PostgreSQL Conference Japan 2019 (2019-11-15) PostgreSQLの皮を被った次世代RDBMS - Project Tsurugi (劔) について https://www.postgresql.jp/jpug-pgcon2019#K1 資料→https://drive.google.com/file/d/1MYNyq3y2zlGh1qo92rWATSn8IhqU1GE4/view 解説→https://okachimachiorz.hatenablog.com/entry/2019/12/24/230908
データ指向アプリケーションデザイン
AmazonでMartin Kleppmann, 斉藤 太郎, 玉川 竜司のデータ指向アプリケーションデザイン ―信頼性、拡張性、保守性の高い分散システム設計の原理。アマゾンならポイント還元本が多数。Martin Kleppmann… 手軽に扱えるデータの量や種類が増える一方、CPUの性能はムーアの法則通りには成長しなくなり、大規模データ処理では、多数のマシンを活用する分散処理が欠かせなくなってきました。クラウドの普及とともに多数のマシンを自ら調達せずとも分散システムを構築できるようにもなっています。 しかし驚くべきことに、今までこの分野に入門するための定番の書籍がありませんでした。分散処理にデータ処理が加わる融合分野である上、オープンソースプロジェクトの進化も速く、専門家同士でも共通の理解を構築するのが非常に難しかった分野です。この本を上手に使うと、既存のOSSプロジェクトの位置付けや、
はじめに 前回の記事から11日、misskeyを取り巻く環境が日々変化しているので、今回はmisskeyに焦点を当てたブログを書こうと思います。 misskeyとは、misskey.ioとは misskeyは分散型SNSの一種であり、日本製であることから日本人の間でtwitterからの移行先として注目されています。 misskey.ioは中でもmisskey開発者が運営するも所属しているインスタンスであり、misskey派閥の中でも最大規模のインスタンスとなっています。 「分散型SNS」や「インスタンス」について詳しくは前回の記事を参照いただければと思いますが、ざっくり言えばmisskeyというソフトウェアを作った本人が運営してるも所属している最大手のサーバーがmisskey.ioだよ、ということです。 [追記] 開発者本人は運営してないよ、という情報がありましたので訂正します。ごめんなさ
6/30のOffice365勉強会のEntra Verified ID特集の資料です。 分散型ID、Entra Verified IDの解説をしています。Read less
TECH x GAME COLLEGE #20 (https://techxgamecollege.connpass.com/event/129268/) で, データの整合性を保つという観点から, マイクロサービスや RDBMS との付き合い方などの話しをしました. その際に使用したスライドとなります.
builderscon tokyo 2019で登壇した際の資料です。 Kyash Directのアーキテクチャについて - スクラッチ開発を決めた経緯 - アーキテクチャ決定までの試行錯誤 - 関連トピック - Microservices - DDD - AsyncMessaging - Choreography - EventDriven - EventSourcing - SagaPattern
今日から分散トレーシングに対応しないといけなくなった人のための opentelemetry-go 入門 - Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアのブログ
こんにちは。SRE/データストアチーム の飯塚です。 私たちのチームではデータベースを代理で操作したり情報を取得したりするサービスをいくつか作り、それをプロダクトチームが利用できるように gRPC 経由で提供しています。ところで、ある日突然「分散トレーシングを活用していくことになったので、あなたのチームのサービスも対応させてください」とお願いされたらどうすればよいでしょうか？私はこれまでにいろいろなカンファレンスで分散トレーシングや OpenTelemetry についての講演を聞いていたので、理念は理解した、便利そうだ、導入してみたい、と思ったことは何度かありました。しかし実際に導入しようとして SDK のドキュメントを開いてみると、理解しなければいけない（ように見える）概念や、使い方をマスターしないといけない（ように見える）API の数に圧倒されてしまい、後回しにしてしまっていました。
