクエリ言語を持たず、シンプルな問い合わせしかできない Cassandraとは何か NoSQLミドルウェアの筆頭といえばGoogle BigTableやAmazon Dynamoですが、オープンソースの世界でもいろいろなものが出てきています。その中でも最近特に注目を集めているのが、Apach
2010年4月22日 日本オラクル株式会社（以下、日本オラクル）と富士通株式会社（以下、富士通）は、「SPARC Enterprise™ M3000」とSolid State Drive（以下、SSD）を搭載した「ETERNUS DX80」で構成されるオンライン・トランザクション処理（以下、OLTP）システムにおいて、「Oracle Database 11g Release 2 Enterprise Edition」の高速化技術「Database Smart Flash Cache」の性能検証を実施しました。 「Database Smart Flash Cache」はSSDをデータベースのキャッシュとして活用することができます。SSDと「Database Smart Flash Cache」の適用により、通常のハードディスクドライブ（以下、HDD）を使用したシステムと比較し、最大2.4倍の
リレーショナルデータベースを利用する際には、高い性能を引き出すために物理設計をし、スキーマを工夫し、パラメータのチューニングを行うことがつねに行われてきました。 性能のボトルネックはたいがいHDDにあり、いかにそのボトルネックを回避するかがチューニングのポイントですが、最近では性能向上のための武器として、HDDよりもずっとアクセス性能の高いSSDが注目されています。SSDはHDDと置き換えるだけで、アプリケーションにまったく手を加えずに性能向上を可能にする手段として非常に魅力的です。 HDDの代わりにSSDを利用したら、リレーショナルデータベースの性能はどれだけ向上するのでしょうか？ オラクルと富士通が共同検証を行い、その結果をホワイトペーパーとして先週発表しました（参考「日本オラクルと富士通 フラッシュ技術活用によるデータベース高速化を共同検証」）。 ホワイトペーパーでは、HDDの代わり
「日本でゼロからクラウドを生み出すムーブメントを作り出したい」（実行委員長 門林雄基氏）---“クラウドを支える技術”の開発力を競う「クラウドコンピューティングコンペティション」が2009年6月11日、Interop 2009の会場で開催された（写真1）。企業や大学・大学院の研究者、そして高校生を含む若手エンジニアが、新しいアイディアと技術力で作り上げたクラウドコンピューティングの基盤ソフトウエアを披露した。 クラウドコンピューティングコンペティションは、奈良先端科学技術大学院大学の門林雄基准教授らの呼びかけで実現したイベント。若手のエンジニアがP2P（ピア・ツー・ピア）技術や分散データ処理技術といったクラウドコンピューティングの基盤技術を開発し、その成果を競う。検証環境として、情報通信研究機構（NICT）が運用するクラスタ環境「StarBED」のコンピュータを最大1000台まで使用可能で
Apache CouchDBに関するメモ書き。 ＃理解が不完全なので、後で正しく書く。 【元ネタ】 Apache CouchDB: The CouchDB Project Web 時代の非リレーショナルデータベース: 第 1 回 Apache CouchDB の概要とインストール Web 時代の非リレーショナルデータベース: 第 2 回 Apache CouchDB と Ruby on Rails を使って wiki アプリケーションを作成する Web 時代の非リレーショナルデータベース: 第 3 回 Apache CouchDB で MapReduce フレームワークに基づく問いあわせを行う MOONGIFT: ? Web2.0時代のニュータイプDB「CouchDb」:オープンソースを毎日紹介 CouchDBはこのように説明されている。 CouchDB を探る CouchDB はオープン
SAPは年次カンファレンス「Sapphire 09」を米フロリダ州オーランドで開催している。2日目の基調講演には、SAPの共同創設者のハッソ・プラットナー氏が登場。イベントの目玉となったビジネスインテリジェンス新製品「SAP BusinessObjects Explorer」で重要な役目を担うインメモリ技術を語った。 ソフトウェアを語る際に「ハードウェアが何をしているかが分かっているべきだ」とプラットナー氏は話す。 SAPPHIREで発表されたBI新製品が、分析基盤のハードウェア上でインメモリ技術を採用しているからだ。インメモリ技術は、文字通り、分析処理を従来のディスクアクセスではなく、メモリ上にデータを展開して処理する。メモリ上の処理はディスクに比べてケタ違いに高速であるため、結果として従来とはまったく異なる方法で分析処理ができることを示唆している。 ディスクアクセスを基本とする従来のB
