はじめに LITALICO の @katzumi です。 2020 年に LITALICO へ Join して以来、ずっとレセプト業務の開発に携わってきました。 レセプト業務は複雑なドメインゆえミスが許されず、さらに３年に一度の大きな報酬改定があり、ロジックが大幅に変わります。 その改定作業は情報公開から実装完了までの期間が約 3 ヶ月と短いです。また、年々複雑化するシステムに対応する必要があります。 その複雑な業務に立ち向かった内容を過去にも以下の内容で開発業務の記事を書いていました。 今年 2024 年は法改正の年になっており、取り組みの結果、その後どうなったのか？を振り返っていきます。 今回も壮絶だった法改正 私自身の大規模法改正の経験が今回で 2 回目となります。 チーム構成としては私ともう一名を除いて前回の　2021 年度法改正を経験したメンバーがいませんでした。前回は 3 種類

社内LT会の好評だったところ一部抜粋。 DDD関連の本を読み漁って、それぞれの感想一言メモと、どの順で読んだらいいか考えてみたやつを紹介。 2021/05/15 追記 こちらでも紹介した通り、最初に読むべきは現場で役立つシステム設計の原則(2017年発行)だと訂正したいと思います。紹介追記しておきます。 オブジェクト指向の考え方を用いて、変化に強い設計をするための実践紹介。リーダブルコード的な内容や、ドメインモデルの見つけ方、その実装方法など DDDと謳ってないが、やってることはDDD DDD特有のわかりにくい用語が全然出てこず読みやすい DDDを薦めるうえで、間違いなく一番最初に読んでほしい一冊 戦略的設計と戦術的設計 この記事でDDDの内容にはちゃんと触れないけどこの点だけ説明。 DDDの考え方、パターンは数あれど、それらは 「戦略的設計」と「戦術的設計」に分類することができる。 関連

2023年7月27日「Developers Summit 2023 Summer」にて 「日々の意思決定の積み重ねを記録するアーキテクチャ・デシジョン・レコード」というタイトルで「ADR」について発表した資料です

2023/6/22 AWS Dev Day 2023 Tokyo 登壇資料

プロジェクト全体のテストを組み立てる際に重要な課題になるのが、テストレベル設計です。テストレベル設計は、ユニットテスト、結合テスト、システムテストといったテストレベルを、どのような責務・段取りで行うか分析・設計する活動です。 このテストレベル設計ですが、ここ10年程度の間に望ましいアプローチが変わってきたと感じています。今回はこの変化と、変化後のモダンなテストレベル設計の原則について、考えていることを書き出したいと思います。 旧来のテストレベル設計のアプローチ 旧来、このテストレベル設計では、Vモデルをベースしたアプローチや、自工程完結・品質積み上げをベースとしたアプローチがよく見られました。 このうち一つ目のVモデルをベースとしたアプローチは、要求定義から設計までの上流工程への対応を観点に、テストレベルを設計するものです。 （Vモデルが必須と明言しているわけではなく、極端な例ですが）例え

Screaming ArchitectureEvolution of a React folder structure and why to group by features right away React folder structures have been debated for years due to React's unopinionated approach, leading developers to ask, "Where should I put my files? How should I organize my code?" I've researched the most popular approaches to organizing React projects: Grouping by file type like components, context

上記役割はAWSの公式資料では「ペルソナ」と呼ばれています。 https://www.slideshare.net/AmazonWebServicesJapan/20191001-aws-black-belt-online-seminar-aws-lake-formation-198737098/45 実際に上記ペルソナ用のIAMを作成する場合は以下のページを参考にします。 https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/lake-formation/latest/dg/permissions-reference.html ただし上記ではデータエンジニアにIAMユーザを参照する権限がなく、他ユーザへのアクセス付与ができないため、「"iam:List*"」Actionの許可も追加しておいたほうがよいと思います。そのほか、Glueログ確認用に[CloudWatchLogsR

