自作サービスの migration をした話

Zli × DMM 合同LT にて発表したスライドです。
発表URL: https://youtu.be/BjFDjxSTR78?t=14495

Transcript

1. 自作サービスの migration をした話 ac-predictorを改修するにあたっての再設計と使用した技術について 2020.07.18 keymoon 2年前に 作った
2. 自己紹介  HN:keymoon   プログラミングが好き  競技プログラミング: 得意っぽい  AtCoder 2254(highest:2310)  開発: 得意になりたい ac-predictorとか  CTF: たまにやります @key-moon @keymoon @kymn_
3. 開発したアプリ  ac-predictor
4. 要件  計算式 = { , , , , … } 10000~ /users/###/history/json /users/###/history/json /users/###/history/json /users/###/history/json /users/###/history/json : = . . ෍ ∈ 1 1 + 6.0(−)/400.0 = − 0.5
5. 基本的な設計
6. 基本的な設計
7. 案①
8. 案①の破綻 0 500 1000 1500 2000 2500 19:37 19:52 20:07 20:22 20:37 20:52 21:07 21:22 21:37 21:52 22:07 22:22 22:37 時間ごとの新規登録者人数
9. 案②(旧設計)
10. 案②の破綻
11. 問題点 クローラが配信サーバと同居してる 手動部分の存在 データ配信サーバの弱さ
12. 問題点 クローラが配信サーバと同居してる 手動部分の存在 データ配信サーバの弱さ
13. クローラと配信サーバの分離 Azure Functions
14. 問題点 クローラが配信サーバと同居してる 手動部分の存在 データ配信サーバの弱さ
15. 手動部分の排除 cron 6：00 7：00 8：00 9：00
16. 問題点 クローラが配信サーバと同居してる 手動部分の存在 データ配信サーバの弱さ
17. データ配信サーバの増強 GitHub Pages について より
18. 現状
19. 今後の展望 バックエンドは現状でひとまず良し フロントエンドの改善/機能追加  機械学習を用いた最終結果の予測
20. ご清聴 ありがとうございました リポジトリ: key-moon/ac-predictor | GitHub GitHub Pagesのリポジトリ: key-moon/ac-predictor-data | GitHub Durable Functionsの資料 Serverless の世界を進化させるイノベーション - Durable Functions : https://www.youtube.com/watch?v=QuXO5plBiFM