https://github.com/yukitos/notes/blob/master/A_recipe_for_a_functional_app/Organizing%20modules%20in%20a%20project.md
HAProxy v1.6を使って複数のRDS Read Replilcaに分散させる - tail my trail
RDS ReadReplicaを立てて、参照クエリを逃がすことを考える。 可用性や拡張性を考えてReadReplicaは複数台構成とした場合、RDSの仕様を考慮して設計しておく必要がある。ポイントは以下。 Read Replicaは個々にEndpoint (DNS名) を持つ。 複数Read Replicaに対してバランシングする仕組みは提供していない。 ELBは RDS (Read Replica含め) には使えない。ELBにぶら下げられるのはEC2のみ。 Read Replica各ノードの死活監視、障害時の切り離し／切り戻しを考慮する必要がある。 ということで、Read Replicaのバランシングを行うなら、自分で仕組みを用意する必要がある。 実現方法はいくつか選択肢があるが、今回はL7のバランサーとして定評のあるHAProxyを使ってみる。 Architecture with HA
Reactの考え方 | React 0.13 日本語リファレンス | js STUDIO
これは、元はReactの公式ブログへ投稿されたものです。 個人的な見解になりますが、ReactはJavaScriptを使用した大規模で高速なWebアプリケーションを開発する、 最も優れた方法であると考えています。 これは、FacebookとInstagramにおいて、我々にとって良い結果をもたらしてくれています。 Reactの優れた点の1つに、アプリケーションの構築を、どのように考えさせるかという事が挙げられます。 このページでは、Reactを使用した検索可能な商品データのテーブルを構築する過程を通して、学んでいきます。 まずは、モック作りから ステップ1: UIをコンポーネント階層に分割 ステップ2: Reactの静的版の構築 ステップ3: UIステートの必要最小限構成 ステップ4: ステートを使用するべき場所の特定 ステップ5: 別(逆)データフローの追加 最後に まずは、モック作りか
Read/Write Stack | JavaScriptアーキテクチャ
autoscale: true Read/Write Stack | JavaScriptアーキテクチャ 自己紹介 Name : azu Twitter : @azu_re Website: Web scratch, JSer.info This is Bikeshed.js :bike: 抽象的な話が多いので、実装はコード見て(Pull Request投げて！) これが正しいという話ではないです。 自転車置き場の議論なので！ 中規模以上のJavaScript 設計が必要になる 正しい設計はない Bikeshed.js :bike: 人、目的、何を作るかによってアーキテクチャは異なる 前回の続き? : How to work as a Team 用語 設計の目的 中規模以上のウェブアプリ SPAというよりは、画面が複雑なElectronアプリのようなイメージ スケーラブル 人、機能追加、柔
Discover opportunities at Pinterest
Pinterest is an equal opportunity employer and makes employment decisions on the basis of merit. We want to have the best qualified people in every job. All qualified applicants will receive consideration for employment without regard to race, color, religion, sex, sexual orientation, gender identity, national origin, disability, protected veteran status, or any other characteristic under federal,
ヘキサゴナルアーキテクチャ(Hexagonal architecture翻訳)
Alistair Cockburn による Hexagonal architecture の翻訳です。PoEAAで言及されていることから、2002年ごろにはすでにC2 Wikiにページがあった模様。似たようなアーキテクチャである クリーンアーキテクチャ も翻訳したので参考にしてください。 この記事は著者から許可を得て公開しています。Thanks to Alistair Cockburn! 目次 パターン: Ports and Adapters (構造に関するパターン) 意図 動機 解決法の本質 構造 サンプルコード ステージ1: FIT アプリ 定数をモックデータベースとして ステージ2: UI アプリ 定数をモックデータベースとして ステージ3: (FITまたはUI) アプリ モックデータベース 応用ノート 左右の非対称性 ユースケースとアプリケーションの境界 ポートはいくつ? 既知の用
ロードバランサのアーキテクチャいろいろ - yunazuno.log
