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ブックマーク / scrapbox.io/kawasima (10)

  • データ詰め替え戦略 - kawasima

    このSpring Bootを使ったクリーンアーキテクチャの例は、データの詰め替え過剰にみえる。 https://www.baeldung.com/spring-boot-clean-architecture これだけのモデルと詰め替えが必要なのだろうか? 『Get Your Hands Dirty on Clean Architecture 』にこのマッピング戦略(詰め替え戦略)が書かれている No Mapping (レイヤ間でモデルを共有し、詰め替えをしない) 2-way Mapping (各レイヤで独自のモデルを持ち、レイヤを跨ぐ呼び出しは上位レイヤが詰め替えの責務を負う) Full Mapping (各レイヤで独自のモデルを持ち、レイヤを跨ぐ呼び出しには専用のモデルを使う) またこの戦略のどれを選ぶかの基準は『Balancing Coupling in Software Design

    データ詰め替え戦略 - kawasima
  • データベース設計におけるNULL - kawasima

    NULL絶対ダメ論や現実的には無理だから上手く付き合っていくしかないんだよ論など見られるが、せっかくCodd博士が上図の分類を提示しておられるので、これを元にもっと詳細化して考えてみよう。

    データベース設計におけるNULL - kawasima
  • なぜマイクロサービスは失敗するのか? - kawasima

    Eberhard Wolffさんのこのプレゼンの要約です https://www.youtube.com/watch?v=B3O-qYM-Kkw 共通のデータモデル 共通のデータモデルを通信に使う 各サービスで必要となるデータの内部モデルは異なるかもしれない データモデルが、共通ライブラリと同じ意味合いになる すべてのサービスが、最新のライブラリを使わなくてはならない 共通データモデルの変更は、す

    なぜマイクロサービスは失敗するのか? - kawasima
  • モダンなソフトウェア設計の書籍 - kawasima

    型駆動設計から始まるフォーマルなアプローチもカバーしているが、フォーマルな方法の簡単な紹介も含まれているもの。

    モダンなソフトウェア設計の書籍 - kawasima
  • レイヤードアーキテクチャ - kawasima

    POSAでの定義 レイヤードアーキテクチャを、体系だって書いたのは「Pattern-Oriented Software Architecture, Volume 1, A System of Patterns」だろう。まずはその原典に立ち返って、レイヤードアーキテクチャとは何かをみてみる。 コンテキスト ソースコードの変更がシステム全体に波及させたくない。それが1つのコンポーネントに閉じられ、他に影響を与えないようにすべきだ。 インタフェースは安定している。標準化団体によって規定されている場合もある。 システムの一部は交換可能である。コンポーネントはシステムの他の部分に影響を与えることなく、実装を入れ替えることができる。 現在設計しているシステムと同様の下位レイヤの課題をもつ他のシステムを、将来構築することがあるかもしれない。 理解のしやすさと保守性のために同じ責務はグルーピングしておきた

    レイヤードアーキテクチャ - kawasima
  • Microservices分割大全 - kawasima

    microservices.ioのサイトに載っている分割パターンは4つ。ただし「自己完結型サービス」と「チームごとのサービス」は、直交していないので大きくは「ビジネスケイパビリティでの分割」と「サブドメインでの分割」の2つ。

    Microservices分割大全 - kawasima
  • アーキテクチャ設計における垂直思考と水平思考 - kawasima

    このADRをレビューするにあたっては、コンテキストのセクションもよくよく議論すべきで、意思決定が妥当かだけ見ても、「実はコンテキストに誤りやあやふやなところがありA案よりもB案の方が良かった…」みたいなことが発生するし、十分にコンテキストが理解されていない第3者や有識者をまじえてのレビューでは、レビューアに意思決定の構造を理解してもらいにくい、ということもある。

    アーキテクチャ設計における垂直思考と水平思考 - kawasima
  • イミュータブルデータモデル - kawasima

    はじめに CRUDのうちUPDATEがもっともシステムを複雑化する。更新には複雑なルールが伴うからだ。業務的に複雑なルールが存在するのは仕方ないこともあるが、システム、設計で複雑さを更に増さないようにしたい。UPDATEに着目し、その発生をできるだけ削ることによって複雑さをおさえるためには、まずデータモデルをそのように設計しておかなけれなならない。このイミュータブルデータモデルは、それを手助けする手法で、手順に沿って実施すればある程度のスキルのバラつきも吸収できるように組み立てられている。 手順 Step1. エンティティを抽出する まずエンティティを抽出するところから始める。 5W1Hがエンティティの候補 従業員,患者,プレイヤー,顧客,生徒,... 製品,サービス,コース,曲,... 時間,日付,月,年,年度,... 送付先,URL,IPアドレス,... 注文,返品,入金,出金,取引,

    イミュータブルデータモデル - kawasima
  • ソフトウェアアーキテクチャを学ぶために - kawasima

    いわゆるGoFの23個のデザインパターン。知っておくに越したことはないが、フレームワーク・ライブラリに溶け込みすぎていて、現代では知らないうちに使ってることになるので、余裕があれば。

    ソフトウェアアーキテクチャを学ぶために - kawasima
  • ロギングベストプラクティス - kawasima

    #翻訳 https://www.scalyr.com/blog/the-10-commandments-of-logging/ CC BY 4.0 @Brice Figureau 1.自分でログの書き出しをしない printfをつかったり、ログエントリを自分でファイルに書き出したり、ログローテションを自分でやったりしてはいけない。運用担当者にお願いして、標準ライブラリやシステムAPIコールを使うようにしよう。そうすれば、実行中のアプリケーションが他のシステムコンポーネントと適切に連携して、特別なシステム設定なしに適切な場所またはネットワークサービスにログを記録できるようになる。 ロギングライブラリを使いたければ、特にJavaの世界にはLog4j, JCL, slf4j, logbackなど多くのものが存在する。私はslf4jとlogbackを組み合わせて使うのが好きだ。とてもパワフルで、設

    ロギングベストプラクティス - kawasima
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