SlideShare ist ein Scribd-Unternehmen logo
1 von 59
Downloaden Sie, um offline zu lesen
30分でわかる
マイクロサービス
アーキテクチャ
第2版
佐 藤 直 生
30分でわかるマイクロサービスアーキテクチャ 第2版 - Forkwell Library #17 - YouTube
30分でわかるマイクロサービスアーキテクチャ 第2版
セッション概要
2014年に登場した「マイクロサービスアーキテクチャ」は、多くの実践を経て進化を続けています。今回、第
2版が出版された書籍「マイクロサービスアーキテクチャ」も、8年前の第1版から全面的に書き換えられまし
た。本セッションでは、600ページを超える書籍「マイクロサービスアーキテクチャ 第2版)の全体像をご紹介
します。
30分でわかるマイクロサービスアーキテクチャ
第2版 - Forkwell Library #17 –
connpass
自己紹介
日本オラクル株式会社における、Java EEアプリケーションサーバやミドルウェアのテクノロジーエバンジェリ
ストとしての経験を経て、Microsoft Corporationで、パブリッククラウドプラットフォーム「Microsoft
Azure」のエバンジェリスト、ソリューションアーキテクトなどを歴任し、現在はシニアソフトウェアエンジニア
として活動
オライリーの書籍の監訳、
翻訳、執筆を18冊担当
Twitter: @satonaoki
タイムライン
2011-2012
「マイクロサービス」
(microservices) という
用語が登場
Microservices - Wikipedia
2014
martinfowler.com に
「Microservices」ページが登
場 (James Lewis, Martin
Fowler)
Microservices
(martinfowler.com)
2015-2016
書籍「Building
Microservices」出版
日本語版「マイクロサービ
スアーキテクチャ」出版
2021-2022
書籍「Building
Microservices, 2nd
Edition」出版
日本語版「マイクロサービ
スアーキテクチャ 第2版」
出版
本書の構成
第2版
• 第Ⅰ部 基礎
• 1章 マイクロ
サービスとは
• 2章 マイクロサー
ビスのモデル化
• 3章 モノリスの
分割
• 4章 マイクロ
サービスの
通信スタイル
• 第Ⅱ部 実装
• 5章 マイクロ
サービスの
通信の実装
• 6章 ワークフロー
• 7章 ビルド
• 8章 デプロイ
• 9章 テスト
• 10章 監視から
可観測性へ
• 11章 セキュリ
ティ
• 12章 レジリエン
ス
• 13章 スケーリン
グ
• 第Ⅲ部 人
• 14章 UI
• 15章 組織構造
• 16章 進化的
アーキテクト
第1版
• 1章 マイクロサービス
• 2章 進化的アーキ
テクト
• 3章 サービスの
モデル化方法
• 4章 統合
• 5章 モノリス(一枚
岩)の分割
• 6章 デプロイ
• 7章 テスト
• 8章 監視
• 9章 セキュリティ
• 10章 コンウェイの
法則とシステム設計
• 11章 大規模な
マイクロサービス
• 12章 まとめ
第Ⅰ部 基礎
1章 マイクロサービスとは (1)
• 1.1 マイクロサービスの概要
• 1.2 マイクロサービスの重要な概念
• 1.2.1 独立デプロイ可能性
• 1.2.2 ビジネスドメインに基づく
モデル化
• 1.2.3 マイクロサービスごとの
状態の所有
• 1.2.4 サイズ
• 1.2.5 柔軟性
• 1.2.6 アーキテクチャと組織の連携
• 1.3 モノリス
• 1.3.1 単一プロセスモノリス
• 1.3.2 モジュラーモノリス
• 1.3.3 分散モノリス
• 1.3.4 モノリスとデリバリ競合
• 1.3.5 モノリスの利点
• 1.4 実現技術
• 1.4.1 ログ集約と分散トレーシング
• 1.4.2 コンテナとKubernetes
• 1.4.3 ストリーミング
• 1.4.4 パブリッククラウドとサーバレス
1章 マイクロサービスとは (2)
• 1.5 マイクロサービスの利点
• 1.5.1 技術の異種性
• 1.5.2 堅牢性
• 1.5.3 スケーリング
• 1.5.4 デプロイの容易性
• 1.5.5 組織との連携
• 1.5.6 合成可能性
• 1.6 マイクロサービスの課題
• 1.6.1 開発者体験
• 1.6.2 技術の過負荷
• 1.6.3 コスト
• 1.6.4 レポート
• 1.6.5 監視とトラブルシュー
ティング
• 1.6.6 セキュリティ
• 1.6.7 テスト
• 1.6.8 遅延
• 1.6.9 データ一貫性
• 1.7 マイクロサービスを使うべきか
• 1.7.1 役立たない場合
• 1.7.2 効果的な場所
• 1.8 まとめ
1章 マイクロサービスとは
• マイクロサービスは、ビジネスドメインを中心に
モデル化された、独立してリリース可能なサービス
• サービスは機能をカプセル化し、ネットワーク経由で
他のサービスからアクセス可能
• 例: 在庫、注文管理、発送を表すマイクロサービス
が、ECシステムを構成
• マイクロサービスの重要な概念
1. 独立デプロイ可能性
2. ビジネスドメインに基づくモデル化
3. マイクロサービスごとの状態の所有
4. サイズ
5. 柔軟性
6. アーキテクチャと組織の連携 –
ストリームアラインドチーム
1章 マイクロサービスとは
• モノリスでは、システムのすべての機能を
まとめてデプロイしなければならない
• デリバリ競合が起きやすい
1. 単一プロセスモノリス
2. モジュラーモノリス
3. 分散モノリス
• 実現技術
1. ログ集約と分散トレーシング –
Honeycombなど
2. コンテナとKubernetes
3. ストリーミング - Kafkaなど
4. パブリッククラウドとサーバレス
1章 マイクロサービスとは
• マイクロサービスの利点
1. 技術の異種性
2. 堅牢性 – バルクヘッド
3. スケーリング
4. デプロイの容易性
5. 組織との連携
6. 合成可能性
• マイクロサービスの課題
1. 開発者体験
2. 技術の過負荷
3. コスト
4. レポート
5. 監視とトラブルシューティング
6. セキュリティ
7. テスト
8. 遅延
9. データ一貫性
1章 マイクロサービスとは
• マイクロサービスを使うべきか
• 役立たない場合
1. 新製品、スタートアップ
2. 顧客がデプロイ、管理する
ソフトウェアを開発している組織
• 効果的な場所
1. 急成長している100人規模の企業
2. SaaSアプリケーション
3. さまざまな新規チャネルで顧客に
サービスを提供することを目指す組織
1章 マイクロサービスとは
• マイクロサービスは、技術選択、堅牢性/スケーリング、チーム編成などに、
非常に高い柔軟性を与える
• 大きな複雑さも伴うので、使用が正当化する必要がある
• 正しく理解、実装すると、強力で生産性の高いアーキテクチャを構築するのに
役立つ
2章 マイクロサービスのモデル化
2.1 MusicCorpの紹介
2.2 適切なマイクロサービス境界にするには
2.2.1 情報隠蔽
2.2.2 凝集
2.2.3 結合
2.2.4 結合と凝集の相互関係
2.3 結合の種類
2.3.1 ドメイン結合
2.3.2 パススルー結合
2.3.3 共通結合
2.3.4 内容結合
2.4 過不足のないドメイン駆動設計(DDD)
2.4.1 ユビキタス言語
2.4.2 アグリゲート(集約)
2.4.3 境界づけられたコンテキスト
(コンテキスト境界)
2.4.4 アグリゲート、境界づけられた
コンテキストのマイクロサービスへのマッピング
2.4.5 イベントストーミング
2.5 マイクロサービス向けのドメイン駆動
設計(DDD)の例
2.6 ビジネスドメイン境界の代替手段
2.6.1 変動性
2.6.2 データ
2.6.3 技術
2.6.4 組織
2.7 混合モデルと例外
2.8 まとめ
図2-16 Warehouseサービスは、内部でInventory、Shippingサービスに分割されている
3章 モノリスの分割
3.1 目標を持つ
3.2 漸進的な移行
3.3 ほとんどの場合、モノリスは
敵ではない
3.3.1 時期尚早な分解の危険
性
3.4 まず何を分割すべきか
3.5 階層による分解
3.5.1 コードファースト
3.5.2 データファースト
3.6 便利な分解パターン
3.6.1 ストラングラーフィグ
パターン
3.6.2 並列実行
3.6.3 機能トグル
3.7 データ分解における懸念
3.7.1 パフォーマンス
3.7.2 データ完全性
3.7.3 トランザクション
3.7.4 ツール
3.7.5 レポートデータベース
