PayPayエンジニアが明かす「100億円キャンペーン」のシステムの舞台裏 数々の問題を解決するためにやったこと PayPay 100億円キャンペーンのシステム構築 #1/2 2019年6月12〜14日、幕張メッセにて「AWS Summit Tokyo 2019」が開催されました。アマゾンウェブサービス （AWS） に関する情報交換や、コラボレーションを目的として行われるこのカンファレンスでは、140社以上の利用企業による先進事例セッションをはじめ、数々のイベントを実施しました。プレゼンテーション「PayPay 100億円キャンペーンのシステム構築 」に登壇したのは、PayPay株式会社プロダクト本部の山本啓介氏とShilei Long氏。スマホ決済アプリとして新規参入した同社が展開し、日本中の話題をさらった「100億円キャンペーン」の技術的背景について語ります。前半パートとなる今回は、山
次世代の監視技術 - Telemetry技術のご紹介 - NTT Communications Engineers' Blog
こんにちは、イノベーションセンターの三島です。 本記事では、次世代の監視技術として期待されるTelemetry技術についてご紹介します。 この記事について 本記事では下記の3点を共有します。 従来の監視技術が抱える課題とTelemetryの可能性 Telemetryの技術概要と、各社の実装状況 NTT Comのネットワーク上で検証し得られた知見と、期待されるユースケース 従来の監視技術が抱える課題 ネットワーク運用においては、障害検知やパフォーマンス分析のため監視技術が重要となります。 従来のネットワークでは、SNMP（Simple Network Management Protocol）と呼ばれる技術が広く利用されています。 SNMPの仕組みを図1に示します。SNMPはUDPベースなネットワーク監視技術です。データモデルはMIB（Management Information Base）と
GitHubのモノリスからマイクロサービスへのジャーニー
Spring BootによるAPIバックエンド構築実践ガイド 第2版 何千人もの開発者が、InfoQのミニブック「Practical Guide to Building an API Back End with Spring Boot」から、Spring Bootを使ったREST API構築の基礎を学んだ。この本では、出版時に新しくリリースされたバージョンである Spring Boot 2 を使用している。しかし、Spring Boot3が最近リリースされ、重要な変...
RedisやMongoDB、Kafka、Elasticsearchなどのオープンソースソフトウェアの開発元企業が、AWSなど大手クラウドベンダがそのオープンソースを用いたマネージドサービスを提供して大きな利益を上げていることに反発して、ライセンスを変更するなどで商用サービス化を制限する動きがあることは、今年の1月の記事で紹介しました。 Redis、MongoDB、Kafkaらが相次いで商用サービスを制限するライセンス変更。AWSなどクラウドベンダによる「オープンソースのいいとこ取り」に反発 この動きに対してGoogleは4月、Google Cloudにオープンソースベンダによるマネージドサービスを統合すると発表し、彼らとの戦略的提携という姿勢を打ち出しました。 ［速報］Google、大手クラウドに不満を表明していたMongoDB、RedisらOSSベンダと戦略的提携。Google Clou
レッドハットでインテグレーションのためのミドルウェアのテクニカルサポートを担当している山下です。 最近はマイクロサービスでシステムを開発しているという話もよく聞くようになってきました。ではそこでメッセージング、そしてKafkaを使ってますでしょうか？マイクロサービスでは何故かRESTばかりが世の中に注目されてしまうことも多いために、今回はメッセージング推しの内容にしています。 マイクロサービスではメッセージングを用いたコマンドやイベントこそ中心であって不可欠です。マイクロサービスの中でメッセージングはどのように利用され、そしてなぜ必要なのでしょうか。今回は「マイクロサービスとメッセージングのなぜ [概要編]」と題してそれを概観していきます。 Kafkaの簡単なおさらい どこでメッセージングは利用されるのか？ RESTはお手軽な解決策？ なぜマイクロサービスにメッセージング(Kafka)が必
![マイクロサービスとメッセージングのなぜ [概要編] - 赤帽エンジニアブログ](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/707ca04fc1adae69cf6e76dabc92e34469792eec/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Ft%2Ftyamashi-oss%2F20190724%2F20190724112428.jpg)
2019年7月17日、kafka.apache.jpが主催するイベント「Apache Kafka Meetup Japan #7」がLINE株式会社にて開催されました。分散ストリーミングプラットフォーム「Apache Kafka」に関するナレッジや最新情報を共有する本イベント。今回は4人のエンジニアが、自身や自社における知見を語りました。プレゼンテーション「Kafka Broker performance degradation by mysterious JVM pause」に登壇したのは、LINE株式会社の河村勇人氏。ある日Kafkaに起こった突然のパフォーマンス低下とその原因について、解決までの軌跡を語りました。講演資料はこちら Apache Kafkaのパフォーマンス低下とその原因 河村勇人氏：よろしくお願いします。最初に自己紹介をします。河村勇人といいます。 LINEで全社向けの
