【レポート】巨大なレガシーシステムを時代の潮流に乗せる方法 - Accenture流 最新Fintech事例 - - TECH PLAY Magazine
2018年3月26日（月）19時30分より、「【Accenture流 最新Fintech事例】巨大なレガシーシステムを時代の潮流に乗せる方法」が開催されました。 「レガシーなシステムにおけるFinTech事例」をテーマにアクセンチュアが主催する本イベントには、定員を大きく上回る申込みが殺到。当日は当選した約70名が参加しました。 登壇者と講演のテーマは下記の通りです。 「Business Agilityを実現するレガシーモダナイゼーション」 アクセンチュア株式会社 杉山泰之さん 「Journey To Cloudで実現する次世代IT」 アクセンチュア株式会社 伊藤欣也さん 「先端テクノロジーによる金融ITアーキテクチャ」 アクセンチュア株式会社 鈴木章太郎さん それでは内容を紹介します！ Business Agilityを実現するレガシーモダナイゼーション まずは杉山さんの登壇です。杉山さ
Apache Kafkaの概要とアーキテクチャ - Qiita
初版: 2018/9/28 著者: 伊藤 雅博, 株式会社日立製作所 はじめに この投稿ではオープンソースカンファレンス2017.Enterpriseで発表した「めざせ！Kafkaマスター ～Apache Kafkaで最高の性能を出すには～」の検証時に調査した内容を紹介します（全8回の予定）。本投稿の内容は2017年6月にリリースされたKafka 0.11.0 時点のものです。 第1回目となる今回は、Apache Kafkaの概要とアーキテクチャについて紹介します。 投稿一覧： 1. Apache Kafkaの概要とアーキテクチャ (本投稿) 2. Apache KafkaのProducer/Broker/Consumerのしくみと設定一覧 3. Apache Kafkaの推奨構成と性能の見積もり方法 4. Apache Kafkaの性能検証(1): 検証環境とパラメータチューニングの内容
マイクロサービスアーキテクチャにおける「サービス配置」の考え方
マイクロサービスアーキテクチャを用いてシステム開発をする場合、アプリケーションをどのように分割して配置すればいいのか。アプリケーション間の通信はどのような点に留意すべきかを、オイシックス・ラ・大地の川上徹氏が解説します。 サービス分割の考え方 マイクロサービスアーキテクチャを用いてシステムを構築する際に頭を悩ませるのは、アプリケーションをどのように分割するかだ。サービスの分割は正解のない分野かもしれないが、ECサイト「Oisix」のマイクロサービス化に約1年取り組んできた経験を基に考え方を共有したい。 本記事は、マイクロサービスアーキテクチャにおけるサービス分割の方法を、ビジネス側とシステム側の視点で分けて整理する。ただ、それぞれの考え方は共存しないわけでなく、整理して適切に組み合わせる必要がある。どのような考え方を採用するとしても、「何のためにマイクロサービスアーキテクチャを採用するのか
2021年創業の「みんなの銀行」 勘定系をクラウドネイティブでゼロから構築
地方銀行グループが設立する新銀行がパブリッククラウドを前提としたクラウドネイティブな実装のシステムを採用する。FinTech系企業の参入障壁を解消する動きが進む中、既存の地銀でも軽快にIT戦略を実装できる環境の整備に本腰を入れる。 アクセンチュアが、パブリッククラウドで基幹業務システムを構築して運用する「アクセンチュア クラウドネイティブ コアソリューション」（コードネーム「MAINRI」）を発表した。ふくおかフィナンシャルグループが2021年春ごろ創業を予定する新銀行「みんなの銀行」で勘定系システムに本ソリューションを導入する。 みんなの銀行は既に「Google Cloud Platform」（GCP）の採用を発表していた。ふくおかフィナンシャルグループは福岡銀行、熊本銀行、親和銀行、十八銀行など複数の地方銀行を統合する金融グループだ。クラウドネイティブで勘定系システムを実装するみんなの
セキュリティログ分析基盤の設計ポイント、アーキテクチャはどうあるべきか
セキュリティログ分析基盤の設計ポイント、アーキテクチャはどうあるべきか：セキュリティログ分析基盤活用入門（2）（1/2 ページ） セキュリティ業務における「ログ」と、その分析基盤の活用について解説する連載。今回は、ログ分析基盤の設計ポイントを、アーキテクチャの観点から紹介します。 セキュリティ業務における「ログ」と、その分析基盤の活用について解説する本連載「セキュリティログ分析基盤活用入門」。前回は、ログを活用するセキュリティ業務やログの果たす役割を紹介しました。 リクルートは、インシデントハンドリング、フォレンジックや脆弱（ぜいじゃく）性検査、マルウェア解析といった、多くの企業ではセキュリティ専業ベンダーにアウトソーシングする専門性の高いセキュリティ業務を内製化しています。2015年以降は「Recruit-CSIRT（Computer Security Incident Response
