SlideShare ist ein Scribd-Unternehmen logo
1 von 34
Downloaden Sie, um offline zu lesen
DynamoDBを
導入した話
ビズリーチ
プロダクト開発部
北川 俊広
自己紹介
● 北川 俊広
● 2016/03 ビズリーチ入社
● DBA
● ビズリーチサービスの DB 周りを担当
● 使ったことがある DB
PostgreSQL, MySQL, DynamoDB
目次
● DynamoDBの仕様と特徴
● MySQLのテーブルをDynamoDBに移行する
● 日々の運用
DynamoDBの仕様と特徴
DynamoDBとは
● 完全マネージド型の NoSQL データベースサービス
● ユーザは以下を心配する必要なし
○ ハードウェア
○ 設定、構成
○ レプリケーション
○ ソフトウェア修正プログラムの適用
○ クラスターのスケーリング
● 高速で予測可能なパフォーマンス
● 高いスケーラビリティ
● ストレージの容量制限なし
DynamoDBの概念
● テーブル
一般的なデータベースと同様にテーブルにデータを格納する。
● アイテム(項目)
テーブルには複数のアイテム(項目)が含まれる。
RDBMSでいうところのレコード。最大400KBまで。
● 属性
アイテムは1つ以上の属性で構成される。
RDBMSでいうところのフィールド。
● プライマリキー
アイテムを一意に識別するためのキー。省略不可。
プライマリーキーの種類
● パーティションキー(Hash key)
1つの属性で構成されるシンプルなプライマリーキー。
ハッシュ関数によってパーティションが決まる。
2つ以上のアイテムで同じパーティションキーを使用することはできない。
● パーティションキー(Hash key)とソートキー(Range key)
2つの属性で構成される複合プライマリーキー。
パーティションキーにより保存されるパーティションが決まり、ソートキーでソートさ
れてデータが格納される。一意性は、パーティションキーとソートキーの組み合わせ
で判断される。
インデックス
プライマリキー以外の属性を使用してデータを読みたい場合は、セカンダリインデックス
が利用できる。インデックスを張る属性は一意性がなくてもよい。
● グローバルセカンダリインデックス(GSI)
テーブルと異なるパーティションキーとソートキーを持つインデックス。ソートキーは
必須ではない。
● ローカルセカンダリインデクス(LSI)
テーブルと同じパーティションキーと異なるソートキーを持つインデックス。
それぞれ、1テーブルにつき5つまで作成でき、射影する属性は選択できる。
テーブルの具体例
● Primary key
○ RId_CId (Partition key)
○ AccessTM (Sort Key)
● GSI
○ RId (Partition key)
○ AccessTM (Sort key)
RId_CId AccessTM AccessDate RId
Footprint テーブル
データ型
● スカラ型
数値、文字列(UTF-8)、バイナリ、ブール、null
● ドキュメント型
リスト:[“Bizreach”, “CareerTreck”, 2009]
マップ:JSONオブジェクト
● セット型
数値セット、文字セット、バイナリセット
文字列の長さは0より大きい必要があるため、空文字は格納できない。
日付・時刻は?
● ISO 8601 形式(文字列)
○ 2017-06-13
○ 2017-06-13T19:45:00Z
○ 20170613T194500Z
● UNIX 時間(数値)
○ エポック時間: 1970 年 1 月 1 日 12:00:00 AM UTC からの経過秒数
○ Time To Live(TTL)機能を使用する場合は必須の属性
読み込み整合性
● 結果整合性のある読み込み(デフォルト)
応答で古いデータが返る可能性がある。
● 強い整合性のある読み込み
常に最新のデータが返る。
GSIは、結果整合性のある読み込みのみサポート。
プロビジョニングされたスループット
=キャパシティーユニット
● 読み込みキャパシティーユニット1
最大サイズ 4 KB の項目について、1 秒あたり 1 回の強力な整合性のある読み込
み、あるいは 1 秒あたり 2 回の結果的に整合性のある読み込みを表す。
● 書き込みキャパシティーユニット1
最大サイズ 1 KB の項目について、1 秒あたり 1 回の書き込みを表す。
プロビジョニングされたスループットを超えると、リクエストは HTTP 400 コード (Bad
Request) と ProvisionedThroughputExceededException で失敗する。ただし、バースト
キャパシティという予備のキャパシティがあるので、必ず失敗するわけではない。
キャパシティー設定
Scan
Query
ScanとQueryのスループット消費
● 処理された項目の累計サイズをもとにスループットが計算される。
● たとえば1KBの項目を100個取り出した場合
(100 * 1024 bytes = 100 KB) / 4 KB = 25 読み込みキャパシティーユニット
● 項目サイズは属性名と属性値の長さの合計
「キャパシティーユニットの消費を最適化するには、属性名の長さをできるだけ短く
することをお勧めします。」開発者ガイドより
料金(東京リージョン)
● 書き込みスループット
書き込みキャパシティー 10 ユニットごとに 0.00742USD/hour
● 読み込みスループット
読み込みキャパシティー 50 ユニットごとに 0.00742USD/hour
● 毎月最初の 25 GB の保管は無料、それ以降は月額 0.285USD/GB
MySQLのテーブルを
DynamoDBに移行する
移行しづらいテーブル
● 1行のサイズが大きい
● バッチ処理などで大量にデータを取得する
● RDBMSの特性を多用している
○ Join
○ サブクエリ
○ 集約関数
テーブル移行スケジュール
MySQLから読み込み
MySQLへの書き込み
DynamoDBへの書き込み
DynamoDBへ
過去データコピー
DynamoDBから読み込み
MySQLからDynamoDBへの
過去データコピー
MySQLからデータを取得する
※ファイル内にプライマリキーの重複が
 あるとインポートできない!
書き込みキャパシティーの調整
パーティション分割問題 (1/2)
パーティション分割問題 (2/2)
インポート
読み込み書き込みキャパシティーの調整
インポート結果の確認
Redshift にコピーして確認するのが便利
CREATE TABLE operator_login_log_temp (opid BIGINT, lt TEXT, ….);
COPY operator_login_log_temp FROM 'dynamodb://OperatorLoginLog' credentials
'aws_access_key_id=<Your-Access-Key-ID>;aws_secret_access_key=<Your-Secret-
Access-Key>' readratio 50;
※ DynamoDB の属性名に Redshift の予約語を使用しないように注意
読み込みキャパシティーの調整
日々の運用
キャパシティー調整
● バッチ処理
● Redshift へのデータコピー
● バックアップ
弊社では、キャパシティを調整する仕組みを Lambda で自前実装。
キャパシティは aws cli でも変更できるので、一番お手軽なのは cron での変更。
スループットに応じて自動調整を行いたい場合は、Dynamic DynamoDB が便利。
https://dynamic-dynamodb.readthedocs.io/
スループットの変動に注意
● 日々スループットを確認
● 新機能のリリースなどは注意
● メンテナンス明けのスループット変動に注意
ご静聴ありがとうございました