2024/04/10に行われたOCHaCafe Season 8-3「シン・Kafka」で使用したスライドです
CNDT2023 プレイベント 登壇資料
【Team & Project】LINEのMessaging Server開発業務、Apache Kafkaプラットフォームの開発・運用をしているチームを紹介します
【Team & Project】LINEのMessaging Server開発業務、Apache Kafkaプラットフォームの開発・運用をしているチームを紹介します LINEの開発組織のそれぞれの部門やプロジェクトについて、その役割や体制、技術スタック、今後の課題やロードマップなどを具体的に紹介していく「Team & Project」シリーズ。 今回は、LINEのMessaging Server開発業務、Apache Kafkaプラットフォームの開発・運用をしているチームについて紹介します。Z PartチームのWonpill Seo、井出真広、Javier Luca de Tena、河村勇人に話を聞きました。 ―― まず、自己紹介をお願いします。 Wonpill：LINEのMessaging Server開発業務、Apache Kafkaプラットフォームの開発・運用を担当しているZ Par
GitHub - sqshq/sampler: Tool for shell commands execution, visualization and alerting. Configured with a simple YAML file.
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Spring BootによるAPIバックエンド構築実践ガイド 第2版 何千人もの開発者が、InfoQのミニブック「Practical Guide to Building an API Back End with Spring Boot」から、Spring Bootを使ったREST API構築の基礎を学んだ。この本では、出版時に新しくリリースされたバージョンである Spring Boot 2 を使用している。しかし、Spring Boot3が最近リリースされ、重要な変...
This post is also available in the following languages. Korean, English 先日 LINE が開発するライブラリ Decaton が OSS として公開されました。 Decaton は Kafka を利用したジョブキューライブラリで、LINE 社内で幅広く利用されています。 GitHub - line/decaton: High throughput asynchronous task processing on Apache Kafka 今回の記事では、LINE で Decaton がどのように利用されているか、実際に利用されているプロダクトの実例を交えて紹介します。 Decaton とは? Decaton は LINE 社内で非同期処理を行う際のジョブキューとして利用されているライブラリで、データストアとして Kafk
こんにちは、メルペイ DataPlatformチーム(@rerorero, @darklore, @laughingman7743)です。 この記事は、Merpay Tech Openness Month 2022 の14日目の記事です。 今日はメルペイ DataPlatformで取り組んでいるCDCパイプラインについて紹介します。 CDCパイプラインとは何か CDCとは Change Data Capture の略称で、データベース内のデータの変更（新規作成、削除、変更など）を追跡するシステムです。データソースで発生した変更は、ニアリアルタイムでデータシンクに反映させることができます。 CDCの実現方法にはいくつかあるのですが、メルペイ DataPlatformでは以下の2つの方法を使ったパイプラインを構築しています。 Striim社のブログ がよくまとまっていたので、こちらから引用させ
GitHub - lawofcycles/apache-iceberg-101-ja: これからApache Icebergを学びたい人向けの実践的なハンズオンです。コンテナが動く端末1台で始められます
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import { Redis } from '@upstash/redis' const redis = new Redis({ url: 'https://obi-wan-kenobi-31346.upstash.io', token: 'TOKEN', }) const data = await redis.set('foo', 'bar');// Producer import { Kafka } from "@upstash/kafka" const kafka = new Kafka({ url: "https://dart-vader-9500-eu1-rest-kafka.upstash.io", username: "USERNAME", password: "PASSWORD", }) const p = kafka.producer() const res = awai
