®
© 2016 MapR Technologies 1
®
© 2016 MapR Technologies
草薙 昭彦, MapR Technologies
2016 年 2 ⽉ 8 ⽇
®
© 2016 MapR Technologies 2
⾃⼰紹介
•  草薙 昭彦 (@nagix)
•  MapR Technologies
データエンジニア
NS-SHAFT
無料!
®
© 2016 MapR Technologies 3
®
© 2016 MapR Technologies 4
ストリーミングの5つの⾒かた
•  エンタープライズ・チーム
•  マイクロサービス
•  アブストラクト・コンピューティング
•  結果の配送
•  統合
®
© 2016 MapR Technologies 5
File upload
web service
Files
Thumbnail
extraction
Transcoding
uploads
thumbs
recodes
Files
®
© 2016 MapR Technologies 6
File upload
web service
Files
Thumbnail
extraction
Transcoding
uploads
thumbs
recodes
Files
映画「羅⽣⾨」あらすじ
都にほど近い⼭中で、貴族の⼥性と供回りの侍が⼭賊に襲わ
れた。そして侍は死亡、事件は検⾮違使によって吟味される
事になった。だが⼭賊と貴族の⼥性の⾔い分は真っ向から対
⽴する。検⾮違使は霊媒師の⼝寄せによって侍の霊を呼び出
し証⾔を得るが、その⾔葉もまた、⼆⼈の⾔い分とは異なっ
ていた…
®
© 2016 MapR Technologies 7
第1話	
エンタープライズの盗賊	
The	enterprise	bandit
®
© 2016 MapR Technologies 8
巨⼤なモノリシックシステムからの進化
•  ⼀枚岩のメインフレームシステムの複雑性が専⾨化を引き起こ
した
–  ストレージ
–  データベース
–  システム分析
–  プログラマ
–  オペレーション
–  データ⼊⼒
•  n層アーキテクチャが次のステップとなった
®
© 2016 MapR Technologies 9
3層アーキテクチャ
Web tier
Middle tier
Data tier
®
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3層アーキテクチャで重要な部分
Web tier
Middle tier
Data tier
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現実の3層アーキテクチャ
Web tier
Middle tier
Data tier
Web tier
Middle tier
Data tier
Web tier
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Data tier
Web tier
Middle tier
Data tier
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© 2016 MapR Technologies 12
分断を補うために「コントロール」を追加
•  エンタープライズ・サービス・バスの進化により、専⾨化とコ
ントロールの集中が再確⽴
•  重要な点は、メッセージングとコントロール・バックボーンに
埋め込まれた⾼度な処理
®
© 2016 MapR Technologies 13
エンタープライズ・サービス・バス (ESB)
®
© 2016 MapR Technologies 14
第1話のまとめ
•  階層化はパズルのような (Tic-Tac-Toe) アーキテクチャを引き起
こした
•  ESB はコントロールが複雑な⽷の⽟を引き起こす
–  泥の⽟よりはましだが、ちょっとだけ
•  問題は解決していない
®
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第2話	
スタートアップの侍	
The	startup	Samurai
®
© 2016 MapR Technologies 16
振り⼦が揺り戻す時
•  ESB はまだ有効でよく使われている
•  しかし、反動が進⾏中
–  Google, Facebook, Netflix, Amazon, LinkedIn
–  さらに数多くの知られていない企業も
–  シリコンバレー・スタートアップの世界と深く関連している
–  JavaScript, Python コミュニティでの開発と深く関連している
•  Meteor.js, node.js
•  Swagger
•  n層アーキテクチャの置き換えを考慮
®
© 2016 MapR Technologies 17
RPC layer
Logic
Disk
RPC layer
Logic
Disk
RPC layer
Logic
Disk
まずパーティショニングを考える
®
© 2016 MapR Technologies 18
ジョブとコミュニケーションの⽅法を与えてやる
Light-weight を
維持することが重要!
