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Kafkaの検索結果1 - 40 件 / 71件

Kafkaに関するエントリは71件あります。 kafka設計データ などが関連タグです。 人気エントリには 『次世代の監視技術 - Telemetry技術のご紹介 - NTT Communications Engineers' Blog』などがあります。
  • 次世代の監視技術 - Telemetry技術のご紹介 - NTT Communications Engineers' Blog

    こんにちは、イノベーションセンターの三島です。 本記事では、次世代の監視技術として期待されるTelemetry技術についてご紹介します。 この記事について 本記事では下記の3点を共有します。 従来の監視技術が抱える課題とTelemetryの可能性 Telemetryの技術概要と、各社の実装状況 NTT Comのネットワーク上で検証し得られた知見と、期待されるユースケース 従来の監視技術が抱える課題 ネットワーク運用においては、障害検知やパフォーマンス分析のため監視技術が重要となります。 従来のネットワークでは、SNMP(Simple Network Management Protocol)と呼ばれる技術が広く利用されています。 SNMPの仕組みを図1に示します。SNMPはUDPベースなネットワーク監視技術です。データモデルはMIB(Management Information Base)と

      次世代の監視技術 - Telemetry技術のご紹介 - NTT Communications Engineers' Blog
    • GitHubのモノリスからマイクロサービスへのジャーニー

      Spring BootによるAPIバックエンド構築実践ガイド 第2版 何千人もの開発者が、InfoQのミニブック「Practical Guide to Building an API Back End with Spring Boot」から、Spring Bootを使ったREST API構築の基礎を学んだ。この本では、出版時に新しくリリースされたバージョンである Spring Boot 2 を使用している。しかし、Spring Boot3が最近リリースされ、重要な変...

        GitHubのモノリスからマイクロサービスへのジャーニー
      • シン・Kafka / shin-kafka

        2024/04/10に行われたOCHaCafe Season 8-3「シン・Kafka」で使用したスライドです

          シン・Kafka / shin-kafka
        • Kafka Streamsで作る10万rpsを支えるイベント駆動マイクロサービス

          CNDT2023 プレイベント 登壇資料

            Kafka Streamsで作る10万rpsを支えるイベント駆動マイクロサービス
          • 【Team & Project】LINEのMessaging Server開発業務、Apache Kafkaプラットフォームの開発・運用をしているチームを紹介します

            LINEの開発組織のそれぞれの部門やプロジェクトについて、その役割や体制、技術スタック、今後の課題やロードマップなどを具体的に紹介していく「Team & Project」シリーズ。 今回は、LINEのMessaging Server開発業務、Apache Kafkaプラットフォームの開発・運用をしているチームについて紹介します。Z PartチームのWonpill Seo、井出真広、Javier Luca de Tena、河村勇人に話を聞きました。 ―― まず、自己紹介をお願いします。 Wonpill:LINEのMessaging Server開発業務、Apache Kafkaプラットフォームの開発・運用を担当しているZ Partチームでマネージャーとして働いています。 井出:今所属しているZ Partでは、主にMessaging platformで利用しているRedisクラスタの運用やRe

              【Team & Project】LINEのMessaging Server開発業務、Apache Kafkaプラットフォームの開発・運用をしているチームを紹介します
            • LinkedIn、システムの複雑性低減のためにLambdaアーキテクチャを廃止

              Spring BootによるAPIバックエンド構築実践ガイド 第2版 何千人もの開発者が、InfoQのミニブック「Practical Guide to Building an API Back End with Spring Boot」から、Spring Bootを使ったREST API構築の基礎を学んだ。この本では、出版時に新しくリリースされたバージョンである Spring Boot 2 を使用している。しかし、Spring Boot3が最近リリースされ、重要な変...

