EC2とcronで動いていたバッチ基盤をマネージド化した - Uzabase for Engineers
概要 ソーシャル経済メディア「NewsPicks」SREチームの中川です。 皆さんはバッチ処理基盤はどうされていますでしょうか。 NewsPicks では少し前まではそれらをEC2、cronの組み合わせで動作させていました。 何年も前からこの仕組みだったのですがSREとしてはEC2の面倒見るのも手間ですし、それ以上にcronを変更する際のオペレーションミスが目立ったのが懸念点でした。 その為、まずはAWSマネージド化するための基盤を整備し、その後バッチアプリを載せ替えていくようにしました。 対応前の基盤構成 同じSREチームの安藤さんが CloudNative Days Tokyo 2023 で登壇されたときの資料をお借りします。 ご覧の通り、大体のサービスはマネージド化していましたがバッチ基盤だけは旧来のままEC2インスタンスを利用していました。 10年モノのサービスのインフラを漸進的
バッチ処理 プラクティス
バッチ処理は既に先人の方々が多くのナレッジを公開してくれていますが、それでもなお難しさが変わらないテーマだと思っています。 この記事は、筆者がこれまでの開発経験で気づいたバッチ処理の実装ナレッジを整理し、体系化を目指して文章にしました。 ここでの内容が、より良い課題解決に貢献できれば幸いです。 自身の断片的な思考整理(メモ書き)の延長で内容を整理したため、一部書き振りが統一されておらず、読みにくいかもしれません。ご了承ください。🙏 バッチ処理の難しさバッチ処理は難しい。 人によっては簡単なテーマかもしれませんが、自分は難しいテーマだと思っています。 「難しさの根源は何か？」を考えると、1. 考慮点が多様にあること 2. 解決する課題によって答えが大きく変わること に整理できました。 この2点は、どのソフトウェア開発にも当てはまる項目ではありますが、ことバッチ処理においては顕著に現れます。
Designing Distributed Systems を読んだ
結構前から無料公開されていたが、ずっと積んでたのをようやく消化した。忘れないうちに内容をメモ程度に記録しておく。英語力が乏しいのと所々流し読みしたので理解が浅い感が否めない… 前置きDistributed systems (分散システム) とは、複数の異なるアプリケーションが、ネットワークで接続された複数台のマシン上で連携して動作するアーキテクチャを指す。分散型のアーキテクチャのメリットとして、信頼性・スケーラビリティの高いシステムを実現できることが挙げられる。 しかし、これらのメリットを享受するためには、単一のマシンで動作するアプリケーションと比較して複雑な設計やデバッグが必要となる。コンテナやコンテナオーケストレータは、分散システムの構築を簡易化するとともに、コンポーネントの再利用性を高めてくれる非常に有用な技術である。 世の中では多くの分散システムが稼働しているが、エンジニア個人のス
cron + α が欲しい時には ts(Task Spooler) のご利用をご検討下さいというメモ - ようへいの日々精進XP
おひさしブリーフ、かっぱです。 tl;dr 下図のように cron ジョブで定期的にスクリプトを生成して実行させようとした時、スクリプト完了する前に次の cron ジョブが走ってスクリプトが生成されて、そのスクリプトが実行されてしまうような状況に遭遇してどうしたもんかなと悩んでいたら ts というツールを見つけたので試してみた。 memo ts とは http://vicerveza.homeunix.net/~viric/soft/ts/ https://osdn.jp/magazine/09/01/20/0150258 スクリプトやコマンドを ts コマンド経由で実行することで、それらをジョブとしてキューに放り込んで順次実行してくれるツール。冒頭の構成に ts を加えると下図のようになり、cron の開始時間とスクリプトの実行時間の依存関係は切り離される。 導入 CentOS 6 に導
Digdag - Open Source Workflow Engine for the Multi-Cloud Era
Digdag is a simple tool that helps you to build, run, schedule, and monitor complex pipelines of tasks. It handles dependency resolution so that tasks run in series or in parallel. Digdag replaces cron, facilitates IT operations automation, orchestrates data engineering tasks, coordinates machine learning pipelines, and more.
