Node.jsをリアルタイム解析サービスの開発で5年間使って知ったメリットやデメリットを紹介します。大規模な解析サービスをNode.jsで記述する上での工夫などについても解説しています。
今回の記事のテーマはNapa.jsを使ってJavaScriptでmulti-threadingをやってみる、です。
大規模解析サービスの構成要素 大規模解析サービスは一般的に、以下の要素から構成されます。 ログ情報等のデータの送信 データの受信 データの保存 保存したデータの解析 解析データの閲覧などができる管理画面の提供 KARTEはユーザのWebアクセスデータをリアルタイムに解析し、アクションまでつなげることができるサービスであり、先ほど説明した5要素は、以下の5種類のコンポーネントによって実現しています。 trackerコンポーネント:エンドユーザで実行されるtracker[1]をエンドユーザに配布するためのコンポーネント trackコンポーネント:エンドユーザからデータを受信するコンポーネント。とくにKARTEでは解析データに基づいてエンドユーザへのアクションを返す役割も持つ dbコンポーネント:解析データなどのさまざまなデータを格納するコンポーネント analyzeコンポーネント:エンドユーザ
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