AWSのストリーム処理向けメッセージングサービスKDS(Kinesis)・MSK(Kafka)・SQSの特徴 - Qiita
著者: 伊藤 雅博, 株式会社日立製作所 はじめに AWSでストリーム処理を実現する際は、データをキューイングするメッセージングサービスと、キューイングしたデータをストリーム処理するサービスを組み合わせることが一般的です。本投稿では、AWSが提供する各メッセージングサービスのうち、ストリームデータを扱う際によく活用されている下記サービスの特徴を紹介します。 Amazon Kinesis Data Streams (KDS) Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (MSK) Amazon Simple Queue Service (SQS) なお、本投稿の内容は2020年中頃の調査結果をベースに、いくつか更新を加えたものです。AWSのサービス仕様は随時更新されるため、最新の仕様とは異なる場合があります。最新の情報はAWSの公式ドキュメントをご参照
様々なrate limitアルゴリズム - Carpe Diem
概要 インターネットに晒されているWebサービスでは TV等で紹介されたことによる大量流入 悪意ある人物からの攻撃 クライアントのバグに依る大量リクエスト など、本来想定していた以上のトラフィックが来ることはよくあります。 単純にシステムを構築すると大規模トラフィックに対応できずシステムがスローダウンしてしまうため、何かしらrate limitをかけておいた方が良いです。 ただしrate limitと一口に入っても色々あるため、今回は主なrate limitアルゴリズムを紹介します。 Leaky bucket Leaky bucketはデータ転送レートを一定にする（＝上限を設定する）アルゴリズムです。 下の図のように、様々な流量の水流がそのバケツに流れ込んでも小さな穴からは一定の水流が流れ出す仕組みです。 ref: What is the difference between token
分散キューという名の苦しみ - Software Transactional Memo
TL;DR 分散システムにおいてキューを導入する場合、本当にキューが必要なのか再考すべき。そこが地獄の入り口だから。 システムの抽象 コンピュータの世界は、本来は0と1の信号の羅列が飛び交う無機質なものである。でも人類は信号だけですべてを語らず、様々な喩えを定義してきた。それはデスクトップ・ウィンドウ・マウスカーソルといったグラフィカルな表現に留まらず、パケットやカプセル化といった用語にロック・キュー・リスト・木などのアルゴリズムやデータ構造の世界にも自然に溶け込んでいる。これらはすべて人間の理解を助けるための喩え話に過ぎず、この喩えこそが人間のより直感的な理解をもたらす一方で、発想の制約を生み出してきた。 人間が大きなシステムを作るときも何らかの喩えを用いてシステム全体を整理する。アーキテクチャの「ポンチ絵」を描いて情報共有をするのは企業に勤めていれば経験した人も多いだろう。パワーポイン
ストリーム処理を支えるキューイングシステムの選び方
ビッグデータのリアルタイム処理技術勉強会 http://futureofdata.connpass.com/event/40077/ 発表資料Read less
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Scalable Job Queue System Built with Docker
fluentdによる大規模キュー設計
