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「大規模解析サービスを支えるGCP活用事例」連載一覧

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  • 2018/03/07

    大規模解析サービスを支える監視サービスと監視構成のポイント

     大規模解析サービスであるKARTEでは、できるだけ「データの抜けがないこと」「リアルタイムに解析を行い、それを利用したアクションが提供できること」というシビアな要件が求められます。この要件を満たし続けるためには、素早く問題に気づき対応する仕組みがとても重要になります。KARTEでは複数のサービスを組み合わせて監視の仕組みを構築しており、本稿ではその監視構成とポイントについて紹介します。

  • 2018/01/11

    大規模サービスにおけるオートスケーリングを構成する上で考慮すべきポイント

     予測可能なデータ、また少量のデータを処理するサービスではコンピュータリソースの準備は比較的簡単です。しかし予測が難しい大量のデータを処理しなければならない解析サービスにおいてはコンピュータリソースのオートスケーリングは必要不可欠とも言えます。本稿では、大規模解析サービス「KARTE」で採用しているオートスケーリング構成について紹介します。

  • 2017/11/01

    大規模解析サービスのためのデータベース構成 ~BigTable/BigQueryの弱点をどう補うか?

     大規模なデータを扱う解析サービスにおいて、データベースの性質の理解や選定、配置、活用方法などはクリティカルな問題であり、サービスとして大きく差をつくる要素にもなります。本稿では考慮すべきデータベースの性質の違いから始め、解析サービスにおける考え方や活用のテクニック、構成方法について紹介したいと思います。

  • 2017/09/21

    GCPとAWSのマルチクラウドで構築する、大規模解析サービスのシステム全体像

     前回の記事では、大規模解析サービスを実現するためにはさまざまなポイントがあることを説明し、その実現のためにクラウドプラットフォームであるGCPが活用できるという話をしました。今回は大規模解析サービスの例として、自社で開発している「KARTE」におけるシステム構成の全体像について説明をします。

  • 2017/08/22

    大規模データ解析サービス実現のために、Google Cloud Platformが果たす役割

     この連載では、最近盛り上がりを見せているGoogle Cloud Platform(GCP)の実践例を、大規模データ解析サービスでの実際の利用例、ノウハウなどを中心に解説していきます。「KARTE」というリアルタイム解析サービスを提供している、PLAIDのエンジニア陣が、KARTEの実現を例にとって説明します。第1回である今回は、大規模データ解析サービスを提供するにあたり、どのようなGCPのサービスが必要となるのか、GCPの果たす役割などを説明します。

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