RabbitMQ:

メッセージの保管、配列、順序管理を行うメッセージブローカー。

Celery:

分散タスクキューライブラリ。非同期処理を簡単に実装するために使用され、タスクをバックグラウンドで実行することで、メインのアプリケーションのレスポンスを改善したり、スケジュールされたタスクを実行したりすることができる。

RabbitMQなどのメッセージブローカーからメッセージを受け取り、タスクを実行する役割を持つ。

メッセージブローカー

アプリケーション間でメッセージの送受信を仲介するソフトウェア。
メッセージの受信、検証、保管、経路指定、適切な宛先への配信などの機能を提供。

メッセージブローカーがいると、何がうれしいのか

(1)システムを疎結合にできる。送信側は受信側の場所や状態、数を知らなくてもメッセージを発行できる。(2)メッセージキューを使って、受信側がメッセージを処理できるまでメッセージを保管・配列出来る

Kumamoto-Hamachi

This document describes Celery’s uniform “Calling API” used by task instances and the canvas.

task instance

Celeryで定義されたタスクが実行される具体的な実行単位。
CeleryではタスクをPython関数として定義し、そのタスクをワーカーが実行する。タスクインスタンスは、この実行の過程で生成されるタスクの具体的なインスタンスを指す。

canvas

複数のタスクを組み合わせて複雑なワークフローやタスクチェーンを作成するための抽象化。
Celeryでは、複数のタスクを直列、並列、または条件付きで実行するためのツールとしてキャンバスが提供されている。

キャンバスを使うことで、タスクの順序や依存関係を定義し、例えばタスクAの後にタスクBを実行し、その結果に応じてタスクCを実行する、といった複雑なタスクの構成を簡潔に定義することができる。

Kumamoto-Hamachi

The API defines a standard set of execution options, as well as three methods:

# Sends a task message.
apply_async(args[, kwargs[, …]])

# Shortcut to send a task message, but doesn’t support execution options.
delay(*args, **kwargs)

# Applying an object supporting the calling API (e.g., add(2, 2)) means that the task will not be executed by a worker, but in the current process instead (a message won’t be sent).
calling (__call__)

Kumamoto-Hamachi

GPTパイセンの解説

はい、その通りです。

アプリケーションコンテナ、Celeryコンテナ、RabbitMQコンテナがそれぞれ存在する構成を考えた場合、役割は以下のようになります。

アプリケーションコンテナ:
- アプリケーションが稼働しているコンテナです。例えば、DjangoやFlaskなどのWebアプリケーションがここで動作します。
- ユーザーリクエストやその他のイベントに応じて、delay や apply_async を使用してタスクを非同期に実行するためにタスクメッセージをキューに送信します。
RabbitMQコンテナ:
- メッセージブローカーが稼働しているコンテナです。RabbitMQはメッセージのキューイングを担当し、アプリケーションから送信されたタスクメッセージを受け取り、保存します。
- メッセージはこのキューに保存され、Celeryワーカーがそのメッセージを取得するまで待機します。
Celeryコンテナ:
- Celeryワーカーが稼働しているコンテナです。このコンテナは、RabbitMQのキューからタスクメッセージを取り出して、実際にそのタスクを実行します。これが「calling」に相当します。
- タスクの実行結果や、エラーが発生した場合はその情報を元のアプリケーションや他のコンポーネントに戻すことができます。

まとめ

メッセージの送信: アプリケーションコンテナが delay や apply_async を使用してタスクメッセージをRabbitMQコンテナに送信します。
calling（タスクの実行）: CeleryコンテナがRabbitMQコンテナからメッセージを受け取り、タスクを実行します。

したがって、calling（タスクの実行）を実際に行うのは、Celeryコンテナの中のワーカーということになります。