データベース

こんにちは、中の人です。 DynamoDBで取得したデータをNode.jsで取得して表示する準備として以下を紹介しておりました。 第1回 Node.jsインストール編 第2回 Nginxで80番ポートに変更編 今回はNo …

こんにちは！HALです。 以前、『リアルタイム分析を実現する強力なツールシリーズ～Spark～』という記事をご紹介いたしましたが、今回はその続編となります。 ■Sparkとは ビッグデータ関連のOSS(オープンソースソフ …

こんにちは、中の人です。 前回は、『DynamoDBに保存したデータをNode.jsで取得して表示してみた～Node.jsインストール編～』でNode.js + Expressのインストールを行いました。 今回は、Nod …

こんにちは、中の人です。 Kinesisで取得したデータをダッシュボードとして画面上に表示させる場合にデータ格納先としてRDSを利用する方法もありますが、DynamoDBを利用することで規模が大きくなった時にもパフォーマ …

こんにちは、中の人です。 前回の記事『Amazon Kinesis編～PythonのThreadを使ったパフォーマンス検証～』では、t2.microインスタンスをWebサーバからKinesisに対してログをPutする時に …

こんにちは、中の人です。 今回は、WebサーバからKinesisに対してログをPutする時に、Pythonのthreadingを使うことでどの程度速度が早くなるかを試してみます。 環境： t2.micro Amazon …

こんにちは！Narimasaです！ 前回は「Amazon Zocalo編～デスクトップ同期アプリケーション①～」と題して、PC上のフォルダをAmazon Zocaloに同期させる方法について紹介しました。 今回は「Ama …

こんにちは！HALです。 以前『Kinesisで実現するIoT』という記事で「ラムダ・アーキテクチャー」と呼ばれる解析手法が主流となっていると書かせていただきました。 ※「ラムダ・アーキテクチャー」とは、リアルタイム処理 …

こんにちは！Narimasaです！ 前回は「Trusted Advisor編～コンソールアップデート～」と題して、新しくなったTrusted Advisorについて紹介しました。 今回は「Amazon Zocalo編～デ …

こんにちは！HALです。 今回は、リアルタイム分析を実現する強力なツールシリーズとして、前回紹介した「Storm」に加え、Hadoopよりも強力に高速に解析処理が実現可能な「Spark」というSWをご紹介したいと思います …