持続可能な開発を目指す ~ ドメイン・ユースケース駆動（クリーンアーキテクチャ） + 単方向に制限した処理 + FRP
この記事は、開発を持続可能にできるようなアーキテクチャとその適用方法を考察するものです。 骨子はできていますが、実装経験をフィードバックして詳細を若干変更するかもしれません。 勉強不足な点もあるので、意見を歓迎します。 開発においてよくある問題点 ビジネスロジックの本質が何だったか見失う。ソースコードのどこまでが業務上の関心で、どこからがそれを実現するための技術上の関心か分からなくなる。 入出力双方向の処理が散在して処理が追い切れなくなる。特にイベント処理でどこに飛ぶかわからないコールバック地獄になる。 初期化・つなぎ込み・統合者的オブジェクトが小さな機能単位で生まれて統一感が無くなる。 状態を持つ値が大量に散在して副作用を起こしバグを生む。 これらの問題の結果、小さな単位ごとに個人のノウハウで"良い"設計がされ、機能を追加しようとしたときにどういう方針で行えばよいか分からなくなる。 解決
クリーンアーキテクチャーでスマホアプリ開発した感想（勉強会用） - Qiita
はじめに 昨年からの大きな案件でClean Architectureを使った Platforms: Android/iOS Languages: Kotlin/Swift はじめに 勉強会向け資料なので、クリーンアーキテクチャー自体の解説もある程度含まれます。 逆に、時間の都合上、歴史背景や細かい部分までは行き届いていません。 もし間違いがあればご指摘ください。 オススメ書籍 アーキテクチャーを選定する目的 求められるシステムを構築・保守するために必要な人材を最小限に抑えるため 「アーキテクチャーは上位レベル、設計は下位レベル」のように区別されることがあるが、両者の間に明確な境界はなく、上位から下位に至るまで、決定の連続である スマホアプリ開発で代表的なアーキテクチャー AndroidはMVVM（Googleが推奨） iOSはMVC（AppleがCocoa applicationに採用）
@nrslibのマイページ - Qiita
posted articles:オブジェクト指向:43%oop:43%CleanArchitecture:43%PHP:29%C#:29%
これなら分かる！マイクロサービス（活用編）～そのアーキテクチャを実現するデザインパターンを一気に学習
マイクロサービスについて、前回はそのアーキテクチャの概要から利点、そして課題についてまとめました。第2回の今回は、マイクロサービスを構成する個別の要素（デザインパターン）を一挙に説明します。マイクロサービスを学ぶ上で避けて通れない用語たちを、ひとつひとつ、分かりやすく丁寧に解説しました。さらに、マイクロサービスが持つどの利点に結び付くかをセットで解説することにより、単なる知識の列挙を避けたイメージしやすい構成をとっています。紹介しているものはいずれも特定の製品などに依存しない核となる要素ですので、エンジニアの方、ビジネスサイドの方問わず、長く役立つ知識となるはずです。 前回記事：これなら分かる！ マイクロサービス（入門編）～モノリスと比較した特徴、利点と課題 マイクロサービスは「複数のデザインパターンの集合体」 入門編で解説したようなマイクロサービスを構成し、その利点を実現するためには、ひ
マイクロサービスアーキテクチャとそれを支える技術 | さくらのナレッジ
最近では「マイクロサービス」と呼ばれる、機能毎に細かくサービスを分割して開発や運用を行うアーキテクチャの採用例が増えている。本記事ではこのマイクロサービスアーキテクチャや、それに使われる技術について紹介する。 マイクロサービスとは 近年、ITシステムの開発・運用において「Microservice（マイクロサービス）」というアーキテクチャを採用する例が増えている。マイクロサービスアーキテクチャは、簡単に言えばサービスを構成する各要素を「マイクロサービス」と呼ばれる独立した小さなコンポーネントとして実装するという手法で、2011年ごろから提唱されているものだ。 マイクロサービスについては、2014年に公開された「Microservices」という文書が有名だ（有志による日本語訳）。また、さくらのナレッジでも2015年に紹介されている。マイクロサービスの詳しい思想についてはこれら記事を参照してほ