Weitere ähnliche Inhalte

Was ist angesagt?

Mercari JPのモノリスサービスをKubernetesに移行した話 PHP Conference 2022 9/24
Mercari JPのモノリスサービスをKubernetesに移行した話 PHP Conference 2022 9/24Mercari JPのモノリスサービスをKubernetesに移行した話 PHP Conference 2022 9/24
Mercari JPのモノリスサービスをKubernetesに移行した話 PHP Conference 2022 9/24Shin Ohno
 
それはYAGNIか? それとも思考停止か?
それはYAGNIか? それとも思考停止か?それはYAGNIか? それとも思考停止か?
それはYAGNIか? それとも思考停止か?Yoshitaka Kawashima
 
マルチテナントのアプリケーション実装〜実践編〜
マルチテナントのアプリケーション実装〜実践編〜マルチテナントのアプリケーション実装〜実践編〜
マルチテナントのアプリケーション実装〜実践編〜Yoshiki Nakagawa
 
App013 ここはあえて紙と
App013 ここはあえて紙とApp013 ここはあえて紙と
App013 ここはあえて紙とTech Summit 2016
 
オンプレミスRDBMSをAWSへ移行する手法
オンプレミスRDBMSをAWSへ移行する手法オンプレミスRDBMSをAWSへ移行する手法
オンプレミスRDBMSをAWSへ移行する手法Amazon Web Services Japan
 
AWSとオンプレミスを繋ぐときに知っておきたいルーティングの基礎知識(CCSI監修!)
AWSとオンプレミスを繋ぐときに知っておきたいルーティングの基礎知識(CCSI監修!)AWSとオンプレミスを繋ぐときに知っておきたいルーティングの基礎知識(CCSI監修!)
AWSとオンプレミスを繋ぐときに知っておきたいルーティングの基礎知識(CCSI監修!)Trainocate Japan, Ltd.
 
Dockerからcontainerdへの移行
Dockerからcontainerdへの移行Dockerからcontainerdへの移行
Dockerからcontainerdへの移行Akihiro Suda
 
Kinesis Firehoseを使ってみた
Kinesis Firehoseを使ってみたKinesis Firehoseを使ってみた
Kinesis Firehoseを使ってみたdcubeio
 
なぜ、いま リレーショナルモデルなのか(理論から学ぶデータベース実践入門読書会スペシャル)
なぜ、いま リレーショナルモデルなのか(理論から学ぶデータベース実践入門読書会スペシャル)なぜ、いま リレーショナルモデルなのか(理論から学ぶデータベース実践入門読書会スペシャル)
なぜ、いま リレーショナルモデルなのか(理論から学ぶデータベース実践入門読書会スペシャル)Mikiya Okuno
 
大量のデータ処理や分析に使えるOSS Apache Sparkのご紹介(Open Source Conference 2020 Online/Kyoto ...
大量のデータ処理や分析に使えるOSS Apache Sparkのご紹介(Open Source Conference 2020 Online/Kyoto ...大量のデータ処理や分析に使えるOSS Apache Sparkのご紹介(Open Source Conference 2020 Online/Kyoto ...
大量のデータ処理や分析に使えるOSS Apache Sparkのご紹介(Open Source Conference 2020 Online/Kyoto ...NTT DATA Technology & Innovation
 
