CTC教育サービスはコラム「グーグルのクラウドを支えるテクノロジー ＞ 第128回 モニタリングシステムを支える分散グローバルデータストア「Monarch」（パート2）」を公開しました。
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はじめに
前回に続いて、2020年に公開された論文「Monarch: Google's Planet-Scale In-Memory Time Series Database」を元にして、Google社内で利用されているモニタリングシステム専用の時系列データストア「Monarch」のアーキテクチャーを紹介します。今回は、データ保存処理の詳細を解説します。
Leafの内部アーキテクチャー
前回の記事で説明したように、Monarchに収集されたデータは、Leafと呼ばれるノードに分散保存されます。大量のデータを高速に検索する必要があるため、Leafが保持するデータはすべてメモリー上に保存されます。ただし、障害時にデータを失わないよう、ディスク上の追記型のリカバリーログにも同じデータが保存されます。この後で説明するように、リカバリーログは、データの動的な再配置を実施する際にも利用されます。
リカバリーログそのものも冗長化のために3カ所以上に保存されますが、これらのリカバリーログの書き込みは非同期に行われます。
この続きは以下をご覧ください
(リンク »)
はじめに
前回に続いて、2020年に公開された論文「Monarch: Google's Planet-Scale In-Memory Time Series Database」を元にして、Google社内で利用されているモニタリングシステム専用の時系列データストア「Monarch」のアーキテクチャーを紹介します。今回は、データ保存処理の詳細を解説します。
Leafの内部アーキテクチャー
前回の記事で説明したように、Monarchに収集されたデータは、Leafと呼ばれるノードに分散保存されます。大量のデータを高速に検索する必要があるため、Leafが保持するデータはすべてメモリー上に保存されます。ただし、障害時にデータを失わないよう、ディスク上の追記型のリカバリーログにも同じデータが保存されます。この後で説明するように、リカバリーログは、データの動的な再配置を実施する際にも利用されます。
リカバリーログそのものも冗長化のために3カ所以上に保存されますが、これらのリカバリーログの書き込みは非同期に行われます。
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