分散システムの課題
Amazon が 2 台目のサーバーを追加した時から、分散システムは Amazon で馴染み深いものになりました。私が 1999 年に Amazon に入社したとき、サーバーの数が非常に少なかったため、「fishy」や「online-01」などのわかりやすい名前を付けることができました。けれども、1999 年であっても、分散コンピューティングは容易ではありませんでした。また現時点で、分散システムの課題には、レイテンシー、スケーリング、ネットワーキング API の理解、データのマーシャリングとアンマーシャリング、および Paxos などのアルゴリズムの複雑さが含まれます。システムが急速に大きくなり、分散するにつれて、理論的なエッジケースであったものが定期的に発生しました。 信頼できる長距離電話ネットワークやアマゾン ウェブ サービス (AWS) のサービスといった分散ユーティリティコンピュー
玉木雄一郎（国民民主党代表） @tamakiyuichiro #国民民主党 ( @DPFPnews )代表。さぬきうどんとギョーザ定食が好きな衆議院議員（香川2区）永田町のYouTuber「たまきチャンネル」youtube.com/@tamaki-channel インスタもやってます！ ameblo.jp/tamakiyuichiro/ 玉木雄一郎（国民民主党代表） @tamakiyuichiro 世界３位の時価総額を誇る東証の終日取引停止はIT先進国とは言えない事態。日本の株式市場に対する世界からの信頼が損なわれかねず速やかな復旧を求めたい。他の取引所にも拡大しておりサーバー型ではなくシステムのブロックチェーン化など分散化を進める必要もあると思う。 news.yahoo.co.jp/pickup/6372518 2020-10-01 16:12:12
高性能分散SQLエンジン「Trino」最速ガイド - NTT Communications Engineers' Blog
こんにちは。なんの因果かNTTコミュニケーションズのエバンジェリストをやっている西塚です。 この記事は、NTT Communications Advent Calendar 2021 22日目の記事です。 5分でわかる「Trino」 「Trino」は、異なるデータソースに対しても高速でインタラクティブに分析ができる高性能分散SQLエンジンです。 以下の特徴を持っており、ビッグデータ分析を支える重要なOSS(オープンソースソフトウェア)の1つです。 SQL-on-Anything: Hadoopだけでなく従来のRDBMS(リレーショナルデータベース)やNoSQLまで、標準SQL(ANSI SQL)に準拠したアクセスをワンストップに提供 並列処理でビッグデータに対して容易にスケールアップ しかも高速(hiveの数十倍) Netflix, LinkedIn, Salesforce, Shopif
Nostr の面白さをエンジニア目線で解説してみる
はじめに 今年は、SNS でありプロトコルでもある Nostr に出会いました。2023年2月の参加でしたがもう、どういった経緯で Nostr を見付けて参加したのかすら思い出せなくなってしまいました。ここ数年、X/Twitter が API という物を開発者に触らせなくなってしまいました。僕は X/Twitter が大きくなった理由の1つが、API をオープンにした事で数多くの bot やサービスがが登場した事だと思っていて、API が自由で無くなった X/Twitter をとても残念に感じています。次第に SNS に関連する何かを作るモチベーションはさっぱり無くなってしまっていました。 そんな中で見付けた Nostr はエンジニアのオアシスとでも言える SNS だと感じました。 Nostr の思想 X/Twitter は中央集権型の SNS であり、以下の様な問題を持っています。 障害
This post is also available in 简体中文, 繁體中文, 日本語, and 한국어. By reading this, you are a participant of the web. It's amazing that we can write this blog and have it appear to you without operating a server or writing a line of code. In general, the web of today empowers us to participate more than we could at any point in the past. Last year, we mentioned the next phase of the Internet would be always
