Amazon SQS を使ったアプリケーションを本番で運用する際に考慮すべき基本的な 5 つのこと
Amazon SQS は可用性やスケーラビリティの高いメッセジキューサービスであり、AWS の代表的なサービスの 1 つと言えるでしょう。ところが、本番の運用に耐えられるアプリケーションにしようと思うと考えることが意外に多いものです。本エントリーでは簡単なサンプルアプリケーションをベースに、本番で運用するために考慮すべき点・注意点について見ていきます。題材として扱うのが SQS なだけで、SQS 以外を使ったアプリケーションにも応用できる内容もあるでしょう。 なお、SQS には Standard queue と FIFO queue がありますが、Standard queue を使う前提とします。 アジェンダは次のとおりです。 サンプルアプリケーション 1. ログ 2. At-least-once delivery と visibility timeout 3. デプロイ 4. 異常系 5
Amazon Elastic MapReduce (EMR) ではじめる Presto/Trino 入門
Presto/Trino 1は日本語の入門書がなく、「Presto/Trino を運用することになったけど何から勉強すれば良いかわからない＞＜」という人も多いのではないかと思います。そこで、Presto/Trino を運用する時にこの辺の内容を知っていれば、よりスムーズにキャッチアップできたかなぁと思うことをまとめてみました。 Hive connector を使いたいので、Hive と Presto の環境構築をサクッと行える Amazon Elastic MapReduce (以降 EMR) で実際に手を動かせればと思います。 以降 Presto/Trino ではなく Presto と表記しますが、Trino は元々同じソフトウェアであるため、Trino でも当てはまる内容がほとんどのはずです。 なお、Presto のバージョンは 2019-03-13 時点で最新の EMR 5.21.0
commit をどう分割すべきか 〜コードレビューの観点から〜
普段の開発の中で git の commit の単位に気を遣っている人もいると思うんですが、どういう単位で commit すべきかみたいな話をあまり見かけない気がします。自分自身 GitHub の Pull Request（以降 PR）ベースのチーム開発を何年か経験してみて、「こうすると良さそう」というものが見えてきた気がするのでまとめてみました。 なお、小さい単位で PR を出す方針にしている場合は、以降の内容に出てくる commit を適宜 PR で読み替えてもらうと良いかもしれません。 そもそも commit の単位に気を遣った方が良いのか？ コードレビューを行う場合など、他者がコードを読む場合はある程度気を遣った方が良いと思っています。理由は次のとおりです。 コードレビューにおいてレビュアーのレビュー時間が短縮できる コードレビューの精度が上がる 変更の経緯を追いやすい 自分にとって
Repro 株式会社に入社しました
社内インタビュー記事でご存知の方もいるかもしれませんが、今年の 8/1 に Repro 株式会社 に入社しました。 Repro を運営している会社です。Repro はグロースハックツールと紹介されることが多いですが、アプリに SDK を組み込むことでコホート分析、ファネル分析等のアナリティクス機能や特定の条件を満たすユーザにプッシュ通知を送ったり、アプリ上でメッセージを表示したりする機能などを提供しているサービスです。 入社して最初のタスクの予定だった Rails 5.1 へのアップグレードがようやく一段落したので近況報告です。 前職では何をやっていたか？ 主に Rails を使ったサービス開発をしていました。あとは検索っぽいことをやったり、検索用のインデックスを作ったりするのに自然言語処理っぽいこともやったりしました。 個人ブログに書けるような内容しか書いてないですが、開発者ブログも参考
Fluentd 入門 〜運用に必要な基礎知識〜
最近業務で Fluentd を触ることが出てきて入門したんですが、最初のうちはトラブルが起きた時に何が起きているのか、どう対処したら良いのかがさっぱりわからなかったので、「Fluentd ってログの収集とかに使われるやつでしょ？」程度の知識しかなかった過去の自分に向けて「とりあえずこれぐらいは知っておけ！」と言いたい内容をまとめてみました。 トラブルが起きた時にどの処理で問題が起きているのか素早くコードを追うことができて、データの消失を最小限に抑えつつ適切に対処できるようになることを目的としています。 なお、現時点で最新版の Fluentd v0.14.21 を対象にしています。 アジェンダ Getting Started Fluentd のアーキテクチャ Processes Supervisor process Worker process Threads Input thread En
論理型の設定値を RDB に保存する場合の選択肢と各々のメリット・デメリット
ユーザごとに特定の機能に対して ON/OFF の設定値を持たせることはよくあると思います。 RDB にそのような設定情報を持たせる場合の選択肢として大きく次の 5 つが考えるんじゃないかと思います。 設定項目ごとにカラムを割り当てる 設定項目ごとにレコードを割り当てる（追記：アンチパターンという意見があるので最後に補足を書きました） 設定項目ごとにテーブルを割り当てる（自分は思い付かなかった） 設定項目ごとに 1 つの整数型カラムの 1 bit を割り当てる 1 つのカラムに JSON 等で全ての設定情報を持たせる データベース理論的には 1, 2, 3 以外の選択肢はない気がしますが、実用上は 4, 5 も良い選択となることがあるので、メリット・デメリットを考えて選択する必要があると思います。 そんなわけで、それぞれの選択肢に関してメリット・デメリットを自分なりに考えてみました。 考慮す
私的アンリーダブルコード―他人を発狂させるための 9 のテクニック
コードはたいてい一度しか書かれませんが、何度も何人も読むことになります。 普段何気なく書いているコードが他人の時間と精神を削っているかもしれません。 そんなわけで、個人的に辛いなと思うことを 9 つ挙げてみました。共感してもらえるものもいくつかあるんじゃないかと思います。 実体にそぐわない変数名 見分けの付かない配列とハッシュの変数名 呼び出し元で true/false を指定するだけの引数 暗黙の実行順序 [] メソッドの定義・Array の継承 ハッシュの乱用 密結合した mixin 過剰な nil guard 条件によって異なる返り値の型 推薦図書 静的型付き言語を使うことで解消される問題もありますが、その選択肢はひとまずなしということで。 Ruby 前提になっていますが、他の言語にも言えることも多いと思います。 実体にそぐわない変数名 例えば Vehicle というクラスが定義され
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