スケーラビリティ
スケーラビリティとは、システムの規模（スケール）の変化に柔軟に対応できる度合いのことである。
スケーラビリティは、一般的には、将来想定されるシステム規模の増大に対して対応可能であるように設計されたシステムを指して、「スケーラビリティが高い」などと表現する用い方をする。大半の場合はシステムの大規模化が想定されているが、逆にシステムをより小規模・低スペックな構成に変更する場合にも、スケーラビリティの語が用いられる。
規模の増大に対応するスケーラビリティを考慮する際には、いわゆる「垂直」と「水平」の観点から捉えることができる。サーバーにCPUを追加したり、ハードディスクを増設したりするなど、同一論理単位内でリソースを増強して対応可能なことを垂直スケーラビリティと言い、クラスタ化、分散システム化により論理単位を追加することを水平スケーラビリティと言うこともある。
スケーラビリティ
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2023/03/10 04:07 UTC 版)
スケーラビリティ（scalability）とは利用者や仕事の増大に適応できる能力・度合いのこと[1]。電気通信やソフトウェア工学において、システムまたはネットワークまたはアルゴリズムの、持つべき望ましい特性の1つで、一種の拡張性である。より具体的には、小規模なシステムを大規模にする場合に、システム全体を交換する方法（建物で例えると大きな物件に引っ越すこと）では無く、リソース（特にハードウェア）の追加によって大規模なものへと透過的に規模拡張できる能力（建物で例えると、増築や別棟を建てること）はスケーラビリティの一種だといえる。リソースの量に比例して全体のスループットが向上するシステムはスケーラブルな（scalable）システムまたはスケーラビリティのあるシステムと呼ばれる。
- ^ André B. Bondi, 'Characteristics of scalability and their impact on performance', Proceedings of the 2nd international workshop on Software and performance, Ottawa, Ontario, Canada, 2000, ISBN 1-58113-195-X, pp.195 - 203
- ^ Mark D. Hill, 'What is scalability?' in ACM SIGARCH Computer Architecture News, December 1990, Volume 18 Issue 4, pp.18 - 21, (ISSN 0163-5964) および Leticia Duboc, David S. Rosenblum, Tony Wicks, 'Doctoral symposium: presentations: A framework for modelling and analysis of software systems scalability' in Proceeding of the 28th international conference on Software engineering ICSE '06, May 2006, ISBN 1-59593-375-1, pp.949 - 952, などを参照
- 1 スケーラビリティとは
- 2 スケーラビリティの概要
- 3 その他の分野
スケーラビリティ
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2021/08/28 01:04 UTC 版)
「エクストリーム・プログラミング」の記事における「スケーラビリティ」の解説
ThoughtWorks（英語版）は、最大60人の分散型XPプロジェクトにおいて、それなりの成功を収めている[要出典]。 2004年に、XPの進化形として産業用エクストリーム・プログラミング（IXP）が導入された。 これは、大規模で分散したチームで作業できるようにすることを目的としている。 現在、23のプラクティスと柔軟な価値がある。
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スケーラビリティ
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2020/11/02 00:02 UTC 版)
「IOTA (暗号通貨)」の記事における「スケーラビリティ」の解説
IOTA Tangle この図の各正方形は送られてきたトランザクションを表す。 新しいトランザクション毎に、タングルの中でランダムに選択された２つの未確定のトランザクションが承認される。 あるトランザクションに対する承認数 n {\displaystyle n} が一つ増えるごとに、そのトランザクションが正当なものである可能性が増えていき、閾値の c {\displaystyle c} まで高まる。 この図ではピンクの正方形は n > 0 {\displaystyle n>0} （承認数が１以上）であるが、 n < c {\displaystyle n<c} である（確定の閾値である c {\displaystyle c} より小さい）ことを示している。 各トランザクションの送り手は、タングル中の他の二つのトランザクションを承認する必要があるので、送られてくるトランザクションが多ければ多いほど、確定されるトランザクションの数が増える。これはIOTAのスループットが、ネットワーク上のトランザクションの数に比例して拡大していくことを意味する。対照的に、従来のブロックチェーンは、予めブロック時間とブロックサイズを決めているので、スループットが制限されている。IOTAに先駆けて開始されたIoTと分散コンピューティング用に特化したCPUの開発は、現在も継続中である。そのCPUによってハードウェアの性能が向上し、小さなエッジデバイスでも1秒間に何千回ものトランザクションが、あらゆるデバイス上で実行可能となる。ハードウェアをサポートするこのCPUによって、ネットワークの処理能力のスケーラビリティは、理論的には物理法則（電波や光子の伝播）による限界があるのみとなる。またそのハードウェア部品は、製造業者へ余計なコスト負担を増やすこともなく、オープンソースとなる。
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スケーラビリティ
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/05/10 06:58 UTC 版)
「小型モジュール炉」の記事における「スケーラビリティ」の解説
特定の発電所は、単一のモジュールから始めて、需要の増加に応じてモジュールを追加することで拡張できます。 これにより、従来の設計に関連する初期費用が削減されます。 SMRは負荷追従設計であるため、電力需要が少ない場合は、発電量を減らすことができます。
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スケーラビリティ
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2021/07/11 15:58 UTC 版)
モデルのトレーニングには、一般的にサイズの大きなデータとモデルが含まれる。そのため、モデルアーキテクチャとパラメータの空間を探索するには、数日から、あるいは数ヶ月かかる場合がある。機械学習の中でも計算リソースを特に必要とされる深層学習やハイパーパラメータの自動チューニングなどにおいて、スケーラブルに管理できるアーキテクチャであることが求められる
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スケーラビリティ
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/02/15 06:12 UTC 版)
通常、解凍および再圧縮を伴わないビットストリームまたはファイルの操作によって生じる品質の低下を指し、プログレッシブコーディングまたは埋め込みビットストリームといった別名がある。スケーラビリティは、Webブラウザーで画像をダウンロードしながらプレビューしたり、データベースなどへさまざまな品質のアクセスを提供したりする際に特に役立つ。。可逆圧縮においては、粗いピクセルから細かいピクセルへのスキャンという形で見られる場合がある。スケーラビリティにはいくつかのタイプがある。
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