Catalog of Patterns of Enterprise Application Architecture
Catalog of Patterns of Enterprise Application Architecture Last Significant Update: January 2003A short summary of the patterns in Patterns of Enterprise Application Architecture (P of EAA). These pages are a brief overview of each of the patterns in P of EAA. They aren't intended to stand alone, but merely as a quick aide-memoire for those familiar with them, and a handy link if you want to refer
イベント ソーシング パターン - Azure Architecture Center
ドメインに、データの現在の状態だけを格納する代わりに、追加専用ストアを使用して、そのデータに対して実行された一連のすべてのアクションを記録します。 ストアは、レコードのシステムとして機能し、ドメイン オブジェクトを具体化するために使用できます。 これにより、データ モデルとビジネス ドメインの同期の必要性を避けることで、パフォーマンス、スケーラビリティ、および応答性を向上させながら、複合ドメインでのタスクを簡略化できます。 さらに、トランザクション データの整合性を提供し、補正アクションを有効にできる完全な監査証跡と履歴を保持することもできます。 コンテキストと問題 ほとんどのアプリケーションはデータを操作します。またアプリケーションの一般的なアプローチは、ユーザーがデータを操作したら、データを更新して、データの最新の状態を維持することです。 たとえば、従来の作成、読み取り、更新、および削
CQRS パターン - Azure Architecture Center
このブラウザーはサポートされなくなりました。 Microsoft Edge にアップグレードすると、最新の機能、セキュリティ更新プログラム、およびテクニカル サポートを利用できます。 CQRS はコマンド クエリ責務分離を表し、データ ストアの読み取りと更新の操作を分離するパターンです。 アプリケーション内に CQRS を実装すると、そのパフォーマンス、スケーラビリティ、セキュリティが最大化される場合があります。 CQRS への移行によって生まれる柔軟性により、システムは時間の経過と共にさらに進化し、更新コマンドでドメイン レベルのマージ競合が発生することを防ぐことができます。 コンテキストと問題 従来のアーキテクチャでは、データベースの更新とクエリに同じデータ モデルが使用されます。 このシンプルな方法は、基本的な CRUD 操作に適しています。 ただし、複雑なアプリケーションの場合、こ
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Data Consistency Primer
Cloud applications typically use data that is dispersed across data stores. Managing and maintaining data consistency in this environment can become a critical aspect of the system, particularly in terms of the concurrency and availability issues that can arise. You frequently need to trade strong consistency for availability. This means that you may need to design some aspects of your solutions a
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