2021年11月10日と11日の2日間、LINE株式会社が主催するエンジニア向け技術カンファレンス「LINE DEVELOPER DAY 2021」がオンラインで開催されました。そこで岡田遥来氏が、LINEで最もよく使われるミドルウェアの1つ「Kafka」クラスターのリクエスト遅延を、どのように解決したかについて紹介しました。まずは起きた現象と、その原因究明について。 分散ストリーミングミドルウェア「Apache Kafka」 岡田遥来氏：ではセッションを始めます。よろしくお願いいたします。 こんにちは。岡田遥来と申します。LINEでシニアソフトウェアエンジニアをやっていて、全社的に利用されるApache Kafkaプラットフォームの開発・運用を担当しています。 ご存じの方も多いかもしれませんが、Apache Kafkaは分散ストリーミングミドルウェアで、LINEでは最もよく使われるミドル
Haskell製の新しいメッセージングシステムfranz(フランツ)の紹介。 github.com 背景 取引所にあるマシンで取引プログラムを実行するのが我々の仕事だが、朝8時に起動したらあとは昼寝したり酒を飲んだりというわけにはいかない。モニタリングしたり、分析のためにデータを残しておく必要がある。そのため、プログラムによって解析しやすい形でログを出力する。 今までは複数の種類のレコードをシリアライズし、一つのファイルに連結させる独自のフォーマットを10年近く使っていたが、書いていて恥ずかしくなるような多数の問題を抱えていた。 柔軟性が乏しい: 32bit整数や文字列などの単純な値しか格納できず、例えばレコードを含むレコードなどを表現できない。その結果、複雑なデータは一旦文字列に変換するような運用がされており、そのプリティプリンタやパーサは十分にテストされていない。 コードがまとまってい
「マイクロサービスとメッセージングのなぜ [概要編]」はこちらです。 レッドハットで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。 概要編ではメッセージングの良い面ばかりに焦点を当ててきましたが、今回の疑問編ではメッセージングを検討し始めたときに疑問に思ったり困りがちなことを説明したいと思います。概要編とは異なり、細かな技術的内容も含まれますので、その時々で必要な部分や興味ある部分だけ読んでいただければと思います。 (ところで、当初は前回を前編、そして今回を後編にして終わらせようと思っていたのですが、今回もあまりに長くなってしまったので、構成を変えたのでした。 このため当初の前編は概要編と名前を変更しています。) ではまず主に疑問とされることを確認して、その後に対処法を見ていきましょう。 メッセージングを利用することによる主な疑問 対処方法 Q1:
![マイクロサービスとメッセージングのなぜ [疑問編] - 赤帽エンジニアブログ](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f80853750b1c5f85bbe4ae4c26691362ff89c530/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Ft%2Ftyamashi-oss%2F20191208%2F20191208182318.jpg)
Kaigi On Rails 2020 発表資料。 ActiveJob(sidekiq)の限界とKafkaを採用してサービス分割する上での戦い方の例について紹介する。
Kafkaに接続するJavaアプリケーションをGravitonインスタンスへ移行してパフォーマンスを改善する - joker1007’s diary
社内向けのドキュメントと兼用したので、前提とかメンバー向けの解説が含まれているので、前後のパフォーマンスの変化だけを見たい人は、下の方のグラフ画像までスクロールしてください。 gravitonインスタンスを活用するモチベーション ワークロードによる相性はあるが、特にマルチスレッド性能で既存のインスタンスより性能向上が見られる上にコストが安いため、うまくフィットすれば性能改善とコスト削減の双方でメリットがある。 また、周辺ハードウェアもアップデートされているため、エフェメラルストレージ付きのインスタンスのストレージサイズが増えているなどのメリットもある。 特に現時点ではr6gdインスタンスが利用したかった。 gravitonインスタンスを利用するためarm64アーキテクチャへの対応 gravitonインスタンスはarm64 (aarch64) アーキテクチャのCPUのため、既存のx86_64
Photo by Thalia Tran on UnsplashKafka is a top-notch industry platform for streaming data processing at scale. No surprise that first-class citizens of Kafka world are 24/7-running producer/consumer applications (e.g. classical servers, k8s-pods, etc.). But what about the rapidly rising world of AWS Serverless ecosystem? Image credit: AuthorThe diagram above is a collection of workflows: Propagate
