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
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 エンジニアのみなさま、日々の学習本当にお疲れ様です！ また本記事まで足を運んでいただき本当に感謝です。 最後まで読んでもらえると幸いです。 システム設計はエンジニアにとって重要なスキルですが、いざ学習しようとすると幅広い知識と実践的なスキルが求められるため、独学ではハードルが高く感じられることも多いです。今回は、システム設計を学ぶためのオープンソースプロジェクト 「system-design-primer」 を紹介します。system-design-primerを活用することで、システム設計の基礎から応用まで体系的に学べるとの
なぜ依存を注入するのか DIの原理・原則とパターン 著者: Steven van Deursen, Mark Seemann 訳者: 須田智之 表紙には.NETやC#の文字はないのですが、前の版は"Dependency Injection in .NET"で.NETを前提した本のようでした。 ただ、はじめにで 本書では、.NETとC#を用いて、依存注入に関する用語や指針を包括的に紹介し、描写しているのですが、本書の価値が.NETの外の世界にも届くことを望んでいます。 とありました。 RustのDIでなにか活かせる教えを期待して、読んでみました。 第1部 依存注入 (Dependency Injection: DI) の役割第1章 依存注入 (Dependency Injection: DI) の基本: 依存注入とは何なのか? なぜ使うのか? どのように使うのか?まず、保守容易性(maint
こんにちは、AIShift バックエンドエンジニアの石井(@sugar235711)です。 AIShiftでは去年の11月からAI Worker[1]という新しいサービスの開発が始まりました。（以下AI Worker） 本格的に開発が始まり3ヶ月弱経ったので、その間に試してきた技術やチームの取り組みについてまとめてみたいと思います。 はじめに この記事では、AI Workerのおおまかな概要・設計を説明し、それらのバックエンドを実現する上でどのような技術を試してきたのか、技術以外でのチームの取り組みについてまとめます。 少し分量が多いので、ライブラリについての情報を求めている方は、目次から気になる部分を読んでいただければと思います。 何を作っているのか ざっくりまとめると、Microsoft Teams/Web上で動くAIを活用した業務改善プラットフォームを作成しています。 GPTとRAG
(勤務先に投稿した社内ブログの焼き直しです) ある日同僚から ActiveJob の perform_later で Barbeque にキューした非同期ジョブの起動が遅いと言われた。が、非同期ジョブの使い所について個人的な考えを書いてみることにする。 相談は「非同期ジョブの結果をユーザーに返しているため、高速になって欲しい。現状、最大で数分の時間を要す旨のメッセージを表示している」という内容でした。具体的には {内部 API} が重く、一部の処理を非同期ジョブにしていてユーザー体験の悪化につながっているとのこと。 盲目的に非同期にしても嬉しいことはない 結論としては、非同期にするのであれば丁寧にやれば良いけど、そもそも同期的でよくない? と考えて欲しいと返した。 まず、個人的にはユーザーアクション起因かつユーザーへフィードバックする必要のある処理を非同期ジョブにするのは本当に長時間かかる
PHPerKaigi 2024の登壇資料のほうが図面がわかりやすいので記載する。 ※2024/06/25 追記 speakerdeck.com どうもキャッシュバスターズ、 id:Soudai です。 Cache（以下、キャッシュ）は特定の場面に置いて劇的な効果を発揮し、様々な問題を解決する反面、新たなコンポートやミドルウェアが追加され、複雑性が上がり、運用のレベルが上がるため、扱いに注意する必要があります。 キャッシュを活用することで、パフォーマンスの改善や負荷軽減が行われ、コンピュータリソースの最適化によるサーバコストの削減や、レスポンスの改善によるユーザエクスペリエンスの改善がされます。 反面、その劇的な効果に毒され安易に多用すると、サービスが強くキャッシュに依存してしまい、非常に壊れやすくなり、運用が難しくなってしまいます。これをWeb界隈では「キャッシュは麻薬」と比喩されて、戒め
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? この記事は、株式会社カオナビ Advent Calendar 2023の２日目です。 カオナビでは2022年9月からArchitectural Decision Record（以下ADR）を導入開始しました。本記事ではADRを導入し実際に一年間運用して見た経過をご報告しつつ、導入のポイントや注意点について紹介します。 ADRをなぜ導入したのか？ まずADRについて簡単に説明すると、「アーキテクチャー設計の記録をドキュメントとして残すこと」 です。Michael Nygardのブログ記事が初出のようです。 ソフトウェア開発を行っていく間に
モジュラモノリスにおけるトランザクション設計の考え方 / transaction design on modular monolith