®
© 2016 MapR Technologies 19
結果は素晴らしいものになり得る
•  このスタイルを採⽤した企業と、素晴らしい成功の間には関連
がありそう
–  前のページのリストをご覧ください
•  採⽤していない企業はどうかというと …
•  もちろん、これは優秀な技術者を雇えた企業のみが実現できた
だけかもしれない
–  実際、ものすごく優秀なチームでないとできないかも …
®
© 2016 MapR Technologies 20
しかし …
•  多くの議論では RPC (コール/レスポンス) サービスが話題に上
る
•  これ⾃体はよいが、これだけでは不⼗分
•  重要なのは遅延処理 (Deferred Processing)
–  ⼀部は急いで処理
–  メッセージをキューに⼊れて後で完了させる
®
© 2016 MapR Technologies 21
しかし …
•  RPC はシンプル …
–  REST
–  Protobuf
–  Avro
–  などなど
•  ネットワーク + DNS + ロードバランサー以外には何の基盤もい
らない
–  そして既にそれらはある
•  スケーラブルではない永続化レイヤーがしばしば使われている
®
© 2016 MapR Technologies 22
メッセージ・ベース・サービスを実現するには
•  メッセージ受信者は現時点で動作していないかもしれない
–  永続化キューが必要
•  メッセージの数は⾮常に多い
–  外部へのリクエストの総数(5〜10倍)
–  永続化オペレーションの総数(2〜3倍)
•  秒間数百万メッセージ、GB/s ものトラフィックは⼗分あり得る
•  スタートアップはいいとして、エンタープライズが採⽤する際
には新たな課題
®
© 2016 MapR Technologies 23
第2話まとめ
•  マイクロサービスは耐障害性のある⾼性能なメッセージング
キューを必要とする
•  これらのシステムは耐障害性と⾼性能が好ましいだけではない
•  これらのシステムは耐障害性が必須。⾼性能も必須
•  伝統的なキューは適⽤できない
®
© 2016 MapR Technologies 24
第3話	
使い古されたメタファー	
The	tired	metaphor
®
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第3話	
使い古されたメタファー	
The	tired	metaphor	
雲の上からの眺め	
The	view	from	the	clouds
®
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チューリングが念頭に置いていなかったこと
•  従来型のプログラムはほとんどバッチ処理
–  有限の⼊⼒、有限の出⼒
–  重要なパラメータは処理時間、コスト、可⽤性、正しさ
–  バッチ処理でも OK、クエリ/レスポンスでも OK
•  ストリーム処理は「違う」
–  無限の⼊⼒のデータ列、無限の出⼒のデータ列
–  ⼀部の出⼒についての捉え⽅を変えても差し⽀えない
–  重要なパラメータはレイテンシ、コスト、コミットメント・レベル
®
© 2016 MapR Technologies 27
Δt
tprovisional
Input
Output
暫定的な出⼒の存在は暫定的
な⼊⼒も取り扱う必要がある
ことも注意
®
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より複雑な要素
•  このレイテンシだけがすべてではない
•  データの取得は即座にはできない
•  レイテンシがゼロからのスタートがそもそもできない
•  実際、遅延はフローベース・コンピューティングでは重要課題
®
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思考問題
•  地球上のあらゆる場所の温度は何度か
–  たった今
–  これを知ることは不可能
•  1時間前の地球上のあらゆる場所の温度は何度だったか?
–  これを知ることは難しい
•  先⽉の地球上のあらゆる場所の温度は何度だったか?
–  これは⽐較的簡単
•  では今⽇の天気について話すのは不可能なのか?