Kafka Brokerのcompaction動作の詳細とチューニング方法について - Repro Tech Blog
Reproでチーフアーキテクトとして働いているid:joker1007です。 今回、Kafka Brokerのcompaction動作について調査しチューニングすることでパフォーマンス改善の成果が得られたため、そのノウハウをブログにまとめておきました。 かなりマニアックな内容なので、需要は多くないと思いますが、私が調査した限りでは日本語で同じ様な内容のブログ記事はほとんど存在しなかったため、Kafkaを自前で運用している人にとっては役に立つ内容かもしれません。 compactionとは (参考: https://kafka.apache.org/documentation/#compaction) Kafkaの基本的なデータ削除ポリシーは一定時間が経過したら過去のデータをそのまま削除するdeleteというポリシーを使う。 これは、log.retention.hoursという設定でコントロー
2021年11月10日と11日の2日間、LINE株式会社が主催するエンジニア向け技術カンファレンス「LINE DEVELOPER DAY 2021」がオンラインで開催されました。そこで岡田遥来氏が、LINEで最もよく使われるミドルウェアの1つ「Kafka」クラスターのリクエスト遅延を、どのように解決したかについて紹介しました。後半は、実際どのように問題を特定して解決したかについて。前半はこちら。 TCP windowの概念について 岡田遥来氏：さて、このようにブローカーがSYN flood状態になって、一部のクライアントのhandshakeがSYN Cookiesを使ったフローにフォールバックしてしまっていたことがわかったわけですが、実はこのSYN Cookiesというのは、TCPスループットの悪化を引き起こすケースがあるということが知られています。これについて見るために、まずはTCP w
HBaseとKafkaによるデータパイプライン構築。LINE Messaging Platformにおける活用法
LINE株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。 LINEヤフー Tech Blog 2021年11月10日・11日の2日間にわたり、LINEのオンライン技術カンファレンス「LINE DEVELOPER DAY 2021」が開催されました。特別連載企画「 DEVDAY21 +Interview」では、登壇者たちに発表内容をさらに深堀り、発表では触れられなかった関連の内容や裏話についてインタビューします。今回の対象セッションは「LINE Messaging Platform におけるHBaseとKafkaのデータパイプラインと活用例」です。 LINEでは、Messaging Platformのストレージミドルウェアの1つとしてApache HBase（以下、HBase）を使用しています。HBaseのレプリケーショ
2019年7月24日、ヤフー株式会社が主催するサーバーサイドエンジニア向けの勉強会「Bonfire Backend #3」が開催されました。第3回となる今回のテーマは「モバイル決済の裏側」。急速に成長するモバイル決済分野でサービスを展開する企業が一堂に会し、自社サービスの仕組みや技術スタックなど、知られざる裏側を語ります。プレゼンテーション「100億を支える技術 」に登壇したのは、PayPay株式会社の正木一平氏。「100億円あげちゃうキャンペーン」をはじめとした各種キャンペーンを支えるキャッシュバックエンジンの仕組みを解説します。 PayPayの100億円キャンペーンを支える技術 正木一平氏（以下、正木）：PayPay株式会社の正木一平と申します。今日は弊社から2人登壇させていただきます。まずは自分からPayPay全体の簡単な紹介と、自分が担当しているキャンペーン・キャッシュバックエンジ
TL;DRWarpStream is an Apache Kafka® protocol compatible data streaming platform built directly on top of S3. It's delivered as a single, stateless Go binary so there are no local disks to manage, no brokers to rebalance, and no ZooKeeper to operate. WarpStream is 5-10x cheaper than Kafka in the cloud because data streams directly to and from S3 instead of using inter-zone networking, which can be