Shoryukenでつくるバッチ処理基盤 - トレタ開発者ブログ
トレタのAPI開発を担当している芹沢です。 トレタでは、長時間かかるバッチ処理を複数台のサーバ上で処理させて短時間で処理できるバッチ処理基盤をAWS上で構築しました。この仕組みについて説明します。 目的 短期的には以下の課題を解決するため、長期的には似たような要件が再度発生した時に、同じ手法で解決できることを目的に作りました。 非同期でDBをデータソースとしたデータを加工してCSVファイルとして出力してS3にputしたい データソースはDBに入っているリアルタイムのデータであることが求められる CSVファイルの作成は決められた時間内に完了する必要がある 対象となるデータソースの量は日々増加し続けるが、常に決められた時間内にCSV作成が完了している必要がある 難点 今回の要件で技術的に難しい点は以下の２点です。 DBを直接参照しながら大量のデータを処理する 例えば、データソースとしてDBから
クックパッドのジョブ管理システム kuroko2 の紹介 - クックパッド開発者ブログ
こんにちは。技術部 開発基盤グループの大石です。 今回はクックパッドで利用されているRuby製のジョブ管理ツールkuroko2について紹介したいと思います。 kuroko2 とは クックパッドでは2011年頃より、kurokoというジョブ管理ツールがありました。 そして現在、kurokoの後継のジョブ管理ツールとしてkuroko2が2014年にkurokoの開発者でもある当時の技術部長 takai によって開発され現在に至っています。 商用のジョブ管理ツールは昔からありますし、ここ最近はAirflowやAzkabanなどのOSSのツールが存在しており、わざわざ自社でジョブ管理ツールを作る必要は無いのかもしれません。 しかし、kurokoが開発された当時はそこまでの完成度のOSSのジョブ管理ツールは存在していなかったということと、過去のバッチ資産も問題なく動作させることでき、機能追加など自分
Web系の自分が想像と障害で学んだバッチ処理・設計の基本 - コンポツさん
バッチ処理というのはそれ単体で勉強しようとするとなかなか何を勉強したらいいのかわからないことが多い。 特に経験がWeb系ばっかりだと、いざバッチ処理を実装しようとした時に基本的なノウハウを知らないままに書いてしまうことが多い。 バッチ処理というのは実態を整理すると「何らかのトリガーを期に起動し、データをロード・加工・変換・集計してから、出力する」という事になる。 まぁ、INがあって処理してOUTがあるという点では関数だと考えてもいいだろう。 システムの利用者(人に限らない)のアクションとは直接関係ない処理であったり、利用者のアクションをトリガーとしていても、即時にレスポンスがいらないor返せない場合に バッチ処理を選択する事が多い。 実現方式はシェルスクリプト、LL言語、実行可能バイナリだったりするし、デーモンとして立ち上げる場合もある。 利用者の操作に対して対話的・同期的な処理はオンライ
多い日も安心設計 - Qiita
アプリケーションエンジニアの多くは、眠れない夜を過ごしたことがあるでしょう。特に月に一度の…「月末締めバッチ」の日は。 そんなデータ量の多い日や、初モノのバッチが動く日でも安心して眠れるためのバッチ設計を考えてみます。 ログの設計 まず何はなくともログです。きちんとしたメッセージを出せていれば、専任の人がリカバリ可能にもなるってものです。 Audit用のログなど業務要件の強いものを除いては、だいたい3種類に分けるようにしています。 プログレスログ リカバリログ 例外ログ(調査のため) この分類でファイル単位も分けます。ログを必要とする人が、それぞれ異なるからです。 プログレスログ プログレスログは、特に長時間かかるバッチに対して、現在どのくらいまで処理が出来ているのかを目的として出力します。 トラブル発生時や、大規模移行作業時には、バッチの定期的なモニタリングと報告の必要が出てきます。「あ
cronの代替になりそうなジョブ管理ツールのまとめ - Qiita
たまに検討するけど、よく忘れるのでまとめておく。ごく個人的な感想としては、Rundeck, Azkabanあたりで始めてみるのがいいかもと思う。 要件 重複実行の防止 ジョブの実行結果、かかった時間、ログ出力などが見れる 失敗時の通知 候補 OSS系 Rundeck http://rundeck.org/ Java Runtimeで動く RUNDECK PROという有料サービスもある http://simplifyops.com/ 参考: http://heartbeats.jp/hbblog/2015/01/rundeck.html Oozie http://oozie.apache.org/ Workflow Scheduler for Hadoop Java http://oozie.apache.org/docs/4.1.0/DG_Overview.html Webコンソールもある
go-setlock - Go port of setlock - その手の平は尻もつかめるさ
[2015/08/10 12:47 追記]なんか一部のOS Xで動かないので調査中です…… [2015/08/11 10:15 追記]v1.1.0で直っています setlock は daemontools に同梱されているコマンドラインツールで，非常に便利かつ強力なツールであることが知られています．この件については以下の記事などが参考になります． Kazuho@Cybozu Labs: setlock を使って cron をぶんまわす方法 Linux - setlockを使って簡単に多重起動防止機能を実装する - Qiita そしてこの度，その setlock を golang で移植した go-setlock というものをこさえました． go-setlock は setlock と同等の機能を持っており，かつ以下の様なメリットが挙げられます． daemontools から独立しているので
