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分散処理の検索結果1 - 7 件 / 7件

  • マイクロサービスにおける決済トランザクション管理 | メルカリエンジニアリング

    この記事はMERPAY TECH OPENNESS MONTHの15日目の記事です。 こんにちは。メルペイのPayment PlatformチームでPaymentServiceの開発を担当するエンジニアの @foghost です。 メルペイではマイクロサービスのアーキテクチャで決済システムを開発しています。その中でPaymentServiceは決済トランザクション管理の基盤サービスとして、下位層のサービス(外部サービスも含め)が提供する各種決済手段を利用して、上位層のサービス(メルカリ、NFC,コード払いなど)に必要な決済フローを共通APIとして提供しています。PaymentServiceが提供する決済処理に複数のサービスを跨いでお金の動きを正確に管理する必要があるので、作り始めた頃から決済トランザクション管理を最も重要な課題として、サービスを跨いでもデータの整合性が取れる仕組みを作ってき

      マイクロサービスにおける決済トランザクション管理 | メルカリエンジニアリング
    • 1000万件オーバーのレコードのデータをカジュアルに扱うための心構え - joker1007’s diary

      自分が所属している会社のメンバーの教育用資料として、それなりの規模のデータを扱う時に前提として意識しておかなければいけないことをざっくりまとめたので、弊社特有の話は除外して公開用に整理してみました。 大規模データ処理、分散処理に慣れている人にとっては今更改めて言うことじゃないだろ、みたいな話ばかりだと思いますが、急激にデータスケールが増大してしまったりすると環境に開発者の意識が追い付かないこともあるかと思います。 そういったケースで参考にできるかもしれません。 弊社は基本的にAWSによって運用されているので、AWSを前提にした様なキーワードやサービス名が出てきます。後、句読点があったり無かったりしますが、ご容赦ください。 追記: 社内用の資料の編集なのでかなりハイコンテキストな内容だから誤解するかもしれませんが、これらはそもそもRDBの話ではありません。(関係無くは無いけど) 1000万オ

        1000万件オーバーのレコードのデータをカジュアルに扱うための心構え - joker1007’s diary
      • 2020年現在のNewSQLについて - Qiita

        Disclaimer 当記事はNewSQL開発ベンダの技術ブログや各種論文、その他ニュースサイト等の内容を個人的にまとめたものです。 そのため、理解不足等に起因する誤解・誤認を含む可能性があります。更なる理解が必要な方はリファレンスに挙げた各種文献を直接参照下さい。技術的な指摘は可能であれば取り込み修正しますが、迅速な対応はお約束できません。 NewSQLの解説は二部構成 当記事は前編でNewSQLの概要編となる。 全体の目次は下記である。 NewSQLとは何か NewSQLのアーキテクチャ NewSQLとこれまでのデータベースの比較 NewSQLのコンポーネント詳解 1章から3章までの内容を当記事で解説する。 4章はさらに詳細な技術的解説となり、後編の「NewSQLのコンポーネント詳解」で記述している。 こちらも合わせて一読いただきたい。 1. NewSQLとは何か NewSQLとは、海

          2020年現在のNewSQLについて - Qiita
        • 同期エンジンの心臓部を書き換える

          0 0 719 0 この 4 年間、Dropbox では、デスクトップ クライアントの同期エンジンを白紙の状態から再構築しようと懸命に取り組んできました。同期エンジンは、デスクトップ パソコン上の Dropbox フォルダの陰に隠れた魔法です。これは、Dropbox で最も長く使われているコード部分であり、最も重要なコード部分の 1 つでもあります。今回、新しい同期エンジン(コードネーム「Nucleus」)をすべての Dropbox ユーザー向けにリリースさせていただくことを、ここに発表いたします。 同期エンジンの書き換えは本当に大変な作業で、多くの環境でマイナスともなりうる構想であったことに鑑みると、手放しで祝う気持ちにはなれません。結果的には Dropbox にとって素晴らしいアイデアであったわけですが、それは、私たちがこのプロセスにどのように取り組むべきかを熟考したからこそ、たどり着

            同期エンジンの心臓部を書き換える
          • WebサービスのA/Bテストや機械学習でよく使う「確率分布」18種を解説 - paiza times

            主な確率分布の関連図 こんにちは、吉岡(@yoshiokatsuneo)です。 Webサービスを運営していると、利用状況を分析・予測したり、A/Bテストなどで検証したりすることがよくあります。 データを一個一個見ていてもよくわからないので、データ全体や、その背景の傾向などがまとめて見られると便利ですよね。そんなとき、データの様子を表現するためによく使われているのが「確率分布」です。 学校の試験などで使われる偏差値も、得点を正規分布でモデル化して、点数を変換したものです。 今回は、Webサービスなどでよく使われる確率分布18種類を紹介します。 それぞれ、Webサービスでの利用例やPythonでグラフを書く方法も含めて説明していきます。コードは実際にオンライン実行環境paiza.IOで実行してみることができますので、ぜひ試してみてください。 【目次】 正規分布 対数正規分布 離散一様分布 連続

              WebサービスのA/Bテストや機械学習でよく使う「確率分布」18種を解説 - paiza times
            • 秒間100万リクエストをさばく - Googleの共通認可基盤 Zanzibar - 発明のための再発明

              はじめに Googleの提供するサービス郡が共通して利用している認可システムにはZanzibarという名前がついています。ZanzibarはGoogleDrive・Google Map・Youtubeなどの巨大なサービスにも使用されています。 そのため、利用量も凄まじく 数10億のユーザー 数兆のACL(access control list) 秒間100万リクエスト もの量をさばいています。 にも関わらず、Zanzibarはこれを10ミリ秒以内に返します(95パーセンタイル)。 この記事では、そんなZanzibarの内部構造に関する論文「Zanzibar: Google’s Consistent, Global Authorization System」の中から、主に大量のリクエストをさばくための工夫を紹介します。 ちなみに、以前Googleの社内システム用の認可システム「Beyond

                秒間100万リクエストをさばく - Googleの共通認可基盤 Zanzibar - 発明のための再発明
              • Tumblr、マストドンと接続へ。分散型SNS標準プロトコルを採用し、Twitterからの脱出受け入れ強化(CloseBox) | テクノエッジ TechnoEdge

                ブログサービスのTumblrが、分散型SNSサービスの標準プロトコルであるActivityPubを採用すると明らかにしました。 ▲Tumblr ActivityPubは、Twitter代替を目指すマストドン(Mastodon)、Pleroma、GNU social、PeerTube、Misskeyなどの分散型SNSのサーバ同士が投稿やユーザー情報をやり取りするための標準で、2018年1月にW3C推奨となっています。 関連記事:Twitter代替目指す分散型SNS「マストドン」、翻訳機能など追加。ブラウザメーカーのVivaldiも参入表明 TumblrはTwitterのリツイートに似たリブログという伝播性の高い仕組みが特徴で、かつては著作権的・性的に問題のある画像が次々と掲載されていることを問題視する声があったことでも知られています。 Twitterと並び立つテキスト・画像投稿サービスとして

                  Tumblr、マストドンと接続へ。分散型SNS標準プロトコルを採用し、Twitterからの脱出受け入れ強化(CloseBox) | テクノエッジ TechnoEdge
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