実践Immutable Data Model - 紙箱
ランキング参加中プログラミング はじめに この記事では、Immutable Data Modelと呼ばれる設計手法をもとに、リレーショナル・データベースにおける、テーブル設計の話を書いています。また、今回の実践で利用する、別の考え方の背景を理解するために、Out of the tar pitという小論文の内容にも言及します。 「状態とは何か？」というややこしい話がたくさん出てきますし、データベースのテーブル設計についての話であることから、たくさんのSQLが出てきます。なので、データモデリングとか状態管理とか、特にSQLとかに興味がない人には面白くないと思います。 そのあたりに興味ある方は、読んでみて欲しいです。 Immutable Data Modelを、実際のアプリケーションで使うデータベースに採用するにあたり、どういう考え方で、どのようにテーブルを構成したか、自分なりの経験を書いていま
ストリーム処理を１からKappa Architectreまで学ぶ | PLAID engineer blog
ビッグデータよりストリームデータの時代！KARTEのリアルタイム解析でも使われているストリーム処理について学んでみる。
Designing Tinder - High Scalability -
This is a guest post by Ankit Sirmorya. Ankit is working as a Machine Learning Lead/Sr. Machine Learning Engineer at Amazon and has led several machine-learning initiatives across the Amazon ecosystem. Ankit has been working on applying machine learning to solve ambiguous business problems and improve customer experience. For instance, he created a platform for experimenting with different hypothe
Cadence Multi-Tenant Task Processing
You’re seeing information for Japan . To see local features and services for another location, select a different city. Show more Introduction Cadence is a multi-tenant orchestration framework that helps developers at Uber to write fault-tolerant, long-running applications, also known as workflows. It scales horizontally to handle millions of concurrent executions from various customers. It is cur
Data Management Guide - 事業成長を支えるデータ基盤のDev&Ops #TechMar / 20211210
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イミュータブルデータモデルの極意
6. Data / Inform / Information Inform: “to convey knowledge via facts (事実によって知識を伝える)” Data (Factの集合) Information 選択・加工して知識を取り出す Value of Values (Rich Hickey) 業務システム構築におけるデータモデリング (和田省二) 7. Dataを場合分けする Event (コト) Resource (モノ) 日時属性をもつ 日時属性をもたない 非対称性 対称性 ある一時点 ライフサイクルがある 一時点の事実の記録なので、属性は変わる ことはない。 ライフサイクルにともない属性が変化して いくこともある。 属性が変化しても同じモノであることを示 すためIdentityが必要。 データは大まかに2種類に分別できる。
イベント ソーシング パターン - Azure Architecture Center
ドメインに、データの現在の状態だけを格納する代わりに、追加専用ストアを使用して、そのデータに対して実行された一連のすべてのアクションを記録します。 ストアは、レコードのシステムとして機能し、ドメイン オブジェクトを具体化するために使用できます。 これにより、データ モデルとビジネス ドメインの同期の必要性を避けることで、パフォーマンス、スケーラビリティ、および応答性を向上させながら、複合ドメインでのタスクを簡略化できます。 さらに、トランザクション データの整合性を提供し、補正アクションを有効にできる完全な監査証跡と履歴を保持することもできます。 コンテキストと問題 ほとんどのアプリケーションはデータを操作します。またアプリケーションの一般的なアプローチは、ユーザーがデータを操作したら、データを更新して、データの最新の状態を維持することです。 たとえば、従来の作成、読み取り、更新、および削
CQRS パターン - Azure Architecture Center
このブラウザーはサポートされなくなりました。 Microsoft Edge にアップグレードすると、最新の機能、セキュリティ更新プログラム、およびテクニカル サポートを利用できます。 CQRS はコマンド クエリ責務分離を表し、データ ストアの読み取りと更新の操作を分離するパターンです。 アプリケーション内に CQRS を実装すると、そのパフォーマンス、スケーラビリティ、セキュリティが最大化される場合があります。 CQRS への移行によって生まれる柔軟性により、システムは時間の経過と共にさらに進化し、更新コマンドでドメイン レベルのマージ競合が発生することを防ぐことができます。 コンテキストと問題 従来のアーキテクチャでは、データベースの更新とクエリに同じデータ モデルが使用されます。 このシンプルな方法は、基本的な CRUD 操作に適しています。 ただし、複雑なアプリケーションの場合、こ
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Data Consistency Primer
Cloud applications typically use data that is dispersed across data stores. Managing and maintaining data consistency in this environment can become a critical aspect of the system, particularly in terms of the concurrency and availability issues that can arise. You frequently need to trade strong consistency for availability. This means that you may need to design some aspects of your solutions a
Open Sourcing Amundsen: A Data Discovery And Metadata Platform
By Tao Feng, Jin Hyuk Chang, Tamika Tannis, Daniel Won In a modern data-driven company like Lyft, every interaction on the platform is powered by data. The challenges that arise from complex data generation, ETL processes, and analytics make metadata significantly important. Moreover, the types of data resources are constantly increasing. At Lyft, these resources include SQL tables and views in Re
ビジネスの構造を扱うアーキテクチャとユーザとの接点を扱うアーキテクチャ #builderscon
Builderscon Tokyo 2019 の発表資料です。
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Auto-Diagnosis and Remediation in Netflix Data Platform
lambda-architecture.net
Changing the Wheels on a Moving Bus — Spotify's Event Delivery Migration - Spotify Engineering
Uber Riderアプリでのデータ収集、標準化、大規模な利用
Modernizing Business Data Indexing