イベントソーシング・フレームワークの開発秘話 (Tomohisa, Kawae)
Tomohisa さんと Kawae さんをゲストにお呼びしました。イベントソーシングの C# フレームワークである Sekiban について、なぜ開発したのか、なぜオープンソースとして公開したのか、どのような技術と知恵・工夫で支えられているのか、どのような試行錯誤があったのかについて詳しくお話を伺いました。 Tomohisa さんがメインでコードを書き、Kawae さんがブルペンピッチャーのような立ち位置、もしくはコーチと選手のような協力体制を敷いているとのこと。実際のプロジェクトに Sekiban を導入する中で発見した機能提案や要望を早いサイクルでフィードバックすることで、継続的なフレームワークの改善を達成しているということでした。 フレームワークを開発するに至ったストーリーでは、大規模分散システムをドメイン駆動設計で実装する際に当たった壁を、イベントソーシングで乗り越えた経験と共に紹介していただきました。C# を採用した理由から、C# を用いた開発一般やプログラミング言語 Delphi についても言及しました。イベントソーシングが適したアプリケーションの要件から、関数型への想いについても触れました。 Sekiban という命名の背景や、その他の候補についても気になる方は、ぜひエピソードを聞いてみてください。 株式会社ジェイテックジャパン Sekiban ホームページ Sekiban GitHub repository イベントソーシングフレームワーク、Sekibanの開発に至る経緯と開発中の試行錯誤 Event Sourcing Domain Driven Design (DDD) Command Query Responsibility Segregation (CQRS) Azure Cosmos DB Amazon DynamoDB PostgreSQL Greg Young "Event Sourcing" "関数型ドメインモデリング" / "Domain Modeling Made Functional" ご感想はご意見は X でハッシュタグ #LondonTechTalk をつけてつぶやいてください。お便りはこちらの Google Form でも募集しています。
アメリカ在住CTO のキャリアと人生 (Tomohisa)
アメリカのJ-Tech Creations, Inc.に所属し、CTOかつアプリケーションコードも書かれているTomohisaさんをゲストにお呼び、エンジニアとしてのキャリアやCTOとしての働き、アメリカにきた経緯などについてお話ししました。 PC-98 DDIA 第6章 Partitioning DDIA 第11章 Stream Processing www.sekiban.dev Twitter Linkedin
DDIA Ch11: Stream Processing (Tomohisa)
"Designing Data-Intensive Applications"、通称 ”DDIA" 本の Ch11 を読んで感想を語りました。 Amazon.co.jp (英語版) Amazon.co.jp (日本語版) Designing Data-Intensive Applications Youtube - Greg Young CQRS and Event Sourcing What is Change Data Capture? - Confluent Beamery Hacking Talent - Kafka ITエンジニアの読書について。- 株式会社ジェイテックジャパン Tomohisa Takaoka Linkedin Twitter 関数型で表現するイベントソーシングの実装とその教育 C#とCosmosDBによる自作イベントソーシングフレームワークの設計とコンセプト Ken さんの関連実績 IoT デバイスのログ基盤 (Kinesis Stream) 広告配信のリアルタイムログ (Kinesis Stream) Platform Engineer: アプリケーションログ (Apache Kafka)
DDIA Ch6: Partitioning (Tomohisa Takaoka)
"Designing Data-Intensive Applications"、通称 ”DDIA" 本の Ch6 を読んで感想を語りました。 Amazon.co.jp (英語版) Amazon.co.jp (日本語版) Designing Data-Intensive Applications Dynamic Secondary Hashing Citus v10.0 Sharding with Amazon Relational Database Service Hierarchical partition keys in Azure Cosmos DB Scaling out Postgres with the Citus open source shard rebalancer Azure Cosmos DB を使用したクエリ パフォーマンスのチューニング Azure Cosmos DB の要求ユニット