3.8 まとめ
図3-5 ストラングラーフィグパターンの概要
4章 マイクロサービスの通信スタイル (1)
4.1 プロセス内からプロセス間へ
4.1.1 パフォーマンス
4.1.2 インタフェースの変更
4.1.3 エラー処理
4.2 プロセス間通信のための
技術:多数の選択肢
4.3 マイクロサービスの通信
スタイル
4.3.1 うまく組み合わせる
4.4 パターン:同期ブロッキング
4.4.1 利点
4.4.2 欠点
4.4.3 同期ブロッキングの用途
4.5 パターン:非同期非ブロッ
キング
4.5.1 利点
4.5.2 欠点
4.5.3 非同期非ブロッ
キングの用途
4章 マイクロサービスの通信スタイル (2)
4.6 パターン:共通データを
介した通信
4.6.1 実装
4.6.2 利点
4.6.3 欠点
4.6.4 共通データを介した
通信の用途
4.7 パターン:リクエスト/
レスポンス通信
4.7.1 実装:同期と非同期
4.7.2 リクエスト/レスポンス
通信の用途
4.8 パターン:イベント駆動
通信
4.8.1 実装
4.8.2 イベントの中身
4.8.3 イベント駆動通信の
用途
4.9 注意深く進める
4.10 まとめ
図4-1 マイクロサービス間通信のさまざまなスタイルと、実装技術の例
第Ⅱ部 実装
5章 マイクロサービスの通信の実装 (1)
5.1 理想的な技術の探索
5.1.1 後方互換性を容易にする
5.1.2 インタフェースを明示的にする
5.1.3 APIを技術非依存にする
5.1.4 コンシューマにとって単純な
サービスにする
5.1.5 内部実装の詳細を隠す
5.2 技術選択
5.2.1 リモートプロシージャコール
(RPC)
5.2.2 REST
5.2.3 GraphQL
5.2.4 メッセージブローカー
5.3 シリアライゼーション形式
5.3.1 テキスト形式
5.3.2 バイナリ形式
5.4 スキーマ
5.4.1 契約の構造的破壊と意味的破壊
5.4.2 スキーマを使うべきか
5.5 マイクロサービス間の変更に対処する
5.6 破壊的変更の回避
5.6.1 拡張変更
5.6.2 耐性のあるリーダー
5.6.3 適切な技術
5.6.4 明示的なインタフェース
5.6.5 偶発的な破壊的変更の
早期把握
5章 マイクロサービスの通信の実装 (2)
5.7 破壊的変更の管理
5.7.1 ロックステップデプロイ
5.7.2 互換性のないマイクロサービス
バージョンの共存
5.7.3 旧インタフェースのエミュレー
ション
5.7.4 どちらのアプローチが好ましいか
5.7.5 社会契約
5.7.6 利用の追跡
5.7.7 極端な手段
5.8 マイクロサービスの世界における、
DRYとコード再利用の危険性
5.8.1 ライブラリを介したコード共有
5.9 サービス検出
5.9.1 ドメインネームシステム(DNS)
5.9.2 動的サービスレジストリ
5.9.3 人を忘れない
5.10 サービスメッシュとAPIゲートウェイ
5.10.1 APIゲートウェイ
5.10.2 サービスメッシュ
5.10.3 他のプロトコルはどうか
5.11 サービスの文書化
5.11.1 明示的なスキーマ
5.11.2 自己記述型システム
5.12 まとめ
図5-6 APIゲートウェイとサービスメッシュが使われる場所の概要
6章 ワークフロー
6.1 データベーストランザクション
6.1.1 ACIDトランザクション
6.1.2 ACIDでも、原子性に欠けるのか
6.2 分散トランザクション:2フェーズコミット
6.3 分散トランザクションはお断り
6.4 サーガ
6.4.1 サーガの障害モード
6.4.2 サーガの実装
6.4.3 サーガと分散トランザクションの
比較
6.5 まとめ
図6-7 サーガ全体のロールバックのトリガー
7章 ビルド
7.1 継続的インテグレーション
(CI)とは
7.1.1 本当にCIを行っているか
7.1.2 ブランチモデル
7.2 ビルドパイプラインと継続的
デリバリ(CD)
7.2.1 ツール
7.2.2 トレードオフと環境
7.2.3 成果物の作成
7.3 ソースコードとビルドの
マイクロサービスへのマッピング
7.3.1 1つの巨大リポジトリ、
1つの巨大ビルド
7.3.2 パターン:マイクロ
サービスごとに1つのリポジトリ
(別名マルチリポ)
7.3.3 パターン:モノリポ
7.3.4 どの方法を使うべきか
7.4 まとめ
図7-10 独立したビルドにマッピングされたサブディレクトリを持つ、単一ソースリポジトリ
8章 デプロイ (1)
8.1 論理から物理へ
8.1.1 複数インスタンス
8.1.2 データベース
8.1.3 環境
8.2 マイクロサービスのデプロイの原則
8.2.1 分離された実行
8.2.2 自動化の重視
8.2.3 IaC(コードとしての
インフラ)
8.2.4 停止時間のないデプロイ
8.2.5 望ましい状態の管理
8.3 デプロイの選択肢
8.3.1 物理マシン
8.3.2 仮想マシン(VM)
8.3.3 コンテナ
8.3.4 アプリケーションコンテナ
8.3.5 PaaS(Platform as
a Service、サービスとしての
プラットフォーム)
8.3.6 FaaS(Function as
a Service、サービスとしての関数)
8.4 どのデプロイオプションが
自分に適しているか
8章 デプロイ (2)
8.5 Kubernetesとコンテナ
オーケストレーション
8.5.1 コンテナオーケストレー
ションの例
8.5.2 Kubernetesの概念の
簡略図
8.5.3 マルチテナントとフェデ
レーション
8.5.4 CNCF(Cloud Native
Computing Foundation)
8.5.5 プラットフォームと移植性
8.5.6 Helm、Operator、CRD
8.5.7 Knative
8.5.8 将来
8.5.9 Kubernetesを使うべきか
8.6 プログレッシブデリバリ
8.6.1 デプロイとリリースの分離
8.6.2 プログレッシブデリバリへの
移行
8.6.3 機能トグル
8.6.4 カナリアリリース
8.6.5 並列実行
8.7 まとめ
図8-23 Pod、サービス、デプロイの連携方法
9章 テスト (1)
9.1 テストの種類
9.2 テストスコープ
9.2.1 単体テスト
9.2.2 サービステスト
9.2.3 エンドツーエンドテスト
9.2.4 トレードオフ
9.3 サービステストの実装
9.3.1 モックかスタブか
9.3.2 高度なスタブサービス
9.4 (扱いにくい)エンドツーエンド
テストの実装
9.4.1 信頼できない脆弱なテスト
9.4.2 誰がエンドツーエンド
テストを書くか
9.4.3 エンドツーエンドテストの
実行期間
9.4.4 積み上がる大きな山
9.4.5 メタバージョン
9.4.6 独立テスト容易性の欠如
9章 テスト (2)
9.5 エンドツーエンドテストを
避けるべきか
9.5.1 契約テストとコン
シューマ駆動契約(CDC)
9.5.2 結論
9.6 開発者体験
9.7 本番前環境でのテストから
本番環境でのテストへ
9.7.1 本番環境でのテストの
種類
9.7.2 本番環境でのテストを
安全にする
9.7.3 平均故障間隔
(MTBF)よりも平均修復時間
(MTTR)か
9.8 機能横断テスト
9.8.1 パフォーマンステスト
9.8.2 堅牢性テスト
9.9 まとめ
図9-9 複数サービスにわたるエンドツーエンドテストに対処する標準的な方法
10章 監視から可観測性へ
10.1 断絶、パニック、混乱
10.2 単一マイクロサービス、単一サーバ
10.3 単一マイクロサービス、複数サーバ
10.4 複数マイクロサービス、複数サーバ
10.5 可観測性と監視の違い
10.5.1 可観測性の柱?
あまり高速ではない
10.6 可観測性の構成要素
10.6.1 ログ集約
10.6.2 メトリック集約
10.6.3 分散トレーシング
10.6.4 うまくいっているか
10.6.5 アラート
10.6.6 セマンティック監視
10.6.7 本番環境でのテスト
10.7 標準化
10.8 ツールの選択
10.8.1 大衆性
10.8.2 統合しやすさ
10.8.3 コンテキストの提供
10.8.4 リアルタイム
10.8.5 自分たちの規模に合っている
10.9 マシン内の専門家
10.10 開始する
10.11 まとめ
図10-6 一連の呼び出し用の相関IDを生成する
11章 セキュリティ (1)
11.1 基本原則
11.1.1 最小権限の原則
11.1.2 多層防御
11.1.3 自動化
11.1.4 デリバリプロセスへのセ
キュリティの組み込み
11.2 サイバーセキュリティの
5つの機能
11.2.1 特定
11.2.2 保護
11.2.3 検知
11.2.4 対応
11.2.5 復旧
