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読書メモ:分散システムデザインパターン



スキルの棚卸のため、こちらも過去読んだ本について書きます。

この本は、Kubernetesを使った分散システムによる処理の特性を知りたかったため購入しました。

システムで処理するデータが巨大になると、当然のこととして1つのサーバーで処理することが出来なくなります。

例えば、TwitterやAmazonなど個別のレコメンデーションを作成するジョブなどは、数億以上のユーザーがいると当然1つや2つのサーバでは間に合いません。

そのようなときに、処理を分散化させて複数台のサーバやコンテナに処理を分割して速度を向上させます。

この本では、巨大データベースだとシャーディング、ストリーミングの分散処理だとApach kafka、ビックデータのジョブ処理ではMap/ReduceなどをKubernetesを使いコンテナオーケストレーションを行う際の、デザインパターンが豊富にまとまっています。

人気のあるWebサービスでスケーラブルな構成にするためにK8sを使うバックエンドエンジニア、Oracleなどの超高額なハードウェア+データベースを使わずに、社内の巨大なデータを処理したい大企業のビックデータエンジニアなどが見て目からウロコが出るような内容だと思います。

Kubernetesと最新のシステムアーキテクチャの理解を前提としており、今読んでも抽象的で高度な内容だと思うので、読み手に技術力や経験が必要な内容だと思います。

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