Delta - Netflixの開発したデータ同期および拡張のためのプラットフォームSpring BootによるAPIバックエンド構築実践ガイド 第2版 何千人もの開発者が、InfoQのミニブック「Practical Guide to Building an API Back End with Spring Boot」から、Spring Bootを使ったREST API構築の基礎を学んだ。この本では、出版時に新しくリリースされたバージョンである Spring Boot 2 を使用している。しかし、Spring Boot3が最近リリースされ、重要な変...
Inca — Message Tracing and Loss Detection For Streaming Data @Netflix
by Allen Wang, Real Time Data Infrastructure At Netflix, our real time data infrastructure have embraced the multi-cluster Kafka architecture and Flink powered stream processing platform, which enable us to deliver trillions of messages per day. This architecture is described in detail in the above blogs and is illustrated in the diagram below. This architecture centers on the concept of “stream”
Netflix のデータパイプラインを読み解きたい - ブログ・ア・ラ・クレーム
Netflix はマイクロサービスアーキテクチャ界においてプロダクションで成功例を積んでいる、いわば大先輩だと思われます。 彼らは数多くのイベント登壇や techblog の記事、 GitHub 上による OSS の公開を行っており、それらからアーキテクチャやその変遷を垣間見ることができると考えています。 本記事では筆者が最近悩んでいる、マイクロサービス前提の世界でのログ収集基盤において、 Netflix の様々な事例を調べた結果をつらつら書いていこうと思います。 あらかじめ本記事は正確性を担保しておらず、あくまで筆者個人が調べることができた範囲での記述に留まることをお断りさせていただきます。 Suro: 分散データパイプライン 2015 年くらいにメンテが止まってしまったのですが、分散データパイプラインをうたう Suro というソフトウェアが存在しました。 Suro に関しては解説記事も
Kafka Inside Keystone Pipeline
In summary, the Keystone pipeline is a unified event publishing, collection, and routing infrastructure for both batch and stream processing. We have two sets of Kafka clusters in Keystone pipeline: Fronting Kafka and Consumer Kafka. Fronting Kafka clusters are responsible for getting the messages from the producers which are virtually every application instance in Netflix. Their roles are data co
The Netflix Way to deal with Big Data Problems
The Netflix Way to deal with Big Data Problems 1. The way to deal with Big data problems Monal Daxini March 2016 2. Monal Daxini Real Time Data Infrastructure Senior Software Engineer, Netflix https://www.linkedin.com/in/monaldaxini @monaldax #Netflix #Keystone 3. We help Produce, Store, Process, Move Events @ scale 4. Tell me more... ● Big Data Ecosystem @ Netflix ● How we built a scalable event
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