エントリーの編集
![loading...](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/common/loading@2x.gif)
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
ニアリアルタイムで同期される検索基盤 ~パイプライン構築編~ - コネヒト開発者ブログ
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
![アプリのスクリーンショット](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/entry/app-screenshot.png)
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
ニアリアルタイムで同期される検索基盤 ~パイプライン構築編~ - コネヒト開発者ブログ
皆さん,こんにちは!MLエンジニアの柏木(@asteriam)です. 今回は前回のエントリーに続いてその後編... 皆さん,こんにちは!MLエンジニアの柏木(@asteriam)です. 今回は前回のエントリーに続いてその後編,パイプライン構築の話になります. tech.connehito.com はじめに 再掲になりますが,我々は以下の構成で今回の検索基盤を構築しています. 検索エンジン:Amazon OpenSearch Service データベース:Amazon Aurora データ同期(ETL):AWS Glue ワークフロー・パイプライン:AWS Step Functions・Lambda・EventBridge 後編は,検索エンジンに定期的に安定してデータを同期するために構築しているワークフロー・パイプラインに関する内容になります(下図の全量データ同期パイプラインの部分). 検索基盤全体のアーキテクチャー概略図 もう少し具体的には,OpenSearchのindexの管理方法について説明した後に