存在感が薄い?!意外とがんばってるさくらインターネットFEチーム / Frontend Conference 2024
現実世界におけるスキーマ設計の妥協
存在感が薄い?!意外とがんばってるさくらインターネットFEチーム / Frontend Conference 2024
WebAPIを構築する際にAPI Gateway+Lambdaを選択するべきか？
はじめに このツイートに結構反響があったので、雑になるがとにかく自分の考えをダンプする。もともと書いていた記事はうっかりやらかしてデータロストした、泣きたい。 話をわかりやすくするために、ALB+ECS（Fargate）を使ってWebAPIと対比して説明しているが現実はもっと複雑である。 引用リツイートをもらえた部分などについてもアンサーっぽいことも書いていく。 AWS利用費と人件費の話 AWS上にWebAPIを構築する際に、AWS利用費の削減をモチベーションとしてApiGW+Lambda構成が、採用されることがある。確かにAWS利用費は下がるがApiGW+Lambda構成を設計〜運用するためにはAWSに関する知識の中でもとくに専門的な知識が必要になる。こういった人材を雇用または外部へ発注し続けることは人件費に跳ね返ってくる。 ApiGW+LambdaがWebAPIのための構成として唯一無
Netflixにおける実用的なAPI設計: gRPCとFieldMask | pyspa
Netflix Tech BlogのgRPC APIに関する以下の２つの記事に感銘を受けたので、ここにその概要を日本語で記します。 (めんどくさかったので)翻訳の許可は取ってませんが、再構成してますし元のJavaではなくPythonで書き直していますので、容赦して下さい… Practical API Design at Netflix, Part 1: Using Protobuf FieldMaskPractical API Design at Netflix, Part 2: Protobuf FieldMask for Mutation OperationsまとめgRPCでは、FieldMaskをうまく使うことで、必要な情報だけ取得したりあるいは与えたりしたりできまっせ第一部まずField Maskをどのように使うかを述べています。 背景Remote Callというものは、そもそもコ
GraphQLが解決する問題とその先のユースケース
サーバーサイドからみたGraphQL Serverlss Meetup#19 2021/03/31 に行われた Serverlss Meetup#19 で上記のタイトルで登壇してきました。サーバーサイドの話をしようと思ったけどGraphQLの解決している話をしようと思ったらクライアントの事もかなりはいってしまったので記事のタイトルは変えました。 以下内容です。記事の最後に資料を書くにあたって参考になった資料のリンクを置いてます。 GraphQL and me この1年書いたQiita記事 GraphQLの特徴を分解する ~API インターフェース・Universal BFF・API Gateway~ GraphQLはサーバーサイド実装のベストプラクティスとなるか GraphQLの全体像とWebApp開発のこれから 今回話す事 そもそもGraphQLはなんで作られたのか、何を解決しようとして
ネットワーク越しリトライ考 - その手の平は尻もつかめるさ
ここ最近では何らかのインターネットサービスを構築・運用するにあたって、ネットワーク越しのリトライを考えることは避けられなくなりつつあります。 micro services のようなアーキテクチャを採用している場合はサービス間のメッセージのやり取りはまず失敗する前提 (つまりリトライをする前提) で組む必要がありますし、たくさんのクライアントがいてそのクライアントが定期的に何かを処理してセントラルにデータを送ってくる IoT のようなシステムを構築する時もその処理のリトライをよく考える必要があります。 というわけで「ネットワーク越しのリトライ」についてここ最近考えていることをざっくりと書き留めるものであります。 前提 リトライをする側をクライアント、リトライを試みられる側をサーバと呼称します リトライにおいて、サーバおよびネットワークはクライアントよりも弱者です クライアントはリトライをコン
マイクロサービス設計原則: SOLIDではなくIDEALS
キーポイント For object-oriented design we follow the SOLID principles. For microservice design we propose developers follow the “IDEALS”: interface segregation, deployability (is on you), event-driven, availability over consistency, loose-coupling, and single responsibility. Interface segregation tells us that different types of clients (e.g., mobile apps, web apps, CLI programs) should be able to inte
API 設計: gRPC、OpenAPI、REST の概要と、それらを使用するタイミングを理解する | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2020 年 4 月 11 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 ほとんどのソフトウェア デベロッパーがご存じだと思いますが、API 設計には RPC と REST の 2 つの主要なモデルがあります。モデルに関係なく、ほとんどのモダン API は、なんらかの方法で同じ HTTP プロトコルにマッピングすることによって実装されます。また、RPC API 設計では、RPC モデルの範囲から外れずに HTTP から 1 つまたは 2 つのアイデアを採用することが一般的になっています。これにより、API 設計者に提示されるオプションの範囲が広がりました。この投稿ではこれらのオプションについて説明し、どれを選ぶか決める際に役立つガイダンスを提供します。 gRPC は RPC API を実装するためのテクノロジーで、HTTP 2.0 をその基盤