インフラエンジニアの綺麗で優しい手順書の書き方
インフラエンジニアの綺麗で優しい手順書の書き方インフラエンジニアの綺麗で優しい手順書の書き方
インフラエンジニアの綺麗で優しい手順書の書き方Shohei Koyama
 
「GraphDB徹底入門」〜構造や仕組み理解から使いどころ・種々のGraphDBの比較まで幅広く〜
「GraphDB徹底入門」〜構造や仕組み理解から使いどころ・種々のGraphDBの比較まで幅広く〜「GraphDB徹底入門」〜構造や仕組み理解から使いどころ・種々のGraphDBの比較まで幅広く〜
「GraphDB徹底入門」〜構造や仕組み理解から使いどころ・種々のGraphDBの比較まで幅広く〜Takahiro Inoue
 
Elasticsearch as a Distributed System
Elasticsearch as a Distributed SystemElasticsearch as a Distributed System
Elasticsearch as a Distributed SystemSatoyuki Tsukano
 
[AWS EXpert Online for JAWS-UG 18] 見せてやるよ、Step Functions の本気ってやつをな
[AWS EXpert Online for JAWS-UG 18] 見せてやるよ、Step Functions の本気ってやつをな[AWS EXpert Online for JAWS-UG 18] 見せてやるよ、Step Functions の本気ってやつをな
[AWS EXpert Online for JAWS-UG 18] 見せてやるよ、Step Functions の本気ってやつをなAmazon Web Services Japan
 
DDDのモデリングとは何なのか、 そしてどうコードに落とすのか
DDDのモデリングとは何なのか、 そしてどうコードに落とすのかDDDのモデリングとは何なのか、 そしてどうコードに落とすのか
DDDのモデリングとは何なのか、 そしてどうコードに落とすのかKoichiro Matsuoka
 
MySQLアーキテクチャ図解講座
MySQLアーキテクチャ図解講座MySQLアーキテクチャ図解講座
MySQLアーキテクチャ図解講座Mikiya Okuno
 
アーキテクチャから理解するPostgreSQLのレプリケーション
アーキテクチャから理解するPostgreSQLのレプリケーションアーキテクチャから理解するPostgreSQLのレプリケーション
アーキテクチャから理解するPostgreSQLのレプリケーションMasahiko Sawada
 
AWSにおけるバッチ処理の ベストプラクティス - Developers.IO Meetup 05
AWSにおけるバッチ処理の ベストプラクティス - Developers.IO Meetup 05AWSにおけるバッチ処理の ベストプラクティス - Developers.IO Meetup 05
AWSにおけるバッチ処理の ベストプラクティス - Developers.IO Meetup 05都元ダイスケ Miyamoto
 
ドメイン駆動設計サンプルコードの徹底解説
ドメイン駆動設計サンプルコードの徹底解説ドメイン駆動設計サンプルコードの徹底解説
ドメイン駆動設計サンプルコードの徹底解説増田 亨
 

Was ist angesagt? (20)

Mercari JPのモノリスサービスをKubernetesに移行した話 PHP Conference 2022 9/24
Mercari JPのモノリスサービスをKubernetesに移行した話 PHP Conference 2022 9/24Mercari JPのモノリスサービスをKubernetesに移行した話 PHP Conference 2022 9/24
Mercari JPのモノリスサービスをKubernetesに移行した話 PHP Conference 2022 9/24
 
それはYAGNIか? それとも思考停止か?
それはYAGNIか? それとも思考停止か?それはYAGNIか? それとも思考停止か?
それはYAGNIか? それとも思考停止か?
 
マルチテナントのアプリケーション実装〜実践編〜
マルチテナントのアプリケーション実装〜実践編〜マルチテナントのアプリケーション実装〜実践編〜
マルチテナントのアプリケーション実装〜実践編〜
 
App013 ここはあえて紙と
App013 ここはあえて紙とApp013 ここはあえて紙と
App013 ここはあえて紙と
 
オンプレミスRDBMSをAWSへ移行する手法
オンプレミスRDBMSをAWSへ移行する手法オンプレミスRDBMSをAWSへ移行する手法
オンプレミスRDBMSをAWSへ移行する手法
 
AWSとオンプレミスを繋ぐときに知っておきたいルーティングの基礎知識(CCSI監修!)
AWSとオンプレミスを繋ぐときに知っておきたいルーティングの基礎知識(CCSI監修!)AWSとオンプレミスを繋ぐときに知っておきたいルーティングの基礎知識(CCSI監修!)
AWSとオンプレミスを繋ぐときに知っておきたいルーティングの基礎知識(CCSI監修!)
 
