効率性 vs. 水平スケーラビリティ：避けられないトレードオフ？

この記事は、ソフトウェアの効率性と水平スケーラビリティのバランスについて考察しています。著者は、スケーラビリティに最適化されたソフトウェアは、単一マシン環境ではしばしばパフォーマンスが低下し、その逆もまた真であると主張しています。これは、アムダールの法則、調整オーバーヘッド、共有リソースの制限に起因します。効率的なアルゴリズムは、システムと問題に関する仮定に依存することが多く、水平スケーリングを行うとこれらの仮定がもはや成り立たなくなる可能性があります。著者 は、文化的な要素やタスクの種類が選択に影響を与えることについても論じており、Tigerbeetle データベースや CPython の GIL などの例を挙げています。最終的に、問題と環境への深い理解が、高い効率性とスケーラビリティを達成するための鍵となります。