REST vs. GraphQL: A Critical Review – Good API
Are you building an API? Here is the idea: If you have never heard about the REST architectural style constraints and their implication on the properties of the resulting distributed system and you do not want to (or can’t) educate yourself, use GraphQL. UPDATEI had a keynote on this topic at Nordic APIs Platform Summit 2018. In this talk, I introduce the Framework for evaluation API Paradigms b
様々なrate limitアルゴリズム - Carpe Diem
概要 インターネットに晒されているWebサービスでは TV等で紹介されたことによる大量流入 悪意ある人物からの攻撃 クライアントのバグに依る大量リクエスト など、本来想定していた以上のトラフィックが来ることはよくあります。 単純にシステムを構築すると大規模トラフィックに対応できずシステムがスローダウンしてしまうため、何かしらrate limitをかけておいた方が良いです。 ただしrate limitと一口に入っても色々あるため、今回は主なrate limitアルゴリズムを紹介します。 Leaky bucket Leaky bucketはデータ転送レートを一定にする（＝上限を設定する）アルゴリズムです。 下の図のように、様々な流量の水流がそのバケツに流れ込んでも小さな穴からは一定の水流が流れ出す仕組みです。 ref: What is the difference between token
RESTful API Design. Best Practices in a Nutshell.
Philipp Hauer's Blog Engineering Management, Java Ecosystem, Kotlin, Sociology of Software Development Posted on Mar 4, 2015. Updated on Jun 12, 2022 Designing HTTP and RESTful APIs can be tricky as there is no official and enforced standard. Basically, there are many ways of implementing an API but some of them have proven in practice and are widley adopted. This post covers best practices for bu
Developers.IO 2018 で「API 設計」の話をしてきた #cmdevio2018 | DevelopersIO
緊張すると声がアムロ・レイになる都元です。 ここからしばらく、キャッチコピーの迷走期が始まりますのでよろしくお付き合いください。 さて、去る 10/5 (金) 秋葉原 UDX にて開催された Developers.IO 2018、その中で 「クラスメソッドにおける Web API エンジニアリリングの基本的な考え方と標準定義」 という仰々しいタイトルで1講座持たせていただきました。 スライド 話したかったことと、話したこと 本セッションで話したかったことはだいぶ多岐にわたり、当然 40 分では話しきれないので、当初は次の 2 テーマに絞ってお話しようと考えてスライドを作っていました。 アプリケーション動作ログガイドライン RESTful / リソース指向 API 設計 しかし実際にスライドを作ってみると、それぞれで 40 分の規模となってしまい…。 ログの話は断腸の思いで見送りとさせていた
GraphQLとRESTfulについて今日考えてたこと Backend for Usecase/Resourceについて - 余白
DISCLAIMER: これは本当にただのメモ書きで、これがベストプラクティスだとかいう話ではないので、同じようなことを考えてる人いたら今度議論しましょうよ、って程度の話の種。 GraphQLを使うべきスポット、RESTfulが好ましいスポットについて今日ぼんやり考えていて、なんとなく言語化ができる気がするので文字起こししてみる。 Backend for UsecaseとBackend for Resource バックエンドのAPIには2種類あって、 「データ」を構成する「リソース」を提供するもの アプリケーションの「ユースケース」がもつシナリオのなかで登場する「データ」部分を埋めるためのもの を区別することが必要そう、と思っている。 まず前者を Backend for Resource (BFR)と呼ぶことにする。これはわかりやすくて、これはまさしくRESTfulそのもの。 RDBやそう
チャットボットフレームワーク Ruboty を振り返る - r7kamura - Medium
Ruboty を利用したデプロイの様子この記事では、Slack や HipChat で動く Bot をつくるためのフレームワーク Ruboty の仕組みを振り返り、現状の実現方法を把握し、今後 ChatOps を改善するための足掛かりとしたい。 出勤、デプロイRuboty というチャットボットフレームワークを数年前から開発しており、仕事でも Ruboty でつくった Bot を使った業務フローを導入・運用する機会が増えてきた。例えば、いま働いている会社では、Qiitan という Bot が出勤管理やデプロイに使われている。 Qiitan に最もよく投げかけられている発言は、「@qiitan 出勤」である。この発言を行うことで、自動的に社で利用している出勤管理サービスに対して、発言者が出勤した旨を代わりに登録してくれる。他によく使われる発言として「@qiitan デプロイしたい」がある。これ