AIの研究開発は急速に進んでおり、「そろそろAIについて勉強しないとな」と考えている人も多いはず。Amazonが無料公開している教材「MLU-Explain」ではニューラルネットワークの基礎が分かりやすいイラストやアニメーション付きで解説されています。 MLU-Explain https://mlu-explain.github.io/ MLU-Explainは機械学習の重要な概念をイメージ画像やアニメーションを使って分かりやすく解説する教材で、「ニューラルネットワークの基礎」「機械学習モデルからバイアスを取り除く方法」「ロジスティクス回帰の基礎」「線形回帰の基礎」などを学べます。 例えば、ニューラルネットワークの解説ページは「ニューラルネットワークは、『ニューロン』と呼ばれる相互接続された計算ノードが層状に積み重なって構成されるネットワークである」という基本的な概念の説明で始まり、ニュー
100億円キャンペーンで学んだ“教訓” PayPayのスケーラブルな巨大決済システムを支える工夫 PayPay 100億円キャンペーンのシステム構築 #2/2 2019年6月12〜14日、幕張メッセにて「AWS Summit Tokyo 2019」が開催されました。アマゾンウェブサービス （AWS） に関する情報交換や、コラボレーションを目的として行われるこのカンファレンスでは、140社以上の利用企業による先進事例セッションをはじめ、数々のイベントを実施しました。プレゼンテーション「PayPay 100億円キャンペーンのシステム構築 」に登壇したのは、PayPay株式会社プロダクト本部の山本啓介氏とShilei Long氏。スマホ決済アプリとして新規参入した同社が展開し、日本中の話題をさらった「100億円キャンペーン」の技術的背景について語ります。後半パートとなる今回は、Shilei Lo
訳者まえがき 原著者の Chris Riccomini の許可を得て以下の記事を翻訳・公開しました。 riccomini.name 下記より記事翻訳本文です。 データエンジニアリングの未来 私は最近、近頃のデータエンジニアリングがこれまで来た道について、また、この分野の仕事の将来について考えてきました。考えのほとんどは、私たちのチームが WePay で実践していることを背景にしています。その一方、以下に述べる考えは普遍的で、共有する価値があるものと思っています。 データエンジニアリングの仕事は、組織におけるデータの移動と処理を支援することです。これには、一般的に、データパイプラインとデータウェアハウスという2つの異なるシステムが必要です。データパイプラインはデータの移動を担当し、データウェアハウスはデータの処理を担当します。これは、やや過度に単純化しています。バッチ処理とストリーム処理では
Amazon MSKを用いてMySQLに対してChange Data Captureを実現する - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは。基幹システム本部・物流開発部の作田です。現在、ZOZO社内で使用している基幹システムのリプレイスを担当しています。 現在行っているリプレイスでは、既存の基幹システムから発送機能を切り出し、マイクロサービスに移行しています。リプレイスの詳細については、ZOZOBASEを支える発送システムリプレイスの取り組みをご覧ください。 techblog.zozo.com マイクロサービスは発送業務の各作業が完了したことを基幹システムに連携しており、この連携を実現するためにAmazon Managed Streaming for Apache Kafka（以降、Amazon MSK）を採用しました。今回は、サービス間のデータ連携にAmazon MSKを採用した理由やAmazon MSKでの実装例と考慮点について紹介します。MySQLなどのリレーショナルデータベースに対してAmazon
「膨大な量のトラフィックを扱えるLINEの環境は魅力的」Kafkaスペシャリストが語る仕事の醍醐味
LINE株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。 LINEヤフー Tech Blog LINEで働くエンジニアに色々と話を聞いていく「LINE Engineer Insights」。LINEの技術組織で働く個々人に、何を重視して技術者としてのキャリアを歩んでいるのか、今LINEで何に取り組んでいるのか、今後実現していきたいことなどを聞いていきます。 今回登場するのは、LINEのMessaging Platform IMFチームのApache Kafka（以下、Kafka）スペシャリストである岡田遥来です。IMFチームは全社的に利用されるマルチテナントKafkaプラットフォームの開発・運用を行っています。最も大きなKafkaクラスターが処理するトラフィックは秒間1,500万メッセージ・7.5GBにのぼり、単一クラ
Kafka Streamを使ったストリーム処理の概要と運用時の考慮点 - joker1007’s diary
最近、仕事で分散ストリーム処理に手を出していて、その基盤としてApache KafkaとKafka Streamsを使うことにしたので、動作概要とストリーム処理のイメージについてまとめておく。 kafkaそのものについては今更説明の必要は無いだろうと思う。 Kafka Streamsはkafkaを基盤にして分散ストリーム処理を簡単に書くためのDSLライブラリ。 https://kafka.apache.org/documentation/streams/ 延々流れてくるデータを変換して別のtopicに流したり、時間のウインドウを区切ってカウントした結果を流したり、みたいなのがサクっと書ける。 Apache Flinkなんかと似た様なことができる。 Kafka Streamsが良いのは以下の点。 ただのConsumer/Producerのラッパーなのでfat-jarファイル一つで簡単に動かせ