                LinkedIn、システムの複雑性低減のためにLambdaアーキテクチャを廃止
              • Kafkaを利用したジョブキューライブラリ「Decaton」の活用事例

                先日 LINE が開発するライブラリ Decaton が OSS として公開されました。 Decaton は Kafka を利用したジョブキューライブラリで、LINE 社内で幅広く利用されています。 GitHub - line/decaton: High throughput asynchronous task processing on Apache Kafka 今回の記事では、LINE で Decaton がどのように利用されているか、実際に利用されているプロダクトの実例を交えて紹介します。 Decaton とは? Decaton は LINE 社内で非同期処理を行う際のジョブキューとして利用されているライブラリで、データストアとして Kafka を利用しています。 Kafka には、ストリーム処理を扱う公式のライブラリとして Kafka Streams があります。しかし、Kafka

                  Kafkaを利用したジョブキューライブラリ「Decaton」の活用事例
                • メルペイDataPlatformのCDC DataPipeline | メルカリエンジニアリング

                  こんにちは、メルペイ DataPlatformチーム(@rerorero, @darklore, @laughingman7743)です。 この記事は、Merpay Tech Openness Month 2022 の14日目の記事です。 今日はメルペイ DataPlatformで取り組んでいるCDCパイプラインについて紹介します。 CDCパイプラインとは何か CDCとは Change Data Capture の略称で、データベース内のデータの変更(新規作成、削除、変更など)を追跡するシステムです。データソースで発生した変更は、ニアリアルタイムでデータシンクに反映させることができます。 CDCの実現方法にはいくつかあるのですが、メルペイ DataPlatformでは以下の2つの方法を使ったパイプラインを構築しています。 Striim社のブログ がよくまとまっていたので、こちらから引用させ

                    メルペイDataPlatformのCDC DataPipeline | メルカリエンジニアリング
                  • GitHub - lawofcycles/apache-iceberg-101-ja: これからApache Icebergを学びたい人向けの実践的なハンズオンです。コンテナが動く端末1台で始められます

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                    • 大規模Kafkaクラスターで起きた「SYN flood」 再現性のない問題をどのように原因究明したか

                      2021年11月10日と11日の2日間、LINE株式会社が主催するエンジニア向け技術カンファレンス「LINE DEVELOPER DAY 2021」がオンラインで開催されました。そこで岡田遥来氏が、LINEで最もよく使われるミドルウェアの1つ「Kafka」クラスターのリクエスト遅延を、どのように解決したかについて紹介しました。まずは起きた現象と、その原因究明について。 分散ストリーミングミドルウェア「Apache Kafka」 岡田遥来氏:ではセッションを始めます。よろしくお願いいたします。 こんにちは。岡田遥来と申します。LINEでシニアソフトウェアエンジニアをやっていて、全社的に利用されるApache Kafkaプラットフォームの開発・運用を担当しています。 ご存じの方も多いかもしれませんが、Apache Kafkaは分散ストリーミングミドルウェアで、LINEでは最もよく使われるミドル

                        大規模Kafkaクラスターで起きた「SYN flood」 再現性のない問題をどのように原因究明したか
                      • Kafka Streams はレコードをどのように処理しているのか - Repro Tech Blog

                        Platform Team/Repro Core Unit の村上です。 Repro では Kafka を基盤としたストリーム処理のアプリケーションを構築する際に、Kafka Streams を積極的に活用しています。 Kafka Streams は、フォールトトレラントなステートフル処理を簡潔に実装でき、データパイプラインを Topology という表現で抽象化することで、複雑な処理でも管理しやすい形で組み立てていくことが可能です。 また、Apache Kafka 以外の外部依存がないことや Streams DSL によるシンプルな記述でストリーム処理を実装できることなども、ストリーム処理のアプリケーションをスムーズに構築する上で助かっています。 一方で、 なにかしらの問題が発生したときのトラブルシューティングや影響範囲調査の際には、Kafka Streams の内部処理を把握していない

                          Kafka Streams はレコードをどのように処理しているのか - Repro Tech Blog
                        • Sidekiq to Kafka ストリームベースのmicro services

                          Kaigi On Rails 2020 発表資料。 ActiveJob(sidekiq)の限界とKafkaを採用してサービス分割する上での戦い方の例について紹介する。