11.3 アプリケーションセキュリティの
基礎
11.3.1 資格情報(クレデン
シャル)
11.3.2 パッチ適用
11.3.3 バックアップ
11.3.4 再構築
11章 セキュリティ (2)
11.4 暗黙の信頼とゼロトラスト
11.4.1 暗黙の信頼
11.4.2 ゼロトラスト
11.4.3 併用のバリエーション
11.5 データをセキュアにする
11.5.1 転送データ
11.5.2 保存データ
11.6 認証認可
11.6.1 サービス間認証
11.6.2 人の認証
11.6.3 一般的なシングル
サインオン(SSO)の実装
11.6.4 シングルサインオン
(SSO)ゲートウェイ
11.6.5 粒度の細かい認可
11.6.6 混乱した代理問題
11.6.7 一元的な上流での認可
11.6.8 認可の分散化
11.6.9 JSON Web Token
(JWT)
11.7 まとめ
図11-9 特定のリクエスト用のJWTトークンが生成され、下流マイクロサービスに渡される
12章 レジリエンス (1)
12.1 レジリエンスとは
12.1.1 堅牢性
12.1.2 回復性
12.1.3 グレースフルな拡張性
12.1.4 持続的な適応性
12.1.5 そして、マイクロサービス
アーキテクチャ
12.2 障害はどこにでもある
12.3 どの程度が多すぎるのか
12.4 機能低下
12.5 安定性パターン
12.5.1 タイムアウト
12.5.2 再試行(リトライ)
12.5.3 バルクヘッド
12.5.4 サーキットブレーカー
12.5.5 分離性
12.5.6 冗長性
12.5.7 ミドルウェア
12.5.8 冪等性
12章 レジリエンス (2)
12.6 危険性の分散
12.7 CAP定理
12.7.1 一貫性を犠牲にする
12.7.2 可用性を犠牲にする
12.7.3 分断耐性を犠牲に
するか
12.7.4 APかCPか
12.7.5 オールオアナッシング
ではない
12.7.6 そして実世界
12.8 カオスエンジニアリング
12.8.1 ゲームデイ
12.8.2 本番環境実験
12.8.3 堅牢性の先へ
12.9 非難
12.10 まとめ
図12-6 AdvertCorpへのサーキットブレーカーの追加
13章 スケーリング
13.1 スケーリングの4つの軸
13.1.1 垂直スケーリング
13.1.2 水平複製
13.1.3 データのパーティション分割
13.1.4 機能分解
13.2 モデルの組み合わせ
13.3 小さく始める
13.4 キャッシュ
13.4.1 パフォーマンスのための
キャッシュ
13.4.2 スケールのための
キャッシュ
13.4.3 堅牢性のための
キャッシュ
13.4.4 どこでキャッシュするか
13.4.5 無効化
13.4.6 キャッシュの黄金律
13.4.7 鮮度と最適化
13.4.8 キャッシュポイズニング:
教訓
13.5 オートスケーリング
13.6 再出発
13.7 まとめ
図13-5 リクエストを適切なマイクロサービスインスタンスに送る
第Ⅲ部 人
14章 UI (1)
14.1 デジタルへ向けて
14.2 所有権モデル
14.2.1 専任フロントエンド
チームに向かう要因
14.3 ストリームアラインドチームを
目指して
14.3.1 専門家の共有
14.3.2 一貫性の保証
14.3.3 技術的課題の克服
14.4 パターン:モノリシックフロント
エンド
14.4.1 モノリシックフロント
エンドを使う場合
14.5 パターン:マイクロフロントエンド
14.5.1 実装
14.5.2 マイクロフロントエンドを
使う場合
14.6 パターン:ページベースの分解
14.6.1 ページベースの分解の用途
14.7 パターン:ウィジェットベースの
分解
14.7.1 実装
14.7.2 ウィジェットベースの分解を
使う場合
14章 UI (2)
14.8 制約
14.9 パターン:中央集約
ゲートウェイ
14.9.1 所有権
14.9.2 各種のUI
14.9.3 複数の懸念
14.9.4 中央集約ゲート
ウェイを使う場合
14.10 パターン:BFF(フロント
エンド向けのバックエンド)
14.10.1 BFFをいくつにするか
14.10.2 再利用とBFF
14.10.3 デスクトップWeb
などのためのBFF
14.10.4 BFFを使う場合
14.11 GraphQL
14.12 ハイブリッドなアプローチ
14.13 まとめ
図14-11 各UIが、独自のBFFを持つ
15章 組織構造 (1)
15.1 疎結合の組織
15.2 コンウェイの法則
15.2.1 証拠
15.3 チームサイズ
15.4 コンウェイの法則を理解する
15.5 小さなチーム、大きな組織
15.6 自律性
15.7 強い所有権と共同
所有権の比較
15.7.1 強い所有権
15.7.2 共同所有権
15.7.3 チームレベルと組織
レベルの比較
15.7.4 モデル間のバランスを
取る
15.8 イネイブリングチーム
15.8.1 実践コミュニティ
15.8.2 プラットフォーム
15章 組織構造 (2)
15.9 共有マイクロサービス
15.9.1 分割が難しすぎる
15.9.2 横断的変更
15.9.3 デリバリのボトルネック
15.10 社内オープンソース
15.10.1 コアコミッターの役割
15.10.2 成熟度
15.10.3 ツール
15.11 プラグ可能なモジュラー
マイクロサービス
15.11.1 変更のレビュー
15.12 孤立したサービス
15.13 ケーススタディ:
realestate.com.au
15.14 地理的分散
15.15 逆コンウェイの法則
15.16 人
15.17 まとめ
図15-2 イネイブリングチームは、複数のストリームアラインドチームをサポートする
16章 進化的アーキテクト (1)
16.1 「名前が何だと言うの」
16.2 ソフトウェアアーキテクチャ
とは
16.3 変更を可能にする
16.4 進化するアーキテクト像
16.5 システム境界の定義
16.6 社会的構成概念
16.7 居住性
16.8 原則に基づいたアプローチ
16.8.1 戦略的目標
16.8.2 原則
16.8.3 プラクティス
16.8.4 原則とプラクティスの
結合
16.8.5 実世界の例
16.9 進化的アーキテクチャへの
指針
16章 進化的アーキテクト (2)
16.10 ストリームアラインド組織で
のアーキテクチャ
16.11 チームの構築
16.12 必要な標準
16.12.1 監視
16.12.2 インタフェース
16.12.3 アーキテクチャ上の
安全性
16.13 ガバナンスと舗装道路
16.13.1 見本
16.13.2 カスタマイズされた
マイクロサービステンプレート
16.13.3 大規模での舗装道路
16.14 技術的負債
16.15 例外処理
16.16 まとめ
図16-3 原則、プラクティスの実世界での例
まとめ
本書は、マイクロサービスが適しているかを判断するため
の情報、経験を共有
マイクロサービスを目標ではなく、漸進的に進む旅
システムを分解し、進みながら学ぼう
システムを継続的に進化させるための規律が重要
変化を受け入れましょう
「マイクロサービスアーキテクチャ 第2版」を購入しましょう!
関連リソース
• O'Reilly Japan - マイクロサービスアーキテクチャ 第2版
• O'Reilly Japan - マイクロフロントエンド
• O'Reilly Japan - モノリスからマイクロサービスへ
• O'Reilly Japan - プロダクションレディマイクロサービス
• O'Reilly Japan - 進化的アーキテクチャ
• O‘Reilly Japan - Learning Platform (サブスクリプション)
関連リソース
• マイクロサービス アーキテクチャの設計 -
Azure Architecture Center
• マイクロサービスの設計パターン - Azure
Architecture Center
• AKS のマイクロサービス アーキテクチャ -
Azure Architecture Center
• 高度な Azure Kubernetes Service
(AKS) マイクロサービス アーキテクチャ –
Azure Architecture Center
• Azure Container Apps を使用したマ
イクロサービスのデプロイ - Azure
Architecture Center
• Azure Container Apps と Dapr を
使ってマイクロサービスをデプロイする -
Azure Example Scenarios
• .NET Microservices アプリケーション
アーキテクチャ ガイダンス
• .NET と ASP.NET Core を使用してマ
イクロサービスを作成する - Training