Kafka入門 第1回 「そもそもKafkaとはなにか」 - joker1007’s diary
これは社内向けに書いた、Kafkaってそもそも何やねん、ということをメンバーに解説するための記事を一部編集して公開できる様にしたものです。 第2回以降では、Kafkaを利用したアプリケーション開発のノウハウについて解説していく予定です。そちらも社内の事情を除いた形で公開していくつもりです。 そもそもKafkaとは Kafkaはイベントストリーミングプラットフォームと呼ばれるミドルウェアです。 元々はストリームバッファと呼ばれてたと思います。 公式のドキュメントには以下の様に書かれています。 Kafka combines three key capabilities so you can implement your use cases for event streaming end-to-end with a single battle-tested solution: To publis
「Kafka Summit 2020」開催！ストレージ階層化、ZooKeeperフリー、クラウドネイティブ ―次の10年に向けて進化を続けるKafkaのいま 8月24日、25日（米国時間）の2日間に渡り、Confluentが主催する「Kafka Summit 2020」がオンラインで開催されました。新型コロナウイルスの感染拡大により、2020年はほぼすべてのITカンファレンスがキャンセル、またはオンラインでの開催へと切り替えられてきましたが、これまで年に2回、サンフランシスコやロンドン、ニューヨークなどでリアルイベントが行われてきた「Kafka Summit」も同様に、初めてのバーチャルカンファレンスとして開催されました。もっとも今回の登録者数は143ヵ国から約3万5,000名にも上り、リアルイベントからオンラインへと変わったことで、Kafka Summitとしては過去最大級の参加者を集め
What it feels like when your app is leaking memoryIntroductionOver the last few years at Zendesk, both Go and Kafka have been increasingly growing in importance in our architecture. It was of course inevitable that they should meet, and so various teams have been writing Kafka consumers and producers in Go of late. There are a few different library options for building Kafka apps in Go, but we’ve
３週間で出来たEvent SourcingでCQRSなアーキテクチャ上でのHBaseのupgrade - Chatwork Creator's Note
プロジェクトのリーダーである、cw-sakamotoがこの超重要プロジェクトを終え、軽い燃え尽き症候群になっているので、代わりにcw-tomitaが代筆しております。 マラソンガチ勢(ベストタイム３時間１７分)であるcw-sakamotoによって、Carbon X(50マイルでの世界記録を出したランナーが履いていたランニングシューズの名前)と名付けられた、このHBase upgradeプロジェクト、 dogsorcaravan.com その名に恥じない、プロジェクト開始から終了まで３週間という短納期で完遂することができました。今回はこのプロジェクトに関して書きました。 tl;dr Event SourcingでCQRSなシステムの上で動いてるHBaseのversion upをblue-green形式で実施した。 計画から実行まで３週間程度で完了するというスピード感で、大きな事故もなく凄く上
Yahoo! JAPAN Advent Calendar 2019の16日目の記事です。一覧はこちら（外部リンク） こんにちは。ヤフーの橘（@moja_0316）です。 私は2018年に新卒でデータ統括本部に入社し、データパイプライン領域でエンジニアとして働いています。 今日は皆さんにヤフーのデータパイプラインの役割と、私たちが取り組んだデータパイプラインの信頼性を高める取り組みについてご紹介します。 ヤフーのデータパイプライン ヤフーは検索やEコマース、ニュースをはじめとした多くのサービスを運営しています。それらのサービスが保持するデータは非常に量が多く、かつ価値の高いものです。特に近年はデータソリューションサービスをはじめとして、さまざまなサービスのデータを横断して適切に利活用することで皆様の生活をより便利にする取り組みを多く始めています。 さて、サービスのデータを横断的に利活用するた