                            Sidekiq to Kafka ストリームベースのmicro services
                          • Kafkaに接続するJavaアプリケーションをGravitonインスタンスへ移行してパフォーマンスを改善する - joker1007’s diary

                            社内向けのドキュメントと兼用したので、前提とかメンバー向けの解説が含まれているので、前後のパフォーマンスの変化だけを見たい人は、下の方のグラフ画像までスクロールしてください。 gravitonインスタンスを活用するモチベーション ワークロードによる相性はあるが、特にマルチスレッド性能で既存のインスタンスより性能向上が見られる上にコストが安いため、うまくフィットすれば性能改善とコスト削減の双方でメリットがある。 また、周辺ハードウェアもアップデートされているため、エフェメラルストレージ付きのインスタンスのストレージサイズが増えているなどのメリットもある。 特に現時点ではr6gdインスタンスが利用したかった。 gravitonインスタンスを利用するためarm64アーキテクチャへの対応 gravitonインスタンスはarm64 (aarch64) アーキテクチャのCPUのため、既存のx86_64

                              Kafkaに接続するJavaアプリケーションをGravitonインスタンスへ移行してパフォーマンスを改善する - joker1007’s diary
                            • GitHubのプッシュ処理を改善した方法

                              GitHub にプッシュすると何が起こるのでしょう?「リポジトリに私の変更が反映される」あるいは「リモートの参照元が更新される」という答えが正しいかもしれません。いくつか例を挙げてみましょう: プルリクエストが同期されます。つまり、プルリクエストの差分とコミットが、新しくプッシュされた変更を反映します。 プッシュされたウェブフックがディスパッチされます。 ワークフローがトリガーされます。 アプリの設定ファイル(Dependabot や GitHub Actions など)をプッシュすると、アプリが自動的にリポジトリにインストールされます。 GitHub ページが公開されます。 Codespacesの設定が更新されます。 さらに色んなことがあります。 これらは重要ものの一部で、プッシュするたびに行われることのほんの一例にすぎません。実際、GitHubモノリスでは、プッシュに直接反応して実行さ

                                GitHubのプッシュ処理を改善した方法
                              • 8 AWS Serverless Patterns in Kafka-land

                                Photo by Thalia Tran on UnsplashKafka is a top-notch industry platform for streaming data processing at scale. No surprise that first-class citizens of Kafka world are 24/7-running producer/consumer applications (e.g. classical servers, k8s-pods, etc.). But what about the rapidly rising world of AWS Serverless ecosystem? Image credit: AuthorThe diagram above is a collection of workflows: Propagate

                                  8 AWS Serverless Patterns in Kafka-land
                                • Kafka Brokerのcompaction動作の詳細とチューニング方法について - Repro Tech Blog

                                  Reproでチーフアーキテクトとして働いているid:joker1007です。 今回、Kafka Brokerのcompaction動作について調査しチューニングすることでパフォーマンス改善の成果が得られたため、そのノウハウをブログにまとめておきました。 かなりマニアックな内容なので、需要は多くないと思いますが、私が調査した限りでは日本語で同じ様な内容のブログ記事はほとんど存在しなかったため、Kafkaを自前で運用している人にとっては役に立つ内容かもしれません。 compactionとは (参考: https://kafka.apache.org/documentation/#compaction) Kafkaの基本的なデータ削除ポリシーは一定時間が経過したら過去のデータをそのまま削除するdeleteというポリシーを使う。 これは、log.retention.hoursという設定でコントロー

                                    Kafka Brokerのcompaction動作の詳細とチューニング方法について - Repro Tech Blog
                                  • Kafka is dead, long live Kafka

                                    TL;DRWarpStream is an Apache Kafka® protocol compatible data streaming platform built directly on top of S3. It's delivered as a single, stateless Go binary so there are no local disks to manage, no brokers to rebalance, and no ZooKeeper to operate. WarpStream is 5-10x cheaper than Kafka in the cloud because data streams directly to and from S3 instead of using inter-zone networking, which can be

