大公開！バッチアプリケーションの品質を高めるZOZOの『バッチ開発ガイドライン』 - ZOZO TECH BLOG
こんにちは。MA部の田島です。 弊社では開発ガイドラインというものを用いて、システムの品質を担保しています。今回私がテックリードを務めているということもあり、バッチアプリケーションを開発するためのガイドラインを作成しました。本記事では「開発ガイドライン」と「バッチ開発ガイドライン」を紹介します。 バッチアプリケーション開発に限定したTipsはまとまっているものが多くないため参考にしていただければと思います。 開発ガイドラインについての紹介 冒頭でも紹介した通り弊社では、開発ガイドラインというものを用いてシステムの品質を担保しています。バッチ開発ガイドラインを紹介する前に、まず開発ガイドラインを紹介します。 開発ガイドラインの種類 開発ガイドラインは現在、以下の種類が存在します。 共通 Android iOS Frontend Backend Infra API Batch DB(Datab
Software Delivery Shield の概要 | ソフトウェア サプライ チェーンのセキュリティ | Google Cloud
フィードバックを送信 Software Delivery Shield の概要 コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 ソフトウェア デリバリー シールドは、フルマネージドでエンドツーエンドのソフトウェア サプライ チェーン セキュリティ ソリューションです。デベロッパー、DevOps、セキュリティ チームがソフトウェア サプライ チェーンのセキュリティ体制を強化するために使用できる Google Cloud プロダクトに、包括的でモジュール式の一連の機能とツールを提供します。 ソフトウェア デリバリー シールドは、次のもので構成されます。 開発、ビルド、テスト、スキャン、デプロイ、ポリシー適用におけるセキュリティのベスト プラクティスを組み込んだ Google Cloud のプロダクトと機能。 ソース、ビルド、アーティファクト、デプロイ、ランタイ
自作RDBMSやろうぜ!
Skip to the content. 自作RDBMSやろうぜ! このサイトの目的 RDBMS（いわゆるリレーショナルデータベース）というものはプログラミング言語の処理系や、OSなどと同様に、世の中で広く使われているソフトウェアであるにも関わらず、いざ自作してみようと思うと日本語で記述されたサイトや書籍で、必要な情報・情報源がまとまったものがないことに気づきました そこで、叩き台として、本サイト管理人および数名のコミッタで開発している自作RDBMSである SamehadaDB が軌道に乗るまでの経験をベースに、自作RDBMSするための道筋をある程度整理して書き記してみました 各々の情報・情報源はあいかわらず多くが英語で記述されていますが、その点はご容赦下さい なお、本サイトは技術的な解説を提供するのではなく、適切と思われる情報・情報源をポイントするようなサイトとなることを想定しています
集中 vs 分散、データメッシュ（Data Mesh) とは？ - Qiita
この記事は インフォマティカ Advent Calendar 2022 Day14 の記事として書かれています。 はじめに データマネジメントのエバンジェリストをやっているもりたくです。 本日は、先日解説した「データファブリック」と並んで関心の高いデータマネジメントワードである「データメッシュ」について解説したいと思います。 この記事を読んだ人が「データメッシュとは何でどう実現すべきものか、データファブリックとの違いは何か？」を少しでも理解できれば嬉しく思います。 データメッシュとは何か？ データメッシュという用語は、2019年にZhamak Dehghaniによって最初に定義されています。よりディープにデータメッシュについて知りたい方は、本記事を読んだ後に、以下の情報を熟読することをお薦めします。 How to Move Beyond a Monolithic Data Lake to
Data Mesh Architecture
Many organizations have invested in a central data lake and a data team with the expectation to drive their business based on data. However, after a few initial quick wins, they notice that the central data team often becomes a bottleneck. The team cannot handle all the analytical questions of management and product owners quickly enough. This is a massive problem because making timely data-driven
How to Move Beyond a Monolithic Data Lake to a Distributed Data Mesh
How to Move Beyond a Monolithic Data Lake to a Distributed Data Mesh Many enterprises are investing in their next generation data lake, with the hope of democratizing data at scale to provide business insights and ultimately make automated intelligent decisions. Data platforms based on the data lake architecture have common failure modes that lead to unfulfilled promises at scale. To address these
小さなWebアプリケーションをGoogle Cloudで作る場合の構成例
Google Cloud Champion Innovators Advent Calendar 2023 の12日目の記事です。 筆者が小さなWebアプリケーションをGoogle Cloudで構築する場合の構成をいくつか紹介します。 今やGoogle Cloudには多くのプロダクトがあり、同じ要件を満たすにも様々な構成があります。 筆者の場合は少人数で開発運用することが多く、予算も少な目なことが多いので、フルマネージドサービスやサーバーレスと呼ばれるものを使い、基本運用はプラットフォーム任せで何もしてないみたいな感じのことが多いです。 Firebase Hosting with Cloud Run Firebase Hostingは静的コンテンツをDeployして配信するのを簡単に行えるプロダクトです。 VersioningやPreviewの機能 もあり、 カスタムドメインの設定 もある
Towards Modern Development of Cloud Applications
Towards Modern Development of Cloud Applications Sanjay Ghemawat, Robert Grandl, Srdjan Petrovic, Michael Whittaker Parveen Patel, Ivan Posva, Amin Vahdat Google Abstract When writing a distributed application, conventional wis- dom says to split your application into separate services that can be rolled out independently. This approach is well- intentioned, but a microservices-based architecture
Miniservices: A Realistic Alternative to Microservices
Should GET and POST be the only HTTP request methods used by developers?
