Microservices分割大全 - kawasima
Microserviceの分割の仕方について語られているものを収集します。 microservices.ioのサイトに載っている分割パターンは4つ。ただし「自己完結型サービス」と「チームごとのサービス」は、直交していないので大きくは「ビジネスケイパビリティでの分割」と「サブドメインでの分割」の2つ。 ビジネスケイパビリティでの分割 https://microservices.io/patterns/decomposition/decompose-by-business-capability.html 現在の業務機能にしたがってサービスを分割する。 したがって、コンウェイの法則にしたがった分割とされる。 サブドメインでの分割 https://microservices.io/patterns/decomposition/decompose-by-subdomain.html DDDのサブドメ
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（前編）。Mercari Tech Conf 2018
2013年から2017年のあいだ、スタートアップを含む2000以上の組織に対して、いかに組織のパフォーマンスを加速するかという聞き取り調査を行い、その調査結果をまとめたものです。 その調査結果のひとつにこのグラフがあります。 これは組織のエンジニアの人数とそのパフォーマンスを、組織の違いによって示したものです。 横軸がエンジニアの人数、縦軸はエンジニアあたりの1日のデプロイ数を指標としたパフォーマンスです。 これによると、パフォーマンスの低い組織はエンジニアが増えるとデプロイ数も減少しています。普通のパフォーマンスの組織はエンジニアが増えてもデプロイ数に変化はありません。 一方でパフォーマンスの高い組織はエンジニアが増えるほど指数関数的にデプロイ数が増えていきます。メルカリが目指しているのはここです。 これは単純にアーキテクチャをモノリシックからマイクロサービスへ移行するだけでは実現できま
モノリシックなRubyからGoによるマイクロサービスへ | POSTD
過去9年わたりWebアプリケーションを開発してきたNiket氏（ @nexneo ）は、2013年からGoを使って作業をするようになりました。この講演では、彼がどのようにRubyのモノリシックアプリケーションを分解しつつ、Goで記述されたマイクロサービスへと至ったかについて説明しています。講演のスライドは、 speakerdeck.com/nexneo/joy-of-single-purpose-services-in-go で閲覧可能です。 Single purpose servicesというのは、単一の問題を解決するサービスのことです。 一般的に マイクロサービス としても知られています。 Niket氏は、学校側が親御さんたちと連絡したり成績表や出席を管理したりするための人気オンラインプラットフォーム、 Beehively の開発者です。BeehivelyはRubyベースのアプリケーシ
Big Sky :: Protocol Buffers を利用した RPC、gRPC を golang から試してみた。
grpc/grpc · GitHub gRPC - An RPC library and framework https://github.com/grpc/grpc gRPC は Google が開発しているRPC(リモートプロシージャコール)のライブラリとフレームワークで、通信層は HTTP/2 を介して行われます。 データ層については、固定されている訳ではなくあくまでデフォルトで Protocol Buffers が使われる様になっています。使用出来るプログラミング言語は現在、C++, Node.js, Python, Ruby, Objective-C, PHP, C# となっています。 実はこれら以外にも grpc-go という、なぜかこのリストに加えられていないオフィシャルリポジトリがあります。 grpc/grpc-go - GitHub gRPC-Go The Go impl
gRPC-JSON proxy - 世界線航跡蔵
grpc-gateway という gRPC からJSON APIへの変換プロキシ生成機を書いた。 これを使えばシステム内部ののmicroservicesはgRPCで通信しつつ公開APIはJSON APIで提供する、みたいなことが簡単になる。 なお、gRPCそのものについては mattnさんの記事 が参考になる。 背景 gRPCの良い点はいくつもある。 データはデフォルトでprotocol buffersで直列化される。ベストではないにせよ十分にコンパクト且つ高速だし、サイズで言えばJSONとは比べるべくもない。 簡単に複数の言語でサーバーのテンプレートやクライアントを生成できる。通信の詳細はgRPCにまかせて開発者はサーバーロジックの実装に注力できる。 design by Googleという安心感。 gRPCの素晴らしさは認めるものの、一方では欠点もある。まず、クライアントライブラリの多く
Protocol Buffers
Protocol Buffers are language-neutral, platform-neutral extensible mechanisms for serializing structured data. message Person { optional string name = 1; optional int32 id = 2; optional string email = 3; } // Java code Person john = Person.newBuilder() .setId(1234) .setName("John Doe") .setEmail("jdoe@example.com") .build(); output = new FileOutputStream(args[0]); john.writeTo(output);
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