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はじめに

内容

講義

以下の内容を扱う.

  • Leader Election, Mutual Exclusion
  • Concurrency Control, Replication Control
  • Stream Processing, Graph Processing, Structure of Networks, Scheduling
  • Distributed File Systems, Distributed Shared Memory, Sensor Networks
  • Security, Datacenter Outage Studies, Wrap-up

コースの進みかたは Part1 と同じだ.

たくさんのコンセプトや考え方が次から次へと紹介されるので, すべてを消化できない..そして, 早口の英語の説明が困る.. ^-^;

内容や課題は, Part1 を引用していることもあり, Part2 は Part1 が終わってから取り組んだ方がよい.

宿題

プログラミングの宿題は, Key-Value Store の実装. この課題に取り組むことで,

  • replica の扱いかた,
  • key-value store の考え方.
  • quorum consistency level の考え方.

などが学べる. 言語は C++. 自分には難しくて, 満点をどうしてもとれずに途中で諦めた.

こころにのこった考え方

こころにのこった考え方をコメントともに書く.

Leader Election

こういうロジックを考える仕事をしていたので, Leader Election ロジック は感銘を受けた. 以下, 記事にした.

Replication Control

もともとがストレージ屋なので, レプリケーションの技術とは馴染みがある.

昨今, 急激に台頭してきた分散ストレージのなかで使われている KVS や Replication の知識を補充することができたことは価値があった.

以下, 勉強メモ.

分散 KVS

分散 Key-Value ストア. スケールアウト技術の基幹技術.

同じデータを複数のコンピューターに複製して保存し, それぞれのコンピューター上のデータに変更が起きていないかどうかを 随時チェックすることによって整合性を確保. リアルタイム性はない.

Key で担当サーバを分ける.

たいていはいくつかのサーバ上に複製 (replica) を作成することによって 耐故障性を高めている.

Replication

レプリケーション. 複製.

データ複製.オブジェクトをコピーし, ノード間で複製を保持することで 冗長性を高める手法.

システム障害時の継続運用が目的となります. 災害時に接続しているシステ ムが壊れてしまったとき, 遠隔地にある複製データを利用し事業継続を実現 する DR (ディザスタリカバリ) に有効.

コンテンツ配信する方法は二つある.

  • Passive Replicatoin .. Master Replica だけを更新
  • Active Replicatoin .. id ごとにすべてを更新.

Distributed File Systems

現在の業務は, SMB プロトコルの高速化についての研究開発.

講義では, NFS を例に, 分散ファイルシステムの特徴や, NFS における高速 化技術を解説していた. 仕事にからんでいる領域なので, きいていておもしろい. 印象としては, NFS は高速化のための仕組みがた くさん試されている用に見えた. SMB は….

以下, 簡単な勉強メモ.

分散ファイルシステムの特徴

分散ファイルシステムの目的は, ユーザから ファイルかリモートにあるかローカルにあるか意識しなくていいよう にすること.

2 つのアクセスモデルがある.

  • 遠隔アクセスモデル … リモートサーバにあるファイルを読み書き
  • アップロードダウンロードモデル … 一旦ローカルにダウンロードして 編集してからアップロード.

ローカルファイルにアクセスするときは, file discripter を指定する. file discripter には, read/write に必要な pointer が保持されているので, ユーザは, offset を指定しない.

リモートファイルにアクセスするときは file id と offset を指定する.

これからどうするか?

フォールトトラレントの情報をあつめる

信頼性の高い製品の開発に関わっていく以上, これからもフォールトトラレントは必要な, より深めるべき知識だろう.

フォールトトラレントについては, この領域で研究が盛んで本や論文もた くさんでている. こういうものをどんどん読み込んでいきたい.

特許ノルマが仕事で課せられているので, 集めた情報の Output として, 特許に結びつけたい.

日経コンピュータをよむ

今まで, お昼休みにフロアにおいてある日経コンピュータを読んでいた. しかし, 職場で席を引っ越したので, 現在日経コンピュータを読む 機会がない.

日経コンピュータは, クラウドコンピューティングの最新動向をつかむた めのとてもいい情報源なので, これからも読みたい. これはここでブログ に宣言することによって, 自分にプレッシャーを.