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データベースシャーディングアーキテクチャの新たな進化
今回の記事では、筆者のJuan Pan氏が、分散データベースシステムにおけるシャーディングアーキテクチャのパターンについて論じます。記事の中で氏は、Apache ShardingSphereプロジェクトがデータシャーディングの課題にいかに対処しているかを説明した上で、DistSQLを使って分散データベースと暗号化テーブルを生成する方法の実例２つを論じています。
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マイクロサービスの内と外を裏返しにする
マイクロサービスを裏返しにするということは、単一の要求/応答APIを超えて、クエリとコマンドのインバウンドAPI、イベントを発行するアウトバウンドAPI、およびそれらの両方を記述するメタAPIを備えたマイクロサービスの設計に移行することを意味します。 データベースは、Debeziumなどの結合剤を介してApache Kafkaで補完できます。
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ケーススタディ: 金融ファームでの10年間のマイクロサービス
マイクロサービスはホットな新しいアーキテクチャパターンですが、「ホット」と「新しい」の問題は、アーキテクチャパターンの実際のコストが明らかになるまでに何年もかかることです。幸い、パターンは新しいものではなく、名前だけです。したがって、これを10年以上行っている企業から学ぶことができます。
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MLOpsの最適化がどのようにエンタープライズのAIに革命を起こすか
この記事では、著者のMonte Zweben氏が、データサイエンスのアーキテクチャ、コンテナ化、およびフィーチャーストアなどの新しいソリューションが機械学習プロセスのライフサイクル全体にどのように役立つかについて説明します。
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Kafka、MongoDB、Maxwell's Daemonを使用したSQLデータベース監査システムの構築
この記事では、従来の組み込みデータレプリケーションの枠を越え、Kafka、MongoDB、Maxwell's Daemonといったテクノロジを採用したデータベースの監査ログシステムと、その重要性について論じます。
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Apache ArrowとJava: ライトニングスピードのビッグデータ転送
Apache Arrowは、データにクロス言語、クロスプラットフォーム、カラム型のインメモリデータ形式を提供します。データのシリアル化の必要性をなくし、コピーのオーバーヘッドを減らすように設計されています。
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Redis StreamsとApache Spark Structured Streamingを使用したリアルタイムデータ処理
Apache Spark 2.0で導入されたStructured Streamingは、ストリーミングデータのためのSQLライクなインターフェースを提供します。Redis Streamsによって、Redisがストリーミングデータを複数のプロデューサとコンシューマの間で消費、保持、配信することができるようになります。この記事では、著者のRoshan Kumar氏が、RedisおよびApache Spark Streamingテクノロジを使用してストリーミングデータをリアルタイムで処理する方法について説明します。
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MySQLデータベースと共にTypeScriptを使用
TypeScriptはWebアプリケーションをオーサリングするための強力な環境として浮上しており、言語との整合性を保ちながら、標準のJavaScriptよりも大幅に改善されています。この記事では、Node.js、MySQL、TypeORMでTypeScriptを使用して、サーバーサイドのTypeScriptでデータベースアクセスを管理するための強力なソリューションを作成するために必要な詳細について詳しく説明します。
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リレーショナル NoSQLによる"バックトゥザフューチャー"
この記事では、分散トランザクションを備えたNoSQLデータベースの一貫性に関するいくつかの問題を取り上げるとともに、FanuaDBがCalvinプロトコルと仮想クロックを使って、それらの問題をいかに解決しているかを紹介します。
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Apache Kafka: デプロイメントを最適化するための10のベストプラクティス
筆者のBen Bromhead氏が、データストリーミングプラットフォームをより効率的に管理するための、開発者のKafkaのベストプラクティスとして、ログ設定、適切なハードウェア利用、ZooKeeper設定、レプリケーション係数、パーティション数などについて論じます。
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MongoDBを始めた頃に知っていたら、と思う14のこと
私は語るのも恥ずかしいほど長くデータベースに携わっていますが、MongoDBを扱い始めたのは最近のことです。MongoDBを始めた頃に知っていたら、と思うことがいくつかあります。一般的な経験として、データベースはどんなものなのか、何をするものなのか、という先入観は必ずあります。みなさんがMongoDBを簡単に使えれば、という思いで、よくある過ちをいくつか紹介しましょう。
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GDPRについてデータサイエンティストとデータエンジニアは何を知るべきか?
Andrew Burt氏による、EUで顧客データを扱う組織に対して、データ収集、保存、使用に関するGDPRが及ぼす影響について。Burt氏は、GDPRのテストに通るために、組織に必要な最低限のことと、全般的なデータ管理を改善するきっかけにする方法を説明する。