HBaseの概要とアーキテクチャ
はじめに ネットワークに接続されたセンサ機器の普及により、IoT（Internet of Things）が注目を集めています。IoTでは様々なセンサ機器が膨大なデータを生成するため、システムが管理するデータ量は急激に増加しています。このような膨大なデータを管理するためのデータストアとして、RDBと比較して高い性能とスケーラビリティを持つNoSQLが注目を集めています。 「Apache HBase」（以降、HBase）はNoSQLの1つで、センサ機器が生成する時系列データを管理するための有力なデータストアとして注目されています。本連載では、HBaseを用いたシステム設計のノウハウと、1,000万個のスマートメータから収集したデータによる性能検証の結果を紹介します。 今回は、まずNoSQLにおけるHBaseの位置付けを説明し、その後でHBaseの概要とアーキテクチャについて説明します。 NoS
300人から1000人へ――メルカリは開発組織を拡大するために「マイクロサービスアーキテクチャ」を採用した（後編） (1/4) - ITmedia エンタープライズ
300人から1000人へ――メルカリは開発組織を拡大するために「マイクロサービスアーキテクチャ」を採用した（後編）：Mercari Tech Conf 2018（1/4 ページ） 現在300人程度という開発者の数を3倍以上の1000人に増やそうとしているメルカリ。そのために同社はマイクロサービスアーキテクチャを採用し始めました。インフラのプロビジョニングや障害対応など、開発者ができることを増やすため、さまざまな取り組みを行っているようです。 メルカリはこの1年、マイクロサービスアーキテクチャにどう取り組み、実現のために何をしてきたのか。技術面と組織面の双方に関する興味深い取り組みが、2018年10月4日に都内で行われた同社主催の技術カンファレンス「Mercari Tech Conf 2018」のセッション「Microservices Platform at Mercari」で紹介されました
300人から1000人へ――メルカリは開発組織を拡大するため「マイクロサービスアーキテクチャ」を採用した（前編） (1/5) - ITmedia エンタープライズ
300人から1000人へ――メルカリは開発組織を拡大するため「マイクロサービスアーキテクチャ」を採用した（前編）：Mercari Tech Conf 2018（1/5 ページ） 現在300人程度という開発者の数を3倍以上の1000人に増やそうとしているメルカリ。そのために同社はマイクロサービスアーキテクチャを採用し始めました。このシステムをうまく機能させるため、技術面と組織面の双方でさまざまな取り組みを行っています。 メルカリは現在、300人程度の開発者を1000人規模にまで増やす目標を掲げており、それに合わせて、パフォーマンスを発揮させるためにマイクロサービスアーキテクチャを1年前から採用し始めました。 同社がこの1年、マイクロサービスアーキテクチャにどう取り組み、実現のために何をしてきたのか。技術面と組織面の双方に関する興味深い取り組みが、2018年10月4日に都内で行われた同社主催の
クリーンアーキテクチャの書籍を読んだのでAPIサーバを実装してみた - Qiita
はじめに クリーンアーキテクチャの書籍を読んだので、実際にクリーンアーキテクチャの考え方を採用したREST APIをGO言語で実装してみた。 ↓↓↓↓ソースコード↓↓↓↓ https://github.com/yoshinorihisakawa/sample-api-hoop/tree/develop この記事ではクリーンアーキテクチャの説明というよりかは、実装ベースの実践的な内容にしている。 対象読者 ・クリーンアーキテクチャで実装されたソースコードを理解したい人 ・クリーンアーキテクチャの右下の図がよくわからない人 ・アーキテクチャについて勉強を始めた初心者 クリーンアーキテクチャとは？ クリーンアーキテクチャとは、8th Light, Inc.のブログ記事で提案されている。 一言で言うと、依存関係をコントロールし持続可能なソフトウェアを実現するための体系的な手法である。 ※ DIやD
これなら分かる！ マイクロサービス（入門編）～モノリスと比較した特徴、利点と課題
