Это очень короткий новогодний пост (:
Всех с Новым 2014 годом!
Терпения, упорства и новых открытий!
Какой рейтинг вас больше интересует?
|
Главная /
Каталог блоговCтраница блогера CODE1NSTINCT/Записи в блоге |
Традиционно любая ИТ-компания к такого типа конференциям готовит порцию новых девайсов / программным продуктов / сервисов и еще тонны маркетинговой чепухи. В Build 2014 меня, в первую очередь, интересовали хабы, посвященные облачной платформе Microsoft Azure и тому, что я называю «Microsoft Vision» - виденье будущего от Майкрософт.
Читать полностьюЭто очень короткий новогодний пост (:
Всех с Новым 2014 годом!
Терпения, упорства и новых открытий!
Данная компания являлась основным контрибьютором идей платформы Hadoop, а также многих компонентов экосистемы Hadoop, таких как HBase, Apache Giraph, Apache Drill.
Как Вы уже вероятно догадались, речь идет о Google.
В серии статей «Google Platform» будут рассмотрена история развития инструментов работы с Большими Данными в Google, а также подробно рассмотрены основные компоненты созданной инженерами Google «Big Data»-инфраструктуры.
Photon – масштабируемая, отказоустойчивая и географически распределенная система обработки потоковых данных в режиме реального времени. Система является внутренним продуктом Google и используется в Google Advertising System. Research paper [5], описывающие базовые принципы и архитектуру Photon, был представлен на научной конференции ACM SIGMOD в 2013 году.
Photon решает вполне конкретную задачу: необходимо соединить (выполнить операцию join) два непрерывных потока данных в режиме реального времени. Так в упоминаемой уже Google Advertising System один из этих потоков – поток поисковых запросов, другой – поток переходов по рекламным объявлениям.
Photon является географически распределенной системой и автоматически способен обрабатывать случаи деградации инфраструктуры, в т.ч. отказа дата-центра. В геораспределенных системах очень сложно гарантировать время доставки сообщений (в первую очередь, из-за сетевых задержек), поэтому Photon допускает, что обрабатываемые потоковые данные могут быть не упорядочены по времени.
В research paper [5] заявлено, что пиковая нагрузка на систему может составлять миллионы событий в минуту со средней end-to-end задержкой менее 10 секунд.
Читать полностью
+192 |
194 |
jolly_M |
+180 |
206 |
Птица_Печали |
+179 |
195 |
Diman1 |
+165 |
210 |
история интерьера |
+154 |
196 |
Петербуржец |
-1 |
128 |
Фотоблог на ТеМу... |
-3 |
33 |
Культура Осетии |
-4 |
4 |
Стили Интерьера |
-5 |
23 |
Неизвестный: скульптор-диссидент |
-17 |
67 |
pesca |