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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