Weitere ähnliche Inhalte

Was ist angesagt?

テスト文字列に「うんこ」と入れるな
テスト文字列に「うんこ」と入れるなテスト文字列に「うんこ」と入れるな
テスト文字列に「うんこ」と入れるなKentaro Matsui
 
コンテナ未経験新人が学ぶコンテナ技術入門
コンテナ未経験新人が学ぶコンテナ技術入門コンテナ未経験新人が学ぶコンテナ技術入門
コンテナ未経験新人が学ぶコンテナ技術入門Kohei Tokunaga
 
「速」を落とさないコードレビュー
「速」を落とさないコードレビュー「速」を落とさないコードレビュー
「速」を落とさないコードレビューTakafumi ONAKA
 
45分間で「ユーザー中心のものづくり」ができるまで詰め込む
45分間で「ユーザー中心のものづくり」ができるまで詰め込む45分間で「ユーザー中心のものづくり」ができるまで詰め込む
45分間で「ユーザー中心のものづくり」ができるまで詰め込むYoshiki Hayama
 
フロー効率性とリソース効率性について #xpjug
フロー効率性とリソース効率性について #xpjugフロー効率性とリソース効率性について #xpjug
フロー効率性とリソース効率性について #xpjugItsuki Kuroda
 
心理的安全性の構造 デブサミ2019夏 structure of psychological safety
心理的安全性の構造 デブサミ2019夏 structure of psychological safety心理的安全性の構造 デブサミ2019夏 structure of psychological safety
心理的安全性の構造 デブサミ2019夏 structure of psychological safetyTokoroten Nakayama
 
リクルートのWebサービスを支える共通インフラ「RAFTEL」
リクルートのWebサービスを支える共通インフラ「RAFTEL」リクルートのWebサービスを支える共通インフラ「RAFTEL」
リクルートのWebサービスを支える共通インフラ「RAFTEL」Recruit Technologies
 
AWSのログ管理ベストプラクティス
AWSのログ管理ベストプラクティスAWSのログ管理ベストプラクティス
AWSのログ管理ベストプラクティスAkihiro Kuwano
 
AWSとオンプレミスを繋ぐときに知っておきたいルーティングの基礎知識(CCSI監修!)
AWSとオンプレミスを繋ぐときに知っておきたいルーティングの基礎知識(CCSI監修!)AWSとオンプレミスを繋ぐときに知っておきたいルーティングの基礎知識(CCSI監修!)
AWSとオンプレミスを繋ぐときに知っておきたいルーティングの基礎知識(CCSI監修!)Trainocate Japan, Ltd.
 
[Aurora事例祭り]Amazon Aurora を使いこなすためのベストプラクティス
[Aurora事例祭り]Amazon Aurora を使いこなすためのベストプラクティス[Aurora事例祭り]Amazon Aurora を使いこなすためのベストプラクティス
[Aurora事例祭り]Amazon Aurora を使いこなすためのベストプラクティスAmazon Web Services Japan
 
DeNA の AWS アカウント管理とセキュリティ監査自動化
DeNA の AWS アカウント管理とセキュリティ監査自動化DeNA の AWS アカウント管理とセキュリティ監査自動化
DeNA の AWS アカウント管理とセキュリティ監査自動化DeNA
 
Istioサービスメッシュ入門
Istioサービスメッシュ入門Istioサービスメッシュ入門
Istioサービスメッシュ入門Yoichi Kawasaki
 
ソーシャルゲームのためのデータベース設計
ソーシャルゲームのためのデータベース設計ソーシャルゲームのためのデータベース設計
ソーシャルゲームのためのデータベース設計Yoshinori Matsunobu
 
なぜ「マイクロサービス“化”」が必要なのか
なぜ「マイクロサービス“化”」が必要なのかなぜ「マイクロサービス“化”」が必要なのか
なぜ「マイクロサービス“化”」が必要なのかYusuke Suzuki
 
DXとかDevOpsとかのなんかいい感じのやつ 富士通TechLive
DXとかDevOpsとかのなんかいい感じのやつ 富士通TechLiveDXとかDevOpsとかのなんかいい感じのやつ 富士通TechLive
DXとかDevOpsとかのなんかいい感じのやつ 富士通TechLiveTokoroten Nakayama
 
人生がときめくAPIテスト自動化 with Karate
人生がときめくAPIテスト自動化 with Karate人生がときめくAPIテスト自動化 with Karate
人生がときめくAPIテスト自動化 with KarateTakanori Suzuki
 
マルチテナント化で知っておきたいデータベースのこと
マルチテナント化で知っておきたいデータベースのことマルチテナント化で知っておきたいデータベースのこと
マルチテナント化で知っておきたいデータベースのことAmazon Web Services Japan
 
マイクロサービス化デザインパターン - #AWSDevDay Tokyo 2018
マイクロサービス化デザインパターン - #AWSDevDay Tokyo 2018マイクロサービス化デザインパターン - #AWSDevDay Tokyo 2018
マイクロサービス化デザインパターン - #AWSDevDay Tokyo 2018Yusuke Suzuki
 
ドメイン駆動で開発する ラフスケッチから実装まで
ドメイン駆動で開発する ラフスケッチから実装までドメイン駆動で開発する ラフスケッチから実装まで
ドメイン駆動で開発する ラフスケッチから実装まで増田 亨
 
マイクロにしすぎた結果がこれだよ!
マイクロにしすぎた結果がこれだよ!マイクロにしすぎた結果がこれだよ!
マイクロにしすぎた結果がこれだよ!mosa siru
 

Was ist angesagt? (20)

テスト文字列に「うんこ」と入れるな
テスト文字列に「うんこ」と入れるなテスト文字列に「うんこ」と入れるな
テスト文字列に「うんこ」と入れるな
 
コンテナ未経験新人が学ぶコンテナ技術入門
コンテナ未経験新人が学ぶコンテナ技術入門コンテナ未経験新人が学ぶコンテナ技術入門
コンテナ未経験新人が学ぶコンテナ技術入門
 
