マイクロサービスについて考えていたら疲弊したので、少し技術者らしく形式的に見てダメのものを思考から削ぎ落としたいと思った。 グラフ理論などコンピュータサイエンスの基礎を交えて話をするが、基本的には当たり前のことしか言わないと思うのでここに書くことを意識せずとも暗黙的に実践している人も多いだろう。 なお、個人の意見でしかないのであっているか間違っているかはわからないし、筆者にこの記述に反した実装を否定する意図はない。 今回は適当に書き散らかすのでかなりテイストが違うが他のブログと同一人物が書いている。乗っ取り等ではないです。 TL;DR マイクロサービスはDAGとすると考えやすいしデプロイしやすい 閉路があるなら設計を見直した方がいい DAGかどうかはサブシステムレベルでそれぞれ考えると簡単 デプロイに関係するリポジトリでは閉路がないことを意識させる設計にするといい マイクロサービスと疲弊
第1版 2015年9月21日 第2版 2015年12月24日 Bluemixでは,たくさんのサービスやAPIが提供されており,それらを組み合わせることでアプリケーションを開発することができます.単一のプログラム言語を使って,多数のライブラリやクラスファイルを結合して作る大きなアプリケーションにももちろん利点がありますが,新しい機能やUXを継続的に提供したい時や,目的に合わせてプログラミング言語やデータベースを選択したい場合には,それぞれが独立したサービスを組み合わせるやり方が有利です.この考え方の根底にあるのが,James LewisとMartin Fowlerが提唱しているマイクロサービスです.彼らのブログ記事にあるマイクロサービスの定義にあたる部分を訳してみました. マイクロサービス(Microservices)アーキテクチャスタイルは、それぞれが独立のプロセスで実行され,HTTPリソ
Which architecture should you choose for an application? Monolithic architecture - architect an application as a single deployable unit Microservice architecture - architect an application as a collection of loosely coupled, services How to decompose an application into services? Decompose by business capability - define services corresponding to business capabilities Decompose by subdomain - defi
Google、IBMらがオープンソースの「Istio」公開。マイクロサービスのためのネットワーク機能「サービスメッシュ」を提供。Kubernetes対応 クラウド時代のアプリケーションは、サービスを提供するコンポーネントのような小さなソフトウェアが多数連係する、いわゆる「マイクロサービス」と呼ばれるアーキテクチャを備えたものになると考えられています。 このマイクロサービスアーキテクチャを備えたアプリケーションの内部では、各サービス間をつなぐためのネットワークがまるで網の目のように張り巡らせられ、そこでさまざまなトラフィックが発生していきます。 そしてこのネットワークを安定的かつ効率的でセキュアに運用することはマイクロサービスの運用に欠かせない基盤であり、そのためにはトラフィックのルーティングルールの設定、トラフィックが偏らないようにロードバランスの実現、セキュリティのための暗号化通信や認証
This document summarizes Mosa Siru's engineering work at DeNA and Gunosy. It describes Gunosy's RSS/Atom feed crawler system which includes components like a job queue, fetcher, parser, updater, content generator, and indexer. It also discusses technologies used like Python, Celery, MySQL, S3, Elasticsearch. The system is designed to efficiently parse, store, generate content and index feeds at sc
2016 - 08 - 12 Dockerホストのパフォーマンスを引き出すTCPカーネルパラメータチューニング Docker Linux もう半年くらいフルDockerでmicroservicesなサービスを運用してるんですが、イマイチパフォーマンスを出し切れていないなという面がありまして、今回Dockerホストの TCP カーネル パラメータを抜本的に見直しました。 そしたら劇的に症状が改善して、 インスタンス 数も削減できた上に安定して メシウマ状態 になったので紹介します。実際効果があったのでチューニングポイントとしてはある程度正解であったと考えていますが、もちろん扱ってるアプリケーションの特性にもよるはずなので一つの ケーススタディ であることをご了承頂ければと。 前提 まずは今回のお話の前提を。こんな環境です。 EC2 c3.xlarge ホストは Ubuntu (EC2 Opt
This document summarizes a microservices meetup hosted by @mosa_siru. Key points include: 1. @mosa_siru is an engineer at DeNA and CTO of Gunosy. 2. The meetup covered Gunosy's architecture with over 45 GitHub repositories, 30 stacks, 10 Go APIs, and 10 Python batch processes using AWS services like Kinesis, Lambda, SQS and API Gateway. 3. Challenges discussed were managing 30 microservices, ensur
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