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  • 「1億台の常時接続」を実現せよ! Nintendo Switchのプッシュ通知システム全面刷新の裏側 (1/3)

    アマゾン ウェブ サービス ジャパンは、2024年6月20日と21日、国内最大の年次イベントである「AWS Summit Japan」をハイブリッドで開催。150を超えるセッションが展開された。 本記事では、ニンテンドーシステムズによるセッション「Nintendo Switch向けプッシュ通知システムのリプレイス事例」をレポートする。登壇したのは、同社 システム開発部の林愛美氏と坂東聖博氏だ。 2017年のNintendo Switchの発売とあわせてリリースされた「プッシュ通知システム」。同社は、長期運用を見据えて、よりクラウドネイティブなシステムへのリプレイスを決定するが、大量のTCP接続を維持するための様々な課題が立ちふさがった。 本セッションでは、AWS FargateやNetwork Load Balancer(NLB)といったAWSのマネージドサービスを用いた、“最大1億台”級

      「1億台の常時接続」を実現せよ! Nintendo Switchのプッシュ通知システム全面刷新の裏側 (1/3)
    • Web アプリケーションにおける Amazon ECS / AWS Fargate アーキテクチャデザインパターン - builders.flash☆ - 変化を求めるデベロッパーを応援するウェブマガジン | AWS

      こんにちは。AWS Container Hero の新井です。 Amazon ECS の登場から間もなく 10 年が経ちますが、その間、ECS ⾃体の進化に加えて、さまざまな AWS マネージドサービスとの連携が可能になりました。 現在では、コンテナベースのワークロードを活⽤することで実現できないことを探す⽅が難しいほど、柔軟なアーキテクチャが構築できるようになっています。 しかし、⾃由度が⾼い分、要件に合ったアーキテクチャを模索する際には、迷うことも多いでしょう。 AWS上でシステムを適切に構築するためには、あらかじめサービス間のつなぎ⽅やパターン、その特徴を把握しておくことが重要です。 これにより、フィージビリティを迅速に確認でき、その後のトライアンドエラーのサイクルを加速させることができます。 今回は、最新の AWS サービスアップデートを踏まえつつ、Amazon ECS / AWS

        Web アプリケーションにおける Amazon ECS / AWS Fargate アーキテクチャデザインパターン - builders.flash☆ - 変化を求めるデベロッパーを応援するウェブマガジン | AWS
      • AWSコンテナ系アーキテクチャの選択肢を最適化する | 外道父の匠

        これまでもコンテナ関連の記事はそれなりに書いてきましたが、改めて最新事情に合わせて練り直したり見渡してみると、大きなところから小さなところまで選択肢が多すぎると感じました。 コンテナ系アーキテクチャを丸っと他所の構成で真似することって、おそらくほとんどなくて、参考にしつつ自分流に築き上げていくでしょうから、今回は築くにあたってどういう選択肢があるのかにフォーカスした変化系で攻めてみようと思った次第です:-) 目次 今年一発目の長いやつです。半分は学習教材用、半分は道楽なテイストです。 はじめに 基盤 インスタンス or コンテナ ECS or EKS on EC2 or FARGATE X86 or ARM64 ロードバランサー メンテナンス:ALB or ECS Service 共有 or 1環境毎 アクセスログ:ALB or WEBサーバー ECS / EKS デプロイ:Blue/Gr

          AWSコンテナ系アーキテクチャの選択肢を最適化する | 外道父の匠
        • 注目のITサービスを支えるアーキテクチャ特集 技術選定のポイントと今後の展望 - Findy Tools

          公開日 2024/05/28更新日 2024/07/25注目のITサービスを支えるアーキテクチャ特集 技術選定のポイントと今後の展望 現代のITサービスは、ユーザーに高品質で安定した体験を提供するために、より効率的で柔軟な技術選定が不可欠です。 本特集では、注目企業のシステムアーキテクチャ設計に携わるエンジニアの方々より、それぞれの技術選定における工夫と、未来を見据えた展望についてご寄稿いただいています。 各企業がどのように課題を乗り越え、開発生産性や品質を向上させるためにどのようなアプローチを採用しているのか ー この記事を通じて、実際の現場で活用される最先端の技術や戦略を学び、皆さんのプロジェクトに役立つ洞察を得ていただければ幸いです。 ※ご紹介はサービス名のアルファベット順となっております airCloset - 株式会社エアークローゼット エアークローゼットは日本初・国内最大級、女

            注目のITサービスを支えるアーキテクチャ特集 技術選定のポイントと今後の展望 - Findy Tools
          • 弊社の「意識チョット低いアーキテクチャ」10選

            「CTOの視点で選ぶ「最適な」アーキテクチャとは?」というイベントで登壇しました。 本記事は登壇資料をMarkdownとしてそのまま記事化したものです。スライドのほうが読みやすい方は、Speaker Deckで御覧ください! 自己紹介1|職歴、趣味など 職種・SNS 株式会社NoSchool CTO 2016年〜Webエンジニア。2019年〜現職 Twitter(X): 名人|マナリンクCTO Zenn: https://zenn.dev/meijin 好きなHTTPヘッダーはCache-Control 趣味 将棋☗、カメラ📸、ラム酒🥃、個人開発💻、筋トレ💪、高校野球観戦⚾ 自己紹介2|外部発信・諸活動 ZennでReact記事が人気 歴代記事でLike数1位(登壇時点) 個人開発 テストメーカー(ユーザー20,000人以上) エンジニア向け教材執筆 「LaravelでFat Co

