DMM.comラボではビッグデータ基盤の日次バッチ(ETL処理)のワークフローエンジンとしてDigdagを採用しました。 ワークフローの運用は、障害時のリカバリ、進捗状況に応じた他システム連携、JOB実行時間の局所化など様々な課題があります。 Digdag選定理由や設計の勘所(サーバ構成・ワークフローの設計方針)、Digdag Plugin実装、他チーム連携のためのClient実装など、課題解決のために取り組んだ内容について紹介させていただきました!
![Digdagへ日次バッチを移行して幸せになるお話](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/d6d85b38c4ccb2ff8f457d0ce525dfa4e8726a64/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2Fa958b93d92b04faeafa619d0182201c5%2Fslide_0.jpg%3F8110474)
2. Sadayuki Furuhashi A founder of Treasure Data, Inc. located in Silicon Valley. OSS projects I founded: An open-source hacker. Github: @frsyuki 3. What’s workload automation? • あらゆる手作業の自動化 > バッチデータ解析の自動化: • データロード - ETL - JOIN- 集計処理 - レポート生成 - 通知 > メール送信の自動化 • アドレス一覧の取得 - 対象の絞り込み - テンプレートから 本文を生成 - メール送信 - 完了通知 > システム間のデータ連携の自動化 > サーバ・DB・ネットワーク機器の管理やプロビジョニング の自動化 > テスト・デプロイの自動化(CI) 4. 求められる機能 •
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