＞＞シリーズの概要はこちら パソコンやサーバーなどでデータを処理する場合に、ハードディスクへのアクセスを省き、主記憶装置（メモリー）とCPU（中央演算処理装置）の間で演算を完結する技術。ディスクにあるデータのうち必要なものをあらかじめメモリーに読み込み、そのデータにCPUがアクセスして演算に用いる。処理のたびにディスクにアクセスする場合と比べ、処理内容によっては演算スピードを数千倍に高めることができる。 データ処理の際に必要なデータをすべてメモリー上に置くことができれば処理スピードが飛躍的に高まるという考えは以前からあった。ただメモリーの価格がディスクに比べて同一容量で比べて数百倍と高価なことや、CPUの技術上の問題でメモリーに展開できるデータ量の上限が4GB（ギガバイト）だったことがネックとなり、なかなか実用化しなかった。 しかし、ここ数年で理論上は従来の約43億倍に当たる16EB(エク
![[11]オンメモリーデータベース：日経ビジネスオンライン](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/05f492a9ba706b05ca8fd61b1840b099fb59fdc9/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffanyv88.com%3A443%2Fhttps%2Fbusiness.nikkeibp.co.jp%2Fimages%2Fn%2Fnbo%2F2011%2Fcommon%2Fnbologo_ogimage.png)
各種インフラ技術(OS、ストレージ、ネットワーク)やオラクル製品といった話題を取り上げます。著者は小田圭二、「門外不出のOracle現場ワザ」、「絵で見てわかるOracleの仕組み」、「絵で見てわかるOS/ストレージ/ネットワーク」などの著作もあります 「私はOSとストレージとネットワークに興味がある」という割には、そういう話題を書いていませんでした。今日はOSをテーマとして、将来のボトルネックという話を書いてみたいと思います。今回は難しい内容を簡単に説明できていないので、「分からなかった」というコメントが届いたら、丁寧に書き直したいと思います。 さて、「分散メモリー」という技術があります。いいですよね。クラウドコンピューティングは将来バラ色に見えます。 マルチコア化(クアッドだけではなく、8コアとか)も、いいですね。どんどん性能が上がるように思えます。 ここで質問です。クラウドコンピュー
先週、グーグルはリレーショナルデータベースをクラウドに乗せるかというエントリを書いたところ、いくつかのコメントやトラックバックをいただきました。 いずれも興味深いコメントだったにも関わらず、コメント欄に利用しているTypePad Connectがなぜかうまく動作しておらず、表示できませんでした。しかしそれではもったいないので、このエントリとして紹介させていただこうと思います（TypePad Connectには障害報告しました）。 元になったエントリの主旨をまとめると、Google App EngineはJavaに対応したし、企業内のデータセンターとセキュアな通信もできるようになった。これはGoogle App Engineが企業向けのサービスとして方向を定めたことを示す。だとすると、企業システムに不可欠なリレーショナルデータベースもきっとGoogle App Engineにのせてくるのでは
グーグルという会社は、例えばマイクロソフトやオラクルやアップルと比べると「戦略」といったものを積極的にはアピールしない会社です。 マイクロソフトやオラクルやアップルのような企業は、年に何度か大規模なイベントを開催し、現在の戦略や今後のロードマップを示します。しかしグーグルはそういった方法で将来像やスケジュールを明らかにすることはあまりなく、社内でこっそりと開発を続けて、ある日突然「こんなものができました」と発表する方を好むようです。 かつてGMailが登場したときも、そして先日Google App Engine for Javaが登場したときもそうでした。 そのためグーグルのクラウド戦略はどの方向に向かっているのか？ ターゲットとするデベロッパー層や、想定しているアプリケーションの姿といったものがどういったものなのか、次にどんな施策を打ってくるのか、といったことは想像するしかありません。
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