Amazon Elasticsearch Serviceへの移行にかかる調査とLocustを用いた負荷試験 | Recruit Tech Blog
リクルートの大杉です。 本ブログは、2021年2月から3月に弊組織（検索ソリューショングループ）で一緒に働いてもらったアルバイトの塚越駿さんが、今回のアルバイト期間中に実施したことをまとめたものです。 彼には、我々が社内向けに量産している「情報検索API」の内部改善の一環で、Amazon Elasticsearch Service を実サービスで展開するための性能検証を行っていただき、そこで得られた知見を広く共有すべく技術ブログを書いてもらいました。 —ここから塚越さんの記事です— こんにちは、RECRUIT Job for Student 2021に参加していた塚越駿と申します。 本記事では期間中に取り組んだ、既存システムのAmazon Elasticsearch Serviceへの移行に向けた調査と、本番環境投入のための負荷試験についてご紹介します。 はじめに 改めまして、こんにちは。
MOVで実践したサーバーAPI実装の超最適化について [MOBILITY:dev]
The document discusses graph databases and their properties. Graph databases are structured to store graph-based data by using nodes and edges to represent entities and their relationships. They are well-suited for applications with complex relationships between entities that can be modeled as graphs, such as social networks. Key graph database technologies mentioned include Neo4j, OrientDB, and T
![MOVで実践したサーバーAPI実装の超最適化について [MOBILITY:dev]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/9cdd8ec1aea05739429ba8142f87718d2e21f727/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2F20191031mobilitydevera-191031084650-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
REST API に疲れたあなたへ贈る GraphQL 入門
May 26, 201830 likes33,628 viewsAI-enhanced description This document summarizes Amazon Web Services Japan speaker Tsukagoshi Keisuke's presentation on AWS AppSync. It introduces AppSync as a fully managed GraphQL service that allows building GraphQL APIs integrated with various data sources like Amazon DynamoDB, AWS Lambda, and Elasticsearch. AppSync provides a GraphQL schema definition language
Graylog ではじめるログ管理 - クックパッド開発者ブログ
こんにちは。インフラストラクチャー部 セキュリティグループの星 (@kani_b) です。 主に "セキュリティ" や "AWS" といったタグのつきそうなこと全般を担当しています。 Fluentd などのデータコレクタ、Kibana やその他 SaaS による可視化、Kafka, Kinesis, Spark などのストリーム処理といった様々な分野で「ログの処理」がホットですが、アプリケーションのログ (行動ログなど) に関する話題が多くを占めています。 そうしたログの他に重要なのが OS や各種ミドルウェアのシステムログです。これらはトラブルシューティングであったり、セキュリティ上の問題を見つけたり、といったことに使われますが、最低限 syslog でどこかに集約しているだけ、といった例をよく見かけます。 これらのログをきちんと検索可能にし、分析することで、今まで気づかなかったような問
「Elasticsearch での類似文書検索と More Like This Query API 詳解」というタイトルで発表しました - stop-the-world
Elasticsearch 勉強会 in 大阪・京都で発表しました。 最近、興味をもって調べていた More Like This Query API について、改めてソースコードリーディングしながら整理した内容になっています。 Elasticsearch 勉強会 in 大阪（7/13 Yahoo! JAPAN 大阪） Elasticsearch 勉強会 in 京都（7/14 はてな京都オフィス） 大阪と京都でElasticsearch勉強会を開催しました。 ( @johtani さんのブログ) この発表で使ったスライドを Speaker Deck にアップしました。大阪と京都で同内容の発表でしたが、スライドの体裁をよくして見やすくした、京都での発表スライドをアップしています。 Elasticsearch での類似文書検索と More Like This Query API 詳解 // Sp
ログ集計／時系列DB／可視化ツールの調査結果 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 近年、自分の中で集計／可視化は Fluentd(datacounter)+Growthforecast で定番化していました。 しかしプロダクトで新たに集計／可視化の要件が出てきたことと、 最近可視化ツール周りで 「Kibanaってなんじゃ？」「Graphiteってなんじゃ？」「InfluxDBってなんじゃ？」 など、このツール達は一体何なんだろう…？というのが前々から気になっていました。 今回良い機会なので ◯◯は何をするものなのか？ というのを一つ一つ調べてみました。 いわゆる「触ってみた系」の記事なので だいぶ浅い感じです。 大分
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Elasticsearch Cheat Sheet for developers