イミュータブルデータモデルへの取り組み with Ruby on Rails - リサーチ・アンド・イノベーション 開発者ブログ
こんにちは。リサーチ・アンド・イノベーションの中村(konk303)と申します。 いわゆる「railsおじさん」的な立場で、主にサーバーサイドの開発をしています。 Introduction 本稿ではQiitaのイミュータブルデータモデルと webアプリケーションにおける現実解にインスパイアされて、弊社でのイミュータブルデータへの取り組み(とその苦しみ)を紹介したいと思います。 qiita.com イミュータブルデータモデルとは? まるっと引用。 イミュータブルデータモデルと webアプリケーションにおける現実解 - Qiita 詳細はリンクに譲りますが、「履歴を全て残すようなデータ設計にし、 UPDATE を廃することで情報の追跡可能性を確保、堅牢な設計にする」モデリング手法です。 原則この手法に従うと、そうそう汚いモデルにはならないという優れもの(雑) です。イベントが起こる度に新規レコ
次世代バックグラウンドジョブシステム Faktory を試す - リサーチ・アンド・イノベーション 開発者ブログ
リサーチ・アンド・イノベーションの浜田(hamadu)と申します。 いつものお買い物がちょっとお得に、家計簿にもなるポイントアプリ「CODE」のサーバサイド、およびAndroidアプリの開発を担当しています。 序 CODE ではバックグラウンドジョブシステムとして、Sidekiq を採用しています。その作者、Mike Perham 氏が新しい仕組みを作っていました。その名も Faktory。Sidekiq と違いワーカーが言語に依存せず、また本体はGoで書かれているためスケールするのがウリのようです。まだまだ開発中で、プロダクションで使うには厳しい印象を受けますが、今後Sidekiqを置き換えうるプロジェクトになるのではと思います。 本稿では簡単に仕組みの紹介をして、Rubyでジョブを投げるClientと、ジョブを処理するワーカーをそれぞれ実装してみました。 ソースコードは faktory
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