本書は、Micro Frontends Architecture Patternsというタイトルを付けていますが、モノリスからJAMstack、Micro Frontendsまで、Webフロントエンドを包括した様々なアーキテクチャパターンの詳細を体系的に紹介しています。 ソフトウェアとしてのアーキテクチャ全体を俯瞰し、他のシステムとのやりとりを設計するような考え方が役に立つことは多いです。フロントエンド観点で、様々なアーキテクチャパターンをまとめることで、Web開発の助けになればと考えています。 また、アーキテクチャの歴史と変遷を知ることで「Micro Frontends」への理解を深めることができると筆者は考えました。Micro FrontendsはThoughtWorksのTechnology RadarではすでにADOPTとなり、海外で多くの事例が存在します。Micro Fronte

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。

マイクロサービスについて考えていたら疲弊したので、少し技術者らしく形式的に見てダメのものを思考から削ぎ落としたいと思った。 グラフ理論などコンピュータサイエンスの基礎を交えて話をするが、基本的には当たり前のことしか言わないと思うのでここに書くことを意識せずとも暗黙的に実践している人も多いだろう。 なお、個人の意見でしかないのであっているか間違っているかはわからないし、筆者にこの記述に反した実装を否定する意図はない。 今回は適当に書き散らかすのでかなりテイストが違うが他のブログと同一人物が書いている。乗っ取り等ではないです。 TL;DR マイクロサービスはDAGとすると考えやすいしデプロイしやすい 閉路があるなら設計を見直した方がいい DAGかどうかはサブシステムレベルでそれぞれ考えると簡単 デプロイに関係するリポジトリでは閉路がないことを意識させる設計にするといい マイクロサービスと疲弊

"Backend Engineer’s meetup ~マイクロサービスにおける認証認可基盤~"の発表資料です。 https://connpass.com/event/142624/

なぜ Go はマイクロサービスのための言語なのか - Why Go is a language for microservices

この記事はMERPAY TECH OPENNESS MONTHの15日目の記事です。 こんにちは。メルペイのPayment PlatformチームでPaymentServiceの開発を担当するエンジニアの @foghost です。 メルペイではマイクロサービスのアーキテクチャで決済システムを開発しています。その中でPaymentServiceは決済トランザクション管理の基盤サービスとして、下位層のサービス（外部サービスも含め）が提供する各種決済手段を利用して、上位層のサービス（メルカリ、NFC，コード払いなど）に必要な決済フローを共通APIとして提供しています。PaymentServiceが提供する決済処理に複数のサービスを跨いでお金の動きを正確に管理する必要があるので、作り始めた頃から決済トランザクション管理を最も重要な課題として、サービスを跨いでもデータの整合性が取れる仕組みを作ってき

前のエントリの続きです。思ってた以上に反響があったので、主語を控えることも検討しましたがこのまま行きます。前回同様、すでにMicroservicesでバリバリやっている人は読む必要ないと思います。 前回の最後にMicroservices時代になると、開発者がこれまで以上に監視に取り組んでいく必要があると言う話を書きました。多少重複するところもありますが、その辺りから話を始めます。 モノリシック世界観での監視 アプリケーション監視の浸透 Microservices時代の監視設計 開発者自身が監視する どう監視するか メトリクス設計 The Four Golden Signals USEメソッド REDメソッド USEとREDの補完関係 The Four Golden Signalsの素晴らしさ 例: ある認証コンポーネントの監視設計 まとめ モノリシック世界観での監視 Webサービスの構成が

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はじめに 本記事はMartin Fowler氏のBlog記事を日本語訳したものです。 なお、訳は2014/11/09時点のもので、オリジナル記事中のコラムは訳せていません。コラムの訳に関しては、暇や反応を見ながらぼちぼちやろうと思います。 訳に対する指摘・ご意見などありましたらtwitter(@kimito_k)でお願いします。 補足 Martin Fowler氏に連絡をとったところ、主著者はJames Lewisであるとのことでしたのでタイトルを変更しました。(2014/11/13) Microservices "マイクロサービスアーキテクチャ"という専門用語は、ソフトウェアアプリケーションを独立して配置可能なサービスの組み合わせ(suite)として設計する特定の方法を指すものとして、ここ数年で急速に認知されています。このアーキテクチャスタイルに対する正確な定義はありませんが、ビジネス遂

第1版 2015年9月21日 第2版 2015年12月24日 Bluemixでは，たくさんのサービスやAPIが提供されており，それらを組み合わせることでアプリケーションを開発することができます．単一のプログラム言語を使って，多数のライブラリやクラスファイルを結合して作る大きなアプリケーションにももちろん利点がありますが，新しい機能やUXを継続的に提供したい時や，目的に合わせてプログラミング言語やデータベースを選択したい場合には，それぞれが独立したサービスを組み合わせるやり方が有利です．この考え方の根底にあるのが，James LewisとMartin Fowlerが提唱しているマイクロサービスです．彼らのブログ記事にあるマイクロサービスの定義にあたる部分を訳してみました． マイクロサービス(Microservices)アーキテクチャスタイルは、それぞれが独立のプロセスで実行され，HTTPリソ