はじめに こんにちは。株式会社Flatt Securityセキュリティエンジニアの村上 @0x003f です。 これまで弊社ブログでは様々な「仕様とセキュリティ観点の解説記事」を発表してきました。今回はいままでの記事を改めて紹介しつつ、読者の皆様が開発中のサービスでセルフチェックを行えるよう「仕様とセキュリティ観点チェックリスト」を作成しました。ご活用いただけると幸いです。 ダウンロードは下記のGitHubリンクよりどうぞ。 また、株式会社Flatt Securityではお客様のプロダクトに脆弱性がないか専門のセキュリティエンジニアが調査するセキュリティ診断サービスを提供しています。料金に関する資料を配布中ですので、ご興味のある方は是非ご覧ください。 はじめに アプリケーションの仕様起因の脆弱性とは アプリケーションの仕様起因の脆弱性を防ぐために 仕様の脆弱性によく見られる共通点 1. ク

DDDではよく「モデリングが重要だ！」と言われますが、どのようにモデリングすればいいのかがわからず、一歩を踏み出せないことは多いのではないでしょうか。 そんな方のために、本記事ではDDDにおいてシンプルで成果が出しやすいモデリング手法について紹介します。 (本記事は、YouTube動画「10分でわかるドメインモデリング」の内容をもとにした解説記事です。) DDDの目的 DDDの目的から確認しましょう。 DDDの目的は2つ。 ①機能性を高めること これは、役に立つものを作ること、言い換えると「作ったけど使えない」を避けることです。 そのために、ドメインモデリングを行い、ソフトウェアを適用して役立てようとしている現実世界の領域(これの領域をDDDでは「ドメイン」と呼びます)について理解を深め、解決策を検討することを目指します。 ②保守性を高めること これは、長期間開発しても機能拡張が容易であり

NULL絶対ダメ論や現実的には無理だから上手く付き合っていくしかないんだよ論など見られるが、せっかくCodd博士が上図の分類を提示しておられるので、これを元にもっと詳細化して考えてみよう。

Amazon DynamoDB の特性 フルマネージド型の NoSQL データベースサービス 3つの Availability Zone に保存されるので信頼性が高い 性能要件に応じて、テーブルごとにスループットキャパシティを定義するキャパシティの Auto Scaling、オンデマンドキャパシティといった設定も可能 ストレージの容量制限がない DynamoDB のテーブル DynamoDB におけるテーブルはRDBMSにおけるテーブルと概念が異なります。 テーブルを作成する際に、Primary Key を指定する必要があります。 Primary Key はテーブルの各項目を一意に識別するために使います。Primary Key は、Partition Key および Sort Key で構成されます。(Sort KeyがなくPartition Keyのみの場合もあります) Item は R

単一責任の原則（Single responsibility principle）について、もう一度考える はじめに オブジェクトの広場をご覧の皆様ならば、「SOLID原則」という言葉を聞いたことがあるかもしれません。 SOLIDとは、以下の5つのソフトウェア設計原則を並べたバクロニムです。 Single Responsibility Principle：単一責任の原則 Open/closed principle：オープン/クロースドの原則 Liskov substitution principle：リスコフの置換原則 Interface segregation principle：インターフェース分離の原則 Dependency inversion principle：依存性逆転の原則 ソフトウェアエンジニアが知っておくべき設計原則のセットとして、Clean Architecture や

概要 メディアやコミュニティ系のアプリケーション開発を中心に行っていたが、最近会社で決済系のシステムを扱うようになったこともあり、複数のサービス間がある中でどう結果整合性を担保するかについて学んでいた。 そこで学んだ複数サービス間での整合性を保つための手法として分散Sagaパターンがあり、実際にCloud RunとCloud PubSubで実装をしてみた。 複数サービスでの整合性 複数サービスでの整合性の問題 一般的にシステムを複数サービスに分けることによって、サービスを効率的に利用することや開発チームを分けることや小さくデプロイが可能など多くのメリットが挙げられる。 しかし、複数サービスにしたときの１つの問題として、データの整合性を取ることが難しくなることが挙げられる。 例えば、1つのDBのシステムに対してデータのWriteをアトミックに行う場合はDBのトランザクション等を使うことによっ