少し前に，Facebookのロードバランサが話題になっていた． blog.stanaka.org このエントリを読んで，各種Webサービス事業者がどういったロードバランスアーキテクチャを採用しているのか気になったので調べてみた． ざっくり検索した限りだと，Microsoft, CloudFlareの事例が見つかったので，Facebookの例も併せてまとめてみた． アーキテクチャ部分に注目してまとめたので，マネジメント方法や実装方法，ロードバランス以外の機能や最適化手法といった部分の詳細には触れないことにする． 事例1: Microsoft Azure 'Ananta' MicrosoftのAzureで採用されている(いた？)ロードバランサのアーキテクチャは，下記の論文が詳しい． Parveen Patel et al., Ananta: cloud scale load balancing
(要約記事) Varnish と Microservices: Zipnish の紹介 - おさかな日誌
元記事: Varnish and Microservices: Introducing zipnish [update] スライドへのリンクが変わっていたので更新: https://www.slideshare.net/Varnish_software/microservices-20-61197134 Amedia が Microservices パターンを適用した時の事例を元に Zipnish というソフトウェアの紹介記事 元記事には無い前提情報 Microservices アーキテクチャを apply する時に Varnish を活用する手法があるようだ。 今まではそれぞれのサービス間はそれぞれ通信するので、接続先のサービスを探す "Service Discovery" の問題を解決しなければいけなかった。具体的には、各サービスのインスタンス情報の格納のために Service Dir
RubyとAWSでつくるメディアストレージ基盤 - Qiita
概要 本基盤の果たす役割としては、「利用者が本基盤に向けてファイルをアップロードし、なんらかの(変換を含む)処理を行って利用サービス側に通知する」というものになる。 そこで、想定する利用イメージを大まかにでも理解してもらうため、抽象的なイメージを図示する。 ファイルをアップロードしたいユーザーは、まず本基盤の利用サービスに対してアップロード権限の発行を依頼する。 図では省略したものの、利用サービス側はその依頼を受けて、本基盤に対してアップロードチケットの発行を依頼し、取得した情報をアップロードしたいユーザーに対して返す。 アップロードユーザーはそれを受けて、本基盤に対してファイルのアップロードを行い、アップロード・バリデーション・変換が済んだものについては本基盤が利用サービスに結果を通知するというのが大まかな流れとなる。 次に、本基盤の持つ責務について簡単に解説したい。 本基盤は、メディア
マイクロサービス – 分散された大きな泥だんご | POSTD
モノリシックがダメだからといって、マイクロサービスが解決策になるわけではない ソフトウェア開発業界は流行に左右されやすいという証拠に、今マイクロサービスが、いたるところで大騒ぎされています。”次の大ブーム”だと思う人もいるでしょう。また、（10年前に”上出来”と見なされたような）大型のSOA、サービス指向アーキテクチャが単に軽量化して進化したものだと捉える人もいるでしょう。私は現在のマイクロサービスアーキテクチャに関しては好意的に見ています。しかし、だからといってこのアーキテクチャは決して万能薬ではありません。言うまでもないことかもしれませんが、多くの人が間違った理由でマイクロサービスに飛び付いているように思えるのです。 これは私の講演でよくお見せするスライドで、 以前ブログにも書きましたた が、ソフトウェアシステムを開発するにはいろいろな方法があります。まず、昔ながらのモノリシック（一枚
Bottled Water: Real-time integration of PostgreSQL and Kafka | Confluent
Summary: Confluent is starting to explore the integration of databases with event streams. As part of the first step in this exploration, Martin Kleppmann has made a new open source tool called Bottled Water. It lets you transform your PostgreSQL database into a stream of structured Kafka events. This is tremendously useful for data integration. Writing to a database is easy, but getting the data
強固なデータ・インフラストラクチャを構築するためのログの活用（デュアル書き込みがダメな理由）PART 2 | POSTD
PART 1.はこちら : 強固なデータ・インフラストラクチャを構築するためのログの活用（デュアル書き込みがダメな理由）PART 1. ログが使われる場面について4つ説明したいと思います。まずデータベースストレージエンジンの内部です。 B-tree はアルゴリズムの授業で学びましたよね？ ストレージエンジンに広く使われているデータ構造です。ほぼ全てのリレーショナルデータベースと、多くの非リレーショナルデータベースで使われています。 B-treeについて簡単に説明しましょう。B-treeは、ディスク上で固定長のブロックとなる ページ から構成されており、通常、その固定長は4KBか8KBです。ある特定のキーを探したい時は、まずtreeのルートにあるページから探索を始めます。そのページは他のページへのポインタを内包していて、各ポインタはキーのレンジ（範囲）にタグ付けられています。例えば、もしキー
