Kafkaなどメッセージ配送のためのOSSを使用していると何かしらシリアライズすることになります。ASN.1など選択しないといけません。どれが一体良いのでしょうか?本記事では、どのようにしてシリアライズすればいいかを解説していこうと思います。アジェンダ以下の目次で本記事は構成されています。ロバストネスストリーム処理をする中で、もっとも良い点がProducerとConsumerが切り離されていることになります。スキーマがなければ、データが欠損したり、データがコピーできなかったり問題があります。明確さとセマンティックアプリケーション間で基準的なものがなく、「データ」というものが不明瞭になります。いっていいほどバグを招きます。最近のドキュメントを梱包するべきです。互換性スキーマはもっとも問題である「データの変更」に対して対処することができます。プロダクトが成長するについて、必ずといっていいほどデータの追加、削除または変更があります。データベースへの保存をするときに、決定的なエラーを招きます。使われているAPIサーバーやデータベースだと変更に対して、どこへ影響を及ぼすかわかりません。保存している数TBのものを変更しないといけなくなります。スキーマを設けることでCassandraやHadoopなどに変更なしに格納できるようにしたいです。会話としてのスキーマProducerのアプリを作っている人は、だいたいConsumerであることは限られています。スキーマをもってどのようなデータがくるかなど予測する必要があります。データをバイナリ形式にシリアラズ、デシリアライズするための規格。必要かKafkaなどでストリーミングをしているときに、自分がどのようなデータ形式がくるかどのような型で、デフォルト値はどうなのかどうデータ形式が変化するのかを全て知り尽くしているケースならば、特に気にすることはありません。チームや会社単位で使い回す時に、何かしらの「決まりごと」が必要です。avroのスキーマはjsonで定義し、以下のようになります。}必ずしもjsonを定義する必要がなく、動的に設定することができます。Avroはバイナリ化したファイルに格納されるため、のちのアプリで使うことができます。JSONでスキーマは定義されるので、JSONライブラリがある言語では使うことができます。Kafkaなどと同様に使いたい時は以下のリンクが参考になるかもしれません。BuffersGoogle内部で使われていたシリアライズの方法である。スキーマ定義のための言語があって、以下のような言語であり、.protoに定義するようになる。3;}=1などはタグと呼ばれ、時間に普遍なものを定義する。これによってフィールドの名前が変更されても、タグで識別できるということである。Avroの場合、何かプログラムを書かなくてもすみます。データは全てスキーマと合わせて定義される。データが読まれる時にスキーマは有効なため、相当、型の情報が必要ではない。1などタグを定義する必要がなく、型を定義しないといけなかった。スキーマが変更されたときに、データを処理する時にはすでに存在する。1などタグを定義する必要がない。Avroの場合できる。以下のようなデータがあったとする。"mastercard"}するとスキーマは以下のようになる。ProducerやConsumerがどのような情報をやりとりするかを知ることができる。ドキュメント自体もdocフィールドで梱包している。有効なデータしかトピックに送信されてないため、それ以降のデータ処理を守る。Registryというものがあるので、そこにスキーマを登録しておける。Platform上での使えるものです。Beamを使ってPipelineを構築します。»プロフィール学生エンジニア。忘れてしまうので備忘録です。flaskでServerlessにホストするTelepresence概論スターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。