              弊社の「意識チョット低いアーキテクチャ」10選
            • ジュニアエンジニアを脱却するための「コンテナ流儀」 - Uzabase for Engineers

              こんにちは。ソーシャル経済メディア「NewsPicks」で検索システムを開発しております崔(ちぇ)です。 この記事は、 NewsPicks Advent Calendar 2023 の23日目の記事になります。 qiita.com 昨日ははぐっさんによる「SwiftUIのKeyframeAnimatorでちょっとしたカードアニメーション 〜猫の手を添えて〜」でした! はじめに コンテナ流儀: 必要最低限のものだけで運用する Point1)レイヤーは少ないほどいい TIP:ベースイメージを作る Point2)不要なパッケージをインストールしない Point3)いつ再起動してもいいコンテナを作る Point4)独立したアプリケーションにする TIP:複数のプロセスを実行したい場合もある TIP:環境変数を積極的に使う Point5)フォアグラウンドで実行する 終わりに まとめ 感想 告知 はじ

                ジュニアエンジニアを脱却するための「コンテナ流儀」 - Uzabase for Engineers
              • 今あらためてコンテナ界隈を俯瞰する「Docker/Kubernetes コンテナ開発入門」 | DevelopersIO

                単著ならではの一貫性と、筆者のノウハウをありったけ突っ込んでやろう!というあっつい想いを感じる素晴らしい書籍です。 「2018年から2024年、コンテナ界隈もいろいろ変わったもんだなぁ…(しみじみ)」 献本いただいた「Docker/Kubernetes 実践コンテナ開発入門 改訂新版」を眺めながら、ハマコーはそんな感慨にふけっておりました。 5年前、Docker始める人はまずこれ!書評「Docker/Kubernetes 実践コンテナ開発入門」で旧版の書評を書いたご縁で、著者の山田さんより改訂新版の献本をいただき、今この場にその本があるというわけです。 改めて中身読んでいたのですが、単著でこれはマジでやばいです。今コンテナを使った開発を進めようとしたときにでてくるであろう、開発〜運用面でのトピックが幅広く凝縮されている本で、「これ一冊読んどけば、マジはずれないよ」というぐらいの力が入った書

                  今あらためてコンテナ界隈を俯瞰する「Docker/Kubernetes コンテナ開発入門」 | DevelopersIO
                • アンチウイルスソフト Antivirus for Amazon S3 を本番環境に導入してみてわかったメリット・デメリット - ANDPAD Tech Blog

                  こんにちは。SREチームの吉澤です。 アンドパッドでは最近、AWSのS3バケット上のファイルをスキャンするために、アンチウイルスソフト Antivirus for Amazon S3 を本番環境に導入しました。その結果、私たちの要件はほぼ全て満たされたうえに、従来比で大幅なコスト削減を実現できました。 Antivirus for Amazon S3について日本語で書かれた記事はまだ少ないですが、S3に対するウイルススキャンが求められるケースでは、導入を検討する価値があるソフトです。 そこで、今回はこのAntivirus for Amazon S3の概要、私たちが本番環境に導入してみてわかったメリットやデメリット、そしてこのソフトが適した状況をご紹介します。 背景 S3に対するウイルススキャンが必要な理由 Antivirus for Amazon S3の導入前に利用していたソフト Antiv

                    アンチウイルスソフト Antivirus for Amazon S3 を本番環境に導入してみてわかったメリット・デメリット - ANDPAD Tech Blog
                  • MySQLのロックに起因するブロックタイムアウト撃退記 - inSmartBank

                    こんにちは。スマートバンクのサーバーサイドエンジニアをやっておりますid:moznionです。 すっかり秋めいてきましたね。秋といえばMySQL*1、ということで今回は先日解消した「MySQLのロックに起因するブロックタイムアウト」のトラブルシューティングついて記していきたいと思います。 事の発端 ある時を境にSentryに ActiveRecord::LockWaitTimeout というエラーがしばしば報告されるようになっていました。 SentryにActiveRecord::LockWaitTimeoutが上がってきている様子 Mysql2::Error::TimeoutError: Lock wait timeout exceeded という文言から、MySQL上でロックを取っている他のクエリにブロックされ、そのブロックが長時間に渡ったため自クエリがタイムアウトしてabortしてし

                      MySQLのロックに起因するブロックタイムアウト撃退記 - inSmartBank
                    • 【AWS】障害時の調査事項まとめ ~ELB・ECS・RDS~ - Qiita

                      はじめに 現在はAWSで構築されたシステムの運用保守業務に携わっており、その一環として障害調査を行うことが多々あります。 少しは経験値が上がったため、障害が発生した際に初動で確認する事項をまとめてみました。 インフラ基盤観点で障害調査を行うさいの参考になれば幸いです。 前提条件 当システムの構成は以下となっているため、それに即した調査項目となっています。 ALB/NLB・ECS・RDSを利用している ECSはEC2上で実行している(Fargateでは利用していない) ECSクラスター(以下クラスター)の自動スケーリング設定をしている ECS サービス(以下サービス)の自動スケーリング設定をしている RDSはAuroraを利用している また、障害は予期せぬコンテナの停止を想定しています。 NLB/ALBの調査事項 メトリクス 初めにロードバランサーのメトリクスからターゲットの状態を確認します