「速」を落とさないコードレビュー
「速」を落とさないコードレビュー「速」を落とさないコードレビュー
「速」を落とさないコードレビュー
 
45分間で「ユーザー中心のものづくり」ができるまで詰め込む
45分間で「ユーザー中心のものづくり」ができるまで詰め込む45分間で「ユーザー中心のものづくり」ができるまで詰め込む
45分間で「ユーザー中心のものづくり」ができるまで詰め込む
 
フロー効率性とリソース効率性について #xpjug
フロー効率性とリソース効率性について #xpjugフロー効率性とリソース効率性について #xpjug
フロー効率性とリソース効率性について #xpjug
 
心理的安全性の構造 デブサミ2019夏 structure of psychological safety
心理的安全性の構造 デブサミ2019夏 structure of psychological safety心理的安全性の構造 デブサミ2019夏 structure of psychological safety
心理的安全性の構造 デブサミ2019夏 structure of psychological safety
 
リクルートのWebサービスを支える共通インフラ「RAFTEL」
リクルートのWebサービスを支える共通インフラ「RAFTEL」リクルートのWebサービスを支える共通インフラ「RAFTEL」
リクルートのWebサービスを支える共通インフラ「RAFTEL」
 
AWSのログ管理ベストプラクティス
AWSのログ管理ベストプラクティスAWSのログ管理ベストプラクティス
AWSのログ管理ベストプラクティス
 
AWSとオンプレミスを繋ぐときに知っておきたいルーティングの基礎知識(CCSI監修!)
AWSとオンプレミスを繋ぐときに知っておきたいルーティングの基礎知識(CCSI監修!)AWSとオンプレミスを繋ぐときに知っておきたいルーティングの基礎知識(CCSI監修!)
AWSとオンプレミスを繋ぐときに知っておきたいルーティングの基礎知識(CCSI監修!)
 
[Aurora事例祭り]Amazon Aurora を使いこなすためのベストプラクティス
[Aurora事例祭り]Amazon Aurora を使いこなすためのベストプラクティス[Aurora事例祭り]Amazon Aurora を使いこなすためのベストプラクティス
[Aurora事例祭り]Amazon Aurora を使いこなすためのベストプラクティス
 
DeNA の AWS アカウント管理とセキュリティ監査自動化
DeNA の AWS アカウント管理とセキュリティ監査自動化DeNA の AWS アカウント管理とセキュリティ監査自動化
DeNA の AWS アカウント管理とセキュリティ監査自動化
 
Istioサービスメッシュ入門
Istioサービスメッシュ入門Istioサービスメッシュ入門
Istioサービスメッシュ入門
 
ソーシャルゲームのためのデータベース設計
ソーシャルゲームのためのデータベース設計ソーシャルゲームのためのデータベース設計
ソーシャルゲームのためのデータベース設計
 
なぜ「マイクロサービス“化”」が必要なのか
なぜ「マイクロサービス“化”」が必要なのかなぜ「マイクロサービス“化”」が必要なのか
なぜ「マイクロサービス“化”」が必要なのか
 
DXとかDevOpsとかのなんかいい感じのやつ 富士通TechLive
DXとかDevOpsとかのなんかいい感じのやつ 富士通TechLiveDXとかDevOpsとかのなんかいい感じのやつ 富士通TechLive
DXとかDevOpsとかのなんかいい感じのやつ 富士通TechLive
 
人生がときめくAPIテスト自動化 with Karate
人生がときめくAPIテスト自動化 with Karate人生がときめくAPIテスト自動化 with Karate
人生がときめくAPIテスト自動化 with Karate
 
マルチテナント化で知っておきたいデータベースのこと
マルチテナント化で知っておきたいデータベースのことマルチテナント化で知っておきたいデータベースのこと
マルチテナント化で知っておきたいデータベースのこと
 
マイクロサービス化デザインパターン - #AWSDevDay Tokyo 2018
マイクロサービス化デザインパターン - #AWSDevDay Tokyo 2018マイクロサービス化デザインパターン - #AWSDevDay Tokyo 2018
マイクロサービス化デザインパターン - #AWSDevDay Tokyo 2018
 
ドメイン駆動で開発する ラフスケッチから実装まで
ドメイン駆動で開発する ラフスケッチから実装までドメイン駆動で開発する ラフスケッチから実装まで
ドメイン駆動で開発する ラフスケッチから実装まで
 
マイクロにしすぎた結果がこれだよ!
マイクロにしすぎた結果がこれだよ!マイクロにしすぎた結果がこれだよ!
マイクロにしすぎた結果がこれだよ!
 

Ähnlich wie 30分でわかるマイクロサービスアーキテクチャ 第2版

OpenShift Ansbile 活用法 アプリケーションライフサイクルからみる導入効果
OpenShift Ansbile 活用法 アプリケーションライフサイクルからみる導入効果OpenShift Ansbile 活用法 アプリケーションライフサイクルからみる導入効果
OpenShift Ansbile 活用法 アプリケーションライフサイクルからみる導入効果Hideaki Tokida
 
Servcie Fabric and Cloud Design Pattern
Servcie Fabric and Cloud Design PatternServcie Fabric and Cloud Design Pattern
Servcie Fabric and Cloud Design PatternTakekazu Omi
 
Clovaにおける機械学習モジュールの配信&運用基盤の紹介
Clovaにおける機械学習モジュールの配信&運用基盤の紹介Clovaにおける機械学習モジュールの配信&運用基盤の紹介
Clovaにおける機械学習モジュールの配信&運用基盤の紹介LINE Corporation
 
5G時代のアプリケーションとは 〜 5G+MECを活用した低遅延アプリの実現へ 〜
5G時代のアプリケーションとは 〜 5G+MECを活用した低遅延アプリの実現へ 〜5G時代のアプリケーションとは 〜 5G+MECを活用した低遅延アプリの実現へ 〜
5G時代のアプリケーションとは 〜 5G+MECを活用した低遅延アプリの実現へ 〜VirtualTech Japan Inc.
 
MicroserviceArchitecture
MicroserviceArchitectureMicroserviceArchitecture
MicroserviceArchitectureKenichi Nagaoka
 
マイクロサービス化に向けて
マイクロサービス化に向けてマイクロサービス化に向けて
マイクロサービス化に向けてHIRA
 
マイクロサービスアーキテクチャにおけるコンポーネント間の関係表現手法の提案
マイクロサービスアーキテクチャにおけるコンポーネント間の関係表現手法の提案マイクロサービスアーキテクチャにおけるコンポーネント間の関係表現手法の提案
マイクロサービスアーキテクチャにおけるコンポーネント間の関係表現手法の提案toshiki kawai
 
MQ入門
MQ入門MQ入門
MQ入門HIRA
 
データセンター向け高機能スイッチ Cisco Nexus スイッチ ガイド
データセンター向け高機能スイッチ Cisco Nexus スイッチ ガイドデータセンター向け高機能スイッチ Cisco Nexus スイッチ ガイド
データセンター向け高機能スイッチ Cisco Nexus スイッチ ガイドシスコシステムズ合同会社
 
アプリケーション・アーキテクチャ 【クラウドアプリケーションのためのオブジェクト指向分析設計講座 第34回】
アプリケーション・アーキテクチャ 【クラウドアプリケーションのためのオブジェクト指向分析設計講座 第34回】アプリケーション・アーキテクチャ 【クラウドアプリケーションのためのオブジェクト指向分析設計講座 第34回】
アプリケーション・アーキテクチャ 【クラウドアプリケーションのためのオブジェクト指向分析設計講座 第34回】Tomoharu ASAMI
 
VMware が考えるコンテナと Kubernetes の世界
VMware が考えるコンテナと Kubernetes の世界VMware が考えるコンテナと Kubernetes の世界
VMware が考えるコンテナと Kubernetes の世界Yuichi Tamagawa
 
