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robust logprocessing

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安全にスケールするログ解析システムの勘所

Daisuke Yamazaki

January 16, 2011
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Transcript

  1. 自己紹介 山崎大輔 Twitter: @yamaz Blog : 最速配信研究会 http://d.hatena.ne.jp/yamaz/ 現在:株式会社スケールアウト 代表

    1日数億~を超えるような配信をカジュアルに行うための 広告配信システム「ScaleAds」の開発と販売およびコンサル かれこれオンライン広告業界で14年やってます 4
  2. 本集計 n 冪等性あり/分割処理しやすい(例: PageViewカウント) → フロントサーバで中間集計し、本集計でマージ処理 (中間集計で大部分の処理が完了しているので、 処理は5 分程度) n

    冪等性ちょっとあり/分割処理しにくい( 例: UniqueUserカウント) Hadoopクラスタにデータを載せて集計 n 冪等性なし/分割処理しにくい(例: 積算UUカウント) Hadoopクラスタにデータを載せて集計 14
  3. 集計系に過度な負荷をかけな い n NOSQLベースだとJOIN演算がきつくなるので、ログ作成及びETL 側で工夫する ログ作成側(Webサーバ)でJOIN演算相当を行ってログ1行に極力 すべてのデータがあるようにする(これはJoin演算をアクセス側 に寄せているのと同じ) n 過度な最適化はあきらめる

    最近のハードウェアは速く、単純な仕組みでも十分速い。 なので複雑な仕組みを導入しないと速度が上がらないようなら アーキテクチャやハードウェアの選定が間違っている可能性も 考えましょう 18