GCPとAWSのマルチクラウドで構築する、大規模解析サービスのシステム全体像
大規模解析サービスの構成要素 大規模解析サービスは一般的に、以下の要素から構成されます。 ログ情報等のデータの送信 データの受信 データの保存 保存したデータの解析 解析データの閲覧などができる管理画面の提供 KARTEはユーザのWebアクセスデータをリアルタイムに解析し、アクションまでつなげることができるサービスであり、先ほど説明した5要素は、以下の5種類のコンポーネントによって実現しています。 trackerコンポーネント：エンドユーザで実行されるtracker[1]をエンドユーザに配布するためのコンポーネント trackコンポーネント：エンドユーザからデータを受信するコンポーネント。とくにKARTEでは解析データに基づいてエンドユーザへのアクションを返す役割も持つ dbコンポーネント：解析データなどのさまざまなデータを格納するコンポーネント analyzeコンポーネント：エンドユーザ
ポータブルなWebアプリケーション - naoyaのはてなダイアリー
140文字で書ききれなかったのでブログに殴り書き。 Heroku のアプリケーションを人に渡す 昨日、「naoyaさんが作ってるiOSアプリのバックエンドサーバーに相乗りさせてもらえないか」という話をいただいた。自分でも同じようなAndroidアプリを作っているけど、サーバーサイドは作ってないからということらしい。 対して「githubにコードあるからgit cloneしてheroku pushすれば動くし、自分で heroku にデプロイしてよ」と応えた。相乗りしてもらってもよかったのだけど、こちらでコードを書き換えたりメンテしたときに先方のアプリが停止することを考えると同じコードベースでサーバーは自分で立ててもらう方が何かと良い。 対象になったソフトウェアは Heroku で動かしていたので、Heroku Ready な形、つまり、必要な外部パッケージの一覧やサーバーの起動手順なんかは
Amazonは1時間に最大1000回もデプロイする。クラウドネイティブなデプロイとはどういうものか？ AWS re:Invent基調講演（Day2 AM）
Amazonは1時間に最大1000回もデプロイする。クラウドネイティブなデプロイとはどういうものか？ AWS re:Invent基調講演（Day2 AM） クラウドによってリソースの制約から解放され、サーバやネットワークを含む冗長性までプログラミング可能になった新しい世界では、どのような考えによってソフトウェアを構築すべきなのか。 Amazon.com CTOのWerner Vogels氏は、Amazon Web Servicesが先週ラスベガスで開催したイベント「AWS re:Invent」2日目午前中の基調講演で、新しい時代のアーキテクチャとはどういうものなのか、聴衆に向けてたっぷりと解説しました。 （本記事は「AmazonクラウドのCTO「クラウドネイティブなアーキテクチャには4つの戒律がある」。AWS re:Invent基調講演（Day2 AM）」の続きです。 戒律その2「リジリエ
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