超譯MaxCDN的分析平台
這篇是以 MaxCDN 的分析平台為例，這平台每天大約會產生 8TB 多的 Log 原始資料，在尖峰時伺服器更是要承受每秒 200,000 個 Requset，在這樣持續成長下，將會面臨到一波波難題要克服，故必須要完成：
- 處理目前及未來增加流量
- 處理非結構性的Request資料
- 降低冗餘硬體設備規模
- 減少軟體層
- 讓客戶直接查詢
MaxCDN 工程師打算重新建置報表及分析平台，提供更多資訊給客戶做決策，像是強大API提供客戶存取 Log 資料，以及給非開發人員使用的 Log Viewer 。因為這樣特別的需求，MaxCDN 工程團隊使用夢幻工具打造出一個全新的報表環境(reporting stack)，其平台是以MongoDB強化版的 TokuMX 為基礎，比起 MongoDB 還更快速。
為了更快速塞資料到 TokuMX ，就特別用Go寫成的代理人，Go 比起傳統語言在平行處理策略中，像是C++、Java等，能充分發揮出多核 CPUs 能力，寫出極速的應用程式。
下面將進入重頭戲，要開始講點技術了！
為了防止發生任何故障，MaxCDN 多提供訊息層這一道防線，選擇使用輕鬆跟上傳入資料速度的 Redis ，來橋接 CDN 和資料庫叢集(database cluster)之間大量訊息佇例。
在 API 層，需要開發處理龐大的併發(concurrency)報表請求及好維護平台，故選用超火紅以 Node.js 寫成的 Expresss 框架 ，利用 Node.js 和 Express 組合為基礎，能輕鬆增加 API 功能，像是大量的正則表達式比對查詢請求。
確保高品質備援和靈活性，在達拉斯數據中心設有20個分散點，提供異地備援報表和分析叢集，每台資料庫伺服器都是使用RAID10設定、SSD硬碟、記憶體提高到 128G 。
每當有請求(request)進來時，就直接放到訊息佇列處理，馬上記錄每筆請求並保存5天，最精華部份是資料會依照公司規模做排序,之後，預計能提供即時綜合統計給需求客戶。為了符合 MongoDB 規模設計，儲存層可依資料成長量做水平擴充，近來測試結果，現在硬體架構可承受每秒 600,000 即時事件請求。
此解法最大問題是如何有效率接收每秒 200,000 請求及即時儲存，使用 Go 建置可擴充模型， 採用多核CPU搭配 64GB 記憶體優勢，快速處理 TokuMX/MongoDB 之間儲存，比原本設計是每秒處理 200,000 請求之目標，表現得更為.出色。
(以下省略不譯)