                                      Kafka is dead, long live Kafka
                                    • HBaseとKafkaによるデータパイプライン構築。LINE Messaging Platformにおける活用法

                                      LINE株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。 LINEヤフー Tech Blog 2021年11月10日・11日の2日間にわたり、LINEのオンライン技術カンファレンス「LINE DEVELOPER DAY 2021」が開催されました。特別連載企画「 DEVDAY21 +Interview」では、登壇者たちに発表内容をさらに深堀り、発表では触れられなかった関連の内容や裏話についてインタビューします。今回の対象セッションは「LINE Messaging Platform におけるHBaseとKafkaのデータパイプラインと活用例」です。 LINEでは、Messaging Platformのストレージミドルウェアの1つとしてApache HBase(以下、HBase)を使用しています。HBaseのレプリケーショ

                                        HBaseとKafkaによるデータパイプライン構築。LINE Messaging Platformにおける活用法
                                      • 大規模Kafkaクラスターで起きたリクエスト遅延 どのように問題を特定して解決したか

                                        2021年11月10日と11日の2日間、LINE株式会社が主催するエンジニア向け技術カンファレンス「LINE DEVELOPER DAY 2021」がオンラインで開催されました。そこで岡田遥来氏が、LINEで最もよく使われるミドルウェアの1つ「Kafka」クラスターのリクエスト遅延を、どのように解決したかについて紹介しました。後半は、実際どのように問題を特定して解決したかについて。前半はこちら。 TCP windowの概念について 岡田遥来氏:さて、このようにブローカーがSYN flood状態になって、一部のクライアントのhandshakeがSYN Cookiesを使ったフローにフォールバックしてしまっていたことがわかったわけですが、実はこのSYN Cookiesというのは、TCPスループットの悪化を引き起こすケースがあるということが知られています。これについて見るために、まずはTCP w

                                          大規模Kafkaクラスターで起きたリクエスト遅延 どのように問題を特定して解決したか
                                        • Amazon MSKを用いてMySQLに対してChange Data Captureを実現する - ZOZO TECH BLOG

                                          はじめに こんにちは。基幹システム本部・物流開発部の作田です。現在、ZOZO社内で使用している基幹システムのリプレイスを担当しています。 現在行っているリプレイスでは、既存の基幹システムから発送機能を切り出し、マイクロサービスに移行しています。リプレイスの詳細については、ZOZOBASEを支える発送システムリプレイスの取り組みをご覧ください。 techblog.zozo.com マイクロサービスは発送業務の各作業が完了したことを基幹システムに連携しており、この連携を実現するためにAmazon Managed Streaming for Apache Kafka(以降、Amazon MSK)を採用しました。今回は、サービス間のデータ連携にAmazon MSKを採用した理由やAmazon MSKでの実装例と考慮点について紹介します。MySQLなどのリレーショナルデータベースに対してAmazon

                                            Amazon MSKを用いてMySQLに対してChange Data Captureを実現する - ZOZO TECH BLOG
                                          • 「膨大な量のトラフィックを扱えるLINEの環境は魅力的」Kafkaスペシャリストが語る仕事の醍醐味

                                            LINE株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。 LINEヤフー Tech Blog LINEで働くエンジニアに色々と話を聞いていく「LINE Engineer Insights」。LINEの技術組織で働く個々人に、何を重視して技術者としてのキャリアを歩んでいるのか、今LINEで何に取り組んでいるのか、今後実現していきたいことなどを聞いていきます。 今回登場するのは、LINEのMessaging Platform IMFチームのApache Kafka(以下、Kafka)スペシャリストである岡田遥来です。IMFチームは全社的に利用されるマルチテナントKafkaプラットフォームの開発・運用を行っています。最も大きなKafkaクラスターが処理するトラフィックは秒間1,500万メッセージ・7.5GBにのぼり、単一クラ

