サーバーレスマイクロサービスを構築するための設計アプローチの比較 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ サーバーレスマイクロサービスを構築するための設計アプローチの比較 AWS Lambda でワークロードを設計すると、コードレベルでもインフラレベルでも表現できるモジュール性のために、開発者に疑問が生じます。また、コードを実行するためにサーバーレスを使用するには、基盤となる機能コンポーネントからビジネスロジックを抽出するためのさらなる検討が必要です。この意図的な関心の分離により、堅牢なモジュール性が保証され、進化的なアーキテクチャへの道が開かれます。 この投稿は同期ワークロードに焦点を当てていますが、他のワークロードのタイプでも同様の考慮が当てはまります。API の境界を特定し、コンシューマと API について擦り合わせた後、その境界と関連するアーキテクチャを構成します。 Lambda 関数を使用して API を構成する最も一般的な 2 つの方
Railsで秒間1000コミットを捌くにはどうすればいいのか (Kaigi on Railsのフリースペースより) - joker1007’s diary
先日のKaigi on Rails中の雑談として @ima1zumi さんから、RDBに対して秒間1000コミットぐらいで処理が詰まってる場合ってどうするのが良いのか、という質問を受けまして、雑談の中で色々答えてたんですが、せっかくだから記事にまとめておこうと思います。 ちょっとしたKaigi Effectって感じですね。 今回のKaigi on Railsのトークの中では、 数十億のレコードを持つ5年目サービスの設計と障害解決 by KNR - Kaigi on Rails 2023 の話なんかは割と関連がありますね。ユーザーの行動履歴というのは、ユーザー数 * N * タイムスパンで増えていくレコードなので、書き込みとデータ量が爆発しがちです。トランザクションで堅牢に処理しなければいけないケースもそこまで多くないので、RDBだと書き込みに対する処理が過剰なケースが多い。実際のところこの
初めてのAWS Batch – 必要な各コンポーネントを理解する – | DevelopersIO
コンニチハ、千葉です。 AWS Batchを導入する機会があり、AWS Batchのコンポーネントを整理してみました。 AWS Batchとは？ AWS Batch登場以前、バッチ処理でスケーラビリティをもたせようとすると以下のような構成案がありました。SQSを利用したpull型のバッチ処理です。 処理対象をSQSにキューイング EC2上にデプロイされたプログラムにより、キューを取得、処理、キューを削除 AutoScalingを設定し、キューの数によりスケールアウト、スケールイン この方式を利用する場合、SQS、AutoScaling、AMI(アプリをインストール)を設計・構築する必要があり各サービスを理解して使いこなす必要がありました。 この構成を簡単一発で利用できるようになるのがAWS Batchです。 AWS Batchでは、Dockerを利用したバッチ処理環境が構成できます。FIF
AWSでジョブWorkerを構成するベストプラクティス 〜 SQSの巻 | DevelopersIO
よく訓練されたアップル信者、都元です。AWSでシステム構築をする場合は、Design for failureという考えに基いて、複数AZにまたがる形の冗長構成を組むのがベストプラクティスです。さらに、このように分散させた各インスタンスには、出来る限りマスターを作らない、つまりSPOFとなるインスタンスを避ける構成であるのが理想です。 という話題については以前AWSにおける可用性の考え方というエントリーでも書きました。 可用性 (availability) と拡張性 (scalability) 本題はジョブWorkerですが、WebサーバやDBサーバの可用性と拡張性を先におさらいしておきましょう。 Webサーバ この考えで構築する最も基本的な構成が、Webシステムにおける ELB + Webサーバ の構成です。この構成マルチAZと呼び、片方のAZが丸ごとダウンしたとしても、サービス自体はダウ
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