IT用語の解説サイトや書籍は世にたくさんありますが、何だか難しいものばかりだと思いませんか？ 知らない単語を検索したけれど、どのサイトを読んでも理解できずブラウザを閉じてしまった、なんて経験を持つ方も多いと思います。本連載はそんな事態に苦しむITエンジニアの皆さまに向けて、まわりくどい原典の説明や冗長な周辺情報を取り払い、できるだけシンプルで、ポイントを掴める解説を目指しました。第一回のテーマに選んだのは、「マイクロサービス」です。一時期「バズワード」と言えるほどもてはやされ、昨今ではシステム部門／ユーザー部門を問わず知っておくべき基礎項目にまで格上げされた感のあるこの用語。これから学ぼうとしていた方も、過去に調べて挫折した方も、改めて基本を確認したい方も、ぜひこの機会に知識を整理いただければ幸いです。 はじめに：自己紹介 西野大介（@nishino_chekhov）と申します。SOMPO
［37選］機械学習ライブラリやフレームワークは？ 国内AI活用サービスのアーキテクチャを大調査！
［37選］機械学習ライブラリやフレームワークは？ 国内AI活用サービスのアーキテクチャを大調査！ Webのアーキテクチャ大調査の第二弾は「AI活用サービス」編。プログラミング言語や機械学習のライブラリをはじめ、フレームワークやツールの選定・設計もサービスによって異なります。ぜひ参考にしてください。 2017年4月に掲載したアーキテクチャ大調査の第二弾！ 今回は、人工知能（機械学習、深層学習、画像処理など）を活用したWebサービス・アプリを提供しているベンチャーを中心に、36のサービスで使用されているプログラム言語やフレームワーク、その他さまざまな開発ツールなどをヒアリングのうえまとめました。選定理由を記述いただいた12のサービスでは、それもあわせて紹介しています。 前回との違いは、当然ですがTensorFlowやKerasといった機械学習のライブラリが挙げられていること。また、技術領域もH
マイクロサービス分割におけるモデリングの観点 - Qiita
マイクロサービスアーキテクチャの5章は、モノリスをどうやって分割していくかが焦点です。サービス間での依存関係をできるだけ断つために、共有データや共有テーブルを避け、分割していくやり方が書かれています。 モデリングの観点からは、記述が不足なところがあって、現場のモデルに照らし合わせて考えることが難しいので、これをもう少し掘り下げて考えてみます。 データモデリングの手法としては、拙作のイミュータブルデータモデルが前提となりますので、未見の方はそちらをまずご参照ください。 エンティティは、リソース系とイベント系の2種類に大別するので、これらの関連の種類で言うと、R-R, E-R, E-Eの3つあります。これを順に分割するとどうなるかを考えます。 これらの呼び方はTM手法に準じます。 http://tmdmaker.osdn.jp/doc/ch08.html リソース-リソース(R-R) 強い依存
マイクロサービスアーキテクチャにおけるオーケストレーションとコレオグラフィ - Qiita
マイクロサービスアーキテクチャの4章にオーケストレーションとコレオグラフィという話があります。 マイクロサービスを使ってアプリケーションを組み立てる側の、サービスの呼び出し方の違いです。 「マイクロサービス的に作ってるよー」というシステムでも、ここに特に疑問を持たず、ふつうにWeb APIたちを呼び、受け取ったデータでHTMLをレンダリングするというオーケストレーション方式で作られているのが多いのではないでしょうか? Sam Newmanは、それだと呼び出されるサービス側がドメインモデル貧血症になりがちで、呼び出す側にロジックが集まっていくことになると、書籍の中で述べています。 いったいどういうことでしょうか? 書籍中の例をちょっと変えて考えてみます。 マイクロサービスアーキテクチャでECサイトを作る(オーケストレーション編) ECサイトをマイクロサービスアーキテクチャで作ることを考えてみ
マイクロサービスについてザックリとまとめてみる - Qiita
オライリーのこちらの本を元に、マイクロサービスについてザックリとまとめてみます。 マイクロサービスの利点 技術異質性 複数の連携するサービスからなるシステムでは、サービスごとに異なる技術を使う選択ができる。 回復性 あるサービスに障害が発生しても、障害が連鎖しなければ残りの部分は機能し続けることができる。 スケーリング 分割したサービスごとにスケールすることができる。 デプロイの容易性 １つのサービスへの変更を、残りのシステムとは独立してデプロイができる。 組織面の一致 個々のサービスに対して小規模なチームを割り当てることにより、チームの生産性を最適化できる。 合成可能性 個々のサービスを再利用することができる。 交換可能にするための最適化 さらに優れたシステムや実装に置き換えるコストが低くなる。 マイクロサービス作成における２つの考え方 疎結合 マイクロサービスの本質は、システムの他の部
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