                                              「膨大な量のトラフィックを扱えるLINEの環境は魅力的」Kafkaスペシャリストが語る仕事の醍醐味
                                            • Kafka入門 第1回 「そもそもKafkaとはなにか」 - joker1007’s diary

                                              これは社内向けに書いた、Kafkaってそもそも何やねん、ということをメンバーに解説するための記事を一部編集して公開できる様にしたものです。 第2回以降では、Kafkaを利用したアプリケーション開発のノウハウについて解説していく予定です。そちらも社内の事情を除いた形で公開していくつもりです。 そもそもKafkaとは Kafkaはイベントストリーミングプラットフォームと呼ばれるミドルウェアです。 元々はストリームバッファと呼ばれてたと思います。 公式のドキュメントには以下の様に書かれています。 Kafka combines three key capabilities so you can implement your use cases for event streaming end-to-end with a single battle-tested solution: To publis

                                                Kafka入門 第1回 「そもそもKafkaとはなにか」 - joker1007’s diary
                                              • Kafka と Karafka を無事故・無停止でアップグレードした話 - RAKSUL TechBlog

                                                はじめに こんにちは。SRE チームの吉原です。 ラクスルでは様々なサービスが Rails で動いており、そのメッセージングキューにに AWS MSK (Kafka) を利用しています。このときの Kafka は 2.7.0 で 2024/9/11 に強制的にバージョンアップを控えていました。Ruby の Kafka Client である Karafka は 1.4 を使っており、しばらくアップデートされていませんでした。2023 年 8 月には Karafka にまつわる大きな障害が発生しており、入社時はこの問題について調査をしていました。この結果、ログや可観測性の問題がわかっていました。Karafka 1 系は ruby-kafka をベースとしており、このライブラリも積極的に開発されていないため、Kafka が 3.5.0 になったときの互換性や安定性については不安がありました。Ka

                                                  Kafka と Karafka を無事故・無停止でアップグレードした話 - RAKSUL TechBlog
                                                • 「Kafka Summit 2020」開催!ストレージ階層化、ZooKeeperフリー、クラウドネイティブ ―次の10年に向けて進化を続けるKafkaのいま | gihyo.jp

                                                  「Kafka Summit 2020」開催!ストレージ階層化、ZooKeeperフリー、クラウドネイティブ ―次の10年に向けて進化を続けるKafkaのいま 8月24日、25日(米国時間)の2日間に渡り、Confluentが主催する「Kafka Summit 2020」がオンラインで開催されました。新型コロナウイルスの感染拡大により、2020年はほぼすべてのITカンファレンスがキャンセル、またはオンラインでの開催へと切り替えられてきましたが、これまで年に2回、サンフランシスコやロンドン、ニューヨークなどでリアルイベントが行われてきた「Kafka Summit」も同様に、初めてのバーチャルカンファレンスとして開催されました。もっとも今回の登録者数は143ヵ国から約3万5,000名にも上り、リアルイベントからオンラインへと変わったことで、Kafka Summitとしては過去最大級の参加者を集め

                                                    「Kafka Summit 2020」開催!ストレージ階層化、ZooKeeperフリー、クラウドネイティブ ―次の10年に向けて進化を続けるKafkaのいま | gihyo.jp
                                                  • Hunting down a C memory leak in a Go program

                                                    What it feels like when your app is leaking memoryIntroductionOver the last few years at Zendesk, both Go and Kafka have been increasingly growing in importance in our architecture. It was of course inevitable that they should meet, and so various teams have been writing Kafka consumers and producers in Go of late. There are a few different library options for building Kafka apps in Go, but we’ve

                                                      Hunting down a C memory leak in a Go program
                                                    • Kaigi on Rails 2020に登壇して、Kafkaを使ったサービス分割の話をしてきました。 - joker1007’s diary