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State の問題
•  現在の地球の気温の数値は存在するかも/しないかも
•  遅延つきの気温のみが現実の処理の対象となる
•  処理によって遅延はバラバラ
•  (気温についての例をあげましたが、全てのデータも同様です)
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© 2016 MapR Technologies 31
第3話まとめ
•  重要な問題には、分散コンピューテーションをメッセージとフ
ローで表現する必要がある
•  これは便利だからという問題ではない
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© 2016 MapR Technologies 32
第n話	
現実世界に適⽤するには	
Getting	stuff	done	in	the	real	world
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mySQL
mySQL
files
Web-site
Auth
service
Upload
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Image
extractor
Transcoder
User
profiles
Search
User action
logging
Recommendation
analysis
mySQL
mySQL
mySQL
Oracle
Solr
Elastic
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mySQL
mySQL
files
Web-site
Auth
service
Upload
service
Image
extractor
Transcoder
User
profiles
Search
User action
logging
Recommendation
analysis
mySQL
mySQL
mySQL
Oracle
Solr
Elastic
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マイクロサービス・ダイアグラム
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Raw
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Transcoding
Video
metadata
Video
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DB updater
DB
snapshots
Metadata
snapsMetadata
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snap db
Live
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サムネイル
抽出
アップロード
サービス
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フォーマット
変換
ビデオ
メタデータ
DBスナップ
ショット
DBアップ
データ
画像
ファイル
メタデータ
スナップ
DB
ライブ
メタデータ
DB
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省略された詳細部分
File upload
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サムネイル
抽出
フォーマット
変換
アップロード
サービス
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ファイル
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さらに詳細
Thumbnail
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exceptions
checkpoints
Input
Output
Monitoring
Restart
⼊⼒
出⼒
監視
再開処理
サムネイル
抽出
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現実世界における前提
•  メッセージング機能は耐障害性があり、基盤として存在しなけ
ればならない
–  送信者、受信者の動作に依存してはならない
•  メッセージがすべてに適しているということはない
–  1TB のメッセージ?
•  (スケーラブルな) ファイルが必要
•  (スケーラブルな) テーブルが必要
•  (スケーラブルな) メッセージストリームが必要
•  可能であれば永続化レイヤーもサービスから分離すべき
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© 2016 MapR Technologies 39
現実世界において考慮すべきこと
•  耐障害性のある⾼速なキューイングが必要
–  Kafka なら OK
–  MapR Streams なら OK
–  それ以外の製品はほとんど対応できない
•  従来のメッセージングは全く対応できない
–  耐久性を確保すると、ほとんどのキューは1万メッセージ/秒 (MB/s) 未
満に
–  ⾼性能システムは100万メッセージ/秒 (GB/s) 超を扱う
•  1ミリ秒未満のレイテンシは別のシステムで扱う必要がある
•  グローバル規模のシステムには、ここでは取り上げなかったさ
らなる制約が加わる
®
© 2016 MapR Technologies 40
まとめ
•  マイクロサービスは⾃然な進化
•  マイクロサービスは耐障害性があ
り、⾼速で、Kafka ⾵のキューイ
ングを前提とする
•  マクロ・マイクロの両⽅のアーキ
テクチャが必要
•  インフラは単なるキュー以上の機
能を備える必要がある。ファイル
やテーブルも必要
Web tier
Middle tier
Data tier
Web tier
Middle tier
Data tier
Web tier
Middle tier
Data tier
Web tier
Middle tier
Data tier
Thumbnail
extraction
uploads
thumbs
metrics
exceptions
checkpoints
Input
Output
Monitoring
Restart
®
© 2016 MapR Technologies 41
®
© 2016 MapR Technologies 42
Q&A
@mapr_japan maprjapan
sales-jp@mapr.com
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MapR Japan
maprtech
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ストリーミングアーキテクチャ: State から Flow へ - 2016/02/08 Hadoop / Spark Conference Japan 2016

  • 1.
    ® © 2016 MapRTechnologies 1 ® © 2016 MapR Technologies 草薙 昭彦, MapR Technologies 2016 年 2 ⽉ 8 ⽇
  • 2.
    ® © 2016 MapRTechnologies 2 ⾃⼰紹介 •  草薙 昭彦 (@nagix) •  MapR Technologies データエンジニア NS-SHAFT 無料!
  • 3.