技術部の高井です。 最近、日本でもマイクロサービスという言葉が流行しつつあります。 今回は、なぜクックパッドがマイクロサービスを選択したのか、また実際にどのようなやり方をしているのかということを紹介します。 Conwayの法則 ここ数年の間、クックパッドはレシピの投稿・検索サービスから「食を中心とした生活のインフラ」として事業領域を拡大しつつあります。海外レシピサービスの買収による海外展開は、単なる金銭的な関係にとどまらず、人的・技術的な交流も含めて本格化しつつあります。また、「モバイルファースト」を標語とするモバイルアプリケーションへの取り組みも加速してきました。 事業領域の拡大やグローバル展開、モバイルファーストといったビジネス要求の変化に応じて、会社の組織構造も変化しています。そして、Conwayの法則 として知られているように、組織構造とソフトウェアアーキテクチャには密接な関係があ

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

Google、IBMらがオープンソースの「Istio」公開。マイクロサービスのためのネットワーク機能「サービスメッシュ」を提供。Kubernetes対応 クラウド時代のアプリケーションは、サービスを提供するコンポーネントのような小さなソフトウェアが多数連係する、いわゆる「マイクロサービス」と呼ばれるアーキテクチャを備えたものになると考えられています。 このマイクロサービスアーキテクチャを備えたアプリケーションの内部では、各サービス間をつなぐためのネットワークがまるで網の目のように張り巡らせられ、そこでさまざまなトラフィックが発生していきます。 そしてこのネットワークを安定的かつ効率的でセキュアに運用することはマイクロサービスの運用に欠かせない基盤であり、そのためにはトラフィックのルーティングルールの設定、トラフィックが偏らないようにロードバランスの実現、セキュリティのための暗号化通信や認証

This document summarizes Mosa Siru's engineering work at DeNA and Gunosy. It describes Gunosy's RSS/Atom feed crawler system which includes components like a job queue, fetcher, parser, updater, content generator, and indexer. It also discusses technologies used like Python, Celery, MySQL, S3, Elasticsearch. The system is designed to efficiently parse, store, generate content and index feeds at sc

2016 - 08 - 12 Dockerホストのパフォーマンスを引き出すTCPカーネルパラメータチューニング Docker Linux もう半年くらいフルDockerでmicroservicesなサービスを運用してるんですが、イマイチパフォーマンスを出し切れていないなという面がありまして、今回Dockerホストの TCP カーネル パラメータを抜本的に見直しました。 そしたら劇的に症状が改善して、 インスタンス 数も削減できた上に安定して メシウマ状態 になったので紹介します。実際効果があったのでチューニングポイントとしてはある程度正解であったと考えていますが、もちろん扱ってるアプリケーションの特性にもよるはずなので一つの ケーススタディ であることをご了承頂ければと。 前提 まずは今回のお話の前提を。こんな環境です。 EC2 c3.xlarge ホストは Ubuntu （EC2 Opt

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

Wantedly Engineer blogに本速習会資料を閲覧向けに再編しました！ ぜひご覧いただけると幸いです！ 本記事は、綺麗なAPI速習会@Wantedlyの資料として作成されたものです。 同時にこちらのコードも参照してください。 マイクロサービス 流行りのマイクロサービス、何がいいのか 各々自由な言語やArchitectureでサービスを立てられる 障害の影響が部分的 変化に強い 個別デプロイ etc... マイクロサービス化をすすめるにあたり、やりとりは全てAPIで行う 内部のAPIであっても外部に公開できるようなクオリティのAPIを作成し、それを元にサービスを作っていくことが重要 APIGatewayとBFF API Gateway Pattern 公式サイトより 「見た目はモノリシック、実装はマイクロサービス」 一箇所見に行けば全てのAPIを見つけられる 細かい権限管理も可

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? ※ 2016年の記事なので、すでに古い情報が多いです。 今の会社で、全社の外部サービスで利用できるAPIを作ってね、という話があったので、環境構築からコーディング、運用まで一人で行っている。 基本はAWSのサービスを利用し、ログの保存だけGCPのBig Queryを利用した。 ※ 2017/10/13 追記 このときの経験を踏まえて、コンテナでの環境構築を行ったので記録した。 → 一からAPIサーバの開発フローを作った話〜コンテナ編 関連記事 マイクロサービスで調査しやすいログをつくる マイクロサービスのテスト作成方針 マイクロサービス

技術部の taiki45 です。 以前「サービス分割時の複雑性に対処する: テスト戦略の話」という記事で、サービス間のインテグレーションテストにおける問題について紹介しました。現在のクックパッドではこの問題の解決のために Pact というツールを導入して運用しています。この記事では、その運用の知見を紹介できればと思います。 Pact Pact は Consumer-Driven Contract testing (CDC testing) を実現するためのツールです。"Consumer"、"Provider" という見慣れない単語が出てきますが、この記事ではだいたい「Consumer = Web API クライアント」、「Provider = Web API サーバー」と対応ができます。この記事では具体的な Pact の利用例を通じて CDC testing がどういうものなのかについても