「fluentd」と「Storm」の比較について - Tous Les Jours 攻防記
まず、両者はかなり性質の異なるプロダクトなので、以下の比較は筋違い。 筋違いであることを前提に、ストリームデータ処理プラットフォームとしての両者を比べてみる。 基本情報 fluentd http://fluentd.org/ 今をときめくログコレクター/イベントアグリゲーター。Rubyで実装されているが軽量高速。 RPC基盤ではなく、その下のレイヤーに位置するプロダクト。 Storm http://storm-project.net/ 分散RPC基盤。ストリームデータ版MapReduce風フレームワーク。Java+Clojureで実装されている。 概要については、下記のスライドがとてもわかりやすかった。 Twitterのリアルタイム分散処理システム「Storm」入門 ストリームデータ処理で何をするのかについて ストリームデータ処理のニーズについて、自分が理解している範囲での簡単な説明。 典
Hadoopは基幹業務をどう変えるのか─ソフトバンクモバイルにおけるオープンソース活用 | gihyo.jp
Hadoopはバッチ処理の課題への解決策となり得るか 企業のあらゆる領域にITが浸透し、それに伴って会計や在庫管理、あるいは販売管理などシステムから出力されるデータ量も拡大し続けています。このデータ量の増大によって、多くの企業において新たな課題となりつつあるのがバッチ処理の遅延です。 たとえば、毎日の売上を集計するために、販売管理システムからデータを吸い上げてバッチ処理を行うといった場合、サーバリソースに余裕がある夜間にバッチを走らせ、翌朝担当者が出社する頃には集計データが出力されているという形が一般的でしょう。しかし、ITが事業のさまざまな領域で活用されるようになったことから、バッチ処理すべきデータ量は増大し続けています。これにより、バッチ処理が時間内に終わらない、「突き抜け」と呼ばれる事態に頭を悩ませる企業が増えているのです。 突き抜けが発生すると、さまざまな領域に大きな影響が及ぶ恐
開発メモ#6 : ログの取り扱い : GrowthForecast, Amazon S3, Treasure Data で心労ゼロ - naoyaのはてなダイアリー
開発メモ#6 です。前回から少し間があいてしまいました。 開発メモ#2 : AWS でのホスト / クラウドネイティブなデプロイ - naoyaのはてなダイアリー で書いたように、EC2 へのアプリケーションのデプロイにあたっては Elastic IP の利点を活かしてカジュアルにホストを入れ替えまくっています。ちょっとこのデプロイは慎重になりたいな、と思ったらスナップショットからインスタンスを立ち上げては切り替える、の繰り返し。 この運用をしていると、スナップショットとの差分ができやすいのは chef-solo で吸収するというのが前回、前々回のはなし。 もう一点問題があります。アクセスログやアプリケーションのログです。フロントエンドのサーバをあっちこっち切り替えているうちに、そのままではログが分断されてしまう。ホストを Terminate しようものならログは消失してしまいます。 この
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