                        【AWS】障害時の調査事項まとめ ~ELB・ECS・RDS~ - Qiita
                      • プライベートの時間は極力削らない。Kubernetesエキスパート青山真也氏のコスパ最高な情報収集術

                        プライベートの時間は極力削らない。Kubernetesエキスパート青山真也氏のコスパ最高な情報収集術 2024年3月5日 株式会社サイバーエージェント インフラエンジニア 青山真也 (Masaya Aoyama) 2016年、新卒でサイバーエージェントに入社。OpenStackを使ったプライベートクラウドやGKE互換なコンテナプラットフォームをゼロから構築し、国内カンファレンスでのKeynoteに登壇。著書に『Kubernetes完全ガイド』『Kubernetesの知識地図』『みんなのDocker/Kubernetes』。現在はKubernetesやOpenStackなどOSSへのコントリビュート活動をはじめ、CloudNative Days Tokyo Co-chair、CNCF Japan ChapterのOrganizer、Kubernetes Meetup TokyoのOrgani

                          プライベートの時間は極力削らない。Kubernetesエキスパート青山真也氏のコスパ最高な情報収集術
                        • 日本ではKubernetesやCI/CDなどが幻滅期に、インダストリクラウドやインフラ自動化は過度な期待。「日本におけるクラウド・プラットフォームのハイプ・サイクル」2024年版発表

                          日本ではKubernetesやCI/CDなどが幻滅期に、インダストリクラウドやインフラ自動化は過度な期待。「日本におけるクラウド・プラットフォームのハイプ・サイクル」2024年版発表 調査会社のガートナージャパンは、「日本におけるクラウド・プラットフォームのハイプ・サイクル:2024年」を発表しました。 ハイプサイクルとは ガートナーのハイプサイクルは、技術の登場から安定までを5つのステージに分けて説明したものです。5つのステージは、「黎明期」から始まり、「『過度な期待』のピーク期」「幻滅期」「啓発期」「生産性の安定期」まで。この途中で消えていく技術もあります。 同社はグローバルだけでなく国別などさまざまな切り口でハイプサイクルを発表しています。今回発表されたのは日本のクラウドプラットフォームにおけるハイプサイクルです。横幅の関係上、図を2つに分割しました。まずは前半部分。 黎明期にはFi

                            日本ではKubernetesやCI/CDなどが幻滅期に、インダストリクラウドやインフラ自動化は過度な期待。「日本におけるクラウド・プラットフォームのハイプ・サイクル」2024年版発表
                          • EC2とcronで動いていたバッチ基盤をマネージド化した - Uzabase for Engineers

                            概要 ソーシャル経済メディア「NewsPicks」SREチームの中川です。 皆さんはバッチ処理基盤はどうされていますでしょうか。 NewsPicks では少し前まではそれらをEC2、cronの組み合わせで動作させていました。 何年も前からこの仕組みだったのですがSREとしてはEC2の面倒見るのも手間ですし、それ以上にcronを変更する際のオペレーションミスが目立ったのが懸念点でした。 その為、まずはAWSマネージド化するための基盤を整備し、その後バッチアプリを載せ替えていくようにしました。 対応前の基盤構成 同じSREチームの安藤さんが CloudNative Days Tokyo 2023 で登壇されたときの資料をお借りします。 ご覧の通り、大体のサービスはマネージド化していましたがバッチ基盤だけは旧来のままEC2インスタンスを利用していました。 10年モノのサービスのインフラを漸進的

                              EC2とcronで動いていたバッチ基盤をマネージド化した - Uzabase for Engineers
                            • 身近なBtoCサービスを支えるアーキテクチャ大解剖 技術選定のポイントと今後の展望 - Findy Tools

                              公開日 2024/06/19更新日 2024/07/25身近なBtoCサービスを支えるアーキテクチャ大解剖 技術選定のポイントと今後の展望 多くのIT企業では、ユーザーに対してより高品質で安定した体験を提供するために、システムアーキテクチャを進化させ続けています。 本特集では、日常生活の中で多くのユーザーに利用されているサービスのアーキテクチャ設計に携わるエンジニアの方々から、技術選定の背景や意図、そして現在のアーキテクチャの課題から未来への展望まで、詳しく伺いました。この記事を通じて、各企業のエンジニアたちがどのように技術的な課題を克服し、システムの柔軟性と効率を高めているのか、知見を得ていただければ幸いです。 ※ご紹介は企業名のアルファベット順となっております アソビュー株式会社 アソビュー株式会社では「遊び」という領域に対し、マーケットプレイス型EC「アソビュー!」やD2C型SaaS

                                身近なBtoCサービスを支えるアーキテクチャ大解剖 技術選定のポイントと今後の展望 - Findy Tools
                              • 39社のデータアーキテクチャ特集 - ツールの技術選定のポイントと活用術 - Findy Tools

