データ指向アプリケーションデザインを読む

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読む際のスタンス

ここ最近はデータ処理フレームワーク的なのに関わることが多い（インフラ・アプリ・ミドルウェア全般で）

その都度調査をしているけど、いくつか方法論, ベストプラクティスを知っていれば捗るのかなと

順番バラバラだけど1章->12章->興味を持った順に読む

1章

データシステム（DB, MQ, 全文探索エンジン、キャッシュなど）間の明確な区別がなくなってきてる

製品が複数の特性を持つようになってきたため

kafkaはDBの堅牢性とMQの特性を併せ持つ

redisはキャッシュとMQの特性を併せ持つなど

システムは信頼性・スケーラビリティ・メンテナンス性が必要

信頼性

信頼性を保証できない部品を組み合わせて信頼性のあるシステム

ヒューマンエラーを減らすために制約強いIF使うと誰にも使われなくなる

スケーラビリティ性

負荷量がなんのリソースを消費するかを観測すること

間違うと全く意味ないアーキになる

負荷計測は外れ値があることを考慮して平均値でなくパーセンタイルを使う

また95%パーセンタイルなどは、システムの最悪値の指標となる。

ハズレ値無視したくなるけど、Amazonとかでは遅くなる=大量の商品を買おうとしてくれている太客、でも1秒遅くなると13%が買わなくなるとかで、この外れ値の改善に取り組んだとかの話あったり

メンテナンス性

進化性ーシステムを進化させる際に、楽に拡張できるようにする

12章