Dockerからcontainerdへの移行
Dockerからcontainerdへの移行Dockerからcontainerdへの移行
Dockerからcontainerdへの移行
 
Kinesis Firehoseを使ってみた
Kinesis Firehoseを使ってみたKinesis Firehoseを使ってみた
Kinesis Firehoseを使ってみた
 
なぜ、いま リレーショナルモデルなのか(理論から学ぶデータベース実践入門読書会スペシャル)
なぜ、いま リレーショナルモデルなのか(理論から学ぶデータベース実践入門読書会スペシャル)なぜ、いま リレーショナルモデルなのか(理論から学ぶデータベース実践入門読書会スペシャル)
なぜ、いま リレーショナルモデルなのか(理論から学ぶデータベース実践入門読書会スペシャル)
 
大量のデータ処理や分析に使えるOSS Apache Sparkのご紹介(Open Source Conference 2020 Online/Kyoto ...
大量のデータ処理や分析に使えるOSS Apache Sparkのご紹介(Open Source Conference 2020 Online/Kyoto ...大量のデータ処理や分析に使えるOSS Apache Sparkのご紹介(Open Source Conference 2020 Online/Kyoto ...
大量のデータ処理や分析に使えるOSS Apache Sparkのご紹介(Open Source Conference 2020 Online/Kyoto ...
 
インフラエンジニアの綺麗で優しい手順書の書き方
インフラエンジニアの綺麗で優しい手順書の書き方インフラエンジニアの綺麗で優しい手順書の書き方
インフラエンジニアの綺麗で優しい手順書の書き方
 
「GraphDB徹底入門」〜構造や仕組み理解から使いどころ・種々のGraphDBの比較まで幅広く〜
「GraphDB徹底入門」〜構造や仕組み理解から使いどころ・種々のGraphDBの比較まで幅広く〜「GraphDB徹底入門」〜構造や仕組み理解から使いどころ・種々のGraphDBの比較まで幅広く〜
「GraphDB徹底入門」〜構造や仕組み理解から使いどころ・種々のGraphDBの比較まで幅広く〜
 
Elasticsearch as a Distributed System
Elasticsearch as a Distributed SystemElasticsearch as a Distributed System
Elasticsearch as a Distributed System
 
[AWS EXpert Online for JAWS-UG 18] 見せてやるよ、Step Functions の本気ってやつをな
[AWS EXpert Online for JAWS-UG 18] 見せてやるよ、Step Functions の本気ってやつをな[AWS EXpert Online for JAWS-UG 18] 見せてやるよ、Step Functions の本気ってやつをな
[AWS EXpert Online for JAWS-UG 18] 見せてやるよ、Step Functions の本気ってやつをな
 
AWS Black Belt Online Seminar Amazon Aurora
AWS Black Belt Online Seminar Amazon AuroraAWS Black Belt Online Seminar Amazon Aurora
AWS Black Belt Online Seminar Amazon Aurora
 
DDDのモデリングとは何なのか、 そしてどうコードに落とすのか
DDDのモデリングとは何なのか、 そしてどうコードに落とすのかDDDのモデリングとは何なのか、 そしてどうコードに落とすのか
DDDのモデリングとは何なのか、 そしてどうコードに落とすのか
 
MySQLアーキテクチャ図解講座
MySQLアーキテクチャ図解講座MySQLアーキテクチャ図解講座
MySQLアーキテクチャ図解講座
 
アーキテクチャから理解するPostgreSQLのレプリケーション
アーキテクチャから理解するPostgreSQLのレプリケーションアーキテクチャから理解するPostgreSQLのレプリケーション
アーキテクチャから理解するPostgreSQLのレプリケーション
 
AWSにおけるバッチ処理の ベストプラクティス - Developers.IO Meetup 05
AWSにおけるバッチ処理の ベストプラクティス - Developers.IO Meetup 05AWSにおけるバッチ処理の ベストプラクティス - Developers.IO Meetup 05
AWSにおけるバッチ処理の ベストプラクティス - Developers.IO Meetup 05
 
ドメイン駆動設計サンプルコードの徹底解説
ドメイン駆動設計サンプルコードの徹底解説ドメイン駆動設計サンプルコードの徹底解説
ドメイン駆動設計サンプルコードの徹底解説
 

Ähnlich wie DynamoDBを導入した話

Dynamo db はじめの一歩
Dynamo db はじめの一歩Dynamo db はじめの一歩
Dynamo db はじめの一歩小川 昌吾
 
[Cloud OnAir] Google Cloud における RDBMS の運用パターン 2020年11月19日 放送
[Cloud OnAir] Google Cloud における RDBMS の運用パターン 2020年11月19日 放送[Cloud OnAir] Google Cloud における RDBMS の運用パターン 2020年11月19日 放送
[Cloud OnAir] Google Cloud における RDBMS の運用パターン 2020年11月19日 放送Google Cloud Platform - Japan
 
ビッグデータやIoTシステムを支えるデータベース 『GridDB』
ビッグデータやIoTシステムを支えるデータベース 『GridDB』ビッグデータやIoTシステムを支えるデータベース 『GridDB』
ビッグデータやIoTシステムを支えるデータベース 『GridDB』griddb
 
トランザクションもDWHもクラウドで 2015年10月~IBM OnDemandセミナー
トランザクションもDWHもクラウドで 2015年10月~IBM OnDemandセミナートランザクションもDWHもクラウドで 2015年10月~IBM OnDemandセミナー
トランザクションもDWHもクラウドで 2015年10月~IBM OnDemandセミナーTakayuki Nakayama
 