Twitterフォロー&条件付きツイートで「バリーくんぬいぐるみ」を抽選で20名にプレゼント！ 応募期間は2019/11/29～2019/12/31まで。詳細はこちらをご覧ください。 今すぐツイートするならこちら→ フォローもお忘れなく！ 【IIJ 2019 TECHアドベントカレンダー 12/12（木）の記事です】 久しぶりに書きました。 どうもこんばんわ。九州支社で働くとみです。お久しぶりです。 実は2016年に一つ記事を投稿したのですが、実に3年半経過した今になってアドベントカレンダーの話が聞こえてきたので、久方ぶりに書いてみることにしました。 当時はこんな記事なんかを書いてたわけですが、この記事を書いてから3年間色々あったので、その中の一つを書いてみようかなと思います。 3年間で覚えたことを並べてみる 2016年当時はTHE ON-PREMISEと言われてもおかしくないような、どイ
いろんなアイデンティティ管理系製品やサービスの実験の記録をしていきます。 後は、関連するニュースなどを徒然と。 こんにちは、富士榮です。 なんだかんだでuPortを触ったり現Azure Active Directory Verifiable Credentialsの前身を触ったり、最近だと数カ所で実証実験プロジェクトを立ち上げたり、MS主催のDecentralized Identity Hackathonで入賞してみたり、と分散型IDに関わり始めて5年くらい経っていたりしますので、現時点で分かったことをメモしておこうかと思います。（往々にして数年後に見返すとう〜ん、となるやつだけど気にしないことにする） ※そういう意味では2019年の#didconでその時点でわかっていることをある程度まとめて発表してからおよそ3年も経つんですね・・・ また機会があればdidconでも開催してじっくりお話さ
NewSQLのコンポーネント詳解 - Qiita
4.2.1 Shardingの手法 先ほどの表1を理解するにはSharding手法の列にあげられた各用語の理解が必要となる。 YugaByteDBのブログ「Four Data Sharding Strategies We Analyzed in Building a Distributed SQL Database」には、非常に詳しくShardingの手法が紹介されている。この記事では、大きく以下4つの分類があるという。 Algorithmic Sharding (例: Memcached/Redis) Linear Hash Sharding (例: 過去のCassandra) Consistent Hash Sharding (例: DynamoDB、Cassandra) Range Sharding (例: Spanner、HBase) 詳細は割愛するが、1つ目のアルゴリズム・シャー
TL;DR 正しく設計するとキャパシティは常にカツカツになる これはpyspaアドベントカレンダーの8日目の記事です。前日はShibukawaさんです。 世はクラウド時代、ソフトウェアはひとたび作られたら何億回実行されても摩耗するものではないので、どんな間抜けなロジックであろうと動く以上は別のどこかで瑕疵が出てくるまで使い倒されるのは日常茶飯事である。 サービスを負荷の前提の上に定義する クラウドより前の時代においてサービスを支えるマシンは「ロードアベレージが1.0を超えてなければとりあえずOK、超えたらマシンを増やして負荷を分散する」というノリのベストプラクティスがよく言われていたがそれはサーバ資源の確保にそれなりに時間がかかる時代の常識であって、クラウド時代でサーバは分単位で確保できるようになった。 クラウドの利点としてその即時的なスケーラビリティが常套句として使われて久しいが、これは
Scaling up the Prime Video audio/video monitoring service and reducing costs by 90%
Scaling up the Prime Video audio/video monitoring service and reducing costs by 90% The move from a distributed microservices architecture to a monolith application helped achieve higher scale, resilience, and reduce costs. At Prime Video, we offer thousands of live streams to our customers. To ensure that customers seamlessly receive content, Prime Video set up a tool to monitor every stream view
