DynamoDBを使ったKPI保存システム | GREE Engineering
こんにちは！データエンジニアリングチームの長谷川と田畠です。 グリーのデータ分析基盤を良くする仕事をしています。 これはGREE Advent Calendar 2015の6日目の記事です。昨日のRobinさんの記事はVR開発に取り組んだことがあるからこそ書ける記事で、みなさんにとっても新鮮だったのではないでしょうか？ 今日はゲームから少し離れて、KPIダッシュボードのバックエンドをオンプレミスからAWSに移行した話をしたいと思います。最後までお付き合いよろしくお願いします。 はじめに KPI分析を定常的に行うことは、プロダクトの改善のために非常に重要であり、グリーにおいても多くのプロダクトがKPIを閲覧/分析するためのシステムを利用しています。 社内の分析環境では、KPIのデータは時系列データベースに保存されており、内製のグラフ描画ツールにアクセスすることでグラフとして閲覧することができ
FacebookがHBaseを大規模リアルタイム処理に利用している理由（前編）
Facebookは大規模なデータ処理の基盤としてHBaseを利用しています。なぜFacebookはHBaseを用いているのか、どのように利用しているのでしょうか？ 7月1日に都内で行われた勉強会で、Facebookのソフトウェアエンジニアであるジョナサン・グレイ（Jonathan Gray）氏による解説が行われました。 解説はほぼスライドの内容そのままでした。当日使われた日本語訳されたスライドが公開されているので、ポイントとなるページを紹介しましょう。 Realtime Apache Hadoop at Facebook なぜリアルタイムデータの分析に、Hadoop/HBaseを使うのか？ MySQLは安定しているが、分散システムとして設計されておらず、サイズにも上限がある。一方、Hadoopはスケーラブルだがプログラミングが難しく、ランダムな書き込みや読み込みに向いていない。 Faceb
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