ECSで通常時とスパイク時のオートスケールを運用する - Timee Product Team Blog
こんにちは、サーバサイドエンジニアの@Juju_62qです。 今回はタイミーで実践しているECSのオートスケール戦略についてお話ししようと思います。 TL;DR タイミーではTarget Tracking ScalingとStep Scalingを組み合わせてオートスケールをしています Target Tracking Scaling -> 通常のスケールアウト・スケールイン Step Scaling -> スパイク時のスケールアウト 2つを組み合わせることで、様々なリクエストに対し適切なリソースを用意しています タイミーのアクセス量の変化とビジネス要求 タイミーのアクセス量の変化とこれまでのオートスケール タイミーは空いた時間に働きたい人とすぐに人手が欲しい店舗・企業をつなぐスキマバイトアプリです。 したがって、仕事の募集数や働いてくださるワーカーさんの数は世の中の動向に大きく左右されます
dbtCloudから作成したPullRequestにコンパイル済みSQLをコメントする仕組みを作成した話 - Timee Product Team Blog
こんにちは☀️ タイミーでアナリストとアナリティクスエンジニアしてますokodoonです 今回の記事はdbt CloudでPull Requestを作るときに、レビュー負荷が高くなってしまっていた問題を解消できるように、コンパイル済みのSQLをPR上にコメントするような仕組みを作成したことについての紹介です。 もし同じような課題感を抱えている方がいらっしゃれば、参考にしていただければ幸いです 課題感 今回選択した解決策 背景/前提 実装概要 各ステップの説明 PRの情報をもとにprofiles.ymlの動的生成 コンパイル処理の実施 PR上にコメント どんなふうに動くかみてみる 結果 We’re Hiring! 課題感 弊社のデータ基盤ではDWH層DataMart層は「分析用に加工されたデータを扱う層」として定義しています。 各種ドメインに依存した集計や変換のロジックが含まれるため、この層
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