【毎月更新・日本の AWS エンジニアがクラウド解説】 初心者向け解説、最新のクラウドネイティブな開発手法・利用シーン別ハンズオンを学ぶ »
Amazon SQSでFIFOだからってシステム全体が Exactly-Once になると思ったら大間違いだっていう話 - Smoky God Express
TL; DR Amazon SQS で Exactly-Once なキューを使おうとも冪等な処理を書くべき キューが Exactly-Once であるという性質はシステム全体が Exactly-Once になることを保証できない 結局マルチデータソースへの書き込みの問題が残る Designing Data-Intensive Applications (邦訳: データ指向アプリケーションデザイン） が良書でした 邦訳は未読1ですが原著の内容がいいのできっとだいじょうぶでしょう Designing Data-Intensive Applications: The Big Ideas Behind Reliable, Scalable, and Maintainable Systems 作者: Martin Kleppmann出版社/メーカー: O'Reilly Media発売日: 2017/
データ指向アプリケーションデザイン
監訳者まえがき はじめに 第I部データシステムの基礎 1章 信頼性、スケーラビリティ、メンテナンス性に優れたアプリケーション 1.1 データシステムに関する考察 1.2 信頼性 1.2.1 ハードウェアの障害 1.2.2 ソフトウェアのエラー 1.2.3 ヒューマンエラー 1.2.4 信頼性の重要度 1.3 スケーラビリティ 1.3.1 負荷の表現 1.3.2 パフォーマンスの表現 1.3.3 負荷への対処のアプローチ 1.4 メンテナンス性 1.4.1 運用性：運用担当者への配慮 1.4.2 単純さ：複雑さの管理 1.4.3 進化性：変更への配慮 まとめ 2章 データモデルとクエリ言語 2.1 リレーショナルモデルとドキュメントモデル 2.1.1 NoSQLの誕生 2.1.2 オブジェクトとリレーショナルのミスマッチ 2.1.3 多対一と多対多の関係 2.1.4 ドキュメントデータベース
分散SQLiteを実現する「LiteFS」にスナップショット機能によるディザスタリカバリを提供する「LiteFS Cloud」、Fly.ioが発表
分散SQLiteを実現する「LiteFS」にスナップショット機能によるディザスタリカバリを提供する「LiteFS Cloud」、Fly.ioが発表 データセンターをグローバル展開し、アプリケーションプラットフォームサービスを提供しているFly.ioは、分散SQLiteを実現するLiteFSの付加機能として、バックアップとスナップショット、リカバリ機能などをマネージドサービスとして提供する「LiteFS Cloud」を発表しました。 LiteFS Cloud: now in preview. We love SQLite for distributed web apps! Introducing managed backups for LiteFS. Read more from Darla Shockley and @benbjohnson.https://t.co/nQxitx5x7d
CockroachDB から覗く形式手法の世界 #JTF2021w / July Tech Festa 2021 winter
July Tech Festa 2021 winter で使用したスライドです。 バグのない分散システムの設計は果たして可能でしょうか？ この問いに対する一つの答えとして、CockroachDB では形式手法ツール TLA+ を用いて分散トランザクションの正しさを担保しています。 形式手法はシステムの挙動を数学的に解析する技法で、「ノードが特定のタイミングで故障した場合にのみ発生するバグ」といった再現困難な問題を確実に検出することができます。 本講演では、CockroachDB の事例を通して、形式手法が実世界で活用されている様子をお伝えします。 イベント概要：https://techfesta.connpass.com/event/193966/ ブログ記事：https://ccvanishing.hateblo.jp/entry/2021/01/24/185819 録画：https:/
RDBMSの先を行く？NewSQLを支えるアルゴリズムRaftをGoで紐解く - カミナシ エンジニアブログ