Db2 Warehouse on Cloud Flex ご紹介資料 2020年3月版
Db2 Warehouse on Cloud Flex ご紹介資料 2020年3月版Db2 Warehouse on Cloud Flex ご紹介資料 2020年3月版
Db2 Warehouse on Cloud Flex ご紹介資料 2020年3月版IBM Analytics Japan
 
ビッグデータ処理データベースの全体像と使い分け - 2017年 Version -
ビッグデータ処理データベースの全体像と使い分け - 2017年 Version - ビッグデータ処理データベースの全体像と使い分け - 2017年 Version -
ビッグデータ処理データベースの全体像と使い分け - 2017年 Version - Tetsutaro Watanabe
 
AIやマイクロサービスを活用したDynamoDB節約術
AIやマイクロサービスを活用したDynamoDB節約術AIやマイクロサービスを活用したDynamoDB節約術
AIやマイクロサービスを活用したDynamoDB節約術gree_tech
 
AWS初心者向けWebinar AWSでのNoSQLの活用
AWS初心者向けWebinar AWSでのNoSQLの活用AWS初心者向けWebinar AWSでのNoSQLの活用
AWS初心者向けWebinar AWSでのNoSQLの活用Amazon Web Services Japan
 
Cassandra(no sql)によるシステム提案と開発
Cassandra(no sql)によるシステム提案と開発Cassandra(no sql)によるシステム提案と開発
Cassandra(no sql)によるシステム提案と開発kishimotosc
 
PHP開発者のためのNoSQL入門
PHP開発者のためのNoSQL入門PHP開発者のためのNoSQL入門
PHP開発者のためのNoSQL入門じゅん なかざ
 
既存システムへの新技術活用法 ~fluntd/MongoDB~
既存システムへの新技術活用法 ~fluntd/MongoDB~既存システムへの新技術活用法 ~fluntd/MongoDB~
既存システムへの新技術活用法 ~fluntd/MongoDB~じゅん なかざ
 
たくさんあるよMy sql互換db(正式版)
たくさんあるよMy sql互換db(正式版)たくさんあるよMy sql互換db(正式版)
たくさんあるよMy sql互換db(正式版)tabun_muri
 
もうSQLとNoSQLを選ぶ必要はない!? ~両者を備えたスケールアウトデータベースGridDB~
もうSQLとNoSQLを選ぶ必要はない!? ~両者を備えたスケールアウトデータベースGridDB~もうSQLとNoSQLを選ぶ必要はない!? ~両者を備えたスケールアウトデータベースGridDB~
もうSQLとNoSQLを選ぶ必要はない!? ~両者を備えたスケールアウトデータベースGridDB~griddb
 
DBワークロードのAWS化とデータベースサービス関連最新情報
DBワークロードのAWS化とデータベースサービス関連最新情報DBワークロードのAWS化とデータベースサービス関連最新情報
DBワークロードのAWS化とデータベースサービス関連最新情報Amazon Web Services Japan
 
Yahoo! JAPANのOracle構成-2017年版
Yahoo! JAPANのOracle構成-2017年版Yahoo! JAPANのOracle構成-2017年版
Yahoo! JAPANのOracle構成-2017年版Makoto Sato
 

Ähnlich wie DynamoDBを導入した話 (20)

Dynamo db はじめの一歩
Dynamo db はじめの一歩Dynamo db はじめの一歩
Dynamo db はじめの一歩
 
About NoSQL
About NoSQLAbout NoSQL
About NoSQL
 
DynamoDBとはとは
DynamoDBとはとはDynamoDBとはとは
DynamoDBとはとは
 
[Cloud OnAir] Google Cloud における RDBMS の運用パターン 2020年11月19日 放送
[Cloud OnAir] Google Cloud における RDBMS の運用パターン 2020年11月19日 放送[Cloud OnAir] Google Cloud における RDBMS の運用パターン 2020年11月19日 放送
[Cloud OnAir] Google Cloud における RDBMS の運用パターン 2020年11月19日 放送
 
ビッグデータやIoTシステムを支えるデータベース 『GridDB』
ビッグデータやIoTシステムを支えるデータベース 『GridDB』ビッグデータやIoTシステムを支えるデータベース 『GridDB』
ビッグデータやIoTシステムを支えるデータベース 『GridDB』
 
トランザクションもDWHもクラウドで 2015年10月~IBM OnDemandセミナー
トランザクションもDWHもクラウドで 2015年10月~IBM OnDemandセミナートランザクションもDWHもクラウドで 2015年10月~IBM OnDemandセミナー
トランザクションもDWHもクラウドで 2015年10月~IBM OnDemandセミナー
 
Db2 Warehouse on Cloud Flex ご紹介資料 2020年3月版
Db2 Warehouse on Cloud Flex ご紹介資料 2020年3月版Db2 Warehouse on Cloud Flex ご紹介資料 2020年3月版
Db2 Warehouse on Cloud Flex ご紹介資料 2020年3月版
 
