トレタのシステムアーキテクチャと恵比寿のメシと酒 : TORETA（トレタ） ブログ
ちわす。11月にサーバサイドエンジニアとしてジョインした佐野です。前職ではウェブサービスやソーシャルゲームのサーバ管理、DBA、運用ツール開発など主にインフラ面を担当していました。入社一ヶ月のペーペーでございます。 「ブログ書けやー」とのお達しが出たのですが、ノリがイマイチわからんので、軽い記事(恵比寿のメシと酒)と真面目な記事(トレタのシステム)を両方書きます。真面目な話の合間にメシの話でもしながら...。真面目な記事はエンジニア職向けの内容になります。 ではよろしくお願いします。 トレタのシステムは種々のクラウドサービスで成り立っています。この一ヶ月で僕がシステムに手を加えた部分としては、監視周りの整備(Pingdom, PagerDuty導入, 監視用hubotを書く)、ログ解析基盤の構築(fluentd -> BigQuery連携)、ちょっとした負荷分散(リバースプロキシを少々)を
BigQuery と Google の Big Data Stack 2.0 - naoyaのはてなダイアリー
先日、有志で集まって「BigQuery Analytics」という書籍の読書会をやった。その名の通り Google BigQuery について書かれた洋書。 BigQuery を最近仕事で使い始めたのだが、BigQuery が開発された背景とかアーキテクチャーとかあまり調べもせずに使い始めたので今更ながらその辺のインプットを増やして以降と思った次第。 それで、読書会の第1回目は書籍の中でも Overview に相当するところを中心に読み合わせていった。それだけでもなかなかに面白かったので少しブログにでも書いてみようかなと思う。 BigQuery の話そのものも面白いが、個人的には Google のインフラが書籍『Google を支える技術』で解説されたものが "Big Data Stack 1.0" だとして、BigQuery は Big Data Stack 2.0 の上に構築されており
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