                                                      2020/10/3 に開催されたKaigi on Rails 2020に登壇してきました。 オンラインのイベントやカンファレンスに登壇したことはあるんですが、今迄割とカンファレンスの現場感みたいなのが薄いなと感じる中で、Kaigi on Railsはかなり以前の祭り感みたいなのを感じることが出来て、とても良いカンファレンスだったと思います。 特にSpatial Chatでカンファレンス会場の廊下っぽい空気を完璧とは言えないまでも再現出来てたのはとても良い試みだと思いました。 さて、私はというとキーノートを除いた通常発表のトリとして発表させていただきました。 (午前だったら寝坊してたのでやばかった……、運営チームの気遣いに感謝しておりますw) 内容は以下の通りです。 speakerdeck.com 背景とか反省とか RailsというWebアプリケーション開発のフレームワークを中心にしたカンフ

                                                        Kaigi on Rails 2020に登壇して、Kafkaを使ったサービス分割の話をしてきました。 - joker1007’s diary
                                                      • Azure Database for PostgreSQLでCDCを試してみる - kaz29

                                                        最近開発しているサービスがだんだん成長してきて、先々を考えるといくつかのサービスに分離したいなーと思いChange Data Capture (CDC)について色々と調べていました。 MySQLでの構築については、この記事DebeziumでCDCを構築してみたがとても丁寧に解説されているのでお薦めです。この記事の解説を参考にしてMySQL+Kafka+Debeziumで動作してお試しできる環境ができたので、色々と挙動を確認できました。 PostgreSQLでCDC MySQLでの実験環境は簡単に構築できたのですが、今回導入を検討しているサービスではPostgreSQLを使用しています。 ということで、まずは手元でPostgreSQL + Kafka + DebeziumでCDC環境を構築してみます。 Kafkaの構築 こちらは前出のブログの記載とほぼ同じで、Docker hubにある公式イ

                                                          Azure Database for PostgreSQLでCDCを試してみる - kaz29
                                                        • アプリケーション・モダナイゼーション: マイクロサービス間のデータ同期 - 赤帽エンジニアブログ

                                                          レッドハットのソリューションアーキテクトの森です。 マイクロサービスについて、前回はそのアーキテクチャの概要から利点、そして課題についてまとめました。今回はマイクロサービス間のデータ同期の手法についてご紹介していきます。 前回の記事はこちらです。 rheb.hatenablog.com Outboxパターン と Change Data Capture によるデータ同期 マイクロサービスにおいては、基本的には各サービスとデータベースは1:1とするモデルを推奨しています。そのため、サービス間のデータベースの同期を取るしくみについて考慮が必要です。データベース間の同期を取るための方法の1つとして、データベース処理とメッセージを併用する Transactional Outbox と Transactionlog tailing があります。 Transactional Outbox の実体はデータ

                                                            アプリケーション・モダナイゼーション: マイクロサービス間のデータ同期 - 赤帽エンジニアブログ
                                                          • Apache Kafka が生まれた理由

                                                            今データを使って何かした方がいいと考えているお客様は多いのではないかと思います。Red Hat の金融セミナーでもこの手のお話があり、マネーソーの登壇者が以下の話をしていました。 義務化されるものがある一方で、オープンバンキングを実装するための様々なアプローチがあるのですが、一貫したテーマが一つあることに気付きました。〜略〜 今や誰もが同じデータへアクセスすることが可能で勘定系システムの中にある貴重なデータに基づいて活動できるのは私だけではありません。ではどうしたら差別化できるでしょうか。〜略〜 その答えとは次のようなものです。 データを使っていますぐ何かした方がよい。〜略〜 データに基づく活動が次の未開拓領域です。 ETL を使っていたときの LinkedIn の課題前提 : アクテビティデータActivity data is one of the newer ingredients i

                                                              Apache Kafka が生まれた理由
                                                            • 次世代マーケティングデータ活用基盤「Business Manager」が直面した課題。その開発の裏側に迫る

