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Treasure Dataのサービスはクラウド上でどう構築されているのか(後編)~July Tech Festa 2013 Treasure Dataといえば、日本人がシリコンバレーで創業したベンチャーとして知られている企業。そのシニアソフトウェアエンジニア中川真宏氏が、7月14日に行われたJuly Tech Festa 2013の基調講演で、同社がクラウド上で構築したサービスについてそのアーキテクチャを中心に解説を行っています。 この記事は「Treasure Dataのサービスはクラウド上でどう構築されているのか(前編)~Japan Tech Festa 2013」の続きです。 データを解析する「Plazma」の仕組み データを解析するところでは「Plazma」と呼ぶ、Hadoopのエコシステムとカラムストアなどを組み合わせたものを用いています。
少し前にログの話を書いた http://d.hatena.ne.jp/naoya/20130219/1361262854 ときに、Treasure Data については後日にもう少し詳細に書くと言ったので書くとしよう。 近頃 Treasure Data (以下、時折 TD) という名前をちらほら聞いたことがある人は多いのではないかと思います。「ビッグデータのクラウドサービスである」とか「日本人が創業したシリコンバレーのベンチャー」、あるいは Yahoo! 創業者の Jerry Yang が投資したとか、Fluentd と何か関係があるといった文脈などなど。 けど、具体的に Treasure Data がどういうサービスで、どういう機能を持っていて、どんな場面で利用されるものなのかはまだあまり良く知られていないかもしれない・・・ようにも見える。今日はその辺から少し紹介していこうかなと思う。
概要 複数台のWebサーバのログを fluent と hoop を使ってリアルタイムにHDFSに追記していくテスト。 より頻度の高い行動解析を行うことができるようになる? 参考にしたブログ: tagomorisのメモ置き場 テスト構成 # 初めてテキストで図書いた。 # 線を交差させる所で面倒くさくなって適当に... web01 server fluent master +---------+ +---------+ | Fluentd |--+--->| Fluentd |--+ +---------+ |+-->+---------+ | Proxy || +-->+--------+ +--------+ || | hoop |-->| HDFS | web02 server || fluent slave +-->+--------+ +--------+ +---------+
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