Elastic{ON} TOUR Tokyo 2017 ユーザ事例紹介 発表資料 "膨大な取引データ、サービス提供状態の可視化やElastic Machine Learningによる異常検知の仕組化など年間取扱額2兆円を超える決済システムを支えるElastic活用事例をお話しします。 またシステムリソース以外のビジネスデータの可視化についても取り上げます。" Elasticsearch elasticsearch elastic elasticonRead less
![決済サービスの監視を支えるElastic Stack](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/271325d1f607736946107e7b49ccc40f6200f133/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Felasticstack-171217151157-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
Elastic{ON} TOUR Tokyo 2017 ユーザ事例紹介 発表資料 "膨大な取引データ、サービス提供状態の可視化やElastic Machine Learningによる異常検知の仕組化など年間取扱額2兆円を超える決済システムを支えるElastic活用事例をお話しします。 またシステムリソース以外のビジネスデータの可視化についても取り上げます。" Elasticsearch elasticsearch elastic elasticonRead less
Mercari Advent Calendar 2017 の16日目は@sota1235がお届けします。 この記事では私のチームが開発しているメルカリチャンネルでFirebase Realtime Databaseを使うにあたり行っている工夫をご紹介します。 同じ文脈の話を今年のPHPカンファレンスでも発表したのですが、この記事ではその時お話できなかったもう少し細かい工夫を4つ紹介したいと思います。 Realtime Databaseへのリクエストを間引く Realtime Databaseは非常に高トラフィックな通信を捌くことができます。 とはいっても無尽蔵にデータ更新処理をしたり読取処理をできるわけでは当然ありません。 メルカリチャンネルでは以下のように多くの用途にRealtime Databaseを利用しています これらを全て素直にRealtime Databaseに書き込むとすぐに
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