GAE開発の落とし穴
Googleのクラウド環境をつかったGoogle App Engineによる開発するにあたり、初めての試みで苦悩する開発者達の経験をもとに、各開発フェーズにあわせて問題点やどう解決したかをご紹介します
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作者 Mark Figley , 翻訳者 編集部 投稿日 2007年9月28日
そのソースとなった雑誌の名前にも関わらず、その記事はもしあなたがJava派でなくても読む価値のある面白いものとなっている。想像できると思うがこの記事を読むと少し希望が持てる。また、その記事は今後の更なるソフトウェアの成長を見据えて、私たちがどのようにアーキテクチャを調節していく必要があるのかということに関して解説している。ソフトウェア開発者として、私たちはプロセッサ技術によって継続的に向上されてきたパフォーマンストレンドを楽しんできた。実のところ過去20年間プロセッサのパフォーマンス性は一貫して2年ごとに倍増してきたのだ。もしもこの向上ペースが遅くなったり、あるいはそれ自体止まってしまったりしたらどんな事態に なるだろうか。私たちはより大きく重い、優良なソフトウェアを作ることができるだろうか?実際のところシングルスレッドのパフォーマンス向上は、来る1年から3年の間で非常に緩くなるように思える。もしかしたらシングルスレッドパフォーマンス自体が無くなってしまう場合もあるかもしれない。今まで長い間維持 されてきた上昇率は劇的に弱まることだろう。
またその記事にはAmdahlの法則と共にパラレルプログラミングストラテジーへの入門知識に関しても掲載されている。パフォーマンスの向上継続を目指して、業界はマルチコアとマルチスレッドプロセッサに注目している。これらのデザインはシングルスレッドのパフォーマンスを向上させるとは思えないが、たくさんのもしくは膨大な数のスレッドを並列で処理させるように思える。開発者としてこのように増加するパラレルプロセッサ上での高パフォーマンス性と、並列処理できるアプリケーションを開発するためのスキルを学ぶのは欠かせないことである。シングルスレッドパフォーマンスは歴史的な上昇率の改善には貢献しないが、開発者達は与えられたタスクのパフォーマンスを向上させるのにはJavaの一致性に目を向ける必要があるのだ。
そして話題は並列プログラミング用のJava言語構築に焦点を当てながら一致性の問題とスレッドプログラミングへと移行する。そしてその記事は並列アプリケーションに特化したJava言語に高レベル構築を付け加える、IBMのX10(サイト・英語)という新たな言語に関して言及することによって幕を閉じている。それは並列処理とそれらの処理に関連しているデータの分配両方を管理するための簡易化された意味論を提供することによって並列プログラミングを簡易化することを目的としている。並列プログラミングを始めるとき、一番初めにしないといけないのはAmdalsの法則に親しくなることである。Amdahlの法則はプログラムの加速は並列に処理していない部分によって制限されていると述べている。例えばもしプロファイルで一つのプロセッサの時間の20%を連続的に占めるコードが使用されていると表した場合、プロセッサを何個そこに投与しようが、その処理性能の上昇率は1/(1-0.2)=1.25倍にしかならないのである。ダウンロードのアンバランス性はこの問題に似ている。もしあなたがコードをNサブタスクに分離させたらそれを実行する時間は1/Nではないのだ。むしろそれにかかる時間はサブタスクの実行時間の最大限のものであるのだ。
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