                                8つのデータ系ツール「BigQuery」「Databricks」「dbt」「Fivetran」「Lightdash」「Looker」「Snowflake」「TROCCOⓇ」に39社からご寄稿頂いたレビューから、各社のデータアーキテクチャをまとめた記事です。各社の技術選定の背景や工夫などの知見を得ていただく場となれば幸いです。 ※ツール名・ご寄稿企業名共にアルファベット順で掲載しております BigQueryBigQuery は、Google Cloud の費用対効果に優れたフルマネージド型の分析データ ウェアハウスです。ペタバイト規模に対応しており、膨大な量のデータに対してほぼリアルタイムで分析を行うことができます。 ▼BigQueryとは?機能や特徴・製品の概要まとめページはこちら https://findy-tools.io/products/bigquery/49 ▼Findy Too

                                  39社のデータアーキテクチャ特集 - ツールの技術選定のポイントと活用術 - Findy Tools
                                • awslim - Goで実装された高速なAWS CLIの代替品を作った - 酒日記 はてな支店

                                  最初に3行でまとめ AWS CLIは便利です。しかし起動が遅いので、Goで実装された高速な(ただし機能は少ない)代替品を作りました。awslim といいます リリースバイナリは無駄に大きいので、必要な機能だけを組み込んだビルドを簡単にできるようにしてあります。ビルドして使うのがお勧めです どうぞご利用下さい github.com 以下はこれに至るまでの経緯とか、実装や使い方の話とかです。長いです。 作成の経緯 AWSの各種サービスにアクセスするための AWS CLI は、スクリプトやコマンドラインから処理を自動化するために大変便利なツールです。AWSでサーバーサイドの開発、運用している人であれば、ほぼ全員がお世話になっているんじゃないかと思います。 しかし、AWS CLI (コマンド名aws) には「起動が重い」という問題があるなとずっと思っていました。具体的には、aws --versio

                                    awslim - Goで実装された高速なAWS CLIの代替品を作った - 酒日記 はてな支店
                                  • 円安を乗り越えるための Arm アーキテクチャへの移行が完了! そのプロセスを公開します - カミナシ エンジニアブログ

                                    こんにちは。ソフトウェアエンジニアの坂井 (@manabusakai) です。 カミナシでは、クラウドインフラストラクチャに AWS を採用していますが、昨今の円安を受けて円換算での請求額は右肩上がりで増え続けています。サービスの規模や特性に関わらず、パブリッククラウドを利用する多くの日本企業で頭痛の種になっているのではないでしょうか。 円安になる前から継続的にコスト最適化には取り組んできましたが、クイックウィンで実施できるものはやり尽くしており手詰まり感がありました。しかし、我々スタートアップにおいて適正なコストに抑えることはランウェイ(キャッシュ不足に陥るまでの残存期間)を伸ばす意味でも重要なため、現状に甘んじることなく次の最適化ポイントを探していました。 Arm アーキテクチャ移行によるコスト最適化への期待値 AWS は Arm ベースの Graviton プロセッサを開発しており、

                                      円安を乗り越えるための Arm アーキテクチャへの移行が完了! そのプロセスを公開します - カミナシ エンジニアブログ
                                    • 話題のLLMローコード構築ツールDifyをAWSのマネージドサービスで構築してみた - エムスリーテックブログ

                                      こんにちは。エムスリーエンジニアリンググループのコンシューマチームに所属している園田です。 普段の業務では AWS やサーバーサイド、フロントエンドで遊んでいるのですが、最近はもっぱら OpenAI や Claude3 で遊んでます。 今回は、最近巷で話題の LLM ローコード構築ツールである Dify の OSS 版を AWS のマネージドサービスのみを使って構築してみました。 DifyとはオープンソースのLLMアプリ開発プラットフォームで、様々なLLMを使用してChatGPTのGPTsのようなものがノーコードで簡単に作れます。 引用元: DifyでSEO記事作成を試してみる|掛谷知秀 試しにAskDoctorsのガイドラインHTMLをナレッジ登録してみた ローカル環境で Dify を構築する記事はたくさん見かけますが、AWS のマネージドサービスで構築する内容は見かけなかった*1ので公

                                        話題のLLMローコード構築ツールDifyをAWSのマネージドサービスで構築してみた - エムスリーテックブログ
                                      • 大規模サービスのインフラを全面的にリプレイスした話 - Qiita

                                        はじめに こんにちは。雑食系エンジニアの勝又です。 今回は、私が2年ほど参画させていただいた大規模サービスのインフラやDevOps周りを全面的にリプレイスしたお話について簡単にご紹介させていただきます。(内容に関しては事前に参画先企業様に確認していただいております) サービス概要 詳細な内容は伏せますが、メインとなるテーブルのレコード数が数十億件、スパイク時には数万〜数十万のユーザーが一斉にアクセスする大規模サービスです。 技術的負債 長く運用されてきたサービスのあるあるですが、新機能の追加が最優先されてきたことにより、こちらのサービスにも下記のような技術的負債が大量に積み上がっていました。 RubyやRailsやMySQLのバージョンがかなり古い インフラの構成がコードではなくドキュメントで管理されている アプリケーションの構成管理がおこなわれていない CI/CDパイプラインが構築されて

                                          大規模サービスのインフラを全面的にリプレイスした話 - Qiita
                                        • AWS オブザーバビリティの向上 – Amazon CloudWatch アラームの力を引き出そう | Amazon Web Services