                                                              LINE株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。 LINEヤフー Tech Blog 2021年11月10日・11日の2日間にわたり、LINEのオンライン技術カンファレンス「LINE DEVELOPER DAY 2021」が開催されました。特別連載企画「DEVDAY2021 アフターインタビュー」では、登壇者たちに発表内容をさらに深堀りし、発表では触れられなかった関連の内容や裏話などについてインタビューします。今回の対象セッションは「次世代マーケティングデータ活用基盤『Business Manager』開発の裏側」です。 「Business Manager」は、広告主である企業がLINEの各種広告プロダクトを横断してさまざまなデータを有効活用するための基盤です。2021年1月に開発がスタートし、2021年10月

                                                                次世代マーケティングデータ活用基盤「Business Manager」が直面した課題。その開発の裏側に迫る
                                                              • [アップデート] Lambda のイベントソースに Amazon MSK が設定できるようになりました | Developers.IO

                                                                先日のアップデートで Amazon MSK(Managed Streaming for Apache Kafka) を Lambda のソースイベントとして利用できるようになりました! AWS Lambda now supports Amazon Managed Streaming for Apache Kafka as an event source アップデートされて直ぐに触ってたのですが、まだ MSK まわりは情報も少なく、うまく検証が進まなかったのですが、本日リリースされていた公式ブログでようやく理解が深まりました。(Thank you, James!!) 何がうれしいのか Amazon MSK はフルマネージドな Apache Kafka のサービスで、最大のメリットは「完全互換」があることでしょう。現在、オンプレ環境で利用中の Apache Kafka を利用したデータパイプラ

                                                                  [アップデート] Lambda のイベントソースに Amazon MSK が設定できるようになりました | Developers.IO
                                                                • Kafka Needs No Keeper - Removing ZooKeeper Dependency

                                                                  Apache Kafka Needs No Keeper: Removing the Apache ZooKeeper Dependency Currently, Apache Kafka® uses Apache ZooKeeper™ to store its metadata. Data such as the location of partitions and the configuration of topics are stored outside of Kafka itself, in a separate ZooKeeper cluster. In 2019, we outlined a plan to break this dependency and bring metadata management into Kafka itself. So what is the

                                                                    Kafka Needs No Keeper - Removing ZooKeeper Dependency
                                                                  • Outboxパターンを使用したマイクロサービスのSagaオーケストレーション

                                                                    Spring BootによるAPIバックエンド構築実践ガイド 第2版 何千人もの開発者が、InfoQのミニブック「Practical Guide to Building an API Back End with Spring Boot」から、Spring Bootを使ったREST API構築の基礎を学んだ。この本では、出版時に新しくリリースされたバージョンである Spring Boot 2 を使用している。しかし、Spring Boot3が最近リリースされ、重要な変...

                                                                      Outboxパターンを使用したマイクロサービスのSagaオーケストレーション
                                                                    • GitHub - redpanda-data/redpanda: Redpanda is a streaming data platform for developers. Kafka API compatible. 10x faster. No ZooKeeper. No JVM!

                                                                      You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert

                                                                        GitHub - redpanda-data/redpanda: Redpanda is a streaming data platform for developers. Kafka API compatible. 10x faster. No ZooKeeper. No JVM!
                                                                      • GitHub - redpanda-data/console: Redpanda Console is a developer-friendly UI for managing your Kafka/Redpanda workloads. Console gives you a simple, interactive approach for gaining visibility into your topics, masking data, managing consumer groups, and e

                                                                        Message viewer: Explore your topics' messages in our message viewer through ad-hoc queries and dynamic filters. Find any message you want using JavaScript functions to filter messages. Supported encodings are: JSON, Avro, Protobuf, CBOR, XML, MessagePack, Text and Binary (hex view). The used encoding (except Protobuf and CBOR) is recognized automatically. Consumer groups: List all your active cons

                                                                          GitHub - redpanda-data/console: Redpanda Console is a developer-friendly UI for managing your Kafka/Redpanda workloads. Console gives you a simple, interactive approach for gaining visibility into your topics, masking data, managing consumer groups, and e
                                                                        • 【レポート】Amazon ECSとKafka Streamsを活用した低コストで高機能なストリーミングアプリケーションの構築 #AWSSummit | DevelopersIO