HTTP API の設計方向
見てみると、たしかに Get 系の API だとしても POST を利用しているし、API の URL 設計に get_shared_link_file のようによく言われる REST っぽい設計は使っていなかった。 この方針は同意だ。自分は結構前に REST っぽい API を捨てることにした。だからといって REST API がダメだとかは思っていない。 一般ユーザが使う場合の API は REST API であるほうが慣れ親しんでいる場合が多いからだ。 AWS で利用されている HTTP API 仕様AWS の DynamoDB の Erlang/OTP ドライバーを書いているときに気づいたのだが、AWS の一部のサービスはかなり独特な API の仕様になっている。
マイクロにしすぎた結果がこれだよ！
This document summarizes a microservices meetup hosted by @mosa_siru. Key points include: 1. @mosa_siru is an engineer at DeNA and CTO of Gunosy. 2. The meetup covered Gunosy's architecture with over 45 GitHub repositories, 30 stacks, 10 Go APIs, and 10 Python batch processes using AWS services like Kinesis, Lambda, SQS and API Gateway. 3. Challenges discussed were managing 30 microservices, ensur
綺麗なAPI速習会 - Qiita
Wantedly Engineer blogに本速習会資料を閲覧向けに再編しました！ ぜひご覧いただけると幸いです！ 本記事は、綺麗なAPI速習会@Wantedlyの資料として作成されたものです。 同時にこちらのコードも参照してください。 マイクロサービス 流行りのマイクロサービス、何がいいのか 各々自由な言語やArchitectureでサービスを立てられる 障害の影響が部分的 変化に強い 個別デプロイ etc... マイクロサービス化をすすめるにあたり、やりとりは全てAPIで行う 内部のAPIであっても外部に公開できるようなクオリティのAPIを作成し、それを元にサービスを作っていくことが重要 APIGatewayとBFF API Gateway Pattern 公式サイトより 「見た目はモノリシック、実装はマイクロサービス」 一箇所見に行けば全てのAPIを見つけられる 細かい権限管理も可
翻訳: WebAPI 設計のベストプラクティス - Qiita
これは Enchant の開発者である Vinay Sahni さんが書いた記事「Best Practices for Designing a Pragmatic RESTful API」1を、ご本人の許可を得て翻訳したものです。 RESTful な WebAPI を設計しようとすると、細かなところで長考したり議論したりすると思います。また、他の API に倣ってやってはみたものの、本当にそれでいいのか、どうしてそうしているのか分からない、何てことも少なくはないと思います。 この記事では、そのようなハマリどころについて Vinay さんなりの答えを提示し、簡潔かつ明快に解説してくれています。 今後 WebAPI を設計される方は、是非参考にしてみてください。 なお、誤訳がありましたら編集リクエストを頂けると幸いです。 まえがき アプリケーションの開発が進むにつれて、その WebAPI を公
Web APIを作るときに考えること。 - パルカワ2
この記事はPepabo Advent Calendar 2014の11日目の記事です。 前日は、tnmtさんのVagrantのshell provisionerでApacheのビルド済tarボールをOSバージョン毎に作る術でした。 はじめに 今回は、Web APIを作るときに考えることをまとめました。 本当は、社内向けに資料を作っていて、社内の勉強会とかで話せればいいか〜って考えていたんですが、アドベントカレンダーのネタが本当になくて困っていたのでこれを使います。 対象者 APIを作る時、と書いてますが、クライアント側の人にとっても知っておく必要があることなので、サーバ側の人・クライアント側の人両方が対象者です。 APIを作るときに考えること 「APIを作るとき」と言っても、色んな状況があります。 まずはそれを絞ります。 APIの種類 プライベートAPI アプリのAPIなど使う人が限定され
RESTとJSON、スキーマ定義について思うところ
mozaic.fm #7 RESTや#mozaicfm REST を聴いての感想、それから「Web+DB vol82のWebAPIデザインの鉄則」に触発されたので書こうと思う。 REST設計について WebAPIを設計するうえでRESTが重要であることは周知のとおりである。 “Constraints are liberating”「制約は自由をもたらす」 @t_wadaさんがおっしゃっているように、RESTを前提にすれば、「アーキテクチャとしてもそうだし、アプリケーションフレームワークも「適切な制約」を設けることで設計のコストが下がる」という大きなメリットが生まれる。 しかし、相変わらずリソース設計やらインターフェース設計やらで悩んでおられる方も多いと聞く。 その一方で個人的には適切なフレームワークを使えばREST設計で悩まなくてもよいはず(※3)という思いもある。 インターフェース設計な
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マイクロサービスと設計原則 / Microservices and Design Principles - Speaker Deck