ビッグデータ処理データベースの全体像と使い分け - 2017年 Version -
ビッグデータ処理データベースの全体像と使い分け - 2017年 Version - ビッグデータ処理データベースの全体像と使い分け - 2017年 Version -
ビッグデータ処理データベースの全体像と使い分け - 2017年 Version -
 
AIやマイクロサービスを活用したDynamoDB節約術
AIやマイクロサービスを活用したDynamoDB節約術AIやマイクロサービスを活用したDynamoDB節約術
AIやマイクロサービスを活用したDynamoDB節約術
 
商用RDBMSのAWSへの移行
商用RDBMSのAWSへの移行商用RDBMSのAWSへの移行
商用RDBMSのAWSへの移行
 
AWS初心者向けWebinar AWSでのNoSQLの活用
AWS初心者向けWebinar AWSでのNoSQLの活用AWS初心者向けWebinar AWSでのNoSQLの活用
AWS初心者向けWebinar AWSでのNoSQLの活用
 
Cassandra(no sql)によるシステム提案と開発
Cassandra(no sql)によるシステム提案と開発Cassandra(no sql)によるシステム提案と開発
Cassandra(no sql)によるシステム提案と開発
 
PHP開発者のためのNoSQL入門
PHP開発者のためのNoSQL入門PHP開発者のためのNoSQL入門
PHP開発者のためのNoSQL入門
 
Not only sql _ 新卒エンジニア勉強会20130417
Not only sql _ 新卒エンジニア勉強会20130417Not only sql _ 新卒エンジニア勉強会20130417
Not only sql _ 新卒エンジニア勉強会20130417
 
Yahoo! JAPANのOracle構成-2017年版
Yahoo! JAPANのOracle構成-2017年版Yahoo! JAPANのOracle構成-2017年版
Yahoo! JAPANのOracle構成-2017年版
 
既存システムへの新技術活用法 ~fluntd/MongoDB~
既存システムへの新技術活用法 ~fluntd/MongoDB~既存システムへの新技術活用法 ~fluntd/MongoDB~
既存システムへの新技術活用法 ~fluntd/MongoDB~
 
たくさんあるよMy sql互換db(正式版)
たくさんあるよMy sql互換db(正式版)たくさんあるよMy sql互換db(正式版)
たくさんあるよMy sql互換db(正式版)
 
もうSQLとNoSQLを選ぶ必要はない!? ~両者を備えたスケールアウトデータベースGridDB~
もうSQLとNoSQLを選ぶ必要はない!? ~両者を備えたスケールアウトデータベースGridDB~もうSQLとNoSQLを選ぶ必要はない!? ~両者を備えたスケールアウトデータベースGridDB~
もうSQLとNoSQLを選ぶ必要はない!? ~両者を備えたスケールアウトデータベースGridDB~
 
DBワークロードのAWS化とデータベースサービス関連最新情報
DBワークロードのAWS化とデータベースサービス関連最新情報DBワークロードのAWS化とデータベースサービス関連最新情報
DBワークロードのAWS化とデータベースサービス関連最新情報
 
Yahoo! JAPANのOracle構成-2017年版
Yahoo! JAPANのOracle構成-2017年版Yahoo! JAPANのOracle構成-2017年版
Yahoo! JAPANのOracle構成-2017年版
 

Mehr von dcubeio

AWS Summit Tokyo 2019登壇資料「DevOpsの劇的改善!古いアーキテクチャから王道のマネージドサービスを活用しフルリプレイス! 」
AWS Summit Tokyo 2019登壇資料「DevOpsの劇的改善!古いアーキテクチャから王道のマネージドサービスを活用しフルリプレイス! 」AWS Summit Tokyo 2019登壇資料「DevOpsの劇的改善!古いアーキテクチャから王道のマネージドサービスを活用しフルリプレイス! 」
AWS Summit Tokyo 2019登壇資料「DevOpsの劇的改善!古いアーキテクチャから王道のマネージドサービスを活用しフルリプレイス! 」dcubeio
 
20170329 D3 DBAが夜間メンテをしなくなった日 発表資料
20170329 D3 DBAが夜間メンテをしなくなった日 発表資料20170329 D3 DBAが夜間メンテをしなくなった日 発表資料
20170329 D3 DBAが夜間メンテをしなくなった日 発表資料dcubeio
 
ビットコインとブロックチェーンを初めからていねいに(超基礎編)
ビットコインとブロックチェーンを初めからていねいに(超基礎編)ビットコインとブロックチェーンを初めからていねいに(超基礎編)
ビットコインとブロックチェーンを初めからていねいに(超基礎編)dcubeio
 
20171206 d3 health_tech発表資料
20171206 d3 health_tech発表資料20171206 d3 health_tech発表資料
20171206 d3 health_tech発表資料dcubeio
 
Go初心者がGoでコマンドラインツールの作成に挑戦した話
Go初心者がGoでコマンドラインツールの作成に挑戦した話Go初心者がGoでコマンドラインツールの作成に挑戦した話
Go初心者がGoでコマンドラインツールの作成に挑戦した話dcubeio
 