強固なデータ・インフラストラクチャを構築するためのログの活用（デュアル書き込みがダメな理由）PART 1. | POSTD
これは Craft Conference 2015 で私が行った 講演 を編集して記事にしたものです。その時の 動画 と スライド もご覧頂けます。 あなたのデータベースは、どのようにして確実にデータをディスクに保存しているのでしょう？ ログを使っているのです。 データベースのレプリカは、どのようにして他のレプリカと同期するのでしょう？ ログを使っているのです。 Raft などの分散アルゴリズムはどのようにして合意を取っているのでしょう？ ログを使っているのです。 Apache Kafka などのシステムでは、アクティビティデータはどのように記録されるのでしょう？ ログを使っているのです。 あなたのアプリケーションのデータ・インフラストラクチャはどのように規模相応の堅牢性を保つのでしょうか？ 答えは･･･ ログは至るところにあります。私はプレーンテキストのログファイル（syslogやlog
The Clean Architecture
In the weeks since I started talking about the need to clean up our architecture, I’ve noticed a surprising resistance to the idea. Apparently the notion that it’s a good idea to hide the framework, UI, or database from the application code is not universally accepted. I first blogged about this topic here , I did a whole cleancoders.com episode on the topic. I’ve also done several keynotes on the
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.NET Architecture Center: The Architecture Strategy Series
Thank you for joining us at Microsoft’s Strategic Architect Forum 2015 Session videos and presentations are now available online See sessions, presentations and additional relevant content here Architecture blueprintsScenario-based diagrams that help you build new solutions fastWatch the videoTransform technology to an asset to grow your business and your career<iframe width="980" height="550" all
「これからのWeb(バックエンド)」を自分の頭で考えてみた - As a Futurist...
ふと今更、年初のCROSS 2013の「次世代 web セッション」の動画を見て、うんうん唸ってしまった。プロトコル編の方は知識不足であんまり分からなかったですが、アーキテクチャ編の方はグサグサくるものがあった。「自分の頭でこれからの web を考えてブログに書くまでがこのセッション」という宿題が出ていたので、せっかくなので最近考えてることをつらつらと書いておこうと思った次第。特にまとまりはないですし、戯言です。 これからの Web の話をしよう。 (次世代 Web セッション @ CROSS2013) – Block Rockin’ Codes 前提 僕はコード書いてない＆サーバサイドしか見たことない＆WEB サーバはあんまり見たこと無くて、それより後ろ側ばっかり見てた人なので、ユーザ側とかアプリ開発者がどうなっていくかについて特に尖った意見はありません orz SPDY とかもまだ手を
いきあたりばったりのアーキテクチャと教訓
スライドの作者であるGleicon Moraesは、これらの図を示した上で、リレーショナルデータベースはガムテープのようにつぎはぎで使えるような万能薬ではない。シャーディングや非正規化などは検討すべきよい選択肢であり、またリレーショナル以外のデータベースも選択肢としていれるとよいだろうと説いています。 そして次のような「リレーショナルデータベースの間違った使い方10項目」を示しているのです（訳は前述の記事「データベースの間違った使い方10項目」から）。 Dynamic table creation（動的なテーブルの作成） Table as cache（テーブルをキャッシュとして使う） Table as queue（テーブルをキューとして使う） Table as log file（テーブルをログとして使う） Distributed Global Locking（分散したグローバルなロック）
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https://www.influxdata.com/get-started/what-is-the-tick-stack/
Google Code Archive - Long-term storage for Google Code Project Hosting.