「fluentd」と「Storm」の比較について - Tous Les Jours 攻防記
まず、両者はかなり性質の異なるプロダクトなので、以下の比較は筋違い。 筋違いであることを前提に、ストリームデータ処理プラットフォームとしての両者を比べてみる。 基本情報 fluentd http://fluentd.org/ 今をときめくログコレクター/イベントアグリゲーター。Rubyで実装されているが軽量高速。 RPC基盤ではなく、その下のレイヤーに位置するプロダクト。 Storm http://storm-project.net/ 分散RPC基盤。ストリームデータ版MapReduce風フレームワーク。Java+Clojureで実装されている。 概要については、下記のスライドがとてもわかりやすかった。 Twitterのリアルタイム分散処理システム「Storm」入門 ストリームデータ処理で何をするのかについて ストリームデータ処理のニーズについて、自分が理解している範囲での簡単な説明。 典
分散リアルタイム処理フレームワーク Storm（その1） - 現場のためのソフトウェア開発プロセス - たかのり日記
少し前になりますが、2011/09/19に、Twitterから、分散リアルタイム処理フレームワーク「Storm」がオープンソース化されて公開されました。 最近は、Hadoopの効果により、BigDataへの注目度が高まっていますが、Hadoopが領分とするバッチ処理から、よりリアルタイム処理へのニーズが高まってきているように思います。 Stormは、BigDataに対してリアルタイムの処理を可能にするフレームワーク。 Hadoopと比較されることがありますが、個人的には、それぞれ用途が違うと思っているので、比較することにあまり意味はなく、特性に応じて使い分けることが重要だと思います。 Stormの特性は、以下のような点。 非常に広範囲のユースケース メッセージ処理、ストリーム処理、データストリーム上の継続的なクエリ実行・クライアントへの結果配信、同時並行で行う対話形式での検索回答（分散RP
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