初めての Raspberry pi 〜プラレールをunityの世界の中で走らせよう〜 (1)
初めての Raspberry pi 〜プラレールをunityの世界の中で走らせよう〜 (1)初めての Raspberry pi 〜プラレールをunityの世界の中で走らせよう〜 (1)
初めての Raspberry pi 〜プラレールをunityの世界の中で走らせよう〜 (1)dcubeio
 
BizReach x Marketo連携
BizReach x Marketo連携BizReach x Marketo連携
BizReach x Marketo連携dcubeio
 
Apiドキュメンテーションツールを使いこなす【api blueprint編】
Apiドキュメンテーションツールを使いこなす【api blueprint編】Apiドキュメンテーションツールを使いこなす【api blueprint編】
Apiドキュメンテーションツールを使いこなす【api blueprint編】dcubeio
 
春の脆弱性祭り 2017/06/13
春の脆弱性祭り 2017/06/13春の脆弱性祭り 2017/06/13
春の脆弱性祭り 2017/06/13dcubeio
 
Play2 scalaを2年やって学んだこと
Play2 scalaを2年やって学んだことPlay2 scalaを2年やって学んだこと
Play2 scalaを2年やって学んだことdcubeio
 
すごーい!APIドキュメントを更新するだけでAPIが自動テストできちゃう!たのしー!
すごーい!APIドキュメントを更新するだけでAPIが自動テストできちゃう!たのしー! すごーい!APIドキュメントを更新するだけでAPIが自動テストできちゃう!たのしー!
すごーい!APIドキュメントを更新するだけでAPIが自動テストできちゃう!たのしー! dcubeio
 
20170329 D3 DBAが夜間メンテをしなくなった日 発表資料
20170329 D3 DBAが夜間メンテをしなくなった日 発表資料20170329 D3 DBAが夜間メンテをしなくなった日 発表資料
20170329 D3 DBAが夜間メンテをしなくなった日 発表資料dcubeio
 
Bitcoin x Slack でマイクロペイメントを実現! 〜生活の必要上割り勘botを作るまで〜
Bitcoin x Slack でマイクロペイメントを実現! 〜生活の必要上割り勘botを作るまで〜Bitcoin x Slack でマイクロペイメントを実現! 〜生活の必要上割り勘botを作るまで〜
Bitcoin x Slack でマイクロペイメントを実現! 〜生活の必要上割り勘botを作るまで〜dcubeio
 
【freee】プロダクトマネージャーの仕事と魅力
【freee】プロダクトマネージャーの仕事と魅力【freee】プロダクトマネージャーの仕事と魅力
【freee】プロダクトマネージャーの仕事と魅力dcubeio
 
【ビズリーチ】プロダクトマネージャーの仕事と魅力
【ビズリーチ】プロダクトマネージャーの仕事と魅力【ビズリーチ】プロダクトマネージャーの仕事と魅力
【ビズリーチ】プロダクトマネージャーの仕事と魅力dcubeio
 
Python × Herokuで作る 雑談slack bot
Python × Herokuで作る 雑談slack botPython × Herokuで作る 雑談slack bot
Python × Herokuで作る 雑談slack botdcubeio
 
HR Tech x 機械学習 導入事例紹介
HR Tech x 機械学習 導入事例紹介HR Tech x 機械学習 導入事例紹介
HR Tech x 機械学習 導入事例紹介dcubeio
 
Scalaマクロ入門 bizr20170217
Scalaマクロ入門 bizr20170217 Scalaマクロ入門 bizr20170217
Scalaマクロ入門 bizr20170217 dcubeio
 
機械学習を支えるX86 64の拡張命令セットを読む会 20170212
機械学習を支えるX86 64の拡張命令セットを読む会 20170212機械学習を支えるX86 64の拡張命令セットを読む会 20170212
機械学習を支えるX86 64の拡張命令セットを読む会 20170212dcubeio
 
簡単、クレカ決済! PAY.JPを使ったクレカ決済の仕組み・開発運用時の考慮点について
簡単、クレカ決済! PAY.JPを使ったクレカ決済の仕組み・開発運用時の考慮点について簡単、クレカ決済! PAY.JPを使ったクレカ決済の仕組み・開発運用時の考慮点について
簡単、クレカ決済! PAY.JPを使ったクレカ決済の仕組み・開発運用時の考慮点についてdcubeio
 

Mehr von dcubeio (20)

AWS Summit Tokyo 2019登壇資料「DevOpsの劇的改善!古いアーキテクチャから王道のマネージドサービスを活用しフルリプレイス! 」
AWS Summit Tokyo 2019登壇資料「DevOpsの劇的改善!古いアーキテクチャから王道のマネージドサービスを活用しフルリプレイス! 」AWS Summit Tokyo 2019登壇資料「DevOpsの劇的改善!古いアーキテクチャから王道のマネージドサービスを活用しフルリプレイス! 」
AWS Summit Tokyo 2019登壇資料「DevOpsの劇的改善!古いアーキテクチャから王道のマネージドサービスを活用しフルリプレイス! 」
 