    ® © 2016 MapRTechnologies 3
  • 4.
    ® © 2016 MapRTechnologies 4 ストリーミングの5つの⾒かた •  エンタープライズ・チーム •  マイクロサービス •  アブストラクト・コンピューティング •  結果の配送 •  統合
  • 5.
    ® © 2016 MapRTechnologies 5 File upload web service Files Thumbnail extraction Transcoding uploads thumbs recodes Files
  • 6.
    ® © 2016 MapRTechnologies 6 File upload web service Files Thumbnail extraction Transcoding uploads thumbs recodes Files 映画「羅⽣⾨」あらすじ 都にほど近い⼭中で、貴族の⼥性と供回りの侍が⼭賊に襲わ れた。そして侍は死亡、事件は検⾮違使によって吟味される 事になった。だが⼭賊と貴族の⼥性の⾔い分は真っ向から対 ⽴する。検⾮違使は霊媒師の⼝寄せによって侍の霊を呼び出 し証⾔を得るが、その⾔葉もまた、⼆⼈の⾔い分とは異なっ ていた…
  • 7.
    ® © 2016 MapRTechnologies 7 第1話 エンタープライズの盗賊 The enterprise bandit
  • 8.
    ® © 2016 MapRTechnologies 8 巨⼤なモノリシックシステムからの進化 •  ⼀枚岩のメインフレームシステムの複雑性が専⾨化を引き起こ した –  ストレージ –  データベース –  システム分析 –  プログラマ –  オペレーション –  データ⼊⼒ •  n層アーキテクチャが次のステップとなった
  • 9.
    ® © 2016 MapRTechnologies 9 3層アーキテクチャ Web tier Middle tier Data tier
  • 10.
    ® © 2016 MapRTechnologies 10 3層アーキテクチャで重要な部分 Web tier Middle tier Data tier
  • 11.
    ® © 2016 MapRTechnologies 11 現実の3層アーキテクチャ Web tier Middle tier Data tier Web tier Middle tier Data tier Web tier Middle tier Data tier Web tier Middle tier Data tier
  • 12.
    ® © 2016 MapRTechnologies 12 分断を補うために「コントロール」を追加 •  エンタープライズ・サービス・バスの進化により、専⾨化とコ ントロールの集中が再確⽴ •  重要な点は、メッセージングとコントロール・バックボーンに 埋め込まれた⾼度な処理
  • 13.
    ® © 2016 MapRTechnologies 13 エンタープライズ・サービス・バス (ESB)
  • 14.
    ® © 2016 MapRTechnologies 14 第1話のまとめ •  階層化はパズルのような (Tic-Tac-Toe) アーキテクチャを引き起 こした •  ESB はコントロールが複雑な⽷の⽟を引き起こす –  泥の⽟よりはましだが、ちょっとだけ •  問題は解決していない
  • 15.
    ® © 2016 MapRTechnologies 15 第2話 スタートアップの侍 The startup Samurai
  • 16.
    ® © 2016 MapRTechnologies 16 振り⼦が揺り戻す時 •  ESB はまだ有効でよく使われている •  しかし、反動が進⾏中 –  Google, Facebook, Netflix, Amazon, LinkedIn –  さらに数多くの知られていない企業も –  シリコンバレー・スタートアップの世界と深く関連している –  JavaScript, Python コミュニティでの開発と深く関連している •  Meteor.js, node.js •  Swagger •  n層アーキテクチャの置き換えを考慮
  • 17.
    ® © 2016 MapRTechnologies 17 RPC layer Logic Disk RPC layer Logic Disk RPC layer Logic Disk まずパーティショニングを考える
  • 18.
    ® © 2016 MapRTechnologies 18 ジョブとコミュニケーションの⽅法を与えてやる Light-weight を 維持することが重要!
  • 19.
