2021/12/10に開催された TechMarketing Conference 2021 # データマネジメント #techmar での講演資料です。 https://techxmarketing.connpass.com/event/229173/ Read less
![事業の進展とデータマネジメント体制の進歩(+プレトタイプの話)](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1e572f457f1496535ce27b07c9633029588613b4/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Ftechmarketingtokoroten-211210104048-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
This document discusses messaging queues and platforms. It begins with an introduction to messaging queues and their core components. It then provides a table comparing 8 popular open source messaging platforms: Apache Kafka, ActiveMQ, RabbitMQ, NATS, NSQ, Redis, ZeroMQ, and Nanomsg. The document discusses using Apache Kafka for streaming and integration with Google Pub/Sub, Dataflow, and BigQuery
株式会社ウェリコで、お客さんのスマートフォンでメニューの閲覧・注文・決済ができるスマートレストランを作ったときに、gqlgenとRelay Modernを使ってGraphQLを採用した話Read less
アプリケーションの分割のアプローチ ●4つのアプローチ - ビジネスファンクション - 動詞/ユースケース - 名詞/リソース - 境界づけられたコンテキスト ● トランザクションの分割 - パイプライン化 (VETRO) - コーディネート (Saga) - 状態更新の非同期化 ( Event History - State Materialize - Domain Specific Query ) Read less
【2019/09/12 追記】 この資料は旧版であり、最新版が存在します。 2019/09/12 にアップロードしたものをご参照ください 最新版 → https://www.slideshare.net/AmazonWebServicesJapan/db-20190905 --------(元の文)------------------- 2019/05/09 に #AWSLoft Tokyo で開催されたイベント、「イチから理解するサーバーレスアプリ開発」における講演資料の一つです。 ・サーバーレスアプリケーションにおいて Amazon DynamoDB が利用しやすい理由 ・RDB と DynamoDB の設計プロセス・考え方の対比・明文化 ・実例に沿った DynamoDB の設計プロセス解説とサンプル例題 などを含みます。 イベント: https://understandingbasi
フォーカスするためには、たぶんどうやってフォーカスするか(前回)に加えて、何にフォーカスするかを決める必要があって、今回は後者、つまり「フォーカスポイントを決める」方の話です。 スタートアップの初期は Y Combinator 的に言うところの Do things that don’t scale (スケールしないことをしよう)をはじめとした明確なフォーカスポイントがあると思います。ただ次第に自分たちでフォーカスポイントを決めなければいけなくなってきて、そのときにどのようにフォーカス先を意思決定すれば良いのか、どうすれば良い意思決定ができるのか、という問いが出てきて、その際に方法論の必要性が生じます。 そこで意思決定の方法論を検討するのですが、スタートアップのような情報不足や資源の制約下では、ゲーム理論をはじめとしたいわゆる規範的な normative 意思決定理論よりは、行動経済学や認知
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
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
フォーカスするためには、たぶんどうやってフォーカスするか(前回)に加えて、何にフォーカスするかを決める必要があって、今回は後者、つまり「フォーカスポイントを決める」方の話です。 スタートアップの初期は Y Combinator 的に言うところの Do things that don’t scale (スケールしないことをしよう)をはじめとした明確なフォーカスポイントがあると思います。ただ次第に自分たちでフォーカスポイントを決めなければいけなくなってきて、そのときにどのようにフォーカス先を意思決定すれば良いのか、どうすれば良い意思決定ができるのか、という問いが出てきて、その際に方法論の必要性が生じます。 そこで意思決定の方法論を検討するのですが、スタートアップのような情報不足や資源の制約下では、ゲーム理論をはじめとしたいわゆる規範的な normative 意思決定理論よりは、行動経済学や認知
SonicGarden Study #11で放送された資料から一部スライドを抜いたものになります。 http://sonicgarden.doorkeeper.jp/events/13229 ----- 優れたプログラマだけが優れたソースコードを書くことができます。 では優れたプログラマになるにはどうすれば良いでしょうか。 自分の書いたコードを、優れたプログラマに指摘してもらうことが一番の近道です。それがコードレビューです。たった一人でコードレビューも受けずに、ただ書き続けてもクソコードはクソコードのままなのです。 そこで今回は、良いコードが書けるプログラマになるための、コードレビューを上手に実践する秘訣を話します。
シリコンバレーのスタートアップを数多く取材する中で気付いた「シリコンバレーにおけるディシプリン(規律)の存在」や「General Electric(GE)やIBM、SAPといった老舗企業が必死になってシリコンバレーのスタートアップを真似している理由」、そして「日本企業がイノベーションを実現するための処方箋」について解説します 詳しく知りたい場合は「GE 巨人の復活」をご覧下さい。 http://www.nikkeibp.co.jp/atclpubmkt/book/17/P55110/ 今後の記事は「シリコンバレーNext」をご覧下さい。 http://itpro.nikkeibp.co.jp/siliconvalley/
PHPで関数は使えるけれどオブジェクト指向はよくわからないという人向けの勉強会の資料です。 Ustream録画 (1/5) http://www.ustream.tv/recorded/21256905 67分 (2/5) http://www.ustream.tv/recorded/21253084 80分 (3/5) http://www.ustream.tv/recorded/21254139 60分 (4/5) http://www.ustream.tv/recorded/21254817 24分 (5/5) http://www.ustream.tv/recorded/21255084 6分 Read less
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