Uberがリアルタイムマーケットプラットフォームをスケールしている方法 | FAworksブログ
Uberは、たった4年で38倍という目覚ましい成長を遂げたという。今回が恐らく初めてだと思うが、UberのチーフシステムアーキテクトであるMatt Ranney氏が、その面白くて詳細にわたる発表、「Scaling Uber’s Real-time Market Platform（Uberのリアルタイムマーケットプラットフォームをスケーリングする）」の中で、Uberのソフトウェアの仕組みについて詳しく説明している。 もしあなたが「急騰料金（サージ・プライシング）」に興味があるなら、それはこの発表の中に出てこない。知ることができるのは、Uberのディスパッチシステム、同社の地理空間インデックスの実装方法、システムのスケール方法、高可用性の実現方法、不具合の対処法についてだ。例えば、ドライバーの電話をリカバリ用の外部分散ストレージシステムとして使うという、データセンターの不具合に対処する驚きの方
Netflix’s Viewing Data
Over the past 7 years, Netflix streaming has expanded from thousands of members watching occasionally to millions of members watching over two billion hours every month. Each time a member starts to watch a movie or TV episode, a “view” is created in our data systems and a collection of events describing that view is gathered. Given that viewing is what members spend most of their time doing on Ne
The Treasure Data Blog | How to Get More Clicks for Digital Advertising: Step by Step Guide to Optimizing CTRs with Real-time Data + Machine Learning
In the digital advertising space, optimizing the CTR (Click Through Rate) is one of the major challenges to increasing the performance of the advertising networks. Often times, machine learning algorithms are used to optimize what ads are relevant to the incoming visitors by learning from the historical impression and click logs. However, collecting and running machine learning algorithms in real-
Extract/Transform/Load - Wikipedia
Extract/Transform/Load（略称：ETL）とは、以下のようなデータフローを指す。 Extract - 情報源からデータを抽出 Transform - 抽出したデータをビジネスでの必要に応じて変換・加工 Load - 変換・加工済みのデータをターゲットシステムやファイルとしてロード ETLという用語はデータウェアハウスでのデータのロードだけでなく、任意のデータベースでのロード工程を指すこともある。ETLはレガシーシステムとモダンシステムのデータ統合にも使われる。通常のETL実装は、処理についての監査証跡を記録する。 ETL工程の第1の部分は、情報源となるシステムからデータを抽出することである。たいていのデータウェアハウス構築では、複数の情報源からデータを集積する。個々の情報源はデータの構成やフォーマットが他とは異なる可能性がある。典型的な情報源のデータフォーマットとしては関
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