2015-07-27 Docker Introduction 〜Dockerの基礎とユースケースに関する考察〜
2015-07-27 Docker Introduction 〜Dockerの基礎とユースケースに関する考察〜2015-07-27 Docker Introduction 〜Dockerの基礎とユースケースに関する考察〜
2015-07-27 Docker Introduction 〜Dockerの基礎とユースケースに関する考察〜Shuji Yamada
 
クラウド時代にこそ求められるIt部門の役割
クラウド時代にこそ求められるIt部門の役割クラウド時代にこそ求められるIt部門の役割
クラウド時代にこそ求められるIt部門の役割Yusuke Oi
 
Microsoft Tunnel 概要
Microsoft Tunnel 概要Microsoft Tunnel 概要
Microsoft Tunnel 概要Yutaro Tamai
 
祝GA、 Service Fabric 概要
祝GA、 Service Fabric 概要祝GA、 Service Fabric 概要
祝GA、 Service Fabric 概要Takekazu Omi
 
マイクロサービス化設計入門 - AWS Dev Day Tokyo 2017
マイクロサービス化設計入門 - AWS Dev Day Tokyo 2017マイクロサービス化設計入門 - AWS Dev Day Tokyo 2017
マイクロサービス化設計入門 - AWS Dev Day Tokyo 2017Yusuke Suzuki
 
オンプレミスからクラウドへ:Oracle Databaseの移行ベストプラクティスを解説 (Oracle Cloudウェビナーシリーズ: 2021年2月18日)
オンプレミスからクラウドへ:Oracle Databaseの移行ベストプラクティスを解説 (Oracle Cloudウェビナーシリーズ: 2021年2月18日)オンプレミスからクラウドへ:Oracle Databaseの移行ベストプラクティスを解説 (Oracle Cloudウェビナーシリーズ: 2021年2月18日)
オンプレミスからクラウドへ:Oracle Databaseの移行ベストプラクティスを解説 (Oracle Cloudウェビナーシリーズ: 2021年2月18日)オラクルエンジニア通信
 
入門 Kubeflow ~Kubernetesで機械学習をはじめるために~ (NTT Tech Conference #4 講演資料)
入門 Kubeflow ~Kubernetesで機械学習をはじめるために~ (NTT Tech Conference #4 講演資料)入門 Kubeflow ~Kubernetesで機械学習をはじめるために~ (NTT Tech Conference #4 講演資料)
入門 Kubeflow ~Kubernetesで機械学習をはじめるために~ (NTT Tech Conference #4 講演資料)NTT DATA Technology & Innovation
 

Ähnlich wie 30分でわかるマイクロサービスアーキテクチャ 第2版 (20)

OpenShift Ansbile 活用法 アプリケーションライフサイクルからみる導入効果
OpenShift Ansbile 活用法 アプリケーションライフサイクルからみる導入効果OpenShift Ansbile 活用法 アプリケーションライフサイクルからみる導入効果
OpenShift Ansbile 活用法 アプリケーションライフサイクルからみる導入効果
 
Servcie Fabric and Cloud Design Pattern
Servcie Fabric and Cloud Design PatternServcie Fabric and Cloud Design Pattern
Servcie Fabric and Cloud Design Pattern
 
Clovaにおける機械学習モジュールの配信&運用基盤の紹介
Clovaにおける機械学習モジュールの配信&運用基盤の紹介Clovaにおける機械学習モジュールの配信&運用基盤の紹介
Clovaにおける機械学習モジュールの配信&運用基盤の紹介
 
5G時代のアプリケーションとは 〜 5G+MECを活用した低遅延アプリの実現へ 〜
5G時代のアプリケーションとは 〜 5G+MECを活用した低遅延アプリの実現へ 〜5G時代のアプリケーションとは 〜 5G+MECを活用した低遅延アプリの実現へ 〜
5G時代のアプリケーションとは 〜 5G+MECを活用した低遅延アプリの実現へ 〜
 
MicroserviceArchitecture
MicroserviceArchitectureMicroserviceArchitecture
MicroserviceArchitecture
 
マイクロサービス化に向けて
マイクロサービス化に向けてマイクロサービス化に向けて
マイクロサービス化に向けて
 
マイクロサービスアーキテクチャにおけるコンポーネント間の関係表現手法の提案
マイクロサービスアーキテクチャにおけるコンポーネント間の関係表現手法の提案マイクロサービスアーキテクチャにおけるコンポーネント間の関係表現手法の提案
マイクロサービスアーキテクチャにおけるコンポーネント間の関係表現手法の提案
 
MQ入門
MQ入門MQ入門
MQ入門
 
データセンター向け高機能スイッチ Cisco Nexus スイッチ ガイド
データセンター向け高機能スイッチ Cisco Nexus スイッチ ガイドデータセンター向け高機能スイッチ Cisco Nexus スイッチ ガイド
データセンター向け高機能スイッチ Cisco Nexus スイッチ ガイド
 
アプリケーション・アーキテクチャ 【クラウドアプリケーションのためのオブジェクト指向分析設計講座 第34回】
アプリケーション・アーキテクチャ 【クラウドアプリケーションのためのオブジェクト指向分析設計講座 第34回】アプリケーション・アーキテクチャ 【クラウドアプリケーションのためのオブジェクト指向分析設計講座 第34回】
アプリケーション・アーキテクチャ 【クラウドアプリケーションのためのオブジェクト指向分析設計講座 第34回】
 
VMware が考えるコンテナと Kubernetes の世界
VMware が考えるコンテナと Kubernetes の世界VMware が考えるコンテナと Kubernetes の世界
VMware が考えるコンテナと Kubernetes の世界
 
2015-07-27 Docker Introduction 〜Dockerの基礎とユースケースに関する考察〜
2015-07-27 Docker Introduction 〜Dockerの基礎とユースケースに関する考察〜2015-07-27 Docker Introduction 〜Dockerの基礎とユースケースに関する考察〜
2015-07-27 Docker Introduction 〜Dockerの基礎とユースケースに関する考察〜
 
クラウド時代にこそ求められるIt部門の役割
クラウド時代にこそ求められるIt部門の役割クラウド時代にこそ求められるIt部門の役割
クラウド時代にこそ求められるIt部門の役割
 
Microsoft Tunnel 概要
Microsoft Tunnel 概要Microsoft Tunnel 概要
Microsoft Tunnel 概要
 
祝GA、 Service Fabric 概要
祝GA、 Service Fabric 概要祝GA、 Service Fabric 概要
祝GA、 Service Fabric 概要
 
Verrazzanoご紹介
Verrazzanoご紹介Verrazzanoご紹介
Verrazzanoご紹介
 
マイクロサービス化設計入門 - AWS Dev Day Tokyo 2017
マイクロサービス化設計入門 - AWS Dev Day Tokyo 2017マイクロサービス化設計入門 - AWS Dev Day Tokyo 2017
マイクロサービス化設計入門 - AWS Dev Day Tokyo 2017
 
Ms retail update ra 20191030
Ms retail update ra 20191030Ms retail update ra 20191030
Ms retail update ra 20191030
 
オンプレミスからクラウドへ:Oracle Databaseの移行ベストプラクティスを解説 (Oracle Cloudウェビナーシリーズ: 2021年2月18日)
オンプレミスからクラウドへ:Oracle Databaseの移行ベストプラクティスを解説 (Oracle Cloudウェビナーシリーズ: 2021年2月18日)オンプレミスからクラウドへ:Oracle Databaseの移行ベストプラクティスを解説 (Oracle Cloudウェビナーシリーズ: 2021年2月18日)
オンプレミスからクラウドへ:Oracle Databaseの移行ベストプラクティスを解説 (Oracle Cloudウェビナーシリーズ: 2021年2月18日)
 
入門 Kubeflow ~Kubernetesで機械学習をはじめるために~ (NTT Tech Conference #4 講演資料)
入門 Kubeflow ~Kubernetesで機械学習をはじめるために~ (NTT Tech Conference #4 講演資料)入門 Kubeflow ~Kubernetesで機械学習をはじめるために~ (NTT Tech Conference #4 講演資料)
入門 Kubeflow ~Kubernetesで機械学習をはじめるために~ (NTT Tech Conference #4 講演資料)
 

