Google for Work 公式ブログ: Cloud Datastore でランキング処理を 1 時間から 5 秒に短縮
2014年9月8日月曜日 Cloud Datastore でランキング処理を 1 時間から 5 秒に短縮 Google for Work、 Cloud Platform GBU ソリューションアーキテクト 佐藤一憲 本記事は Google Cloud Platform サイト向けのソリューション ペーパーとして筆者が執筆し先日公開された「Fast and Reliable Ranking in Datastore」を要約したものです。ジョブ アグリゲーションやタスク キューのシャーディングなどの設計パターンを適用して、Google App Engine におけるランキング処理時間を大幅に短縮する方法を紹介しています。 ランキング処理の難しさ 株式会社アプリボットでリード エンジニアを務める鈴木智明氏は、多くの大規模なゲームサービスで直面する問題であるランキング処理に取り組んでいました
FluentdとRedisを使ったランキング機能の実装 | SmartNews開発者ブログ
ゴクロの大平です。ごくろうさまです。 Redisは高速で、かつデータの永続化や、複数のデータ型によるストア(list,set,sorted set等）も対応しており、機能的が豊富ということから愛用者の多いKVS実装の一つだと思います。 特に私のようなアプリケーションエンジニアの人間にとってはデータ型のバリエーションの豊富さが便利さを感じる部分で、たとえばlistを用いてタイムライン的な情報や履歴情報の管理、sorted setを用いてランキング情報の管理、などのようにアプリケーションの需要の多くにRedisが対応することができます。 これらの情報を登録する際のフローとしては自作のアプリケーションから直接、というケースが多いと思いますが、せっかくFluentdのような便利なlog collector実装があるので、FluentdとRedisを組み合わせる事でカジュアルに情報の蓄積を行いたい
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