Monthly Archives: 6月 2010

「Google App Engine for Java[実践]クラウドシステム構築」第2回(6月29日)

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参加者 青木(読み手)、沼田(記)
範囲 pp. 38 – 54

第2章 制約

  • 2.1 Quota(割当て)とLimit(制限)
    • Quotaとは
      • [Tip] 分間Quotaのさらなる引き上げ
    • Limitとは
      • Limitを超えた場合の動作
    • サービスAPIに対する制約
      • データストアサービスに関するQuota
      • [Column] 自動的に生成されるメタデータ
      • データストアサービスに関するLimit
      • メールサービスに関するQuota
      • メールサービスに関するLimit
      • URLフェッチサービスに関するQuota
      • URLフェッチサービスに関するLimit
      • [Column] URLフェッチサービス使用時の送受信量について
      • Imagesサービスに関するQuota
        • API呼び出し回数の説明
          Imageサービス:Imagesサービスでは?
      • Imagesサービスに関するLimit
      • Memcacheサービスに関するQuota
      • Memcacheサービスに関するLimit
    • リクエストに対する制約
      • リクエストに関するQuota
        • 表2.1.11のCPU時間
          分間Quotaの単位はCPU時間ではなくCPUでは?
      • リクエストに関するLimit
    • デプロイに対する制約
      • デプロイに関するQuota
      • デプロイに関するLimit
        • 表2.1.13のアプリケーションファイル数
          1,000回ではなく1,000では?
      • [Column] データストア使用時のCPU時間
  • 2.2 Java APIに対する制約
    • Java API、Servlet APIに対する制約
    • ファイルに対する制約
      • 書込みは行えない
      • 参照と読み込みの制限
    • プロセス、スレッドに対する制約
    • ソケットの利用の禁止
    • User Interface Toolkitsの利用の禁止
      • [Tip] クラウド環境でのアプリケーションのパス
    • 画像の編集はImages APIで
      • [Tip] User Interface Toolkits制限緩和の可能性
    • Reflectionに対する制約
      • アプリケーション内のクラス
      • JRE、App Engine SDK内のクラス
      • その他GAE/JのSDKによって提供されるクラス

「Google App Engine for Java[実践]クラウドシステム構築」第1回(6月25日)

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参加者 今井(読み手)、青木、沼田(記)
範囲 pp. i – 38

  • 本書に寄せて
  • はじめに
  • 対象としている読者
  • 前提条件
  • 本書の構成
  • サポートサイト
  • 情報源
  • 謝辞
  • Google App Engine for Javaクイックレスキューガイド
  • 目次

第1章 クラウド時代のシステムインテグレーション

  • 1.1 クラウドコンピューティング
    • クラウドコンピューティングの登場
    • クラウドコンピューティングとは
    • 各プロバイダの特徴
      • Force.comプラットフォーム(salesforce.com)
      • Amazon EC2(Amazon.com)
      • Windows Azure(Microsoft)
      • Google App Engine(Google)
  • 1.2 Google App Engine
    • Google App Engineの概要
      • GAEを使うメリット
      • アプリケーション環境としての特徴
  • 1.3 Google App Engine for Java
    • 機能概要
      • Java実行環境
      • Webアプリケーションサーバ環境
      • データストアへのアクセス
      • 各種サービスAPI
      • Java以外のプログラミング言語の利用
        • Rhino
          以下、Wikipediaより
          「Rhino(ライノー)とはオープンソースで開発されているJavaScriptの実装である。RhinoはJavaで記述されており、Mozilla Foundationによって管理、配布されている。」
        • Quercus
          100%Javaで実装されたPHP5エンジンのようです。

第2章 制約

  • 2.1 Quota(割当て)とLimit(制限)
    • QuotaとLimit、GAEを特徴付ける2つの制約
    • Quotaとは
      • Quotaの種類
      • Quotaの制限を越えてしまった際の動作

「クラウド大全」 第21回 (6月22日)

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参加者 沼田(読み手)、今井、青木(記)
範囲 pp. 323 – 335

第3部 クラウドを支える技術

第10章 Hadoopの導入と検証

  • 10.3 複数台でHadoopを動作させる
    • ノード構成
    • Hadoopのインストール
    • Hadoopの起動
    • 動作確認
    • ベンチマーク結果
  • 10.4 Amazon EC2/S3でHadoopを使う
  • 10.5 大規模データ処理基盤ソフトの動向

「クラウド大全」は今回で終了です。お疲れ様でした。
次回(6/25)からは「Google App Engine for Java[実践]クラウドシステム構築 (株)グルージェント著」です。

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「クラウド大全」 第20回 (6月18日)

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参加者 青木(読み手)、渡辺、沼田、今井(記)
範囲 pp. 312 – 323

