1000万件オーバーのレコードのデータをカジュアルに扱うための心構え - joker1007’s diary
自分が所属している会社のメンバーの教育用資料として、それなりの規模のデータを扱う時に前提として意識しておかなければいけないことをざっくりまとめたので、弊社特有の話は除外して公開用に整理してみました。 大規模データ処理、分散処理に慣れている人にとっては今更改めて言うことじゃないだろ、みたいな話ばかりだと思いますが、急激にデータスケールが増大してしまったりすると環境に開発者の意識が追い付かないこともあるかと思います。 そういったケースで参考にできるかもしれません。 弊社は基本的にAWSによって運用されているので、AWSを前提にした様なキーワードやサービス名が出てきます。後、句読点があったり無かったりしますが、ご容赦ください。 追記: 社内用の資料の編集なのでかなりハイコンテキストな内容だから誤解するかもしれませんが、これらはそもそもRDBの話ではありません。(関係無くは無いけど) 1000万オ
postgresのデータを盗まれた話 - のんびりやの日記
はじめに さっぶ。どうも、だーやまんです。 この記事は、本番環境でやらかしちゃった人 Advent Calendar 2019 - Qiitaの11日目の記事です。 これは、中途半端な知識でサービスを運用していた結果、タイトル通りの大失敗をしてしまったお話です。個人開発での出来事なので、業務で起きたことかと胃薬を握られていた方はご安心ください。 語るのもすごい恥ずかしいレベルですが、戒めのために晒しておきます。 この記事を読んでほしい人 初めてインターネット上にサービスを公開しようとしている人 喋太郎の利用者様(この場をお借りして、改めてお詫び申し上げます。本当に申し訳ございませんでした。) 背景とか Discord読み上げBot 「喋太郎」にてやらかしました www.dayaman.work 利用者が約10万人 さくらのVPSにてAppサーバ2台、DBサーバ1台で運用 各サーバの死活監視
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