4000以上のチャンネルを支えるデータ解析基盤をBigQuery, Go, embulk等で整備した話 - UUUMエンジニアブログ
nazoです。 UUUMでは2017年3月時点で4000チャンネルを抱えており、日本最大のマルチチャンネルネットワーク(MCN)となっております。 これだけのチャンネル数があり、さらに多くのチャンネルは毎日のように動画を投稿しており、1日に増える動画の数だけでも相当な数になっています。 以前はこれらのデータの取得をPHPで行っていたのですが、最近Goによる新システムの運用を少しずつ始めており、大きな変化が生まれています。 今回はそのあたりについて解説したいと思います。 現在の構成 それまで動いていたPHPによる解析システム（こちらは今回は話しません）があるのですが、これはUIとデータ取得部分が、そもそも他のシステムと同居しており、改修が難しくなっていました。また、PHPは並列処理が苦手で、やろうと思えばいくつか手段はありますが、並列化に対して大きくリソースを割いていませんでした。そのため、
Go言語製 Digdag Client (mog) をリリースしました #digdag | iroilog.net
Go言語製 Digdag Client (mog) をリリースしました #digdagJune 25, 2017 こんばんは！久しぶりの更新となりましたが… またしてもDigdagネタです。 以前 Workflow Engines Night という名の勉強会で登壇させてただく機会があり、 社内におけるDigdagの導入事例を紹介させていただきました！ その時の資料がこちら↓ こちらのセッションの中でスライドの48枚目~出ています mog というGo言語製のツールを事例紹介させていただいたのですが、 意外と好評だったこともありまして、本日Githubにてリリースをいたしました！ mogのリポジトリはこちらです。 特徴Go言語製でJavaがなくても動かすことができるクライアントですただし、Digdagはサーバ / クライアント構成を前提としていますビルド済みのバイナリを配布しているので、Go
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