初めまして。株式会社カミナシPMの@gtongy1です。 みなさんはNewSQLをご存知ですか？ 強い整合性を持つ分散型のSQLデータベースサービスのことをNewSQLと呼びます。 RDBMSではなし得なかった分散アーキテクチャを、またNoSQLではなし得なかった強い整合性をいいとこ取りした新しいSQLデータベースサービスです。 なんかとても理想的な仕組みに見えますね。この裏にはどのような知識が詰め込まれているのでしょうか。 今回はそんなNewSQLを支える仕組みを一緒に紐解いていきましょう！ NewSQLが乗り越えた壁 どんな仕組みが動いているのか、の前にNewSQLはこのSQLデータベース界へ何を投げ込んだのでしょうか。 NewSQLには以下のような特徴があります。 SQL-Likeなクエリ言語のサポート 強い整合性 ACIDサポートのトランザクション NewSQLの有名所であるCoc
マイクロサービスのための分散データ 〜 イベントソーシング vs チェンジデータキャプチャ - 赤帽エンジニアブログ
インテグレーションのためのミドルウェア製品のテクニカルサポートを担当している山下です。 今回は レッドハットのシニアアーキテクトである Eric Murphy さんによる「マイクロサービスのための分散データ 〜 イベントソーシング vs チェンジデータキャプチャ(CDC)」の翻訳記事です。この記事では、イベントソーシング、CDC、CDC + Outboxパターン、CQRSをそれぞれ簡単に説明しながら、それらの特性の違いを比較します。また、イベントソーシングとCQRSの簡易な説明がなされている他、あまり明確に語られることが少ないもののソフトウェアの設計に大きな影響をおよぼすドメインイベントとチェンジイベントの違いにも触れられています。 [原文] Distributed Data for Microservices — Event Sourcing vs. Change Data Captur
OpenTelemetryについての現状まとめ （2020年6月版） - YAMAGUCHI::weblog
はじめに こんにちは、StackdriverあらためGoogle Cloud Operations担当者です。ここ最近は業務でOpenTelmetry関連をほそぼそとやってきたんですが、ようやくOpenTelemetryも安定版リリースのめどが立ってきたので、これまでと現状と今後を簡単にまとめておこうと思って書き始めたら、全然簡単じゃなくて10000文字超えました。（なおこのシリーズは今後も続きそうな気がするのでタイトルに日付を振っておきました） TL;DR 分散トレースとメトリクスの計装フレームワークとしてOpenTelemetryというものがCNCF Sandboxプロジェクトとして進行中。これはOpenTracingとOpenCensusのマージプロジェクトであり、各々の正式な後継版である。 とはいうものの、まだ仕様もstableリリースになっておらず、当然各言語向けのライブラリも安
The Amazon Builders' Library
Amazon is an Equal Opportunity Employer: Minority / Women / Disability / Veteran / Gender Identity / Sexual Orientation / Age.
時系列データの保存先をDynamoDBからTimestreamへ移行すべきか検討してみる | DevelopersIO
計測対象が増えた場合にカラムやアトリビュートが横に増えていくのか、レコードが縦に増えていくのかという違いがあります。 ストレージ Timestreamはメモリストアとマグネティックストアという2種類のストレージを持ちます。それぞれ以下のような役割を持ちます。 メモリストア 新しいデータを保存するためのストレージ ある時点のデータを高速に抽出するようなクエリに最適化されている マグネティックストア データを長期間保存するためのストレージ 分析クエリをサポートするように最適化されている 各ストレージにはデータの保持期間が設定でき、設定したデータ保持期間とレコードのタイムスタンプに応じてレコードの保存先がメモリストア → マグネティックストアと遷移し、マグネティックストアのデータ保持期間を超過したレコードは削除されます。 現在はメモリストアとマグネティックストアの2種類でストレージが構成されてい
ゆううきが開発しているlstfやtranstracerなどのツールを最近のObservabilityの流れから紹介した話です。 Kyoto.なんか #5, https://kyoto-nanka.connpass.com/event/141982/, 2019年8月24日.
