著者: 伊藤 雅博, 株式会社日立製作所 はじめに AWSでストリーム処理を実現する際は、データをキューイングするメッセージングサービスと、キューイングしたデータをストリーム処理するサービスを組み合わせることが一般的です。本投稿では、AWSが提供する各メッセージングサービスのうち、ストリームデータを扱う際によく活用されている下記サービスの特徴を紹介します。 Amazon Kinesis Data Streams (KDS) Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (MSK) Amazon Simple Queue Service (SQS) なお、本投稿の内容は2020年中頃の調査結果をベースに、いくつか更新を加えたものです。AWSのサービス仕様は随時更新されるため、最新の仕様とは異なる場合があります。最新の情報はAWSの公式ドキュメントをご参照

「マイクロサービスとメッセージングのなぜ [概要編]」はこちらです。 レッドハットでインテグレーションのためのミドルウェア製品のテクニカルサポートを担当している山下です。 概要編ではメッセージングの良い面ばかりに焦点を当ててきましたが、今回の疑問編ではメッセージングを検討し始めたときに疑問に思ったり困りがちなことを説明したいと思います。概要編とは異なり、細かな技術的内容も含まれますので、その時々で必要な部分や興味ある部分だけ読んでいただければと思います。 (ところで、当初は前回を前編、そして今回を後編にして終わらせようと思っていたのですが、今回もあまりに長くなってしまったので、構成を変えたのでした。 このため当初の前編は概要編と名前を変更しています。) ではまず主に疑問とされることを確認して、その後に対処法を見ていきましょう。 メッセージングを利用することによる主な疑問 対処方法 Q1:

ここ最近では何らかのインターネットサービスを構築・運用するにあたって、ネットワーク越しのリトライを考えることは避けられなくなりつつあります。 micro services のようなアーキテクチャを採用している場合はサービス間のメッセージのやり取りはまず失敗する前提 (つまりリトライをする前提) で組む必要がありますし、たくさんのクライアントがいてそのクライアントが定期的に何かを処理してセントラルにデータを送ってくる IoT のようなシステムを構築する時もその処理のリトライをよく考える必要があります。 というわけで「ネットワーク越しのリトライ」についてここ最近考えていることをざっくりと書き留めるものであります。 前提 リトライをする側をクライアント、リトライを試みられる側をサーバと呼称します リトライにおいて、サーバおよびネットワークはクライアントよりも弱者です クライアントはリトライをコン

Amazon SQS は可用性やスケーラビリティの高いメッセジキューサービスであり、AWS の代表的なサービスの 1 つと言えるでしょう。ところが、本番の運用に耐えられるアプリケーションにしようと思うと考えることが意外に多いものです。本エントリーでは簡単なサンプルアプリケーションをベースに、本番で運用するために考慮すべき点・注意点について見ていきます。題材として扱うのが SQS なだけで、SQS 以外を使ったアプリケーションにも応用できる内容もあるでしょう。 なお、SQS には Standard queue と FIFO queue がありますが、Standard queue を使う前提とします。 アジェンダは次のとおりです。 サンプルアプリケーション 1. ログ 2. At-least-once delivery と visibility timeout 3. デプロイ 4. 異常系 5

最近では「マイクロサービス」と呼ばれる、機能毎に細かくサービスを分割して開発や運用を行うアーキテクチャの採用例が増えている。本記事ではこのマイクロサービスアーキテクチャや、それに使われる技術について紹介する。 マイクロサービスとは 近年、ITシステムの開発・運用において「Microservice（マイクロサービス）」というアーキテクチャを採用する例が増えている。マイクロサービスアーキテクチャは、簡単に言えばサービスを構成する各要素を「マイクロサービス」と呼ばれる独立した小さなコンポーネントとして実装するという手法で、2011年ごろから提唱されているものだ。 マイクロサービスについては、2014年に公開された「Microservices」という文書が有名だ（有志による日本語訳）。また、さくらのナレッジでも2015年に紹介されている。マイクロサービスの詳しい思想についてはこれら記事を参照してほ

ジョブキューイングシステムをどうするかでチームのリーダーとやりあって考えたことがあるのでまとめておく。 Rails で使うジョブキューイングシステムの技術選定で、リーダーは Amazon SQS 推し（レガシーシステムで SQS を使っている）、自分は Sidekiq 推しだった。前職時代に Sidekiq を使ってトラブルに遭遇したことはなかったし、とても簡単に使えるので Sidekiq で十分だと思っていた。 Sidekiq は GitHub でのスター数は 9000 オーバーで、 Rails の ActiveJob バックエンドとしては事実上のデファクトスタンダードだといえると思う。ググれば情報がいっぱい出てくるし、チームメンバーもリーダー以外は全員 Sidekiq の使用経験があった。 GitHub - sidekiq/sidekiq: Simple, efficient back

TL;DR 分散システムにおいてキューを導入する場合、本当にキューが必要なのか再考すべき。そこが地獄の入り口だから。 システムの抽象 コンピュータの世界は、本来は0と1の信号の羅列が飛び交う無機質なものである。でも人類は信号だけですべてを語らず、様々な喩えを定義してきた。それはデスクトップ・ウィンドウ・マウスカーソルといったグラフィカルな表現に留まらず、パケットやカプセル化といった用語にロック・キュー・リスト・木などのアルゴリズムやデータ構造の世界にも自然に溶け込んでいる。これらはすべて人間の理解を助けるための喩え話に過ぎず、この喩えこそが人間のより直感的な理解をもたらす一方で、発想の制約を生み出してきた。 人間が大きなシステムを作るときも何らかの喩えを用いてシステム全体を整理する。アーキテクチャの「ポンチ絵」を描いて情報共有をするのは企業に勤めていれば経験した人も多いだろう。パワーポイン

