ポイントは下記の通りです。 X社（原告）はセキュリティ対策について特に指示はしていなかった 損害賠償について個別契約に定める契約金額の範囲内とする損害賠償責任制限があった 当初システムはカード決済を外部委託し直接カード情報を扱っていなかった X社が「カード会社毎の決済金額を知りたい」とY社に依頼をして、その結果カード情報をいったんDBに保存する仕様となった（2010年1月29日） X社からの問い合わせに対してY社は、カード情報を保持しない方式に変更することが可能で、そのほうが安全となり、費用は20万円程度である旨を伝えた（2010年9月27日）が、その後X社は改良の指示をしなかった 以下の脆弱性その他が認められた システム管理機能のIDとパスワードが admin/password であった 個人情報が記載されたお問い合わせログファイルの閲覧が可能（ディレクトリリスティングと意図しないファイ
「PASTEBIN」というコンソールの出力やエラーログ、ソースコードなどを張り付けて共有するWebサイトがあり、そこに投稿された内容が議論を巻き起こしました。「Don't use MongoDB」というタイトルが付けられた文章には、ヘビーにMongoDBを利用しているユーザからの辛辣（しんらつ）な批判が綴（つづ）られていました。 告発者はプロジェクトにて数千万件ものユーザ管理にMongoDBを利用しており、これまで長い間10gen社（MongoDBの開発元）から最高レベルの）有償サポートを受けていたため黙っていたが、少しでも多くの人に警鐘を鳴らすべく立ち上がったそうです。MongoDBの扱いやすさやスキーマフリーなモデル、豊富な実績などに一定の評価をしつつも、大規模な環境で実際に動かさずに判断するのは時に重大な問題となり、MongoDBにはそれが向いていないと言い切っています。 具体的に
もしこれでオービスなどの速度違反チェック機器のシステムがダウンしたら、それはオービス側の設計ミスというよりは、このギークの方が天晴れ、という気がしますね。 [See Also] Joel Johnson（いちる）
※ memcachedプロトコルの仕様書は以下にあります。 http://code.sixapart.com/svn/memcached/trunk/server/doc/protocol.txt データの保存を行うコマンド(set,add,replace,append,prepend)は、以下のような文法となります。 <コマンド> <key> <flags> <exptime> <bytes> <data> <key>は保存するためのキー名を指定します。実装によっても異なりますが、最大長は250byteです。 <flags>はアプリケーション特有の32bitの値(0〜4294967295)を指定することができ、データの取得時に格納した時の値が返されます。 <exptime>はデータの有効期間を秒数で指定します。指定した時間経過すると、自動的にキーが削除されます。0を指定すると自動削除され
主な3つの機能について実装状況を示してみました。 「データ永続化」とは、ストレージサーバを再起動してもデータが失われないようにデータをメモリではなくHDD等に格納できる機能です。例えば、memcachedはメモリにデータを置くため、ストレージサーバを再起動するとデータが失われます。 「データ冗長化」とは、格納したデータがストレージサーバ側で自動的に複数のストレージサーバにコピーが作られる機能です。1台(または数台)のストレージサーバがダウンしてもデータが失われることはありません。 「データ分散」とは、キーのハッシュ値等を元にデータの格納先のサーバを振り分ける機能で、負荷分散を図ることができる機能です。なお、memcached、Tokyo Tyrantにはサーバ側での分散機能はありませんが、クライアント側のライブラリによって格納先サーバを分散させることも可能です。 memcachedプロトコ
多くのベンチャー企業が起業後に、同じような失敗、トラブル、ヒヤリとした経験をしており、成長に伸び悩む企業が多いと言われています。そこで、ベンチャー企業の経営者が様々な場面で決断を下す際の「転ばぬ先の杖」として、将来起こりうるリスクを予見できるような失敗、トラブル、ヒヤリとした経験の事例を収集・データベース化しました。ベンチャー企業の成長に向けた経営判断の材料としてご利用いただければ幸甚に存じます。 本データベースには、平成19年度にベンチャー企業にインタビュー調査を実施して収集した83の失敗、トラブル、ヒヤリとした経験に関する事例を掲載しています。事例は、ベンチャー企業の成長ステージや失敗、トラブル、ヒヤリとした経験の原因及び結果といった分類項目をもとに検索が可能となっています。
最近、どうもパソコンが重いなあ、と思ってたのです。 もっというと、Firefoxが異常に重い。ページを開こうとするともたつくし、タブを切り替える時ももたつく。 パソコンのせいだろうかと、いろいろと試してたのですが、なかなか効果がでず。 (´･ω･`)重いなぁ と重いながら1週間くらい我慢してました。 しかし、それが長い間続くと、だんだんと腹が立ってきて 重いよ！ヽ(`Д´)ﾉ ﾑｯｷｰ とイライラするようになって生産性が落ちてたわけです。 で、今日。 いつもに比べて重い重い重い！ヽ(`Д´)ﾉﾌｫｫｯｫｵｫｫ となっていたのですが、打ち合わせの中でGmailを開こうとしたらもたつくもたつく！ (ノ#`Д´)ノ⌒┻━┻ ｷﾞｬｱｱｱｱ 開かねえよ！！ ヽ(`(`(`(`ヽ(`Д´)ﾉ ファ・フォァ・フワォオオオオオオオオオオオン!! ってなり、ついその場の勢いでF
＞＞前編 ハッシュ利用で比較を減らす 後編ではまず，オプティマイザが選択する最短経路を紹介する。 複数のテーブルを共通のキーを用いて結合する「ジョイン」はいくつかの方式がある。その一つであるハッシュ・ジョインは，ハッシュ関数を使って，一つのテーブルのキーからハッシュ値を計算する（図4）。さらに，ハッシュ値と該当するデータで構成する「ハッシュ・テーブル」を作成する。同様に二つ目のテーブルからハッシュ値を計算し，その値を基に検索するハッシュ・テーブルのレコードを特定する。ハッシュ値を計算するだけで比較対象のデータが絞り込めるので，ほかのジョイン方式よりも高速になる場合がある。ただし，「各テーブルを展開できるだけのメモリー容量が必要になる。メモリーが足りないと逆に遅くなる」（伊藤忠テクノソリューションズ プラットフォーム技術部 部長代行 宮田武氏）といった注意点がある。 図4●ハッシュ・ジョイン
ポイント ・高度なインデックスやジョインを利用し，最短経路でデータにアクセス ・メモリー不足を自律的に解消し，キャッシュのヒット率を高める ・インメモリーDBは全データをメモリーで処理し，高速化を図る 目的地に早く到着したいなら，最短の経路を最速で行けばよい。これはデータベース（DB）でも同様だ（図1）。インデックスなどを使ってデータへの最短経路を見つけ，メモリー・アクセスを増やして，最速でたどり着く。DBにはそんな技術が詰まっている。 図1●データベース高速化技術のポイント ビットマップ・インデックスなどを使い、データにたどり着く最短の道を選ぶ。また、できるだけメモリーにデータをキャッシュさせておくことで、アクセスのスピードを上げる、という二つのポイントがある [画像のクリックで拡大表示] 以下では，（1）データにたどり着く最短の道を選ぶ仕組みと，（2）アクセスのスピードを上げる仕組みの
猫 Windows 2000/XPに対応しており、個人使用・業務にかかわらずフリーソフトとして利用可能。現在作者のホームページからダウンロードできる。 「黒猫 本ソフト上からOLE DB接続またはODBCドライバに対応する各種データベースへ直接接続可能で、作成した
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