第3部 クラウドを支える技術

第10章 Hadoopの導入と検証

  • 10.2 Hadoopの概要とインストール
    • Hadoopのインストール (p.312 「サンプルプログラムを動かす」 ~)
      • p.313 リスト10.7
        mapが100%になる前にreduceの%が増えることはあるのだろうか

        あったような気がする。
        MapReduceの概念からはmapが終わらないとシャッフルできないのではないか?
        Combinerでもreduceしたときに増えるのでは?
      • p.315 リスト10.9
        hadoop dfs -rmrのrmr最後のrは何をあらわしているのだろう?
        → recursiveではないでしょうか。
    • HDFSのアーキテクチャ
      • p.316 l.3
        HFDSはHDFSの間違い
    • MapReduceの説明
  • 10.3 複数台でHadoopを動作させる
    • Hadoopのサーバ構成
      • p.323 図10.4
        マスターの左側、点線の上下に書かれているHDFSとMapReduceは逆。
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「クラウド大全」 第19回 (6月15日)

参加者 今井(読み手)、青木、渡辺(記)
範囲 pp. 292 – 312

第3部 クラウドを支える技術

第9章 大規模分散処理基盤の開発

  • 9.3 楽天の取り組み
    • ROMA
  • 9.4 情報爆発からイノベーションへ
    • パワーシフト ~誰もがデータ処理する時代へ
    • ジャングル ~誰もがイノベーションを生み出す時代へ

第10章 Hadoopの導入と検証

  • 10.1 Googleの基盤技術
    • P304 l.22 「chubby」の読み方は?
      → ネットで検索したがWikipediaなどにも記載無し。?
      ”チャビーバニー”(Chubby bunny)というゲームがあるようなので「チャビー」が適当か?
  • 10.2 Hadoopの概要とインストール
    • Hadoopのインストール
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「クラウド大全」 第18回 (6月11日)

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参加者 渡辺(読み手)、沼田、今井(記)
範囲 pp. 283 – 292

第3部 クラウドを支える技術

第9章 大規模分散処理基盤の開発

  • 9.3 楽天の取り組み
    • レコメンデーションとパーソナライズ
    • 大規模分散処理技術の開発
    • fairy
      • p.291 ワードカウントの例
        MapReduceではどうなっているのだろう?

        • MapReduceのmapがfairyの前のmap, reduceがgroup_byと後ろのmapに対応している?
        • group_byはMapReduceライブラリが行っている?
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「クラウド大全」 第17回 (6月8日)

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参加者 青木(読み手)、渡辺、今井(記)
範囲 pp. 268 – 283

第3部 クラウドを支える技術

第9章 大規模分散処理基盤の開発

  • 9.2 技術開発競争
    • 分散高速データI/O
      • p.279 l.7 Lua の読み方は?
        → Wikipediaによると、「ルア」のようです。
    • 「エラー忘却型コンピューティング」と「結果一貫性」
    • 国内外で並行して進む開発
  • 9.3 楽天の取り組み
    • 楽天における開発の内製と楽天技術研究所
    • 楽天技術研究所の研究領域
    • 楽天スーパーDB
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「クラウド大全」 第16回 (6月4日)

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参加者 今井(読み手)、青木、沼田(記)
範囲 pp. 250 – 268

第3部 クラウドを支える技術

第8章 3階層で見るクラウドの分散処理技術

  • 8.4 インフラストラクチャレイヤのスケーラビリティ
    • 仮想マシンのデプロイメント機能
      • テンプレートとクローンの違いは?クローンは仮想マシンだから変わっていくが、テンプレートはスナップショットということ?
    • Applogic
      • 図8.20内のアプライアンスの説明に脱字 内部構造的は→内部構造的

第9章 大規模分散処理基盤の開発

  • 9.1 情報爆発――なぜクラウドが生まれているか?
    • クラウドコンピューティング
    • 情報爆発
    • 集合知と巨大知
  • 9.2 技術開発競争
    • 大規模分散処理技術の誕生
    • 分散処理フレームワーク
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「クラウド大全」 第15回 (6月1日)

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参加者 沼田(読み手)、今井、青木(記)
範囲 pp. 242 – 250

第3部 クラウドを支える技術

第8章 3階層で見るクラウドの分散処理技術

  • 8.3 プラットフォームレイヤのスケーラビリティ
    • オブジェクトコンテナの構成
    • 分散キャッシュのレプリケーション(オブジェクト同期)方式
      • p.245 「表8.1 分散キャッシュのレプリケーション方式の比較」でSync-Ack方式ではデータ保証が○となっているが、図8.13のノードBでは確実に変更を適用することが前提か
  • 8.4 インフラストラクチャレイヤのスケーラビリティ
    • OS仮想化とハードウェア仮想化
      • p.247 l.7 誤植
        インストールされていな状態→
        インストールされていない状態
    • ハードウェア仮想化の方式
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