歴史とともに紐解く、AbemaTVのアーキテクチャの変遷 開発開始〜現在までの軌跡
2018年10月13日、株式会社AbemaTVが主催するイベント「AbemaTV Developer Conference 2018」が開催されました。3度目の開催となる今回のテーマは「PAST→FUTURE」。開局から2年半の実績を元に、快適な視聴体験を届けるための取り組みや、大規模な同時接続に対するシステム開発・運用に寄って得られた技術的知見を共有します。プレゼンテーション「AbemaTVのアーキテクチャの変遷 」に登壇したのは、株式会社AbemaTVの山中勇成氏。日本初のインターネットテレビ局、AbemaTVの開局から今日までのアーキテクチャーの変遷について、サービスの歴史とともに振り返ります。講演資料はこちら AbemaTVのアーキテクチャの変遷 山中勇成氏（以下、山中）：こんにちは。このセッションでは「AbemaTVのアーキテクチャの変遷」というタイトルで、AbemaTVが開局前
大規模解析サービスのためのデータベース構成 ～BigTable／BigQueryの弱点をどう補うか？
大規模なデータを扱う解析サービスにおいて、データベースの性質の理解や選定、配置、活用方法などはクリティカルな問題であり、サービスとして大きく差をつくる要素にもなります。本稿では考慮すべきデータベースの性質の違いから始め、解析サービスにおける考え方や活用のテクニック、構成方法について紹介したいと思います。 解析サービスにおける重要な2つの仕事 ここでは大量のデータを収集する解析サービスの仕事の中でも、重要な2つの仕事についてフォーカスして話を進めていこうと思います。 一つ目は、データを単に収集し、スケーラビリティの高いデータベース（または分散ファイルシステム）に格納し、あとで（管理画面から、もしくはスケジュールバッチなどで）Aggregateするものです。こちらは解析サービスと言われるサービスの多くが行なっている仕事と考えられます。 二つ目は、データによって振る舞いを変える、リアクションする
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