                                                                          【レポート】Amazon ECSとKafka Streamsを活用した低コストで高機能なストリーミングアプリケーションの構築 #AWSSummit DA事業本部の春田です。 AWS Summit Online絶賛開催中!ということで、本記事では「CUS-47: Building Semi-Realtime Processing System with Kafka and Kafka Streams on Amazon ECS」の内容についてまとめていきます。 セッション情報 Repro 株式会社 CTO 橋立 友宏 氏 より短かいスパンでより大規模な情報を分析可能にすることが求められる現代のデータ基盤を実現するため、Amazon ECS と Kafka Streams フレームワークを活用して低コストで高機能なストリーミングアプリケーションを構築するノウハウについて解説します。 ※セッショ

                                                                            【レポート】Amazon ECSとKafka Streamsを活用した低コストで高機能なストリーミングアプリケーションの構築 #AWSSummit | DevelopersIO
                                                                          • Kafka Without ZooKeeper: A Sneak Peek At the Simplest Kafka Yet

                                                                            At the heart of Apache Kafka® sits the log—a simple data structure that uses sequential operations that work symbiotically with the underlying hardware. Efficient disk buffering and CPU cache usage, prefetch, zero-copy data transfers, and many other benefits arise from the log-centric design, leading to the high efficiency and throughput that it is known for. For those new to Kafka, the topic—and

                                                                              Kafka Without ZooKeeper: A Sneak Peek At the Simplest Kafka Yet
                                                                            • What Every Software Engineer Should Know about Apache Kafka: Events, Streams, Tables, Storage, Processing, And More

                                                                              To help fellow engineers wrap their head around Apache Kafka and event streaming, I wrote a 4-part series on the Confluent blog on Kafka’s core fundamentals. In the series, we explore Kafka’s storage and processing layers and how they interrelate, featuring Kafka Streams and ksqlDB. In the first part, I begin with an overview of events, streams, tables, and the stream-table duality to set the stag

                                                                                What Every Software Engineer Should Know about Apache Kafka: Events, Streams, Tables, Storage, Processing, And More
                                                                              • Kafka Streams の State Store が tombstone によって遅くなってしまったので RocksDB のパラメータを調整してみた話 - Repro Tech Blog

                                                                                Platform Team の Repro Core という Unit に所属している村上と申します。 Repro Core の役割の 1 つとして、共通基盤となる Kafka Streams アプリケーションの運用があります。 この共通基盤は Repro の大量トラフィックを捌いている基盤になるため、日々の運用の中で様々な課題に直面します。 今回はそのような課題の中から、tombstone によって State Store のパフォーマンスが低下し、その解決策として RocksDB のパラメータを調整した話をします。 前半部分では tombstone によって State Store のパフォーマンスが低下した件を説明します。後半は RocksDB の compaction の挙動確認とそのパラメータ調整について説明します。 ちなみに、私が所属している Repro Core については、

                                                                                  Kafka Streams の State Store が tombstone によって遅くなってしまったので RocksDB のパラメータを調整してみた話 - Repro Tech Blog
                                                                                • Apache Kafka 超入門 - 赤帽エンジニアブログ

                                                                                  こんにちは、ソリューションアーキテクトの蒸野(ムシノ)です。 今回は「AMQ Streams」のベースとなっている「Apache Kafka」の超概要を説明をしたいと思います。 Apache Kafka とは 2010年にLinkedInで開発され、2011年にLinkedInから公開されたオープンソースの分散メッセージングシステムです。 Apache Kafkaはストリームデータのために設計された分散システムであり、大量のログやイベントデータなどの大量のデータをハイスループット/低レイテンシで収集・配信することが目的で、スケールアウト、対障害性、分散データストリーム処理やイベントドリブンアプリケーションを可能にします。 Apache Kafka の公式ドキュメントでは次のように示されています。 Apache Kafka is an open-source distributed even

                                                                                    Apache Kafka 超入門 - 赤帽エンジニアブログ

                                                                                  新着記事