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5分ちょいでわかった気になる ラムダアー キテクチャ @yubessy 0x64 物語 Reboot #06 " システムアー キテクチャ"

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Lambda Architecture

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Lambda Architecture ≠

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ラムダアー キテクチャとは? = ビッグデー タ処理システムの設計指針 例えるなら: Web アプリの設計指針 -> MVC ビッグデー タ処理システムの設計指針 -> ラムダアー キテクチャ 提唱者: Nathan Marz Apache Storm の開発者

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ビッグデー タの例 ログ 最新の状態だけでなく過去の全事象を記録 -> 時間に対して線形にデー タ量が増加 ソー シャルネットワー ク ユー ザ同士がサー ビス内でつながる -> ユー ザ数 n に対して O(n^2) の関係デー タ

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ビッグデー タ処理システムの例 デー タ分析基盤 デー タドリブンな意思決定を支援する アドホックなクエリにも答えなければならない 機械学習基盤 デー タから直接サー ビスや機能を創り出す 非常に大きな計算量が必要となる

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ビッグデー タ処理の課題 スケー ラビリティ デー タ増に応じてリソー スを追加 RDB では処理能力が追いつかない 堅牢性 デー タ量が多いと耐障害性を保ちにくい 汎用性 どんな処理が実行されるか事前に予想しにくい

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登場背景 従来の状況 個別の課題を対処療法的に解決 -> トレー ドオフによるいたちごっこ -> プロジェクト毎に同じ仕事の繰り返し ラムダアー キテクチャ 課題を整理・ 一般化し、 それらを包括的に解決 -> トレー ドオフを統制下に置く -> 一般的な枠組みに昇華

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原理 全ての処理はデー タ集合に対するクエリである KPI 分析もレコメンド生成もデー タ集合から 価値を生み出す計算(= クエリ) とみなす クエリはデー タに対する関数である 関数は必要に応じて分割・ 合成できる -> 計算フロー を垂直・ 水平に分割できる

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全貌 https://dzone.com/articles/lambda-architecture-with-apache- spark

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全貌 バッチ層 過去からの全デー タをマスタデー タ化して蓄積 マスタデー タからバッチビュー を生成 スピー ド層 生デー タを低レイテンシのストリー ムに流す ストリー ムからリアルタイムビュー を生成 サー ビス層 2つのビュー からクエリの結果を計算

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マスタデー タ

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マスタデー タ 永続性を必要とする唯一のデー タストア ビュー が失われてもマスタデー タから再生成可 純粋な事実デー タのみを追記方式で記録 他の値から導出できる値は保持しない 削除・ 更新を行わない(≠RDB のテー ブル) 分散ファイルシステム(HDFS, S3 等) を利用 スキー マを強制できるフォー マットを利用

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バッチビュー・ リアルタイムビュー

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バッチビュー・ リアルタイムビュー 計算量の多いクエリのために事前計算を行う e. g. アクセスログの時間毎・ 日毎の集計値 バッチビュー マスタデー タに定期的なバッチ処理を実行 MapReduce, Apache Spark などを利用 リアルタイムビュー 生デー タをストリー ム集計 Apache Storm, Amazon Kinesis などを利用

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ラムダアー キテクチャの利点 クエリの計算フロー を2層に分けることで 様々 なトレー ドオフを回避 正確性 <-> レイテンシ クエリの自由度 <-> 計算量 永続性をマスタデー タのみに求めることで 堅牢性とスケー ラビリティを両立 冗長化が容易 DB サー バ管理が不要

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Livesense Analytics と Lambda Architecture アクセスログテー ブルの生成バッチで導入 マスタデー タ (S3) ( ユー ザID, タイムスタンプ, URL) のみを保持 バッチビュー (Spark on EMR) visit_id や page_type などはこちらで生成 リアルタイムビュー: 作ってない 詳しくは↓ で デー タ分析を支える「 便利カラム」 の問題点と その解決策 - LIVESENSE made*

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Livesense Analytics と Lambda Architecture

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まとめ だいたいこの本に書いてる

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参考 Lambda Architecture » λ lambda-architecture.net Lambda Architecture with Apache Spark - DZone Big Data O'Reilly Japan - スケー ラブルリアルタイムデー タ 分析入門