アーキテクチャ 【まとめ】 -マイクロサービス、ミニサービス、モジュラーモノリス、モノリシックアーキテクチャを並べて比べてみました- - RAKUS Developers Blog | ラクス エンジニアブログ
こんにちは。 株式会社ラクスで先行技術検証をしたり、ビジネス部門向けに技術情報を提供する取り組みを行っている「技術推進課」という部署に所属している鈴木（@moomooya）です。 ラクスでは有り難いことにサービスが順調に成長しています。今後の成長に対応できるようにするために、継続的な検討課題としてより拡大可能なアーキテクチャの検討を行っています。 拡大成長可能なウェブアプリケーション（のバックエンド）アーキテクチャとしてすぐに挙がるのが「マイクロサービスアーキテクチャ」だと思いますが、マイクロサービスアーキテクチャが一般的に議論されるようになったのが2015年頃からだったと思います。それ以来いろいろと考え続け、従来のモノリシックアーキテクチャ群との間にあるアーキテクチャとイメージがつながってきたのでまとめてみたいと思います。 この記事でそれぞれのバックエンドアーキテクチャを俯瞰的に比較する
今すぐ「レイヤードアーキテクチャ+DDD」を理解しよう。（golang） - Qiita
とはいっても記事を読み終わるのに三時間くらいかかる気がします。 対象読者 レイヤードアーキテクチャ+DDDの実装に困っている方 バックエンドエンジニアを目指す学生 APIサーバを開発したことがある方 はじめに アーキテクチャは学習コストが高いと言われています。その要因の一つとして考えられるのはアーキテクチャの概念を学んだとしても、アーキテクチャの細かい部分は実装者に左右されるので、ネット上にあるプログラムは概念とはズレがあるので混乱しやすいことだと思います。それに加えて他のサイトを参考にした時もやはり実装者による違いで混乱してしまうからです。 したがって、概念とズレがある部分はしっかり言及したうえで解説することが良いと思います。 アーキテクチャを採用する意味 レイヤ間が疎結合になるため、ユニットテストが行いやすいこと。 責務がはっきりしているので、保守性が高いこと。 途中からフレームワーク
Running a GKE application on spot nodes with on-demand nodes as fallback | Google Cloud Blog
Anna MuscarellaCloud Infrastructure Engineer, Google Cloud Professional Services Spot VMs are the latest version of preemptible VM instances. Preemptible VMs continue to be supported for new and existing VMs, and preemptible VMs now use the same pricing model as Spot VMs. However, Spot VMs provide new features that are not supported for preemptible VMs. For example, preemptible VMs can only run fo
1000万ユーザに耐えるサーバを作ってみた
概要 スケーラビリティが高く1000万ユーザに耐えるAPIサーバを作成しました。TwitterのようなSNSです。実装はGitHubで公開しています。 開発環境は次の通りです。 Node 16.14 Express 4.17.3 DynamoDB 2012-08-10 機能要件は次の通りです。 ツイート機能 ツイートに対してコメント機能 フォロー機能 タイムライン機能 導入 Facebook、Amazon、Youtubeのような数億人のユーザを抱えるサービスでは大量のトラフィックを捌く必要があります。大量のトラフィックを捌くためのアプローチとして一般的に使われるのはスケールアップではなくスケールアウトです。スケールアップは性能の高い機器を使うためにコストが高いです。また、1つのサーバで運用するためにパフォーマンスの限界が存在します。 スケールアウトについて考えます。アプリケーションは大きく
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
擬人化で完全に理解するクリーンアーキテクチャ
データメッシュ内のアーキテクチャと機能 | Cloud アーキテクチャ センター | Google Cloud
GitHub - Shopify/packwerk: Good things come in small packages.
professional-services/examples/gke-ha-setup-using-spot-vms at main · GoogleCloudPlatform/professional-services
クラウド ワークロードに最適なストレージ戦略の設計 | Cloud アーキテクチャ センター | Google Cloud
Google Cloud アーキテクチャ フレームワーク | Cloud アーキテクチャ センター
クラウド アーキテクチャのガイダンスとトポロジ | Google Cloud