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comparison paper/introduciton.tex @ 67:2fa14ca42ca6

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author Nobuyasu Oshiro <dimolto@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
date Sat, 01 Feb 2014 20:34:46 +0900
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4 ウェブサービスにおいてデータベースは必須となってきている. 4 巨大なウェブサービス程データベースは必須であり, ウェブサービスの規模
5 ウェブサービスの規模に比例してデータベースへの負荷も大きなものとなってきており, データベースの 5 に比例してデータベースへの負荷も大きなものとなっている.
6 処理能力の高さはそのままウェブサービスの質にも繋がってくる. 6 そのため, データベースの処理能力の高さはそのままウェブサービスの質にも繋がってくるため重要な
7 項目となっている.
7 データベースの処理能力をスケールさせる方法としてスケールアップ（垂直スケール）と 8 データベースの処理能力をスケールさせる方法としてスケールアップ（垂直スケール）と
8 スケールアウト（水平スケール）の考えがある. 9 スケールアウト（水平スケール）の考えがある.
9 スケールアップはハードウェア的に高価な単一のマシンを用意することで処理性能を上げることをさす. 10 スケールアップはハードウェア的に高価な単一のマシンを用意することで処理性能を上げることをさす.
10 スケールアウトは汎用的なマシンをいくつも用意し, 処理を分散させることで処理性能を上げることをさす. 11 スケールアウトは汎用的なマシンをいくつも用意し, 処理を分散させることで処理性能を上げることをさす.
11 単純に処理能力をあげたいのならば, スケールアップは有効である. 12 単純に処理能力をあげたいのならば, スケールアップは有効である.
12 しかし, 単一のマシンを高性能にしても限界がある. 13 しかし, 単一のマシンを高性能にしても限界がある.
13 いずれはそのマシン単体が処理できない程負荷が増えるかもしれないし, ネットワーク帯域といったマシン 14 いずれはそのマシン単体が処理できない程負荷が増えるかもしれないし, ネットワーク帯域といったマシン
14 以外のハードウェアでボトルネックが発生するかもしれない. 15 以外のハードウェアでボトルネックが発生するかもしれない.
15 これではコストがかかってしまう. 16 なによりコストがかかってしまう.
16 17
17 それに対しスケールアウトは, 処理が重くなるにつれて汎用的なマシンを順次追加していくことで 18 それに対しスケールアウトは, 処理が重くなるにつれて汎用的なマシンを順次追加していくことで
18 性能をあげていく. 19 性能をあげていく.
19 1つのマシンに対して負荷が重くなるということを避けるため, ハードウェア的に高性能なマシンを要求 20 1つのマシンに対して負荷が重くなるということを避けるため, ハードウェア的に高性能なマシンを要求
20 せずにすみ, 柔軟な対応をとることができる. 21 せずにすみ, 柔軟な対応をとることができる.
21 ウェブサービスでにおけるデータベースの性能をあげる方法としては, このスケールアウトが求められている. 22 ウェブサービスに使用されるデータベースの性能をあげる方法としては, このスケールアウトが求められている.
22 それは使用されるデータベースにも言える.
23 23
24 本研究で扱うスケーラビリティはこのスケールアウトのことをさす. 24 本研究で扱うスケーラビリティはこのスケールアウトのことをさす.
25 そういう意味では最も使われているデータベースであるRelational Databaseはスケーラビリティを持たない. 25 そういう意味では最も使われているデータベースであるRelational Databaseはスケーラビリティを持つのは困難である.
26 Relational Databaseにはないスケーラビリティを持つデータベースとしてNoSQLと呼ばれる 26 Relational Databaseにはないスケーラビリティを持つデータベースとしてNoSQLと呼ばれるデータベースがある.
27 データベースがある. 27 NoSQLデータベースはConsistency HashinやShardingといった方法を使いデータを分散させスケーラビリティを得ている.
28 それらはConsistency HashinやShardingといった方法を使いデータを分散させスケーラビリティを得ている.
29 データベースにおいてデータを分散させスケーラビリティを上げることはもはや必須となっている. 28 データベースにおいてデータを分散させスケーラビリティを上げることはもはや必須となっている.
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31 本論文では, スケーラビリティのあるデータベースを目指して木構造データベースJungleの研究を行った. 30 本論文では, スケーラビリティのあるデータベースを目指して木構造データベースJungleの研究を行った.
32 Jungleに分散と永続性の実装を行った. 31 Jungleに分散と永続性の実装を行った.
33 既存の分散データベースであるCassandraとの比較を行うため, 簡易掲示板を作成し並列環境から負荷をかけることで 32 既存の分散データベースであるCassandraとの比較を行うため, 簡易掲示板を作成し並列環境から負荷をかけることで