    ® © 2016 MapRTechnologies 19 結果は素晴らしいものになり得る •  このスタイルを採⽤した企業と、素晴らしい成功の間には関連 がありそう –  前のページのリストをご覧ください •  採⽤していない企業はどうかというと … •  もちろん、これは優秀な技術者を雇えた企業のみが実現できた だけかもしれない –  実際、ものすごく優秀なチームでないとできないかも …
  • 20.
    ® © 2016 MapRTechnologies 20 しかし … •  多くの議論では RPC (コール/レスポンス) サービスが話題に上 る •  これ⾃体はよいが、これだけでは不⼗分 •  重要なのは遅延処理 (Deferred Processing) –  ⼀部は急いで処理 –  メッセージをキューに⼊れて後で完了させる
  • 21.
    ® © 2016 MapRTechnologies 21 しかし … •  RPC はシンプル … –  REST –  Protobuf –  Avro –  などなど •  ネットワーク + DNS + ロードバランサー以外には何の基盤もい らない –  そして既にそれらはある •  スケーラブルではない永続化レイヤーがしばしば使われている
  • 22.
    ® © 2016 MapRTechnologies 22 メッセージ・ベース・サービスを実現するには •  メッセージ受信者は現時点で動作していないかもしれない –  永続化キューが必要 •  メッセージの数は⾮常に多い –  外部へのリクエストの総数(5〜10倍) –  永続化オペレーションの総数(2〜3倍) •  秒間数百万メッセージ、GB/s ものトラフィックは⼗分あり得る •  スタートアップはいいとして、エンタープライズが採⽤する際 には新たな課題
  • 23.
    ® © 2016 MapRTechnologies 23 第2話まとめ •  マイクロサービスは耐障害性のある⾼性能なメッセージング キューを必要とする •  これらのシステムは耐障害性と⾼性能が好ましいだけではない •  これらのシステムは耐障害性が必須。⾼性能も必須 •  伝統的なキューは適⽤できない
  • 24.
    ® © 2016 MapRTechnologies 24 第3話 使い古されたメタファー The tired metaphor
  • 25.
    ® © 2016 MapRTechnologies 25 第3話 使い古されたメタファー The tired metaphor 雲の上からの眺め The view from the clouds
  • 26.
    ® © 2016 MapRTechnologies 26 チューリングが念頭に置いていなかったこと •  従来型のプログラムはほとんどバッチ処理 –  有限の⼊⼒、有限の出⼒ –  重要なパラメータは処理時間、コスト、可⽤性、正しさ –  バッチ処理でも OK、クエリ/レスポンスでも OK •  ストリーム処理は「違う」 –  無限の⼊⼒のデータ列、無限の出⼒のデータ列 –  ⼀部の出⼒についての捉え⽅を変えても差し⽀えない –  重要なパラメータはレイテンシ、コスト、コミットメント・レベル
  • 27.
    ® © 2016 MapRTechnologies 27 Δt tprovisional Input Output 暫定的な出⼒の存在は暫定的 な⼊⼒も取り扱う必要がある ことも注意
  • 28.
    ® © 2016 MapRTechnologies 28 より複雑な要素 •  このレイテンシだけがすべてではない •  データの取得は即座にはできない •  レイテンシがゼロからのスタートがそもそもできない •  実際、遅延はフローベース・コンピューティングでは重要課題
  • 29.
    ® © 2016 MapRTechnologies 29 思考問題 •  地球上のあらゆる場所の温度は何度か –  たった今 –  これを知ることは不可能 •  1時間前の地球上のあらゆる場所の温度は何度だったか? –  これを知ることは難しい •  先⽉の地球上のあらゆる場所の温度は何度だったか? –  これは⽐較的簡単 •  では今⽇の天気について話すのは不可能なのか?
  • 30.
    ® © 2016 MapRTechnologies 30 State の問題 •  現在の地球の気温の数値は存在するかも/しないかも •  遅延つきの気温のみが現実の処理の対象となる •  処理によって遅延はバラバラ •  (気温についての例をあげましたが、全てのデータも同様です)
  • 31.
