【AWS】大規模なバッチ処理を支える技術選定
ここから、表で挙げた内容をそれぞれ解説していきます。 構築難度に関しては、関数を実装するだけで済むLambdaが最も簡単で、バッチ専用に特化されたサービスであるBatchに関しては比較的バッチ構築はしやすい印象ですが、ECSに関してはバッチに特化していないため、バッチ処理を行うようにカスタマイズする必要があります。 タイムアウト制約に関して留意すべきは、Lambdaの実行時間は15分までなので、それ以上を超える処理時間のバッチは実装できないことです。 起動•実行上のオーバーヘッドに関しては、Lambdaにはコールドスタートがあるため起動時にオーバーヘッドを考える必要があり、Batchではジョブをキューに送信して、最適化のために、ある程度のジョブがキューイングしてから実行しようするので、即時性を求める処理には不向きです。 既存バッチを移行したいケースがあると思いますが、Lambdaで動かせる
概要 ソーシャル経済メディア「NewsPicks」SREチームの中川です。 皆さんはバッチ処理基盤はどうされていますでしょうか。 NewsPicks では少し前まではそれらをEC2、cronの組み合わせで動作させていました。 何年も前からこの仕組みだったのですがSREとしてはEC2の面倒見るのも手間ですし、それ以上にcronを変更する際のオペレーションミスが目立ったのが懸念点でした。 その為、まずはAWSマネージド化するための基盤を整備し、その後バッチアプリを載せ替えていくようにしました。 対応前の基盤構成 同じSREチームの安藤さんが CloudNative Days Tokyo 2023 で登壇されたときの資料をお借りします。 ご覧の通り、大体のサービスはマネージド化していましたがバッチ基盤だけは旧来のままEC2インスタンスを利用していました。 10年モノのサービスのインフラを漸進的
OpenAIのBatch APIを使ってお得にプロンプトを一括処理してみる - Taste of Tech Topics
はじめに こんにちは。データサイエンスチームYAMALEXのSsk1029Takashiです。 最近はOpenAIに日本支社が出来て、日本語対応が加速するというニュースにわくわくしています。 今回はそんなOpenAIから発表されたBatch APIという機能が便利、かつお得な機能だったのでどのように使えるのか試してみます。 Introducing the Batch API: save costs and get higher rate limits on async tasks (such as summarization, translation, and image classification). Just upload a file of bulk requests, receive results within 24 hours, and get 50% off API pri
© 2024 DATUM STUDIO Co. Ltd. データパイプラインの処理⽅法 データ処理にはバッチ処理とストリーミング処理の⼆つがある 源泉システム ストリーミング DWH Data Lake バッチ ü s3などにファイルを置いてもらう/ingestツールを使う ü 源泉システムの断⾯を保持するため扱いやすい ü Kafkaなどのメッセージングキューから連携 ü データの到着順が⼊れ替わることがあるので、ログ系のデータ向き ü バッチでのLoadが間に合わない場合にも採⽤される バッチ バッチ ストリーミング ü ⼀括ですべてのデータを処理 ü マシンパワーの強い近年のDWH製品と相性が良い ü viewやlambda viewによる実装 ü 分析に即時性が求められる場合に採⽤ される ü 複雑な処理設計が必要になる （個⼈的にはなるべく避けたい） （同左） ① ② ※ほんとは
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EC2とcronで動いていたバッチ基盤をマネージド化した - Uzabase for Engineers
データパイプラインバッチ設計で私が考えること