再考 - ドメインサービス - まっちゅーのチラ裏
自分が大規模システムで組むアーキテクチャは基本的にはCleanArchitectureを踏襲しているが、その中の構成要素であるドメインサービスだけは少し独自(?)の解釈をしていて、書籍などでよく見る ビジネスロジックを持つが、状態をもたない 複数の集約にまたがる処理を書く場所 という責務の他に、外部システムへの委譲処理だったり、共通UseCaseのような責務も持たせている。 これは、自分が「xxService」という命名にトラウマがあり(何でも置き場になりがち)、単なるServiceだとコントローラやらプレゼンターやら、どこから呼ばれても違和感がない様に見えてしまうから、とりあえずDomeinServiceへ寄せている経緯がある。 ※ここで語るのは、あくまで大規模想定で、小さいシステムならこんな事を意識する必要はないはず。 ※あくまで自分の考えで、一般的ではない可能性があることをご了承くだ
25年前のAmazonの分散コンピューティングの考え方を要約した「The Distributed Computing Manifesto」文書が公開されました #reinvent | DevelopersIO
re:Invent2022 4日目、Dr. Werner Vogelsのキーノートにおいて、「The Distributed Computing Manifesto」というドキュメントがNew Articleとして紹介されました。 The Distributed Computing Manifesto | All Things Distributed Amazonという超巨大なサービスが、モノリスの状態からその時まさに分散コンピューティングを推進していく転換点における考え方を示した貴重なドキュメントになっており、また、Werner自身も言うように、今後のAWSの進化の方向性を示唆する内容にもなっています。 温故知新ってこと…?!! ( ﾟдﾟ) ｶﾞﾀｯ / ヾ ＿_L| /￣￣￣/＿ ＼/ / まさにそんな雰囲気。 文書の位置づけ こちらのサイトに追加されたドキュメントという位置
博士課程での研究まとめ 2023年1月版 / Summary of my research in the PhD course
形式手法による分散システムの検証 #builderscon / builderscon tokyo 2019
builderscon tokyo 2019 で使用したスライドです。 本セッションでは、形式手法 (formal methods) を用いた分散アルゴリズムの検証について解説しました。形式手法は、数学的な表現を用いて対象となるシステムを定式化することにより、システムの挙動の「正しさ」を厳密に保証するための方法論です。 なお解説として取り上げたのは、AWS による事例論文でも有名なモデル検査器 TLA+ です。講演前半で形式手法の一般論に触れたのち、後半では分散トランザクションを実現するための TCC (Try-Confirm/Cancel) Pattern のモデリングと検証を行いました。 講演概要：https://builderscon.io/tokyo/2019/session/fa356ee3-6be9-4850-ac9e-037bd34aabaa 録画：https://www.y
2021/7/16にCloud Native Database Meetup#1の発表資料です。
はじめに この記事では、7月にリリースした、さくらのクラウドで使える機能の1つである「エンハンスドデータベース(TiDB)」というサービスについて紹介します。サービスの紹介に加えて、その裏で使っているTiDBという分散データベースの技術についても簡単に触れようかなと思っています。 分散データベース / NewSQLについて NewSQLとは さて、皆さんは「分散データベース」とか、あるいは「NewSQL」とか、そういった単語を耳にすることがあるでしょうか？ということでまずはこのお話をしたいと思います。 NewSQLと呼ばれているものはどういったものかといいますと、SQLをインターフェースとするという特徴を持っていて、データベース(例えばMySQLやPostgreSQLなど)と同じように強い整合性を持ち、トランザクションをサポートしていて、かつ分散データベース(分散型のリレーショナルデータベ
Grokking Modern System Design Interview for Engineers & Managers - AI-Powered Learning for Developers
EXPLORE THE CATALOGSupercharge your career with 700+ hands-on courses
分散トレーシングの技術選定・OSS 貢献, Stackdriver Trace での性能可視化・改善 / Distributed Tracing case study
