Pokémon GO が数百万ものリクエストへの対応を実現している方法 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2021 年 10 月 27 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 ポケモンを捕まえたことはありますか？Pokémon GO は何百万人もの人がプレイする人気ゲームですが、非常に優れたスケーラビリティを実現しています。このブログでは、Pokémon GO のエンジニアリング チームがどのようにこの大規模なサービスを管理し、維持しているのか、その舞台裏を紹介しています。Niantic Labs のシニア エンジニアリング マネージャーで、 Pokémon GO のサーバー インフラストラクチャ チームを率いる James Prompanya 氏に、この大人気ゲームを支える アーキテクチャについてお話を伺いました。動画をご覧ください。 Priyanka: Pokémon GO とは？ James: これは典型的なモバイルゲームではあ
近年のデータ分析基盤構築における失敗はBigQueryを採用しなかったことに全て起因している - データエンジニアの酩酊日記
久しぶりにペラペラな思いつきを書き捨てて、寝ます。 2、3年前ぐらいにSIerやコンサルでTreasure Dataとか使ってマネージドDWH作ろうぜっていう風潮が流行って、今は運用フェーズに入ってどこも結構苦しんでるってのが僕のすごく狭い観測範囲での印象。 AWSのReadshiftしかり。 なぜ苦しんでるかっていうと、言うほどスケールしないからであり、言うほどマネージドじゃないから。 Treasure Dataは基本的に割当メモリが固定でオートスケールしないので、ピーク時に合わせて必要なメモリを確保しておかないといけない。そうなるとメモリ使用量とか負荷とかをモニタリングしないといけないわけだけど、Saasだから内部のアーキテクチャが隠蔽されていていちいちサポートに問い合わせないといけなかったりする。 Redshiftの場合はそもそも自前でクラスタ管理しなくちゃいけないのでそれが大変って
【ノーカット掲載】オンプレミスかクラウドか。社内を二分する論争にDeNA南場智子が出した"答え" | フルスイング by DeNA
コスト・品質ともに最高レベルを実現していた、DeNAのオンプレミス。しかし2018年6月、DeNAは全社方針としてそのオンプレミスを捨て、3年の移行期間をかけクラウドに全面移行することを決定しました。 なぜDeNAは経営の意思決定として、当初「3倍のコストになる」と言われたクラウド全面移行に踏み切ったのか？ 本記事では「クラウドシフト決定の判断」に至る経営者の思いを語った『Google Cloud Next ’19 in Tokyo』でのDeNA代表取締役会長 南場 智子（なんば ともこ）講演内容をノーカット掲載します！ 「経営の言語」と「技術の言語」両方話せる人材を信頼する 私がDeNAを立ち上げたのは、1999年。今からちょうど20年前です。もともと、経営コンサルタントをしていました。得意なのは戦略や提携。それからマーケティングや分析などですね。一緒に起業した仲間も、同じファームから連
私たちがAmazon Web ServicesからGoogle Cloud Platformに乗り換えた理由 | POSTD
https://flic.kr/p/os8Taq 要約：AWSは素晴らしいが、Googleはその グーゴル 倍素晴らしい。 AWS re:Invent （参加料は1,600ドル）に参加したり、チーフ･エバンジェリストの Jeff Barr をフォローしたりすれば、あなたはたちまち、Amazon Web Servicesのとりこになるでしょう。 毎年何百もの新機能が登場しており、食べ放題・融通が利く・運用担当者不要の、オンデマンドサービスのビュッフェのようです。まあ、実際に食べてみるまでは、の話ですが…。 Amazonは素晴らしいです。しかし、Google Cloudは「開発者によって、開発者のために構築された」ものであり、それが一目で分かるのです。 移行した理由 App Engine GAE はきちんと機能し、オートスケーリング機能も持ち、ロードバランサや無料のmemcacheも備えていま
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
Googleの虎の子「BigQuery」をFluentdユーザーが使わない理由がなくなった理由 #gcpja - Qiita
「BigQueryは120億行を5秒でフルスキャン可能」は本当か？ 先日、kaheiさんがGoogle BigQuery（Googleクラウドの大規模クエリサービス）について、こんなエントリを書いていた。 とにかくパフォーマンスがすごい。（Fluentd Meetupでの）プレゼン中のデモで、ディスクに収められた5億件のデータをSQLでフルスキャンするのに3秒しかかからない。9億件のデータを正規表現を含んだSQLでスキャンしても、7秒で終わる（これ、記憶がちょっとあいまい。もう少しかかったかも）。これには驚いた。佐藤さんがGoogleに入社して一番驚いた技術が、一般公開される前のBigQueryだったと言っていたが、その気持ちはわかる。 From Fluentd Meetupに行ってきました これを読んだ時、BigQueryの検索スピードについてちょっと補足したくなった。確かにFluent
ビッグデータの価格破壊？ Googleが「処理量100GB/月まで無料」の解析サービスBigQueryを提供開始 - ITジャーナリスト星暁雄の"情報論"ノート
情報と技術は未来をどう変えるのか──IT、スマートデバイス、ロボット、電子工作、メディアのアーキテクチャ Google勤務のKazunori SatoさんがGoogle+に簡潔な解説をポストしてくれています。 ポスト1 BigQueryが一般公開されました！数100億件の全検索が数十秒で完了する超並列クエリサービスで、MapReduceと並びGoogleの根幹を支える虎の子技術です。 Google BigQuery brings Big Data analytics to all businesses - Google Developers Blog ポスト2 BigQueryプチ解説：BigQueryはGoogle社内では「Dremel」と呼ばれる超並列クエリインフラを利用した一般向けサービスです。DremelはSybase IQやOracle Exadataと同様のColumar DB
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