The Apache Foundationは、オープンソースで開発している高速なデータ処理基盤「Apache Arrow 1.0.0」のリリースを発表しました。 We just released @ApacheArrow 1.0.0, the first formally "stable columnar format" release with a move to SemVer for the libraries. We have a much improved website, too. Read more about what's newhttps://t.co/j24VdxqFTL — ApacheArrow (@ApacheArrow) July 27, 2020 Apache Arrowはメモリ上にカラムナフォーマットでデータを保持し、プロセッサのSIMD命令やGPUなどにも対
インメモリDBの「SAP HANA」、インテルの不揮発性メモリに正式対応。サーバダウン時もデータを失わず高速起動 SAPは同社のインメモリデータベース「SAP HANA」のアップデートリリース「SPS03」で、インテルの不揮発性メモリ「Intel Optane DC persistent memory」に正式対応し、データベースの一部を不揮発性メモリに配置することを可能にすると発表しました（SAP HANAのブログ、インテルのブログ）。 Intel Optane DC persistent memoryは、メインメモリのDRAMと同じくDDR4スロットに挿せる不揮発性メモリで、インテルが6月1日に正式発表したばかりです。サンプル出荷が開始されており、2019年に本格出荷が予定されています。 Intel Optane DC persistent memoryを利用することのメリットは2つ挙げ
Redis 4.0正式リリース。モジュールによる機能やデータの拡張が可能に、新レプリケーションエンジンで運用が改善 Redis 4.0はモジュールによる機能拡張の実現、新しいレプリケーションエンジンによる高速なレプリケーション、新しいアルゴリズムの追加によるキャッシュの改善、フラッシュの非同期実行など、多くの機能追加が行われています。 リリースノートには、「内部における変更に関していえば、4.0はおそらくこれまででもっとも劇的なリリースだろう」と、次のように記されています。 Note that 4.0 is probably one of the most extreme releases of Redis ever made in terms of changes inside the internals 新しいレプリケーションエンジン「PSYNC2」 Redis 4.0では新しいレプリ
Amazon DynamoDBの応答時間をミリ秒からマイクロ秒へ、インメモリキャッシュのDynamoDB Accelerator（DAX）が正式版としてリリース
AWS上でNoSQLデータベースとして提供されているDynamoDBを高速化する「DynamoDB Accelerator」（以下DAX）が、正式サービスとなったことが、AWSブログの記事「DynamoDB Accelerator (DAX) Now Generally Available」で発表されました。 Amazon DynamoDBはマネージドサービスで提供されているNoSQLデータベースす。非常に高いスケーラビリティと安定した高性能が特徴です。高速なレスポンスやスケーラビリティを重視するようなゲームや広告配信、コンテンツ配信サービス、モバイルアプリケーションなどのバックエンドなどによく使われています。 このDynamoDBにインメモリキャッシュを追加することで高速化するのが、今回正式サービスとなったDAXです。Webサイトからの説明を引用します。 Amazon DynamoDB
概要 不揮発性メモリはコンピュータシステムの設計を根本から変え、主としてストレージ分野とデータベース分野における研究が盛んである。しかし、データの永続化が数100倍あるいは数1000倍のレベルで高速になると、ネットワークがボトルネックになるため、そのトレンドに対処できるネットワークスタックが重要である。本発表では不揮発性メモリを備えたコンピュータにおいて高速なデータの永続化を実現するにあたり、現在のネットワークスタックの問題点およびそれを解決する拡張について述べる。 また後半では、今後のネットワーク分野の研究の方向性を議論する場である ACM Hot Topics in Networks(HotNets) 2016 に見られた他の研究を紹介する。 話者 本多 倫夫 (NEC Laboratories Europe) 日時 2016年12月26日(月) 18:00 (17:45 開場予定、1
※これは システム系論文紹介 Advent Calendar 2016: ADVENTAR 1 日目の記事です。 昨今話題に事欠かない In-Memory DBMS ですが、暇に任せて Hekaton 関連で何か（←忘れました）を調べていたときに出くわした論文がこちらです。タイトルは Larger-than-Memory Data Management on Modern Storage Hardware for In-Memory OLTP Database Systems 一応和訳しておくと In-Memory OLAP データベースシステムにおいて、現代のストレージハードウェア上にあるメモリよりも大きなサイズのデータをどのように管理するのか、という感じでしょうか。 先に結論を言うと後述する通り、今日では HDD だけではない、さまざまなストレージ技術を利用したストレージデバイスが利用
Performance is key. Consistency is a must. Providing low latency, high concurrency data management solutions since 2002. Build high-speed, data-intensive applications that elastically meet performance requirements at any scale. Take advantage of Apache Geode's unique technology that blends advanced techniques for data replication, partitioning and distributed processing. Apache Geode provides a da
Introduction Columnar store or vertical representation of data allows to achieve better performance in comparison with classical horizontal representation due to three factors: Reducing size of fetched data: only columns involved in query are accessed. Vector operations. Applying an operator to set of values (tile) makes it possible to minimize interpretation cost. Also SIMD instructions of modern
1. Unless otherwise indicated, these slides are © 2013-2016 Pivotal Software, Inc. and licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial license: http://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/ Apache Geode で始める Spring Data Gemfire Pivotal ジャパン株式会社 テクニカルサポートエンジニア 北田 顕啓 @quitada 2. 2 Unless otherwise indicated, these slides are © 2013-2016 Pivotal Software, Inc. and licensed under a Creati
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
