クラウドに基幹を移行して5年超経過 - 急がば回れ、選ぶなら近道
もう5年か、まだ5年というべきかちょっと判断に迷う。大抵の業務系のシステムがクラウドを始めるのは現実的には今年来年以降になるので、今の自分達の状況は多分、今後の業務系システムをクラウド移行したユーザの近未来になると思う。ので、予想的にまとめておく。本格的にクラウドを利用した業務アプリケーションの5年がどうなるかの一つの指針になるかと。 以降は別に統計データでもなんでもなく5年間を眺めてみて自分の印象。 ・障害：大規模は５年で2-3回程度。一度は業務に影響が出て客先にお詫びに行った。AWSだったけど、サポートからは「もう回復してるのでチケットクローズね」みたいな話だったと記憶している。その後は大体四半期に一回程度のN/W障害。障害は普通に起きているし、オンプレと比べてどうか、という比較では細かい障害件数は減った気はしていない。ただし、「ドカンと来るでかい障害」は確実に減った。 ・データ増加対
神林節炸裂！Asakusa Frameworkは「分散」から「並列」へ (1/3)
11月27日、ノーチラス・テクノロジーズは「2015 Asakusa Framework Day」を開催。舌鋒鋭い物言いで知られる同社の代表取締役社長 神林飛志氏は、ビッグデータとIoT市場の現状やHadoop/Sparkと日本市場のミスマッチなどを指摘しつつ、次世代のAsakusa Frameworkの構想を披露した。 ビッグデータは既存のCRM、IoTはPoCレベル ノーチラス・テクノロジーズのAsakusa Frameworkは、業務システムのバッチ処理にHadoopやSparkでの分散システムを活用するための開発・運用フレームワーク。会計や在庫などの業務データから精度の高い分析情報を作成したり、バッチ処理に利用できるほか、分散システムのメリットを活かし、負荷分散や高い可用性などを実現する。OSSで公開されており、エンタープライズで多くの実績を持つ。 イベントの後半で登壇したノーチラ
Asakusa on Spark - 急がば回れ、選ぶなら近道
Asakusa on Spark AsakusaがSpark上で動くようになりました。 Asakusa on Spark (Developer Preview) — Asakusa Framework Developer Preview 0.2.2 documentation すでに実際に本番に利用しています。 ノーチラス・テクノロジーズがさくらインターネットにAsakusa Frameworkで開発した大規模データの高速処理基盤を導入し、顧客単位での精度の高い原価計算を実現高速処理基盤はApache Spark™で構築 | NAUTILUS OSSとしての公開を行いましたので、内容や位置づけをまとめておきます。例によってノーチラスは社内でいろんな意見は当然出ていますが、今回は概ね一致している感じです。 パフォーマンス 概ね「業務バッチ処理という観点で見れば、すべからくHadoopMapR
Asakusaでの設計・実装の方法についてのドキュメント - 急がば回れ、選ぶなら近道
Asakusaのドキュメントを大幅に見直し+追加しました。自分の担当は設計関連の部分だったので、その辺の“あとがき”的なものを以下。自分で書いて気になったところもまとめて置く感じで。 http://www.asakusafw.com/techinfo/methodology.html 1.設計手法について 理論的な背景はともかく、業務バッチ処理をどのように設計するか、ということについての一つの「やり方」を書きました。これは完全に経験則と過去の方法論の掘り起こしによるものです。基幹バッチ処理をデータフローで、ゼロから設計するという手法は、周りを見るところ、ほぼ完全なロスト・テクノロジーになってしまっていて、ちょっと見当たらないです。（調査が足りないという話もありますが） データフローベースの、（有り体にいうとCOBOLライクな環境での）バッチの作成は、現状では、メンテナンスで既存に手をいれる
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