This is a guest post by Ankit Sirmorya. Ankit is working as a Machine Learning Lead/Sr. Machine Learning Engineer at Amazon and has led several machine-learning initiatives across the Amazon ecosystem. Ankit has been working on applying machine learning to solve ambiguous business problems and improve customer experience. For instance, he created a platform for experimenting with different hypothe
アプリケーションエンジニアのid:tkzwtksです。今回はバッチ処理の冪等性（べきとうせい、idempotence）について、どう考えるか／考えてきたかをご紹介します。 このエントリを書くきっかけとなったのは、はてなエンジニア有志で定期的に開催しているCloudNative推進会です。ここでは、社内のシステムをクラウドネイティブにしていくため「クラウドネイティブなシステムとはどういうものか？」を考えており、この会での「クラウドネイティブなバッチ処理」の議論も踏まえつつ説明していきます。 バッチ処理における冪等性とは メッセージ送信の信頼性を考慮する クラウドネイティブで可用性を高めるために どのような場合に冪等性を考慮すべきか 冪等な実装における3つのケーススタディ ケース1: n分前までに更新されたレコードを集計する ケース2: DB上の対象レコードを更新する ケース3: 対象ユーザー
ドメインに、データの現在の状態だけを格納する代わりに、追加専用ストアを使用して、そのデータに対して実行された一連のすべてのアクションを記録します。 ストアは、レコードのシステムとして機能し、ドメイン オブジェクトを具体化するために使用できます。 これにより、データ モデルとビジネス ドメインの同期の必要性を避けることで、パフォーマンス、スケーラビリティ、および応答性を向上させながら、複合ドメインでのタスクを簡略化できます。 さらに、トランザクション データの整合性を提供し、補正アクションを有効にできる完全な監査証跡と履歴を保持することもできます。 コンテキストと問題 ほとんどのアプリケーションはデータを操作します。またアプリケーションの一般的なアプローチは、ユーザーがデータを操作したら、データを更新して、データの最新の状態を維持することです。 たとえば、従来の作成、読み取り、更新、および削
コマンド クエリ責任分離 (CQRS) は、データ ストアの読み取り操作と書き込み操作を別々のデータ モデルに分離する設計パターンです。 これにより、各モデルを個別に最適化し、アプリケーションのパフォーマンス、スケーラビリティ、セキュリティを向上させることができます。 コンテキストと問題 従来のアーキテクチャでは、読み取り操作と書き込み操作の両方に 1 つのデータ モデルがよく使用されます。 この方法は簡単で、基本的な CRUD 操作に適しています (図 1を参照)。 図 1. 従来の CRUD アーキテクチャ。 ただし、アプリケーションが成長するにつれて、単一のデータ モデルに対する読み取り操作と書き込み操作を最適化することはますます困難になります。 多くの場合、読み取り操作と書き込み操作のパフォーマンスとスケーリングのニーズは異なります。 従来の CRUD アーキテクチャでは、この非対
MAD事業部で実践しているモダンアプリケーション開発、ビジネスアジリティの面で非常に優れた手法であることはMAD事業部誰もが実感しているのですが、その習得と実践には、今までのアプリケーション開発の知識だけでは不十分です。 このセッションでは、あなたと組織がモダンアプリケーション開発を実践できることをゴー…
When people in the software industry talk about “architecture”, they refer to a hazily defined notion of the most important aspects of the internal design of a software system. A good architecture is important, otherwise it becomes slower and more expensive to add new capabilities in the future. Like many in the software world, I’ve long been wary of the term “architecture” as it often suggests a
the morning paper a random walk through Computer Science research, by Adrian Colyer Made delightfully fast by strattic On designing and deploying internet-scale services James Hamilton LISA ’07 Want to know how to build cloud native applications? You’ll be hard-pushed to find a better collection of wisdom, best practices, and hard-won experience than this 2007 paper from James Hamilton. It’s amazi
DroidKaigi 2018 - Day1 Room1 16:50~ にて発表する内容です
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