グーグルのクラウドを支えるテクノロジー　＞　第10回　「MillWheel」から学ぶストリーミング処理の基礎

私が編集支援しているCTC教育サービスの中井悦司氏コラム「グーグルのクラウドを支えるテクノロジー　＞　第10回　「MillWheel」から学ぶストリーミング処理の基礎 」が公開されました。

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第10回　「MillWheel」から学ぶストリーミング処理の基礎 (中井悦司) 2017年2月
はじめに
　今回は、2013年に公開された論文「MillWheel: Fault-Tolerant Stream Processing at Internet Scale」をもとにして、ストリーミング処理に対応したデータ処理基盤「MillWheel」を紹介します。

　前回も触れたように、Google Cloud Platform（GCP）では、バッチ処理とストリーミング処理を統合した分散データ処理サービスとして、Cloud Dataflowが提供されています。Cloud Dataflowと比較すると、MillWheelの機能はシンプルで限定的になりますが、「バッチ処理の拡張としてストリーミング処理を捉える」という発想は共通しています。今回は、MillWheelの仕組みを通して、ストリーミング処理を設計する際の基礎となる考え方を学びましょう。

MillWheelの利用例
　先ほどの論文では、GoogleにおけるMillWheelの利用例として、「Hot Trendsサービス」が紹介されています。これは、Googleの検索サービスに入力された検索キーワードの中で、現在、最も人気の高い（入力数の多い）キーワードをリアルタイムに表示するもので、システムの全体像は、図1のようになります。

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