Apache Kafkaのトラブルシューティングに見る、LINEが“根本的な”原因究明を大切にする理由 Reliability Engineering Behind The Most Trusted Kafka Platform #2/2 2019年11月20、21日の2日間、LINE株式会社が主催するエンジニア向け技術カンファレンス「LINE DEVELOPER DAY 2019」が開催されました。1日目は「Engineering」をテーマに、LINEの技術の深堀りを、2日目は「Production」をテーマに、Web開発技術やUI/UX、プロジェクトマネジメントなど、より実践的な内容についてたくさんのプレゼンテーションが行われました。「Reliability Engineering Behind The Most Trusted Kafka Platform」に登壇したのはLINE Z
Kaigi on Rails 2020に登壇して、Kafkaを使ったサービス分割の話をしてきました。 - joker1007’s diary
2020/10/3 に開催されたKaigi on Rails 2020に登壇してきました。 オンラインのイベントやカンファレンスに登壇したことはあるんですが、今迄割とカンファレンスの現場感みたいなのが薄いなと感じる中で、Kaigi on Railsはかなり以前の祭り感みたいなのを感じることが出来て、とても良いカンファレンスだったと思います。 特にSpatial Chatでカンファレンス会場の廊下っぽい空気を完璧とは言えないまでも再現出来てたのはとても良い試みだと思いました。 さて、私はというとキーノートを除いた通常発表のトリとして発表させていただきました。 (午前だったら寝坊してたのでやばかった……、運営チームの気遣いに感謝しておりますw) 内容は以下の通りです。 speakerdeck.com 背景とか反省とか RailsというWebアプリケーション開発のフレームワークを中心にしたカンフ
最近開発しているサービスがだんだん成長してきて、先々を考えるといくつかのサービスに分離したいなーと思いChange Data Capture (CDC)について色々と調べていました。 MySQLでの構築については、この記事DebeziumでCDCを構築してみたがとても丁寧に解説されているのでお薦めです。この記事の解説を参考にしてMySQL+Kafka+Debeziumで動作してお試しできる環境ができたので、色々と挙動を確認できました。 PostgreSQLでCDC MySQLでの実験環境は簡単に構築できたのですが、今回導入を検討しているサービスではPostgreSQLを使用しています。 ということで、まずは手元でPostgreSQL + Kafka + DebeziumでCDC環境を構築してみます。 Kafkaの構築 こちらは前出のブログの記載とほぼ同じで、Docker hubにある公式イ
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PayPayエンジニアが明かす「100億円キャンペーン」のシステムの舞台裏 数々の問題を解決するためにやったこと
AWS、オープンソースベンダのライセンス変更による商用サービスの制限は「顧客を見ていない」と反論
マイクロサービスとメッセージングのなぜ [概要編] - 赤帽エンジニアブログ
Apache Kafkaで発生した原因不明のパフォーマンス低下と、それを解決するためにやったこと
シン・Kafka / shin-kafka
Kafka Streamsで作る10万rpsを支えるイベント駆動マイクロサービス
LinkedIn、システムの複雑性低減のためにLambdaアーキテクチャを廃止
Kafkaを利用したジョブキューライブラリ「Decaton」の活用事例
メルペイDataPlatformのCDC DataPipeline | メルカリエンジニアリング
Upstash: Serverless Data Platform
大規模Kafkaクラスターで起きた「SYN flood」 再現性のない問題をどのように原因究明したか
単純で頑強なメッセージングシステム、franz - モナドとわたしとコモナド
マイクロサービスとメッセージングのなぜ [疑問編] - 赤帽エンジニアブログ
Sidekiq to Kafka ストリームベースのmicro services
8 AWS Serverless Patterns in Kafka-land
大規模Kafkaクラスターで起きたリクエスト遅延 どのように問題を特定して解決したか
PayPayの各種キャンペーンを支えるキャッシュバックエンジンの仕組み
Kafka is dead, long live Kafka
AIの仕組みや開発手法についてイラスト付きで分かりやすく解説するAmazonの無料教材「MLU-Explain」
100億円キャンペーンで学んだ“教訓” PayPayのスケーラブルな巨大決済システムを支える工夫
(翻訳) データエンジニアリングの未来 - satoshihirose.log
「Kafka Summit 2020」開催！ストレージ階層化、ZooKeeperフリー、クラウドネイティブ ―次の10年に向けて進化を続けるKafkaのいま | gihyo.jp
Hunting down a C memory leak in a Go program
ヤフーのデータパイプライン設計 〜 Kafkaでデータ欠損防止と可用性を両立するために
Apache Kafkaのトラブルシューティングに見る、LINEが“根本的な”原因究明を大切にする理由
Azure Database for PostgreSQLでCDCを試してみる - kaz29
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