指針がないとかなり難しいAWS OrganizationsのOU設計、指針とするためのAWS公式ブログを日本語で纏めてみました。 「OrganizationsのOU設計、難しすぎでは…」 AWS Organizationsでマルチアカウント環境を構築していくとき、避けて通れないのがOrganizationsにおけるOUの設計。SCPに紐づく単位というざっくりした知識はありながらも、いざ設計を開始すると途方にくれる人も多いんじゃないでしょうか。 そんな（自分も含めた）迷える子羊に向けて、AWSがその解となりうるブログを公開しています。 Best Practices for Organizational Units with AWS Organizations このブログは、上記記事をベースにOU設計のベストプラクティスを掴むことを目的として日本語で纏めたものとなります。完全な翻訳ではないこと

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに コンテナ技術の進展に伴って、ビジネス環境の変化に迅速に対応できるマイクロサービスに関心が集まっています。最近では、マイクロサービスを分割する方法の一つとしてドメイン駆動設計が注目されています。ドメイン駆動設計では、業務に精通した方々や技術者が、モデリングなどいろいろな技法や専門用語を使い、それらを理解した上で設計を進めていきます。様々なステークホルダーとチームを組んで一緒に取り組むにしても、直観的にはとてもわかりづらいと感じています。そこで、いろいろと記事を調べてみたり、身近な技術者と意見交換をしたところ、イベントストーミング

こんにちは。 ご機嫌いかがでしょうか。 "No human labor is no human error" が大好きなネクストモード株式会社の吉井 亮です。 日本国内においても多くのシステムがクラウド上で稼働していることと思います。 俊敏性、拡張性、従量課金、IaS、セキュリティなどクラウドのメリットを享受しやすい所謂 SoE で多くの実績があるように感じます。 ここ1~2年は、社内基幹システム・情報システム、SoR 系のシステムのクラウド移行が本格化してきたというのが肌感覚であります。 クラウドでのシステムインフラ構築は従来のようにゼロから非機能要件定義を行っていくものではなく、ベストプラクティスをまず実装して少しずつ微調整を行っていくものと考えています。とはいえ、システムごとの要件は予め明らかにしておくことがインフラ構築においても重要になります。 クラウド上では出来ること出来ないこと

※この投稿は米国時間 2020 年 4 月 11 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 ほとんどのソフトウェア デベロッパーがご存じだと思いますが、API 設計には RPC と REST の 2 つの主要なモデルがあります。モデルに関係なく、ほとんどのモダン API は、なんらかの方法で同じ HTTP プロトコルにマッピングすることによって実装されます。また、RPC API 設計では、RPC モデルの範囲から外れずに HTTP から 1 つまたは 2 つのアイデアを採用することが一般的になっています。これにより、API 設計者に提示されるオプションの範囲が広がりました。この投稿ではこれらのオプションについて説明し、どれを選ぶか決める際に役立つガイダンスを提供します。 gRPC は RPC API を実装するためのテクノロジーで、HTTP 2.0 をその基盤

※2020年6月に公開された記事です。 日本PostgreSQLユーザ会の理事を務める合同会社Have Fun Techを起業した曽根壮大（@soudai1025）と申します。元株式会社オミカレ副社長兼CTOです。直近では、『失敗から学ぶ RDBの正しい歩き方』を執筆しました。 今回はデータベースをテーマとして、魅力やMySQLとPostgreSQLの違い、アンチパターンの見極めなどの基礎知識に加え、勉強法などもご紹介します。 RDB関連の求人検索はこちら データベースを学ぶ魅力をエンジニア目線で考察 1.知識の費用対効果が高い エンジニアがデータベースを学ぶ利点という観点から言うと、データベースの特徴は寿命が長いことと私は考えています。 Webアプリケーションの界隈では1年単位でバージョンアップしたり流行っている言語が変わってしまうことがザラにありますが、データベースは10年、20年とい