[pyar] Caché para clusters?

Angel Java Lopez ajlopez2000 en gmail.com
Vie Mayo 10 06:28:20 ART 2013


Hola gente!

Hmmm... no entendi. A ver, primera capa en cache, en memoria, in process.

Pero tmb cluster coherente? Es decir que lo que tenga el nodo A, tambien lo
tenga el nodo B?

Me pierdo en esos requerimientos: in process, pero distribuido y coherente.
Supongo que hablas de distintas capas, es asi? Pero entonces, si algo tiene
"orden de los MB" no vas a zafar de serializarlo para que si eso nace en A,
aparezca en B para que cualquiera que lo pida en B, tambien lo tenga.

Podras dar el contexto? caso de uso? fuerzas que te llevan a eso?

Porque con mas contexto, se puede ver mejores soluciones, no solo cache.
Tal vez hay otra forma de hacerlo que evite "orden de los MB" viajando de
un lado al otro. No se.

Nos leemos!

Angel "Java" Lopez
@ajlopez



2013/5/10 Claudio Freire <klaussfreire en gmail.com>

> 2013/5/9 Santiago Basulto <santiago.basulto en gmail.com>:
> > Hola Claudio. Es una temática media complicada de la que hablás. Roza
> > la ciencia oscura.
> >
> > Lo único que he escuchado similar es utilizando Apache Cassandra. Hace
> > mucho que no lo utilizo, pero recuerdo que habían formas de utilizar
> > una cache en memoria. Aparte Cassandra tiene (o tenía al menos) el
> > concepto de Particioner, al cuál podés llegar a setearle algún tipo de
> > afinidad y manejar la caché de acuerdo a eso. De todas maneras, creo
> > que lo principal primero es pensar en la arquitectura distribuída (el
> > cluster) y después encargarse de que cada nodo pueda o no cachear en
> > memoria.
>
>
> Usé cassandra, y no me convención. En principio, usa Thrift, que es
> muy pero muy frágil.
>
> Pero más allá de eso, lo que no me convence de usarlo en este contexto
> es que necesitás serializar todo hacia Cassandra, lo cual en mi caso
> (con result sets a cachear en el orden de las decenas de MB) es
> prohibitivo, al menos para la primer capa, la de más frecuente acceso.
>
> Capaz que debería haber hecho hincapié: la primer capa, no es sólo en
> memoria. Es in-process. O sea, dentro mismo de Python, salir del
> proceso cuesta serialización, que con valores en el orden de los MB
> es... indeseable.
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