20170329 D3 DBAが夜間メンテをしなくなった日 発表資料
20170329 D3 DBAが夜間メンテをしなくなった日 発表資料20170329 D3 DBAが夜間メンテをしなくなった日 発表資料
20170329 D3 DBAが夜間メンテをしなくなった日 発表資料
 
ビットコインとブロックチェーンを初めからていねいに(超基礎編)
ビットコインとブロックチェーンを初めからていねいに(超基礎編)ビットコインとブロックチェーンを初めからていねいに(超基礎編)
ビットコインとブロックチェーンを初めからていねいに(超基礎編)
 
20171206 d3 health_tech発表資料
20171206 d3 health_tech発表資料20171206 d3 health_tech発表資料
20171206 d3 health_tech発表資料
 
Go初心者がGoでコマンドラインツールの作成に挑戦した話
Go初心者がGoでコマンドラインツールの作成に挑戦した話Go初心者がGoでコマンドラインツールの作成に挑戦した話
Go初心者がGoでコマンドラインツールの作成に挑戦した話
 
初めての Raspberry pi 〜プラレールをunityの世界の中で走らせよう〜 (1)
初めての Raspberry pi 〜プラレールをunityの世界の中で走らせよう〜 (1)初めての Raspberry pi 〜プラレールをunityの世界の中で走らせよう〜 (1)
初めての Raspberry pi 〜プラレールをunityの世界の中で走らせよう〜 (1)
 
BizReach x Marketo連携
BizReach x Marketo連携BizReach x Marketo連携
BizReach x Marketo連携
 
Apiドキュメンテーションツールを使いこなす【api blueprint編】
Apiドキュメンテーションツールを使いこなす【api blueprint編】Apiドキュメンテーションツールを使いこなす【api blueprint編】
Apiドキュメンテーションツールを使いこなす【api blueprint編】
 
春の脆弱性祭り 2017/06/13
春の脆弱性祭り 2017/06/13春の脆弱性祭り 2017/06/13
春の脆弱性祭り 2017/06/13
 
Play2 scalaを2年やって学んだこと
Play2 scalaを2年やって学んだことPlay2 scalaを2年やって学んだこと
Play2 scalaを2年やって学んだこと
 
すごーい!APIドキュメントを更新するだけでAPIが自動テストできちゃう!たのしー!
すごーい!APIドキュメントを更新するだけでAPIが自動テストできちゃう!たのしー! すごーい!APIドキュメントを更新するだけでAPIが自動テストできちゃう!たのしー!
すごーい!APIドキュメントを更新するだけでAPIが自動テストできちゃう!たのしー!
 
20170329 D3 DBAが夜間メンテをしなくなった日 発表資料
20170329 D3 DBAが夜間メンテをしなくなった日 発表資料20170329 D3 DBAが夜間メンテをしなくなった日 発表資料
20170329 D3 DBAが夜間メンテをしなくなった日 発表資料
 
Bitcoin x Slack でマイクロペイメントを実現! 〜生活の必要上割り勘botを作るまで〜
Bitcoin x Slack でマイクロペイメントを実現! 〜生活の必要上割り勘botを作るまで〜Bitcoin x Slack でマイクロペイメントを実現! 〜生活の必要上割り勘botを作るまで〜
Bitcoin x Slack でマイクロペイメントを実現! 〜生活の必要上割り勘botを作るまで〜
 
【freee】プロダクトマネージャーの仕事と魅力
【freee】プロダクトマネージャーの仕事と魅力【freee】プロダクトマネージャーの仕事と魅力
【freee】プロダクトマネージャーの仕事と魅力
 
【ビズリーチ】プロダクトマネージャーの仕事と魅力
【ビズリーチ】プロダクトマネージャーの仕事と魅力【ビズリーチ】プロダクトマネージャーの仕事と魅力
【ビズリーチ】プロダクトマネージャーの仕事と魅力
 
Python × Herokuで作る 雑談slack bot
Python × Herokuで作る 雑談slack botPython × Herokuで作る 雑談slack bot
Python × Herokuで作る 雑談slack bot
 
HR Tech x 機械学習 導入事例紹介
HR Tech x 機械学習 導入事例紹介HR Tech x 機械学習 導入事例紹介
HR Tech x 機械学習 導入事例紹介
 
Scalaマクロ入門 bizr20170217
Scalaマクロ入門 bizr20170217 Scalaマクロ入門 bizr20170217
Scalaマクロ入門 bizr20170217
 
機械学習を支えるX86 64の拡張命令セットを読む会 20170212
機械学習を支えるX86 64の拡張命令セットを読む会 20170212機械学習を支えるX86 64の拡張命令セットを読む会 20170212
機械学習を支えるX86 64の拡張命令セットを読む会 20170212
 
簡単、クレカ決済! PAY.JPを使ったクレカ決済の仕組み・開発運用時の考慮点について
簡単、クレカ決済! PAY.JPを使ったクレカ決済の仕組み・開発運用時の考慮点について簡単、クレカ決済! PAY.JPを使ったクレカ決済の仕組み・開発運用時の考慮点について
簡単、クレカ決済! PAY.JPを使ったクレカ決済の仕組み・開発運用時の考慮点について
 

DynamoDBを導入した話