InfoQ ホームページ Distributed_Systems に関するすべてのコンテンツ
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Mezzalira氏のQCon London講演：「マイクロフロントエンド～設計から企業メリットと社内実装まで～」
QCon Londonでのプレゼンテーションで、AWSのプリンシパルアーキテクトLuca Mezzalira氏は、理想的なマイクロフロントエンドプラットフォームを構築する中で得られた知見を共有した。また、マイクロフロントエンドと自社の適性を判断するヒントや、個別ユースケースに最適なアーキテクチャを設計するために押さえておきたい基本原則、分散型アーキテクチャのデプロイ戦略も紹介されている。
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AWS上のTemporalは回復力のある分散システムの構築を容易にすることを目指す
Temporal Technologies社は、durable execution（永続的な実行）に特化したオープンソースのマイクロサービスオーケストレーションプラットフォームであるTemporalを開発した企業であるが、AWSマーケットプレイスでTemporal Cloudを提供開始した。AWSを通じてサービスを提供することで、大規模アプリケーション向けの耐障害性のある分散システムの開発を簡素化することを目指している。
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Dapr Agents：LLM、Kubernetes、マルチエージェント協調によるスケーラブルなAIワークフロー
Daprは最近、大規模言語モデル（LLM）を使用してスケーラブルでレジリエントなAIエージェントを構築するためのフレームワークDapr Agentsを発表した。Dapr Agentsは、Daprのセキュリティ、オブザーバビリティ、クラウドニュートラルなアーキテクチャを活用し、構造化されたワークフロー、マルチエージェント連携、イベント駆動型の実行が可能だ。企業向けに設計されており、数千のエージェントをサポートし、データベースと統合し、堅牢なオーケストレーションとメッセージングによって信頼性を確保する。
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分散型マルチモーダルデータベースAerospike 8がリアルタイムACIDトランザクションのサポートを提供
Aerospikeは分散マルチモーダルデータベースのバージョン8.0を発表し、分散ACIDトランザクションをサポートした。これにより、銀行、eコマース、在庫管理、ヘルスケア、注文処理などの大規模オンライントランザクション処理（OLTP）アプリケーションが可能になるという。
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Netflixの分散カウンターの内部：グローバル・スケールでスケーラブル、正確、リアルタイムなカウント
Netflixのエンジニアは最近、Distributed Counter Abstraction技術へのディープダイブを発表した。Distributed Counter Abstractionは、ユーザーのインタラクション、機能の利用状況、ビジネス・パフォーマンス・メトリクスを低レイテンシーでグローバルに追跡するために設計されたスケーラブルなサービスである。NetflixのTimeSeries Abstraction技術の上に構築されたこのシステムは、設定可能なカウントモード、弾力性のあるデータ集約、グローバルに分散されたアーキテクチャによって、パフォーマンス、精度、コストのバランスをとっている。
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Uber社、Apache Kafkaの階層型ストレージ機能を推進、効率性をめぐる議論に拍車
運送会社のUber社が、人気の分散イベントストリーミングプラットフォームApache Kafkaの新たな階層型ストレージ機能追加について、詳細を発表した。本機能は、大規模なKafkaクラスタを運営する組織の直面するスケーラビリティや効率性の課題への対応として3.6.0で追加され、現在、早期アクセスの段階である。
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Amazon S3の条件付き書き込みで分散システムのデータ整合性を改善
AWSは最近、Amazon S3で条件付き書き込みをサポートすることを発表した。これにより、ユーザーはオブジェクトを作成する前にその存在を確認できるようになった。この機能は、データをアップロードする際に既存のオブジェクトの上書きを防ぐのに役立ち、アプリケーションのデータ管理を容易にする。
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Amazon Aurora Serverlessは10K以上のインスタンスのフリートに対して、どのようにリソースとスケーリングを管理するのか？
AWSのエンジニアが、Amazon Aurora Serverlessプラットフォームのリソース管理とスケーリングの進化と最新の設計について説明した論文を発表した。Aurora Serverlessは、顧客のワークロードのニーズを満たすために動的にリソースをスケーリングし調整するための全体的なアプローチを作成するために、異なるレベルのコンポーネントの組み合わせを使用する。
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UberがGoogle Cloud Platformでビッグデータ・インフラを近代化するまでの道のり
Uber社は、公式エンジニアリング・ブログへの最近の投稿で、バッチデータ分析と機械学習（ML）トレーニング・スタックをGoogle Cloud Platform（GCP）に移行する戦略を明らかにした。Uberは、世界最大級のHadoopを導入しており、2つの地域にある数万台のサーバーで1エクサバイト以上のデータを管理している。オープンソースのデータエコシステム、特にHadoopは、データプラットフォームの礎となっている。
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DoorDashはどのようにキャッシュをリアーキテクトし、スケーラビリティとパフォーマンスを向上させたか？
DoorDashは、すべてのマイクロサービスで使用していたヘテロ環境（相互接続・連携に保証のないハードウェアやソフトウェアを混在させて利用している状況のこと）のキャッシュシステムを再構築し、汎用的なメカニズムを提供する共通の多層キャッシュを作成した。
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Pinterest、KubernetesとApache Helixで非同期コンピューティング・プラットフォームを刷新
Pinterestは次世代の非同期コンピューティング・プラットフォームであるPacerを開発し、大きくなり過ぎてスケーラビリティと信頼性の課題が生じた旧ソリューションであるPinlaterを置き換えた。新しいアーキテクチャは、ジョブ実行ワーカーのスケジューリングにKubernetes、クラスタ管理にApache Helixを活用している。
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Cadence1.0：Uberがスケーラブルなワークフロー・オーケストレーション・プラットフォームをリリース
Uberは6年間の開発期間を経て、Cadenceと名付けられたワークフロー・オーケストレーション・プラットフォームのメジャーバージョンをリリースした。Uberや他の企業は、ネイティブのプログラミング言語を使ってステートフルなサービスを大規模に構築するためにCadenceを使用している。チームは、使いやすさ、オブザーバビリティ、効率性の向上を目標に次のリリースに取り組んでいる。
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Cloudflare D1でCloudflareワーカーのための分散SQLiteを提供
間もなくベータ版に入るD1は、CloudflareによるクラウドベースのSQLストレージ分野へのの最初のステップである。D1はSQLiteの上に構築されており、分散レプリケーションメカニズム、バッチ操作のサポート、組み込みコンピューティング、自動バックアップと冗長化などが追加されている。
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BraintreeがThundering Herdに対処
BraintreeのエンジニアのAnthony Ross氏は、最近の記事で、失敗したタスク対する再試行間隔にランダムなジッターを導入することで、どのようにThundering Herd問題を解決したかを説明した。これは、支払い問題（Dispute）管理APIの効率に影響を与えていた。
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eBayで分散アーキテクチャによって複雑な依存関係を管理
eBayエンジニアリングチームは最近、彼らがどのようにしてスケーラブルなリリースシステムを考案したかについてその概要を説明した。リリースソリューションは、分散アーキテクチャを活用して、約2時間で3,000を超える依存関係にあるライブラリをリリースする。チームはJenkinsをGroovyスクリプトと組み合わせて使って、リリースを実行する。