マイクロサービスのための分散データ 〜 イベントソーシング vs チェンジデータキャプチャ - 赤帽エンジニアブログ
インテグレーションのためのミドルウェア製品のテクニカルサポートを担当している山下です。 今回は レッドハットのシニアアーキテクトである Eric Murphy さんによる「マイクロサービスのための分散データ 〜 イベントソーシング vs チェンジデータキャプチャ(CDC)」の翻訳記事です。この記事では、イベントソーシング、CDC、CDC + Outboxパターン、CQRSをそれぞれ簡単に説明しながら、それらの特性の違いを比較します。また、イベントソーシングとCQRSの簡易な説明がなされている他、あまり明確に語られることが少ないもののソフトウェアの設計に大きな影響をおよぼすドメインイベントとチェンジイベントの違いにも触れられています。 [原文] Distributed Data for Microservices — Event Sourcing vs. Change Data Captur
CQRS実践入門 [ドメイン駆動設計] - little hands' lab
この記事では、CQRSの入門として、軽量CQRS、別名クエリモデルについて解説します。 DDDの参照系処理で発生する課題 解決策 CQRSのメリット、デメリット 実装時の注意事項 部分的導入について なぜQueryServiceの定義がUseCase層なのか 整合性をどうやって担保するのか よくある誤解 データソースを分ける必要があるのか イベントソーシングとの関係 過去資料との繋がり もっと詳しく知りたい方は 現場での導入で困ったら DDDの参照系処理で発生する課題 DDDで定義されている実装パターンを使っていると、基本的には永続化層との入出力はRepositoryを使うことになります。 更新系の処理ではEntityやValueObjectでドメインの知識を表現し、Repositoryを使って集約単位で永続化するという構成をとると、非常にメンテナンス性の良いものになります。 参考過去記事
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DDD x CQRS 更新系と参照系で異なるORMを併用して上手くいった話
より詳細なCQRSに関する資料はこちら https://little-hands.hatenablog.com/entry/2019/12/02/cqrs 参考資料：http://little-hands.hatenablog.com/entry/jjug2017fall 社内新規プロダクトでDDD, CQRSの思想をベースとしたアーキテクチャを構築し、コマンド(更新系処理)ではSpring Data JPA(Hibernate)を、クエリ(参照系処理)ではjOOQを採用しました。 結果としてそれぞれのORMの良いところを生かした組み合わせのアーキテクチャが構築できたので、その経緯と得られた知見についてお話ししたいと思います。 以下のようなトピックを考えています。 ・CQRSの定義とメリットデメリット ・DDD,CQRSを検討するにあたってのORMの選定ポイント ・構築したアーキテクチャ
#jjug_ccc DDDとMicroservicesについて喋ってきましたー(∩´∀｀)∩ - Mitsuyuki.Shiiba
楽しかった！ DDD & Microservices with Spring Cloud 前半がこれまで僕が経験してきたDDD 後半がこれからのために素振りしておきたいこと これまで僕が経験してきたDDD 最近、組織について考えるようになってきたのもあって「境界づけられたコンテキスト」が一番大切だなって実感してる。全てを一度に相手にするのではなく、切り取られた世界を作って、その中で適用していく。その切り取られた世界の間の関係性もデザインしていく。そうすることで複雑さを手に負える大きさでコントロールできる。 DDDを知った当初は、エンジニアとしてEntityやValueObjectのところが面白いなーって思ってゴニョゴニョコード書いてたりしてたんだけど、しばらくして「もっと良いコード書くためにはその土台となるチームづくりをしなきゃ！」と思ってスクラムを導入してたんだけど、しばらくして「チーム
DDD実践(ベスト)プラクティス ~ドメインイベントとマイクロサービスと組織の関係~
スタートアップ企業が実践する「身の丈スクラム」の現在地 / Current State of 'Right-Sized Scrum' Practices in Startups
DDDで設計するならCQRSの利用を検討すべき - Qiita
タイトルに書かれていることで全てなのですが、DDDとCQRSの併用について強調している日本語の情報が少ないので、軽くまとめておきます。 CQRS+DDD CQRS(コマンドクエリ責務分離)とは、サーバの機能を「コマンド」（副作用あり）と「クエリ」（副作用なし）で完全に分けちゃおう、という考え方です。そもそも「コマンド」と「クエリ」ではあらゆる要件が異なります。 一貫性： 「コマンド」は整合性のある処理が必要、「クエリ」はあまり気にする必要なし ストレージ： 「コマンド」側は正規化してデータを保存したい、「クエリ」側は非正規な方が効率的 スケーラビリティ： 「コマンド」は全体の負荷の中で占める割合が少ない、「クエリ」は負荷が大きい なので分けちゃうわけですが、 コマンド側 複雑なビジネスロジックが絡むので、ドメイン駆動が活躍 クエリ側 複雑なビジネスロジックがないので、ドメイン層はスキップ
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