バッチ処理、ジョブ管理について書いてみる - wyukawa's diary
僕はHive, Pythonでバッチ処理を書いてAzkabanでジョブ管理するシステムを構築、運用した経験が2年ほどあるので今日はバッチ処理、ジョブ管理について書いてみようと思います。 僕の経験上Hadoop特有の部分、例えばテスト環境が作りづらいとかバッチサーバーはジョブをsubmitするだけなので負荷はそんなにかからないとか、はあるけれど割と汎用的なのではないかと思います。そもそもバッチ処理、ジョブ管理について書かれたものはほとんど見た事がないので参考になれば嬉しいし、こういう良い方法もあるよ！とかあれば是非ブログ等に書いてほしいと思っております。 最初に言っておくとバッチ処理、ジョブ管理において重要なのは障害時のリカバリのしやすさです。正常時はまあいいでしょ。 なので例えば引数に日付を持てないようなバッチ書いたら辛いですし、LL言語で書く方がコンパイル、パッケージングとか楽です。CP
巨大なバッチを分割して構成する 〜SQLバッチフレームワークBricolage〜 - クックパッド開発者ブログ
トレンド調査ラボの青木峰郎（id:mineroaoki）です。 好きなRubyのメソッドは10年前からString#slice(re, nth)ですが、 最近はRubyよりCoffeeScriptとSQLのほうが書く量が多くて悩んでいます。 今日はわたしが開発している「たべみる」の背後で働いている 巨大バッチの構成について話したいと思います。 たべみるのバッチは約3000行のSQLで構成されており、 処理時間が1日で4時間程度かかる、そこそこの規模のプログラムです。 このバッチ処理プログラムをBricolage（ブリコラージュ）というフレームワークで構造化する手法について説明します。 「たべみる」とは まず最初に、「たべみる」がどういうものなのかごく簡単にお話ししておきましょう。 「たべみる」は企業のみに提供しているB2Bの分析サービスで、 クックパッドのレシピ検索の分析をすることができま
Azkaban
Azkaban is a batch workflow job scheduler created at LinkedIn to run Hadoop jobs. Azkaban resolves the ordering through job dependencies and provides an easy to use web user interface to maintain and track your workflows. Features Compatible with any version of Hadoop Easy to use web UI Simple web and http workflow uploads Project workspaces Scheduling of workflows Modular and pluginable Authentic
リアルタイムとバッチの違い - kuenishi's blog
昨日、分散DB本読書会のあとに品川のラーメン屋でリアルタイムとは何ぞや〜みたいな話になった。自分の思いついたポエムをここに書いておこう。現場の問題とはあまり関係がない。 Stream Data Processing: A Quality of Service Perspective (Advances in Database Systems)という本によれば、DSMS (Data Steram Management System) とDBMS (Database Management System)の違いは、クエリを発行するデータ集合の性質にある。つまり、DBMSは今ある有限のデータに対して操作を行うための仕組みで、DSMSはこれからやってくる無限のデータに対して操作を行うための仕組みと定義されていた。このDSMSというやつは、古式ゆかしいストリーム処理システムのことで、まあいわゆるCEP
The Java EE 7 TutorialのjBatchの章をテキトーに訳した - kagamihogeの日記
jBatchのお勉強のついでにThe Java EE 7 TutorialのThe Java EE 7 Tutorial:Batch Processing | Java EE Documentationの章をテキトーに訳した。 なお、ヒジョーにビミョーで機械翻訳よりはごましお程度にマシな精度な品質なので、日本語が歪んでいたり表記がブレいていたりしてもそこのところは容赦願いたい。 55 バッチ処理(Batch Processing) この章は、バッチジョブの実行・実装・定義のサポートを提供する、Javaプラットフォームでのバッチアプリケーション(JSR-352)について解説します。バッチジョブとは、ユーザーとの対話操作無しに実行が可能なタスクのことです。このバッチフレームワークの構成要素は、XMLベースのジョブ定義言語、Java API、バッチランタイム、によって成り立っています。 大抵のエ
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バッチを Akka Streams で再実装したら100倍速くなった話 #ScalaMatsuri
2015/12/14 Workflow Hacks! #1 #workflowhacks
spotify/luigi · GitHub -- Luigi is a Python module that helps you build complex pipelines of batch jobs. It handles dependency resolution, workflow management, visualization etc. It also comes with Hadoop support built in.
fluentdによる大規模キュー設計
