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BIRのアーキテクチャと データ処理

BIRのアーキテクチャと データ処理

Jumpei Takiyasu

February 18, 2021
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  1. アンケートで扱うデータと格納先(概要) 配信に使うデータ • 配信ユーザID • アンケートID • ステータス 回答データ •

    ユーザID • アンケートID • 回答内容 M3トップページ並のアクセス量 → Cloud Spanner 各アンケートシステムの 性能要件は一般的なWebアプリ → Cloud SQL / Aurora
  2. 可視化したいもの 内部的には… • 回答状況 • 各種KPI 納品物では… • 回答&設問 •

    会員属性 配信システムの Spannerにある アンケートシステ ムのDB M3会員基盤 各所にあるデータを集めて可視化しなくては使えない 直接参照すると、可視化による負荷を各々考慮する必要があり設計難度が上がる BigQueryへ集約
  3. バッチ処理 BigQueryにデータを集約させるための処理を Webアプリとは非同期に動かしたい • cronジョブ / SpringBatchなどフレームワークの機能 ◦ バッチ専用インスタンスが必要 ◦

    アプリごとに作るので統一した管理が難しい • ワークフローエンジン(Digdag, Airflow, etc..) ◦ 依存関係がほぼ無いのでオーバースペック +失敗したときの復旧が面倒(前日の日次バッチ処理など …)
  4. タイムテーブル 時間 タイトル スピーカー 19:00 ~ 19:05 オープニング 司会 19:05

    ~ 19:20 BIRのアーキテクチャとデータ処理 滝安 純平 19:20 ~ 19:40 DatastoreからSpannerへのゼロダウンタイム移行 四方田 貫児 アンケートシステムのデータ可視化 木村 一統 19:40 ~ 19:50 質疑応答・クロージング