Enterprise applications are about the display, manipulation, and storage of large amounts of often complex data; together with the support or automation of business processes with that data. Examples include reservation systems, financial systems, supply chain systems, and many others that run modern business. Enterprise applications have their own particular challenges and solutions, and they are
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
Cloud applications typically use data that is dispersed across data stores. Managing and maintaining data consistency in this environment can become a critical aspect of the system, particularly in terms of the concurrency and availability issues that can arise. You frequently need to trade strong consistency for availability. This means that you may need to design some aspects of your solutions a
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