                                          Amazon Web Services ブログ AWS オブザーバビリティの向上 – Amazon CloudWatch アラームの力を引き出そう 通常、組織はAWS サービスを活用してワークロードのオブザーバビリティと運用の優秀性を高めています。しかし、多くの場合、オブザーバビリティメトリクスが提供されたときのチームが取るべき対応は不明確であり、どのメトリクスに対処が必要で、どのメトリクスがノイズにすぎないかを理解することは難しい場合があります。たとえば、アラームがトリガーされるまで 10 分以上かかる場合、根本的な問題を軽減するためにチームが取れる対処が遅れてしまいます。この問題への理想的な解決策は、ネットワークの障害を防ぐために、オブザーバビリティメトリクスからアラームの起動までの時間を短縮することです。実装やアーキテクチャの制限により、メトリクスデータは常に CloudWatch

                                            AWS オブザーバビリティの向上 – Amazon CloudWatch アラームの力を引き出そう | Amazon Web Services
                                          • hadolintを使ってDockerfileをベストプラクティスに沿った状態に保つ

                                            Dockerは公式にDockerfileのベストプラクティスを表明しています。 が、このベストプラクティスに沿っているかどうか?を人間がいちいちレビューしていくのは正直しんどい、というか現実的ではない… そこで「せや!静的解析したろ!」という時に便利なのがhadolintというライブラリです。 使ってみる 今回はVSCode拡張機能とGHAのCI時に静的解析してもらいたいと思います。 今回はちょうどメンテナンスしていない自分のリポジトリがあるので、これに対して静的解析をかけていきます。 まずはVSCode拡張機能で利用するための下準備として、hadolint本体をOSにインストールします。 Macの場合はこちら。 docker/php/Dockerfile:8 DL3008 warning: Pin versions in apt get install. Instead of `apt-

                                              hadolintを使ってDockerfileをベストプラクティスに沿った状態に保つ
                                            • Amazon ECS & AWS Fargate 今昔物語 / past and present stories of Amazon ECS and AWS Fargate

                                              Amazon ECS & AWS Fargate 今昔物語 / past and present stories of Amazon ECS and AWS Fargate

                                                Amazon ECS & AWS Fargate 今昔物語 / past and present stories of Amazon ECS and AWS Fargate
                                              • モダンな開発環境のBtoB SaaSアーキテクチャ特集 技術選定のポイントと今後の展望 - Findy Tools

                                                公開日 2024/06/26更新日 2024/07/25モダンな開発環境のBtoB SaaSアーキテクチャ特集 技術選定のポイントと今後の展望 ご好評頂いているアーキテクチャ特集の第三弾となる今回は、BtoB SaaSを提供する企業10社にご協力頂き、技術選定のこだわりや今後の展望をご寄稿いただきました。アーキテクチャを通して、各社の事業特性や設計思想にも触れられる内容となっております。※ご紹介は企業名のアルファベット順となっております 株式会社あしたのチーム あしたのチームは「誰もが "ワクワク" 働ける世界を創る」をビジョンに掲げ、人事評価制度の構築・運用・クラウド化で "人と組織の成長" を支援しています。今回は、2024年4月にリリースされた同社の新サービス:パフォーマンスマネジメントプラットフォーム『Cateras™』のアーキテクチャについてご説明します。 アーキテクチャ選択の背

                                                  モダンな開発環境のBtoB SaaSアーキテクチャ特集 技術選定のポイントと今後の展望 - Findy Tools
                                                • 自社データ × ChatGPTで社内AIを構築するRAG ツール|Doox β版をリリースしました - Qiita

                                                  TLDR 社内のデータを元に質問への回答を LLM が生成する仕組み(RAG)を構築するためのサービスを開発しました。 β 版として無料で公開しているので是非使ってみてください。 サーバーレスな構成で Next.js を動かしている。技術のキャッチアップは大変だ。 背景 仕事をしていると社内の規定 / 製品情報 / 過去の履歴 .. などに関する問い合わせは日常的に発生するものだし、その工数は結構ある。通常は Wiki を作ってナレッジを共有するが、結局「近い人や担当に聞く」という行為はなかなか減らない。 色々な企業が、社内のデータを元に質問への回答を LLM が生成する仕組み(RAG)を独自に開発しているようで、技術ブログとかに書いている方も多い。 社内向け RAG の構築を SaaS プロダクトで提供したら各社の社内の問い合わせ工数と独自に RAG を構築するコストを下げられて嬉しいん

                                                    自社データ × ChatGPTで社内AIを構築するRAG ツール|Doox β版をリリースしました - Qiita
                                                  • Aurora MySQL におけるロック競合(ブロッキング)の原因を事後調査できる仕組みを作った話

                                                    こんにちは。 DBRE チーム所属の @p2sk です。 DBRE(Database Reliability Engineering)チームでは、横断組織としてデータベースに関する課題解決や、組織のアジリティとガバナンスのバランスを取るためのプラットフォーム開発などを行なっております。DBRE は比較的新しい概念で、DBRE という組織がある会社も少なく、あったとしても取り組んでいる内容や考え方が異なるような、発展途上の非常に面白い領域です。 弊社における DBRE チーム発足の背景やチームの役割については「KTC における DBRE の必要性」というテックブログをご覧ください。 本記事では、Aurora MySQL でロック競合(ブロッキング)起因のタイムアウトエラーが発生した際に根本原因を特定することができなかったので、原因を後追いするために必要な情報を定期的に収集する仕組みを構築した

