アプリケーションの分割のアプローチ ●4つのアプローチ - ビジネスファンクション - 動詞/ユースケース - 名詞/リソース - 境界づけられたコンテキスト ● トランザクションの分割 - パイプライン化 (VETRO) - コーディネート (Saga) - 状態更新の非同期化 ( Event History - State Materialize - Domain Specific Query )
![コンポーネント指向と余白の設計](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/eff78826ced60328b64ee493b437f770c7084d26/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Fcomponent-oriented-and-margin-design-170122140213-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
アプリケーションの分割のアプローチ ●4つのアプローチ - ビジネスファンクション - 動詞/ユースケース - 名詞/リソース - 境界づけられたコンテキスト ● トランザクションの分割 - パイプライン化 (VETRO) - コーディネート (Saga) - 状態更新の非同期化 ( Event History - State Materialize - Domain Specific Query )
This document summarizes a microservices meetup hosted by @mosa_siru. Key points include: 1. @mosa_siru is an engineer at DeNA and CTO of Gunosy. 2. The meetup covered Gunosy's architecture with over 45 GitHub repositories, 30 stacks, 10 Go APIs, and 10 Python batch processes using AWS services like Kinesis, Lambda, SQS and API Gateway. 3. Challenges discussed were managing 30 microservices, ensur
This document discusses messaging queues and platforms. It begins with an introduction to messaging queues and their core components. It then provides a table comparing 8 popular open source messaging platforms: Apache Kafka, ActiveMQ, RabbitMQ, NATS, NSQ, Redis, ZeroMQ, and Nanomsg. The document discusses using Apache Kafka for streaming and integration with Google Pub/Sub, Dataflow, and BigQuery
前編 (平衡二分探索木編) はこちら http://www.slideshare.net/iwiwi/2-12188757
Visual Studio Users Community Japan #1 で発表した資料になります。 https://vsuc.connpass.com/event/143114/
アプリケーションの分割のアプローチ ●4つのアプローチ - ビジネスファンクション - 動詞/ユースケース - 名詞/リソース - 境界づけられたコンテキスト ● トランザクションの分割 - パイプライン化 (VETRO) - コーディネート (Saga) - 状態更新の非同期化 ( Event History - State Materialize - Domain Specific Query ) Read less
【2019/09/12 追記】 この資料は旧版であり、最新版が存在します。 2019/09/12 にアップロードしたものをご参照ください 最新版 → https://www.slideshare.net/AmazonWebServicesJapan/db-20190905 --------(元の文)------------------- 2019/05/09 に #AWSLoft Tokyo で開催されたイベント、「イチから理解するサーバーレスアプリ開発」における講演資料の一つです。 ・サーバーレスアプリケーションにおいて Amazon DynamoDB が利用しやすい理由 ・RDB と DynamoDB の設計プロセス・考え方の対比・明文化 ・実例に沿った DynamoDB の設計プロセス解説とサンプル例題 などを含みます。 イベント: https://understandingbasi
Microsoft Partner Network参加パートナーの皆様向けに作成した、Azure Networkの全体像を説明するためのスライド。各機能の詳細はないが、ネットワーク機能の全体を把握できる。 Hadoop/Spark で Amazon S3 を徹底的に使いこなすワザ / Hadoop / Spark Conference Japan 2019 講演者: 関山 宜孝 (Amazon Web Services Japan) 昨今 Hadoop/Spark エコシステムで広く使われているクラウドストレージ。本講演では Amazon S3 を例に、Hadoop/Spark から見た S3 の動作や HDFS と S3 の使い分けをご説明します。また、AWS サポートに寄せられた多くのお問い合わせから得られた知見をもとに、Hadoop/Spark で S3 を最大限活用するベストプラク
This document contains code snippets and technical details from various programming languages and frameworks. It includes examples of database queries, model associations, HTTP requests, pagination, and tracking model changes in Ruby on Rails. Thread-local storage is demonstrated using RequestStore to make request information available across different parts of a Rails application.Read less
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