国内有数のWebサイトであるYahoo! JAPANでは、その膨大なトラフィックを支える大規模なインフラチームを擁しています。大量なだけではなく、多様なサービスが生み出すさまざまなデータを処理したいという要求から、オープンソースとして公開されたばかりのメッセージングシステム「Pulsar」が生まれました。長年親しんだ六本木から移転したばかりのYahoo! JAPAN新オフィスで、同社のプラットフォーム開発エンジニアの考え方や働き方を、はてなエンジニアとの座談会形式でお聞きしました。 座談会出席者は、ヤフー株式会社 システム統括本部 プラットフォーム開発本部の北條正和さん、坂本雅宏さん、栗原望さん（上写真、中央より右へ）、はてなの坪内佑樹（システムプラットフォーム部 Webオペレーションエンジニア）と脇坂朝人（Mackerelチーム Webアプリケーションエンジニア）（同じく上写真、左より）

概要 : AMQP のプロトコルを読むと、一瞥して送信はパケットを送るだけ、受信はソケットを読み込むだけのようにも見える。しかしながら、実際に書いてみると、再送処理を自前で実装する必要があるため、現実には大変に複雑な処理が必要だ。 そもそもなぜ RabbitMQ を使うのかという話、あるいはなぜ再送が必要かという話たんにコンポーネント同士が疎結合で通信したいのであればわざわざ MQ を使う必然性は皆無である。ごくあたりまえに TCP で通信すればそれでいい。暗号通信が必要なら当然 SSL でいいし、パケットエンティティに依存する複雑な L7 リバースプロキシを MQ を使って実現することも、不可能ではないが、普通そういうのは varnish とかでやるだろう。 MQ において優れているのはデータの durability だ。つまり、一旦キューにためておけば、その両側のコンポーネントは好き勝

This document introduces AMQP messaging using RabbitMQ as a broker. It explains that AMQP and RabbitMQ allow applications to communicate asynchronously by sending and receiving messages through a broker, providing decoupling, queueing, load balancing and scalability. It provides details on RabbitMQ as an open source AMQP broker developed by Rabbit Technologies and the AMQP Working Group which main

こんにちは。GREEのプラットフォーム開発部でインフラ系の仕事をしているmdoi(@m_doi)と申します。よろしくお願いします。今回は、AMQPについて簡単に紹介したいと思います。 はじめに GREEで稼働中のサーバは、日々サーバの異常ログ、自己監視結果、メール等々、大量のメッセージをやり取りしています。しかしながら、共通のメッセージングインフラが存在しないため、それぞれが独立に色々なメッセージ送信を行っています。 サーバ台数の増大に伴って、メッセージ配送の負荷が無視できないレベルになって来ると、それらのメッセージングシステムについて、個別に負荷対策を施すなど運用上様々な問題が課題が出てきます。また、メッセージの種類によっては、その配送の仕組がスケーラビリティに欠けるものとが存在し、規模の増大に対応できなくなる恐れもあります。そのため、こういうった用途に使えるスケーラブルなメッセージング

非同期処理と疎結合ができる「メッセージング」の常識：企業システムの常識をJBossで身につける（5）（1/4 ページ） 企業向けアプリケーションのさまざまな“常識”をJavaのオープンソース・フレームワーク群である「JBoss」から学んでいきましょう。企業システムを構築するうえでの基礎となる知識をリファレンス感覚で説明していきます。初心者から中堅、ベテランまで大歓迎！ 企業システムでは、さまざまなデータを使ってさまざまな処理が行われています。また、システムの複雑化・高速化により、データや処理が複数システムにまたがることもあります。システムが多様化されることにより、一部に変更や障害が発生しても全体にはできる限り影響しないように、各システムの連携は“疎結合”であることが望まれています。そこで、これらの連携手段として「メッセージング」というものがあります。 今回は、メッセージングに関連するJav

livedoor ReaderのクローラとStreaming APIなどの話 - Download as a PDF or view online for free

ファイル転送とメッセージ・キューイングは非同期な連携手法。完全同期連携は，CORBAやソケットなどのプロシージャ・コールに限られる。EAIツールは，多対多のシステム連携をシンプルにするミドルウエア ファイル転送とメッセージ・キューイングの違いは，送信に適したデータ・サイズと送信頻度にある。ファイル転送は，大きなファイルを少ない頻度で送信するのに適している。一方メッセージ・キューイングは，小さいデータを頻繁に送信するのに適している。ただし，ファイル転送で小さいデータを頻繁に送信できないわけではない。メッセージ・キューイングで大きなデータを送信することももちろんできる。適用範囲は完全に分かれているわけではなく，かなり重なっている。 EAIツールは，前述した3種類の技術の上位に位置する応用製品になる。EAIツールが効果を発揮するのは，連携するシステム数が増えて運用管理や連携用のプログラム開発が複

GT Nitro: Car Game Drag Raceは、典型的なカーゲームではありません。これはスピード、パワー、スキル全開のカーレースゲームです。ブレーキは忘れて、これはドラッグレース、ベイビー！古典的なクラシックから未来的なビーストまで、最もクールで速い車とカーレースできます。スティックシフトをマスターし、ニトロを賢く使って競争を打ち破る必要があります。このカーレースゲームはそのリアルな物理学と素晴らしいグラフィックスであなたの心を爆発させます。これまでプレイしたことのないようなものです。 GT Nitroは、リフレックスとタイミングを試すカーレースゲームです。正しい瞬間にギアをシフトし、ガスを思い切り踏む必要があります。また、大物たちと競いつつ、車のチューニングとアップグレードも行わなければなりません。世界中で最高のドライバーと車とカーレースに挑むことになり、ドラッグレースの王冠