Mehr von Naoki (Neo) SATO

LLMOps with Azure Machine Learning prompt flow
LLMOps with Azure Machine Learning prompt flowLLMOps with Azure Machine Learning prompt flow
LLMOps with Azure Machine Learning prompt flowNaoki (Neo) SATO
 
Microsoft Copilot, your everyday AI companion (Machine Learning 15minutes! Br...
Microsoft Copilot, your everyday AI companion (Machine Learning 15minutes! Br...Microsoft Copilot, your everyday AI companion (Machine Learning 15minutes! Br...
Microsoft Copilot, your everyday AI companion (Machine Learning 15minutes! Br...Naoki (Neo) SATO
 
Microsoft Build 2023 Updates – Copilot Stack and Azure OpenAI Service (Machin...
Microsoft Build 2023 Updates – Copilot Stack and Azure OpenAI Service (Machin...Microsoft Build 2023 Updates – Copilot Stack and Azure OpenAI Service (Machin...
Microsoft Build 2023 Updates – Copilot Stack and Azure OpenAI Service (Machin...Naoki (Neo) SATO
 
Microsoft + OpenAI: Recent Updates (Machine Learning 15minutes! Broadcast #74)
Microsoft + OpenAI: Recent Updates (Machine Learning 15minutes! Broadcast #74)Microsoft + OpenAI: Recent Updates (Machine Learning 15minutes! Broadcast #74)
Microsoft + OpenAI: Recent Updates (Machine Learning 15minutes! Broadcast #74)Naoki (Neo) SATO
 
[Machine Learning 15minutes! Broadcast #67] Azure AI - Build 2022 Updates and...
[Machine Learning 15minutes! Broadcast #67] Azure AI - Build 2022 Updates and...[Machine Learning 15minutes! Broadcast #67] Azure AI - Build 2022 Updates and...
[Machine Learning 15minutes! Broadcast #67] Azure AI - Build 2022 Updates and...Naoki (Neo) SATO
 
[Machine Learning 15minutes! #61] Azure OpenAI Service
[Machine Learning 15minutes! #61] Azure OpenAI Service[Machine Learning 15minutes! #61] Azure OpenAI Service
[Machine Learning 15minutes! #61] Azure OpenAI ServiceNaoki (Neo) SATO
 
[第50回 Machine Learning 15minutes! Broadcast] Azure Machine Learning - Ignite ...
[第50回 Machine Learning 15minutes! Broadcast] Azure Machine Learning - Ignite ...[第50回 Machine Learning 15minutes! Broadcast] Azure Machine Learning - Ignite ...
[第50回 Machine Learning 15minutes! Broadcast] Azure Machine Learning - Ignite ...Naoki (Neo) SATO
 
[Developers Festa Sapporo 2020] Microsoft/GitHubが提供するDeveloper Cloud (Develop...
[Developers Festa Sapporo 2020] Microsoft/GitHubが提供するDeveloper Cloud (Develop...[Developers Festa Sapporo 2020] Microsoft/GitHubが提供するDeveloper Cloud (Develop...
[Developers Festa Sapporo 2020] Microsoft/GitHubが提供するDeveloper Cloud (Develop...Naoki (Neo) SATO
 
[第2回 Azure Cosmos DB 勉強会] Data modelling and partitioning in Azure Cosmos DB ...
[第2回 Azure Cosmos DB 勉強会] Data modelling and partitioning in Azure Cosmos DB ...[第2回 Azure Cosmos DB 勉強会] Data modelling and partitioning in Azure Cosmos DB ...
[第2回 Azure Cosmos DB 勉強会] Data modelling and partitioning in Azure Cosmos DB ...Naoki (Neo) SATO
 
[第45回 Machine Learning 15minutes! Broadcast] Azure AI - Build 2020 Updates
[第45回 Machine Learning 15minutes! Broadcast] Azure AI - Build 2020 Updates[第45回 Machine Learning 15minutes! Broadcast] Azure AI - Build 2020 Updates
[第45回 Machine Learning 15minutes! Broadcast] Azure AI - Build 2020 UpdatesNaoki (Neo) SATO
 
[第43回 Machine Learning 15minutes! × 2] Azure AI Updates
[第43回 Machine Learning 15minutes! × 2] Azure AI Updates[第43回 Machine Learning 15minutes! × 2] Azure AI Updates
[第43回 Machine Learning 15minutes! × 2] Azure AI UpdatesNaoki (Neo) SATO
 
[Developers Festa Sapporo 2019] Azure Updates - Ignite 2019
[Developers Festa Sapporo 2019] Azure Updates - Ignite 2019[Developers Festa Sapporo 2019] Azure Updates - Ignite 2019
[Developers Festa Sapporo 2019] Azure Updates - Ignite 2019Naoki (Neo) SATO
 
[Serverless OpenHack Tokyo] Azure Serverless (Japanese)
[Serverless OpenHack Tokyo] Azure Serverless (Japanese)[Serverless OpenHack Tokyo] Azure Serverless (Japanese)
[Serverless OpenHack Tokyo] Azure Serverless (Japanese)Naoki (Neo) SATO
 
[Serverless OpenHack Tokyo] Azure Serverless (English)
[Serverless OpenHack Tokyo] Azure Serverless (English)[Serverless OpenHack Tokyo] Azure Serverless (English)
[Serverless OpenHack Tokyo] Azure Serverless (English)Naoki (Neo) SATO
 
[Azure Council Experts (ACE) 第37回定例会] Microsoft Azureアップデート情報 (2019/08/22-201...
[Azure Council Experts (ACE) 第37回定例会] Microsoft Azureアップデート情報 (2019/08/22-201...[Azure Council Experts (ACE) 第37回定例会] Microsoft Azureアップデート情報 (2019/08/22-201...
[Azure Council Experts (ACE) 第37回定例会] Microsoft Azureアップデート情報 (2019/08/22-201...Naoki (Neo) SATO
 
[db tech showcase Tokyo 2019] Azure Cosmos DB Deep Dive ~ Partitioning, Globa...
[db tech showcase Tokyo 2019] Azure Cosmos DB Deep Dive ~ Partitioning, Globa...[db tech showcase Tokyo 2019] Azure Cosmos DB Deep Dive ~ Partitioning, Globa...
[db tech showcase Tokyo 2019] Azure Cosmos DB Deep Dive ~ Partitioning, Globa...Naoki (Neo) SATO
 
How to work with technology to survive as an engineer (エンジニアとして生き残るためのテクノロジーと...
How to work with technology to survive as an engineer (エンジニアとして生き残るためのテクノロジーと...How to work with technology to survive as an engineer (エンジニアとして生き残るためのテクノロジーと...
How to work with technology to survive as an engineer (エンジニアとして生き残るためのテクノロジーと...Naoki (Neo) SATO
 
[Azure Council Experts (ACE) 第36回定例会] Microsoft Azureアップデート情報 (2019/06/14-201...
[Azure Council Experts (ACE) 第36回定例会] Microsoft Azureアップデート情報 (2019/06/14-201...[Azure Council Experts (ACE) 第36回定例会] Microsoft Azureアップデート情報 (2019/06/14-201...
[Azure Council Experts (ACE) 第36回定例会] Microsoft Azureアップデート情報 (2019/06/14-201...Naoki (Neo) SATO
 
How to work with technology to survive as an engineer (エンジニアとして生き残るためのテクノロジーと...
How to work with technology to survive as an engineer (エンジニアとして生き残るためのテクノロジーと...How to work with technology to survive as an engineer (エンジニアとして生き残るためのテクノロジーと...
How to work with technology to survive as an engineer (エンジニアとして生き残るためのテクノロジーと...Naoki (Neo) SATO
 
[第37回 Machine Learning 15minutes!] Microsoft AI - Build 2019 Updates ~ Azure ...
[第37回 Machine Learning 15minutes!] Microsoft AI - Build 2019 Updates ~ Azure ...[第37回 Machine Learning 15minutes!] Microsoft AI - Build 2019 Updates ~ Azure ...
[第37回 Machine Learning 15minutes!] Microsoft AI - Build 2019 Updates ~ Azure ...Naoki (Neo) SATO
 

Mehr von Naoki (Neo) SATO (20)

LLMOps with Azure Machine Learning prompt flow
LLMOps with Azure Machine Learning prompt flowLLMOps with Azure Machine Learning prompt flow
LLMOps with Azure Machine Learning prompt flow
 
Microsoft Copilot, your everyday AI companion (Machine Learning 15minutes! Br...
Microsoft Copilot, your everyday AI companion (Machine Learning 15minutes! Br...Microsoft Copilot, your everyday AI companion (Machine Learning 15minutes! Br...
Microsoft Copilot, your everyday AI companion (Machine Learning 15minutes! Br...
 