    ® © 2016 MapRTechnologies 31 第3話まとめ •  重要な問題には、分散コンピューテーションをメッセージとフ ローで表現する必要がある •  これは便利だからという問題ではない
  • 32.
    ® © 2016 MapRTechnologies 32 第n話 現実世界に適⽤するには Getting stuff done in the real world
  • 33.
    ® © 2016 MapRTechnologies 33 mySQL mySQL files Web-site Auth service Upload service Image extractor Transcoder User profiles Search User action logging Recommendation analysis mySQL mySQL mySQL Oracle Solr Elastic
  • 34.
    ® © 2016 MapRTechnologies 34 mySQL mySQL files Web-site Auth service Upload service Image extractor Transcoder User profiles Search User action logging Recommendation analysis mySQL mySQL mySQL Oracle Solr Elastic
  • 35.
    ® © 2016 MapRTechnologies 35 マイクロサービス・ダイアグラム File upload web service Raw files Thumbnail extraction Transcoding Video metadata Video files DB updater DB snapshots Metadata snapsMetadata snapsMetadata snap db Live metadata DB uploads thumbs recodes video adds snaps Image files サムネイル 抽出 アップロード サービス ファイル ファイル フォーマット 変換 ビデオ メタデータ DBスナップ ショット DBアップ データ 画像 ファイル メタデータ スナップ DB ライブ メタデータ DB
  • 36.
    ® © 2016 MapRTechnologies 36 省略された詳細部分 File upload web service Files Thumbnail extraction Transcoding uploads thumbs recodes Files サムネイル 抽出 フォーマット 変換 アップロード サービス ファイル ファイル
  • 37.
    ® © 2016 MapRTechnologies 37 さらに詳細 Thumbnail extraction uploads thumbs metrics exceptions checkpoints Input Output Monitoring Restart ⼊⼒ 出⼒ 監視 再開処理 サムネイル 抽出
  • 38.
    ® © 2016 MapRTechnologies 38 現実世界における前提 •  メッセージング機能は耐障害性があり、基盤として存在しなけ ればならない –  送信者、受信者の動作に依存してはならない •  メッセージがすべてに適しているということはない –  1TB のメッセージ? •  (スケーラブルな) ファイルが必要 •  (スケーラブルな) テーブルが必要 •  (スケーラブルな) メッセージストリームが必要 •  可能であれば永続化レイヤーもサービスから分離すべき
  • 39.
    ® © 2016 MapRTechnologies 39 現実世界において考慮すべきこと •  耐障害性のある⾼速なキューイングが必要 –  Kafka なら OK –  MapR Streams なら OK –  それ以外の製品はほとんど対応できない •  従来のメッセージングは全く対応できない –  耐久性を確保すると、ほとんどのキューは1万メッセージ/秒 (MB/s) 未 満に –  ⾼性能システムは100万メッセージ/秒 (GB/s) 超を扱う •  1ミリ秒未満のレイテンシは別のシステムで扱う必要がある •  グローバル規模のシステムには、ここでは取り上げなかったさ らなる制約が加わる
  • 40.
    ® © 2016 MapRTechnologies 40 まとめ •  マイクロサービスは⾃然な進化 •  マイクロサービスは耐障害性があ り、⾼速で、Kafka ⾵のキューイ ングを前提とする •  マクロ・マイクロの両⽅のアーキ テクチャが必要 •  インフラは単なるキュー以上の機 能を備える必要がある。ファイル やテーブルも必要 Web tier Middle tier Data tier Web tier Middle tier Data tier Web tier Middle tier Data tier Web tier Middle tier Data tier Thumbnail extraction uploads thumbs metrics exceptions checkpoints Input Output Monitoring Restart
  • 41.
    ® © 2016 MapRTechnologies 41
  • 42.
    ® © 2016 MapRTechnologies 42 Q&A @mapr_japan maprjapan sales-jp@mapr.com お問い合わせはこちらまで MapR Japan maprtech mapr-technologies