これ僕らの物語であり、僕と君の物語であるかもしれない。 数日前、友人が言った。「久しぶりに Rails を書いたけれど、Node.js の良さに敵わない」と。 その言葉に同意しながらも、他方で少し不思議に思う。 いつから僕らは Node.js しか使わなくなったのか。あれだけ話していた Rails などの多くの Web 技術にときめかなくなったのか。と。 もちろん、使えないというわけではない。寧ろ今現役で十分な活躍をしているフロントエンドの人間は、等しく皆「主役であるバックエンドのサブとして存在するフロントエンド」を経験してきている。 書こうと思えば書ける。だがその中で、敢えてフロントエンドとその技術を選んできた。 だけど今はどうだろう。フロントエンドエンジニアはもはや「JavaScript を扱うソフトウェアエンジニア」となり、一般的なバックエンドは勿論、Node.jsが一級市民として存

ナカミチといいます。freeeのデータ基盤でエンジニア業に勤しむ日々です。 今回は長年freeeの分析環境を支えてくれたRedshiftをBigQueryに移行したお話。 なお技術的な詳細までは触れず、移行プロジェクト全体に関して記述しています。 (Techieな記事を期待した方スミマセンｍｍ) 移行の規模はどんなもんか ボリューム的にはざっと下記の通りです。 テーブル数: 約2,000テーブル データ量: 約180TB(snappy) クエリ数: 約500件 移行期間: 約1年4ヶ月(準備期間含む) そもそもなんで移行したの？ 大別すると移行を決めた理由は3つほど。 パフォーマンス向上が見込めた 手段を多様化したい エンジニアリソースの最適化 以下にそれぞれ細かく記述します。 1. パフォーマンス向上が見込めた SQLによりますが、それまで使っていたRedshift環境と比べて平均5〜6