Microsoft Build 2023 Updates – Copilot Stack and Azure OpenAI Service (Machin...
Microsoft Build 2023 Updates – Copilot Stack and Azure OpenAI Service (Machin...Microsoft Build 2023 Updates – Copilot Stack and Azure OpenAI Service (Machin...
Microsoft Build 2023 Updates – Copilot Stack and Azure OpenAI Service (Machin...
 
Microsoft + OpenAI: Recent Updates (Machine Learning 15minutes! Broadcast #74)
Microsoft + OpenAI: Recent Updates (Machine Learning 15minutes! Broadcast #74)Microsoft + OpenAI: Recent Updates (Machine Learning 15minutes! Broadcast #74)
Microsoft + OpenAI: Recent Updates (Machine Learning 15minutes! Broadcast #74)
 
[Machine Learning 15minutes! Broadcast #67] Azure AI - Build 2022 Updates and...
[Machine Learning 15minutes! Broadcast #67] Azure AI - Build 2022 Updates and...[Machine Learning 15minutes! Broadcast #67] Azure AI - Build 2022 Updates and...
[Machine Learning 15minutes! Broadcast #67] Azure AI - Build 2022 Updates and...
 
[Machine Learning 15minutes! #61] Azure OpenAI Service
[Machine Learning 15minutes! #61] Azure OpenAI Service[Machine Learning 15minutes! #61] Azure OpenAI Service
[Machine Learning 15minutes! #61] Azure OpenAI Service
 
[第50回 Machine Learning 15minutes! Broadcast] Azure Machine Learning - Ignite ...
[第50回 Machine Learning 15minutes! Broadcast] Azure Machine Learning - Ignite ...[第50回 Machine Learning 15minutes! Broadcast] Azure Machine Learning - Ignite ...
[第50回 Machine Learning 15minutes! Broadcast] Azure Machine Learning - Ignite ...
 
[Developers Festa Sapporo 2020] Microsoft/GitHubが提供するDeveloper Cloud (Develop...
[Developers Festa Sapporo 2020] Microsoft/GitHubが提供するDeveloper Cloud (Develop...[Developers Festa Sapporo 2020] Microsoft/GitHubが提供するDeveloper Cloud (Develop...
[Developers Festa Sapporo 2020] Microsoft/GitHubが提供するDeveloper Cloud (Develop...
 
[第2回 Azure Cosmos DB 勉強会] Data modelling and partitioning in Azure Cosmos DB ...
[第2回 Azure Cosmos DB 勉強会] Data modelling and partitioning in Azure Cosmos DB ...[第2回 Azure Cosmos DB 勉強会] Data modelling and partitioning in Azure Cosmos DB ...
[第2回 Azure Cosmos DB 勉強会] Data modelling and partitioning in Azure Cosmos DB ...
 
[第45回 Machine Learning 15minutes! Broadcast] Azure AI - Build 2020 Updates
[第45回 Machine Learning 15minutes! Broadcast] Azure AI - Build 2020 Updates[第45回 Machine Learning 15minutes! Broadcast] Azure AI - Build 2020 Updates
[第45回 Machine Learning 15minutes! Broadcast] Azure AI - Build 2020 Updates
 
[第43回 Machine Learning 15minutes! × 2] Azure AI Updates
[第43回 Machine Learning 15minutes! × 2] Azure AI Updates[第43回 Machine Learning 15minutes! × 2] Azure AI Updates
[第43回 Machine Learning 15minutes! × 2] Azure AI Updates
 
[Developers Festa Sapporo 2019] Azure Updates - Ignite 2019
[Developers Festa Sapporo 2019] Azure Updates - Ignite 2019[Developers Festa Sapporo 2019] Azure Updates - Ignite 2019
[Developers Festa Sapporo 2019] Azure Updates - Ignite 2019
 
[Serverless OpenHack Tokyo] Azure Serverless (Japanese)
[Serverless OpenHack Tokyo] Azure Serverless (Japanese)[Serverless OpenHack Tokyo] Azure Serverless (Japanese)
[Serverless OpenHack Tokyo] Azure Serverless (Japanese)
 
[Serverless OpenHack Tokyo] Azure Serverless (English)
[Serverless OpenHack Tokyo] Azure Serverless (English)[Serverless OpenHack Tokyo] Azure Serverless (English)
[Serverless OpenHack Tokyo] Azure Serverless (English)
 
[Azure Council Experts (ACE) 第37回定例会] Microsoft Azureアップデート情報 (2019/08/22-201...
[Azure Council Experts (ACE) 第37回定例会] Microsoft Azureアップデート情報 (2019/08/22-201...[Azure Council Experts (ACE) 第37回定例会] Microsoft Azureアップデート情報 (2019/08/22-201...
[Azure Council Experts (ACE) 第37回定例会] Microsoft Azureアップデート情報 (2019/08/22-201...
 
[db tech showcase Tokyo 2019] Azure Cosmos DB Deep Dive ~ Partitioning, Globa...
[db tech showcase Tokyo 2019] Azure Cosmos DB Deep Dive ~ Partitioning, Globa...[db tech showcase Tokyo 2019] Azure Cosmos DB Deep Dive ~ Partitioning, Globa...
[db tech showcase Tokyo 2019] Azure Cosmos DB Deep Dive ~ Partitioning, Globa...
 
How to work with technology to survive as an engineer (エンジニアとして生き残るためのテクノロジーと...
How to work with technology to survive as an engineer (エンジニアとして生き残るためのテクノロジーと...How to work with technology to survive as an engineer (エンジニアとして生き残るためのテクノロジーと...
How to work with technology to survive as an engineer (エンジニアとして生き残るためのテクノロジーと...
 
[Azure Council Experts (ACE) 第36回定例会] Microsoft Azureアップデート情報 (2019/06/14-201...
[Azure Council Experts (ACE) 第36回定例会] Microsoft Azureアップデート情報 (2019/06/14-201...[Azure Council Experts (ACE) 第36回定例会] Microsoft Azureアップデート情報 (2019/06/14-201...
[Azure Council Experts (ACE) 第36回定例会] Microsoft Azureアップデート情報 (2019/06/14-201...
 
How to work with technology to survive as an engineer (エンジニアとして生き残るためのテクノロジーと...
How to work with technology to survive as an engineer (エンジニアとして生き残るためのテクノロジーと...How to work with technology to survive as an engineer (エンジニアとして生き残るためのテクノロジーと...
How to work with technology to survive as an engineer (エンジニアとして生き残るためのテクノロジーと...
 
[第37回 Machine Learning 15minutes!] Microsoft AI - Build 2019 Updates ~ Azure ...
[第37回 Machine Learning 15minutes!] Microsoft AI - Build 2019 Updates ~ Azure ...[第37回 Machine Learning 15minutes!] Microsoft AI - Build 2019 Updates ~ Azure ...
[第37回 Machine Learning 15minutes!] Microsoft AI - Build 2019 Updates ~ Azure ...
 

30分でわかるマイクロサービスアーキテクチャ 第2版