Idempotency-Keyヘッダによるマイクロサービスの冪等性の担保 - エムスリーテックブログ
こちらはエムスリー Advent Calendar 2023の15日目の記事です。 デジスマチームの田口です。 去年のアドベントカレンダーでイベント駆動アーキテクチャの記事を書きましたが、ありがたいことにデジスマ診療のサービスとしての成長も著しく、開発も一層活発になっています。 去年と比較してどれくらいスケールしたかはCTOでありデジスマPdMでもある山崎さんがpmconf 2023で発表した資料にもあるので、興味がある方は是非ご覧ください。 speakerdeck.com 本記事では去年の記事でも少し触れた「冪等性」について、デジスマチームでの考え方・実装についてまとめます。 なぜ冪等性が重要か Idempotency-Key ヘッダ デジスマでの実装 おわりに We are hiring!! なぜ冪等性が重要か デジスマ診療（以降デジスマ）はQRコードによるチェックインや自動後払い、オ
Controlling concurrency in distributed systems using AWS Step Functions | Amazon Web Services
AWS Compute Blog Controlling concurrency in distributed systems using AWS Step Functions This post is written by Justin Callison, Senior Manager, AWS Step Functions. Distributed systems allow you to evolve components of your application independently and scale your application more easily. They can combine existing services together to make your application more powerful. Your development teams ca
AWSの主要サービスをローカルでエミュレート、「LocalStack」が1.0に到達
LocalStackを利用することで実際のAWSにアクセスすることなくローカルの環境で開発やテストを行えるようになるため、迅速な開発サイクルの実現やAWSの利用コスト削減などが期待できます。 LocalStackはオープンソースですが、無料で使える「Community」版では基本的なAPI群が利用可能、月額28ドルからの有償となる「Pro」版では全てのAPIが利用可能。さらに上位の「Team」版と「Enterprise」版も用意されています。 AWSの主要サービスをエミュレート LocalStackでエミュレートできるAWSのサービスは、Amazon S3、SQS、SNS、DynamoDB、Route53、AWS Lambdaなどをはじめとする80以上の主要なサービスです。 AWS Command Line Interface（AWS CLI）、AWS Cloud Development
【AWS公式ドキュメントを噛み砕く】DynamoDB入門者に説明する資料 - Qiita
はじめに 実案件でDynamoDBを使ったので、「基本的な話」と、「注意スべき点」についてまとめておく。（個人的な集大成的なドキュメント） 自己解釈も大いに含まれている＆わかりやすさ優先で記載しているので、あまり正確でない記述もあります。 ちゃんと最新の公式ドキュメントを読んでくださいね。 基本的な話 公式の開発ガイドも一通り読みましたが、Black Beltの資料が一番わかりやすかったので、それを抜粋しながら説明します。 ちゃんとした内容は最新の公式ドキュメントを読んでください。 引用資料 DynamoDBの概要がわかる資料 - AWS Black Belt Online Seminar 2017 Amazon DynamoDB 追加機能ついて説明されている資料 - AWS Black Belt Online Seminar 2018 Amazon DynamoDB Advanced D
DynamoDB ベストプラクティス - Qiita
今年は始めて、re:Inventに参加してきたので、その際に見た「Amazon DynamoDB: Data Modeling and Scaling Best Practices」というセッションの内容を共有したいと思います。 内容をだいぶ端折ってるので、間違っている場合には、びしばしツッコミいただければと思います。 では、まいります。 1. CacheはCashなり なんでDynamoDBを使うかといえば、やっぱり、ポチポチっと設定するだけで簡単に読み込み、書き込み性能を上げたり、下げたりできるっていうのが大きなポイントかと思います。 ただ、設定した性能も、データのアクセスパターンによっては思い通りの性能が出ないことがあります。 例えば、ReadCapacityを 100から5,000 に上げたとします。そうると、DynamoDBは、「オレ１人では捌き切れない」と思って、パーティション
DynamoDBのテーブル設計をするとき、自分に問いかけていること - 或る阿呆の記
DynamoDBをいじり始めてかれこれ一年くらい。見よう見まねで騙し騙しやってきたが、色々と痛い目を見てわかってきたこともある。転んで生傷つくりながら、テーブル設計をする際に考えるようになったことを、備忘録的に記述していく。 オートスケールの話はしない（わからない）。インフラ専門部隊がいないなら、オンデマンドがいいよ。人的コストより多分安いよ。 ドキュメント なにはともあれ、公式のドキュメントについて存在を知っておく→「DynamoDB のベストプラクティス - Amazon DynamoDB」 こんな記事を読んでいる時間があるなら、公式のドキュメントを読むべきだ。でも多分読めない。自分も今でも読めていない。ここに書かれているのは本当に日本語だろうか、と真剣に思う。まぁ教科書なんていうのはだいたい、わかってから読むとわかるもんである。 それでも通して読むことでなんとなく親しみがわくのが人間
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