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Jepsen: PostgreSQL, Redis, MongDB および Riak の分割耐性をテストする
そのシステムは、もし確実に運用されていたとしても、ノードまたはネットワークの障害に対しても頑健でなければならないが、なぜなら全てのシステムが我々が好むような安全な不変性を満たすとは限らないのである。この記事では、分散データベースの設計で考慮すべき事項、そしてそれらがどのようにネットワーク分割に対応しているのかについて調べてみよう。
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Datomic情報モデル
Clojureの作者であるRich Hickey氏が、Datomic情報モデルについて説明する。Datomicは、シンプルなサービスで組み立てられた新しいデータベースで、RDBMSの機能性とNoSQLのスケーラビリティを同時に実現している。
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Datomicのアーキテクチャ
Clojureの作者であるRich Hickey氏がDatomicのアーキテクチャを説明します。Datomicは新しいデータベースで、シンプルなサービスで組み立てられており、従来のRDBMSの機能性とNoSQLの拡張性を取り得れようとしています。
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12年後のCAP定理: "法則"はどのように変わったか
CAP定理は、共通のデータを扱うネットワークで繋がったシステムは3つの望ましい性質(一貫性,可用性,分割耐性)のうち、2つしか満たせないことを示します。IEEEの記事では、Eric Brewer氏が分割を明示的に扱いながら可用性と一貫性を最適化して、CAP定理の3つの属性の最良の釣り合いを取る方法を解説します。
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大規模データ技術の現状と今後の方向性
クラウドコンピューティングを前提とした大規模データ技術が利用可能となってきています。Big Dataが一過性のブームで終わるかどうかにかかわらず、スケーラブルな分散アーキテクチャーの基盤はデータベース技術に主導されつつあります。RDBとORM主体のエンタープライズシステムは、HadoopやNoSQLとの組み合わせにより複合的なデータモデルに発展しました。こうしたアーキテクチャーの革新を最適化し、複雑さを隠ぺいするためにデータタイプやデータモデルを導入する新たな動きが起こっています。また、Hadoopの多方面への発展の軸を見ることで、大規模データ技術の発展の方向性を占うことが可能です。
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グラフデータベース、NOSQL、Neo4j
グラフデータベースについて、Peter Neubauer氏がRDBMSとの比較、NOSQLム���ブメントにおける位置付けを紹介する。また、Javaによるグラフデータベース、Neo4jの使用例を示す。
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Java Object Persistenceの今
この仮想パネルでは、 InfoQ.com (Floyd Marinesce) の編集者たちとODBMS.org (Roberto V. Zicari) が、永続化ソリューションをリードするアーキテクトのグループに対し、Javaコミュニティにおける永続化技術の現在の状態について、彼らの見解を伺いました。