                                                    • Fluent Bit の低レイヤーに飛び込んでみて、わかったこと

                                                      こんにちは! シェルフィー株式会社で SRE を担当している石田です。 弊社では、本番のワークロードにて Fluent Bit を使っております。 今回、Fluent Bitの処理について理解を深めたので記事を書いてみました。 世界中で使われているとても有名なミドルウェアなので、参考になればとても嬉しいです。 はじめに 弊社では、ECS on Fargate で稼働しているバッチジョブのログをサイドカーコンテナ(Fluent Bit)を使い Datadog に連携しています。 ログのサイズが 16 KB 以上ある場合、shim-logger の仕様により、そのログは分割されてしまうため、 Fluent Bitにて分割されたログの再結合処理を行う必要性があります。 この点についてはDeNAさんの記事がわかりやすいので、詳細はそちらを参考にしてもらえたらと思います。 AWS ECS on Fa

                                                        Fluent Bit の低レイヤーに飛び込んでみて、わかったこと
                                                      • 【個人開発】爆速な賃貸検索サービスをさらに高速化した【Rust】 - Qiita

                                                        個人で運営している賃貸物件の検索サービス Comfy のバックエンドを Rust でリプレースしました。この記事では、そのリプレースの背景と詳細をご紹介します。 まずは結果から 技術構成: Rust + Cloud Run1 へ移行 (Python + GCE2 から) 性能向上: 約 1.5 倍 開発期間: 1 ヶ月間 コード行数: 約 40 % インフラ費用: かなり減少 (多分3) 短い期間・少ないコードでかなり高速化できちゃった上に、開発体験もとてもよい Rust は本当に素晴らしいです…!! サービス概要 Comfy は 日本全国の賃貸物件を超高速に検索できる Web サービス です。 技術構成等の概要は、以前書いた記事 「【個人開発】爆速な賃貸物件の検索サービスを作った」 をご覧頂ければと思います。 もしよかったらこちらからぜひ試して頂き、さらによくなった性能を体感してみて下さ

                                                          【個人開発】爆速な賃貸検索サービスをさらに高速化した【Rust】 - Qiita
                                                        • 【2024年】AWS全サービスまとめ | DevelopersIO

                                                          こんにちは。サービス開発室の武田です。このエントリは、2018年から毎年公開しているAWS全サービスまとめの2024年版です。 こんにちは。サービス開発室の武田です。 このエントリは、2018年から毎年公開している AWS全サービスまとめの2024年版 です。昨年までのものは次のリンクからたどってください。 AWSにはたくさんのサービスがありますが、「結局このサービスってなんなの?」という疑問を自分なりに理解するためにまとめました。 今回もマネジメントコンソールを開き、「サービス」の一覧をもとに一覧化しました。そのため、プレビュー版など一覧に載っていないサービスは含まれていません。また2023年にまとめたもののアップデート版ということで、新しくカテゴリに追加されたサービスには[New]、文章を更新したものには[Update]を付けました。ちなみにサービス数は 247個 です。 まとめるにあ

                                                            【2024年】AWS全サービスまとめ | DevelopersIO
                                                          • 2023年のSREチームのAWSコスト削減を振り返る - Uzabase for Engineers

                                                            概要 全般 何はともあれコストタグ Cost Explorer でリソース別にコストを見よう IaC化しよう QuickSight も使おう 稼働時間対応する際はマスタカレンダを用意したい コンピューティング、コンテナ関連 EC2 定時バッチはマネージド化しよう EBS, Snapshot, AMI, EIP を消す ECS Container Insights の有効/無効を使い分けよう 何でも Fargate を選択すれば良いわけではない Fargate スポットを活用しよう Lambda Graviton対応しよう ECR イメージサイズを抑えよう ライフサイクルポリシーを設定しよう ネットワーキング VPC VPCエンドポイント入れ忘れに注意 VPC Flow Logs のS3バケット設定に注意しよう ストレージ系 RDS スロークエリ出てないかAPMを使って確認 DynamoDB

                                                              2023年のSREチームのAWSコスト削減を振り返る - Uzabase for Engineers
                                                            • 【30歳/完全未経験/独学】webアプリを作製しました【Golang, Next.js, MySQL, Docker, GitHub Actions CI, AWS Fargate on ECS】 - Qiita

                                                              完成物 ER図 画面遷移図 figma, 原寸画像 AWS構成図 ※備考※ GitHub Actions CIは構築済みです。 GitHub Actions CD, apiのprivate subnet化にも取り組んでいます。 EC2インタンスは通常時停止です。 技術選定理由 プログラミング、IT業界ともに未経験で着手し独学で作りました。 Go 比較対象:JAVA、Ruby、Python、PHP コンパイラ言語であり実行速度が高速である 静的型付けであり、コンパイル前にバグを発見しやすい 静的型付けかつ記述自由度が低いことから、以下2点を利点と考えた 開発を中長期まで続けた際にも、加筆・改修しやすい 他人のコードを読んだ際に学びやすい Javaも多少書いてみたが、簡素にかけるGoの方がしっくりきた SHOWROOM、IRIAM、Twitch、AbemaTVといった動画配信サービスにも採用さ