分散トレーシングの技術選定・OSS 貢献, Stackdriver Trace での性能可視化・改善 / Distributed Tracing case study パフォーマンスに苦労している並列処理システムを改善するために Stackdriver Traceを導入して動作の可視化を行った結果、 ボトルネックの存在が判明してパフォーマンスを改善できた事例について紹介します。 この事例でStackdriver Traceを選定した過程や OpenTelemetry へコントリビュートした経緯についても共有します。 また、新規開発のGraphQLサーバへ導入して REST APIサーバと通信をまたいだ可視化を行った事例についても紹介します。
オブザーバビリティ（可観測性）とは何か？を学べる「Distributed Systems Observability」を読んだ - kakakakakku blog
2019年頃から「オブザーバビリティ (Observability)」もしくは「可観測性」という言葉をよく聞くようになった（本記事では「オブザーバビリティ」という表記に統一する）．「マイクロサービス」と同じように「バズワード」の側面があり「オブザーバビリティとは何か？」という質問に対して様々な回答が考えられると思う． 今回は「オブザーバビリティ」の理解を深めるために「Distributed Systems Observability」を読んだ．本書は O'Reilly Media で読むこともできるけど，Humio のサイトから無料でダウンロードすることもできる（メールアドレス登録は必要）．著者は Cindy Sridharan となり，肩書は「Distributed Systems Engineer」と書いてあった． www.humio.com 目次 本書には「オブザーバビリティ」をテー
ここがすごいぞyugabyteDB！～OSS版CloudSpanner～ - RAKUS Developers Blog | ラクス エンジニアブログ
こんにちは。インフラエンジニアの gumamon です！ 近年、Kubernetes等の登場により、アプリケーションのスケールアウトはとても簡単になりました。対して、データベース(DB)のスケールアウトは依然として困難です。 「RDBMS」⇒ データの一貫性は保てるが、スケールアウトが難しい 「NoSQL」⇒ データの一貫性を保てないが、スケールアウトが容易 DBのスケールアウトを考えるとこの２択に行きつく、というのが今までの常識だったかと思いますが、 『どっちも！』が出来てしまう第３の選択肢が登場しました。 データの一貫性を保て、且つスケールアウト容易な『NewSQL』！ 最近、NewSQLの一つである yugabyteDB の検証をする機会がありましたので、アーキテクチャと検証結果を紹介します。 目次 目次 ここがすごいぞ yugabyteDB！ yugabyteDBのアーキテクチャ
Observabilityをはじめよう！(前編) 〜Observabilityの背景と構成要素〜 | さくらのナレッジ
はじめに 仲亀と申します。さくらインターネットでエバンジェリストやインフラエンジニアをしています。エンジニアとしてはシステムの監視まわりの仕事をしています。最近は、今回もご紹介するPrometheusとかGrafana Lokiとか、あの辺が結構好きで触っています。 この記事では、監視について興味をお持ちの皆さんに向けて「Observabilityをはじめよう！」ということで、Observabilityの概念や、それが必要となる背景を少し説明した上で、Observabilityを実現するための要素となる、MetricsやLogsやTracesなどをどこから始めていけばいいんだろう、といったところをご紹介していこうと思います。 この記事のゴールとしては、皆さんに「Observability完全に理解した」と言っていただけたらいいかなと思っています。しかし、この記事を読んだだけですぐに皆さんの
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PostgreSQLの皮を被った次世代RDBMS - Project Tsurugi (劔) について
misskeyの急速な流行と分散型SNSの限界 | 右や左の旦那様
今なら間に合う分散型IDとEntra Verified ID
ゲーム開発に携わる Web エンジニアへ贈る, 正しい Web サーバの作り方.
ウォレットアプリKyashの先 〜 Kyash Directのアーキテクチャ
日本ブロックチェーン協会ユーゾー代表理事曰く「マイナンバーにブロックチェーンⓇを」「しかもASCII」
Web3 — A vision for a decentralized web
分散SNSを使って技術を覚える | IIJ Engineers Blog
分散型IDに関する10の所感（2022年2月版）
正しいクラウドはある意味で遅い - Software Transactional Memo
The Amazon Builders' Library
「空き容量」を使った分散型ストレージ「Filecoin（ファイルコイン）」がついに始動、次世代のインターネットの姿とは Web 3.0最注目、分散型ストレージの革新性とその仕組みを解説
分散システム内の関係性に着目したObservabilityツール - Speaker Deck
分散アプリケーションの信頼性観測技術に関する研究 / A study of SRE
#CloudNativeDB NewSQLへの誘い
今すぐ使える分散DB「エンハンスドデータベース(TiDB)」のご紹介 | さくらのナレッジ