私たちのスター選手を簡単に紹介します：

  • Celery: 非同期タスクを簡単に処理できる分散タスクキュー。
  • RabbitMQ: タスクがサービス間をスムーズに移動することを保証する堅牢なメッセージブローカー。

これらを組み合わせることで、分散パイプラインをコーヒーを淹れるよりも早く稼働させることができます。（そして、これから行う急速なプロトタイピングのために、そのコーヒーが必要になるでしょう！）

プレイグラウンドのセットアップ

まず最初に、環境を整えましょう。ターミナルを開いて、依存関係をインストールします：


pip install celery
pip install rabbitmq

次に、プロジェクトのためのシンプルなディレクトリ構造を作成します：


mkdir celery_rabbit_prototype
cd celery_rabbit_prototype
mkdir service_a service_b
touch service_a/tasks.py service_b/tasks.py
touch celery_config.py

Celeryの設定

Celeryの設定を行いましょう。celery_config.pyを開いて、以下を追加します：


from celery import Celery

app = Celery('celery_rabbit_prototype',
             broker='pyamqp://guest@localhost//',
             backend='rpc://',
             include=['service_a.tasks', 'service_b.tasks'])

app.conf.update(
    result_expires=3600,
)

if __name__ == '__main__':
    app.start()

この設定により、Celeryアプリがセットアップされ、RabbitMQ（localhostで実行中）に接続し、タスクモジュールが含まれます。

タスクの定義

次に、サービス内でタスクを定義します。service_a/tasks.pyを開きます：


from celery_config import app

@app.task
def task_a(x, y):
    result = x + y
    print(f"Task A completed: {x} + {y} = {result}")
    return result

そしてservice_b/tasks.pyでは：


from celery_config import app

@app.task
def task_b(result):
    final_result = result * 2
    print(f"Task B completed: {result} * 2 = {final_result}")
    return final_result

ミニ分散パイプラインの起動

いよいよエキサイティングな部分です！Celeryワーカーを起動し、その魔法を見てみましょう。2つのターミナルウィンドウを開きます：

最初のターミナルで：


celery -A celery_config worker --loglevel=info --queue=service_a

2つ目のターミナルで：


celery -A celery_config worker --loglevel=info --queue=service_b

ショータイム：パイプラインの実行

次に、パイプラインを実行するスクリプトを作成します。run_pipeline.pyというファイルを作成します：


from celery_config import app
from service_a.tasks import task_a
from service_b.tasks import task_b

result = task_a.apply_async((5, 3), queue='service_a')
final_result = task_b.apply_async((result.get(),), queue='service_b')

print(f"Final result: {final_result.get()}")

このスクリプトを実行すると、2つのサービス間で分散パイプラインが実行されます。

「アハ！」の瞬間

「それはクールだけど、なぜ気にする必要があるの？」と思うかもしれません。ここで本当の魔法が起こります：

  • スケーラビリティ: サービスを追加する必要がありますか？新しいタスクファイルとキューを作成するだけで、パイプラインはアイデアと共に成長します。
  • 柔軟性: 各サービスは異なる言語で書かれたり、異なるライブラリを使用したりできます。Celeryと通信できる限り、問題ありません。
  • 迅速なプロトタイピング: 新しいアイデアがありますか？新しいサービスを立ち上げ、タスクを定義し、パイプラインに組み込むだけです。それだけ簡単です。

注意すべき落とし穴

この新たに得た力で暴走する前に、次の点に注意してください：

  • タスクの冪等性: 失敗した場合に安全に再試行できるようにタスクを確保してください。
  • キューの監視: キューを監視してください。キューが詰まっている場合、パイプラインのボトルネックを示している可能性があります。
  • エラーハンドリング: 適切なエラーハンドリングとログを実装してください。分散システムは、良いログがないとデバッグが難しいです。

さらに進める

基本をマスターした今、プロトタイプを強化するためのアイデアをいくつか紹介します：

  • より複雑なワークフローのためのタスクチェーンの実装
  • タスク結果の処理を改善するためにRedisのような結果バックエンドを追加
  • 定期的なジョブをスケジュールするためのCeleryの定期タスク機能を探る
  • タスクのプロパティやカスタムロジックに基づくタスクルーティングの実装

まとめ

これで、CeleryとRabbitMQを使用した迅速なプロトタイピングに最適なミニ分散パイプラインが完成しました。このセットアップを使用して、分散アーキテクチャを迅速に実験し、新しいアイデアをテストし、必要に応じてプロトタイプをスケールアップできます。

成功するプロトタイピングの鍵は反復です。実験し、壊し、プロセスから学ぶことを恐れないでください。コーディングを楽しんで、分散の夢が現実になりますように！

"未来を予測する最良の方法は、それを実現することです。" - アラン・ケイ

さあ、ボスのようにタスクを分散させましょう！ 🚀