                                                                【30歳/完全未経験/独学】webアプリを作製しました【Golang, Next.js, MySQL, Docker, GitHub Actions CI, AWS Fargate on ECS】 - Qiita
                                                              • [ECS] タスク定義ファイル(taskdef.json)の運用について考える | iret.media

                                                                この記事について みなさん、ECS利用していますか!? AWSでコンテナを使うのなら、ECSですよね!?(kubernetesわからない勢) ECSはタスクという単位で、アプリケーションを実行させます。 そして、タスクの中にコンテナが1つ以上稼働します。 タスクはタスク定義から作成されます。タスク定義はタスクの金型的な存在です。 また、タスク定義はJSONファイル(以後taskdef.json)として運用することが一般的です。 このtaskdef.jsonを実運用する際に迷うポイントがあります。 それは以下のどちらの方法にするかです。 – 方法① : 各環境ごとにtaskdef.jsonを用意する – 方法② : 各環境でtaskdef.jsonを共用する ①,②について、それぞれの詳細/メリット・デメリットについて洗い出しをして、どちらを採用すべきかについての見解を述べていきます。 あく

                                                                  [ECS] タスク定義ファイル(taskdef.json)の運用について考える | iret.media
                                                                • "Nintendo Switch™ 向けプッシュ通知システムのリプレイス事例" の感想

                                                                  AWS については利用していないのでよくわからない。あくまで Erlang/OTP で書かれたミドルウェアのリプレイス事例として感想を雑に書く。ちなみに、現地で発表を聞いている。 一般的な感想 自分のような AWS 素人が見てもわかりやすいシンプルなシステムになっていた HTTP/2 を利用した独自プロトコルでの双方向通信が気になる TCP/IP を利用した大量の常時接続は本当に大変だとおもう カーネルパラメーターチューニング! 少ないリソースで、たくさんの接続を担う ゴールが素晴らしい デプロイの自動化を GitHub Actions でやってるのやっぱりいい 負荷試験にて1億台の接続を維持した状態で挙動が問題ないことを確認 最高 Graviton ベースの Fargate の活用 Go であれば arm64 向けバイナリがサクッと生成されるのは良い Erlang/OTP から Go へ

                                                                    "Nintendo Switch™ 向けプッシュ通知システムのリプレイス事例" の感想
                                                                  • ソニーにおける App Runner 導入事例と生の体験談の紹介 / Case study and real experience of using App Runner in Sony products

                                                                    3年ほど前に登場した比較的新しいサービスであるApp Runnerを商用環境で導入した事例を紹介します。 インフラの運用の手間を軽量化できる一方で、利用して初めて気づく課題もありました。 本日は実際の導入事例に基づいて、ECS Fargateとの比較、CI/CD・監視の工夫から障害発生時の運用方法と…

                                                                      ソニーにおける App Runner 導入事例と生の体験談の紹介 / Case study and real experience of using App Runner in Sony products
                                                                    • 大規模サービスのローンチに向け、パフォーマンスチューニングした話 #go #aws

                                                                      背景 こんにちは!Hanoi Dev Centerでバックエンドエンジニアをしているminhquangです。この記事では、私がAI事業本部のある新規プロダクト開発に参画した際に経験したパフォーマンスチューニングについて話したいと思います。 皆さんはサービスのローンチ(サービスを世の中に初めて出すリリース)をやったことがありますか。サービスローンチするときに、リクエストのスパイクや、ユーザー数の増加によるサーバー負荷増加など、様々な未知な課題が存在します。 私のチームでは数百万人の利用が見込まれるサービスにおいて、18000RPSを実現するべく負荷試験とパフォーマンスチューニングを実施しました。 本記事では、上記のサービス要件を満たすために私たちが取り組んだ負荷試験やパフォーマンスチューニングについて説明しつつ、これらの経験から得られた学びを共有したいと思います。 前提 技術スタック サーバ

                                                                        大規模サービスのローンチに向け、パフォーマンスチューニングした話 #go #aws
                                                                      • 2ヶ月でリリースしたFindy Toolsの技術選定の裏側 - Findy Tools

                                                                        これまで、Findy Toolsのアーキテクチャ特集記事では、テーマや分野ごとに複数の企業からアーキテクチャや技術選定の背景を伺い、まとめた記事をお届けしてきました。今回から始まる新シリーズでは、1社の技術選定についてさらに深く掘り下げ、個々の選択がどのように全体の成功に寄与しているのかをより詳細に探っていきたいと思います。初回の本記事では、まず私たち自身であるFindy Toolsが、2ヶ月という短期間でリリースに至った技術選定の裏側をご紹介します。 Findy Toolsについて Findy Toolsは開発ツールに特化したレビューサイトです。 ツールのレビューや他社のアーキテクチャを見て技術選定の参考にすることが出来ます。2024年1月にベータ版としてサービスをリリースしました。 ベータ版までは ほとんど1人で開発され、現在は3名で開発を行っています。 立ち上げのスピードを重視して、

                                                                          2ヶ月でリリースしたFindy Toolsの技術選定の裏側 - Findy Tools
                                                                        • AWS Lambda でも Rails で Web 開発 - エムスリーテックブログ

