AbemaTVにPrometheusというモニタリングシステムを導入した話
この記事はCyberAgent Developers Advent Calendar 2016 24日目の記事です。23日目はdekatotoroさんの「Apple TV – tvOS入門」でした。 こんにちは、AbemaTVサーバサイドエンジニアのギアです。 去年は新卒のiOSエンジニアとして、「ReactiveCocoaとMVVMモデル」という記事を書きましたが、今年はサーバサイドに関することを書きます。 はじめに この前にAbemaTVはモニタリング・アラートのため、主にStackdriver, Bugsnag, StatusCakeというサービスを使っています。しかし、Stackdriverはデフォルトである程度のGCP (Google Cloud Platform) 上のリソースに対するメトリクスしかありません。各マイクサービス間の通信やサービスのカスタマイズメトリクスなどのアプ
Apache Igniteを分散キャッシュに利用したシステム負荷軽減 | CyberAgent Developers Blog
秋葉原ラボ 飯島 賢志 シュティフ ロマン(@rshtykh) はじめに サイバーエージェント内の研究開発組織である秋葉原ラボは、大規模データ基盤の開発・運用に加えて検索・機械学習・データマイニングなどを活用して、弊社の各サービスと様々な形で連携している。今回、Amebaトピックスで使用しているレコメンドAPIに分散キャッシュを導入してシステム負荷を軽減した事例を紹介する。 Amebaトピックス Amebaトピックスでは、Amebaが展開するサービスの中でいまホットなトピックや記事を選定し配信している。誰にどのトピックを表示するかについていくつもの判定や処理が瞬時にされるが、今回の改善で一層速くレスポンスを返すことができるようになった。 図1. Amebaトピックスのブログヘッダへの配信 システム構成 今回、改善対象となったレコメンドAPI周りのシステム構成を以下の図2に示す。一部省略して
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