                                                                          本日はコンシューマチームのブログリレー2日目です。 エムスリーエンジニアリングG コンシューマチームの松原(@ma2ge)です。 今回は以前筆者が M3 Tech Talk で話した AWS Lambda での Web アプリ開発に Rails を使う内容について、 若干内容を変えつつ Tech Blog の方でも紹介をしたいと思います。 最近使っているキーボードの様子 現在のチームで担当している主要なアプリは Rails で書かれていて、ほとんどがコンテナ化され Amazon ECS(ECS) と Fargate を使って運用されています。 そんな中今年の初めに AWS Lambda(Lambda) に適したプロジェクトが話にあがりました。ただ Rails で Lambda しかも Web アプリとなるとあまり採用事例を耳にしません。 とはいえ使い慣れている Rails をそのまま生かし

                                                                            AWS Lambda でも Rails で Web 開発 - エムスリーテックブログ
                                                                          • Next.js と Server-side Rendering をプロダクト環境で3年運用してきた知見と率直な所感 | MEDLEY Developer Portal

                                                                            2024-07-23Next.js と Server-side Rendering をプロダクト環境で3年運用してきた知見と率直な所感こんにちは、医療プラットフォーム本部・プロダクト開発室・第1開発グループ所属の加藤です。 オンライン診療・オンライン服薬指導アプリ「CLINICS」の開発を担当しています。 今回は CLINICS で採用している Next.js と Server-side Rendering (SSR) についてお話ししたいと思います。 Next.js は昨今注目を集めている React ベースの Web フレームワークです。 これから Web フロントエンドの開発を始めるにあたって採用を検討している方も多いのではないでしょうか。 Next.js といえば React コンポーネントをサーバー上で実行して HTML を返す SSR に対応しているのが大きな特徴です。 SSR

                                                                              Next.js と Server-side Rendering をプロダクト環境で3年運用してきた知見と率直な所感 | MEDLEY Developer Portal
                                                                            • 「エンジニアDB」というサービスを開発しました!【Next.js / Rails / AWS / Terraform / Docker / GitHub Actions】 - Qiita

                                                                              3.インフラ(全体構成)について ここから技術的なことについて話していきます。 まず大前提として、プロジェクトの全体構成は、Happiness Chain の卒業課題の条件に基づいて決めれらていました。これらの条件には以下が含まれます Rails APIモード / Reactで完全SPAのポートフォリオを作る。 本番環境と開発環境にDockerを使う。 本番環境にはECS Fargateを使う。 GitHub Actionsを使ってAWSに自動デプロイする。 Terraformでインフラをコード化する。 なので、これに倣って実装しています。 アーキテクチャの全体像 フロントエンドはVercelにデプロイして、バックエンドはAWSのECSにデプロイしています。 ブランチ運用は、GitHub flowを採用しています。 プルリク時にテストが走り、mainブランチにマージされるとデプロイされる感

                                                                                「エンジニアDB」というサービスを開発しました!【Next.js / Rails / AWS / Terraform / Docker / GitHub Actions】 - Qiita
                                                                              • 開発者が安心して実行可能なSQL実行基盤の導入と運用 #ベッテク月間 - LayerX エンジニアブログ

                                                                                こんにちは!バクラク事業部 Platform Engineering 部 DevOps チームの id:sadayoshi_tadaです。 7月はエンジニアブログがたくさん出る #ベッテク月間です。今後も記事が出ますので、どんな記事がでるのかこちらのカレンダーからよければチェックしてみてください!7/2にSRE Lounge#17にて開発者が安心して実行可能なSQL実行基盤の取り組みという発表させていただきました。この記事では当該発表で時間の関係で触れきれなかった内容や補足を行っていきます。 従来のデータベースのデータ変更における課題 課題に対する解決策の検討 Bytebaseの利用にかかるコスト Bytebaseの導入及びデータ変更のフロー整備 データ変更のフロー整備 Bytebase導入後の変化 データ変更オペレーション上の課題 まとめ 最後に 従来のデータベースのデータ変更における課

                                                                                  開発者が安心して実行可能なSQL実行基盤の導入と運用 #ベッテク月間 - LayerX エンジニアブログ
                                                                                • なぜSUZURIはHerokuから「EKS」へ移設する決定をしたのか - Pepabo Tech Portal

                                                                                  こんにちは。技術部プラットフォームグループのshibatchです。プラットフォームエンジニアとして、主にSUZURIとminneをより良くするおしごとをしています。 さて私が主として携わっているSUZURIですが、2014年のサービス開始以来、一貫してHerokuを利用してきました。このたび、10年間使っていたプラットフォームを卒業し、新たにAmazon EKS(Elastic Kubernetes Service)へ移す方針に決めた経緯についてお話しします。EKSに移すという決定にするまでに多角的に検討し、時に悩みながら決定した過程について明らかにしていきます。 なお、現在プラットフォーム移設の真っ最中であり、移設の詳細な内容はこの記事に含めません。移設作業はほぼ完了に向かっており、また別途お話しする予定です。 この記事は以下の3部構成になっています。 Herokuから移行しようと思った

                                                                                    なぜSUZURIはHerokuから「EKS」へ移設する決定をしたのか - Pepabo Tech Portal