システム設計を勉強する上でのチェックポイント
目的
今ままでは、このシステム入門というリンクを渡していただけだったのですが、項目が多くどのくらい勉強したら良いか判断しにくいため、勉強した時のチェックポイントを整理しました。
チェックポイントは、仕組みを確認する質問と応用の質問を用意しました。仕組みを勉強した後、応用の事例を勉強することがおすすめです。
チェックポイント
- 垂直スケーリング・水平スケーリングとは何か?どちらをよく利用するか?それぞれどのような時に利用するか?
- kubernetesで、垂直スケーリング・水平スケーリングはそれぞれどのように行われているか?
- データベースレプリケーション・データベースパーティションはどのようなものか?
- BigQueryやSpannerはどのようにデータベースパーティションを行っているか?
- RDBやNoSQLのスケーラビリティはどのように担保されているのか?それぞれの違いは?
- RDBやNoSQLそれぞれ一つづつ、オープンソースもしくはクラウドサービスの例を上げて、詳細に説明してください。
- Write-through, Write-behindそれぞれどのような意味か?
- Eviction Policyとは何か?
- Eviction Policyの設定ごとに、適したシステム要件はどのようなものか例を説明してください
- 一貫性と可用性のトレードオフは何か?CAP理論とは何か?
- Spanner, Auroraはなぜ便利か?どのような仕組みで実装されているか?
- Fault-tolerantとは何か?
- Event Driven Architectureとは何か?
- CQRS(Command and Query Responsibility Segregation)とは何か?
- クライアント,CDN,Webサーバー,データベース,アプリケーションそれぞれ何か?
- それぞれのレイアでキャッシュはどのような時利用すると便利か?
- Nginxとは何か?どのような仕組みで動いているか?
- メッセージキューとは何か?どのような時に使われるか?
- Google pub/subは、どのような仕組みのサービスか?どのような時に利用されるか?一貫性と可用性のトレードオフはどのような選択をしているか?
- 冪等性とは何か?
- 冪等な更新処理はどのように行えば良いか?
チェックポイント確認用URL
- system-design-primer
- Scalability, Availability & Stability Patterns(May 2010)
- How clustering works in BigQuery(Aug 2019)
- Cloud Spanner のハイレベルアーキテクチャ解説(July 2018)
- Inside NGINX: How We Designed for Performance & Scale
- Aurora - クラウド時代のDBアーキテクチャ
- Idempotent Requests(Stripe)
その他参考URL
システム設計関係で勉強になったリンクをいろいろ貼っています。
基礎を知った上で、それぞれの企業がどのようなことを行っているか、クラウドサービスやオープンソースはどんな特徴があるか勉強すると、より理解が深まります。
- まとめ
- Tutorial
- 分散トランザクション
- 企業の実装事例
- Delta: A Data Synchronization and Enrichment Platform(Netflix Oct 2019)
- Building and Scaling Data Lineage at Netflix to Improve Data Infrastructure Reliability, and Efficiency(May 2019)
- Expediting Data Fixes and Data Migrations(Linkedin Jul 2019)
- Reconciling GraphQL and Thrift at Airbnb(May 2018)
- Building a Kubernetes platform at Pinterest(Aug 2019)
Author And Source
この問題について(システム設計を勉強する上でのチェックポイント), 我々は、より多くの情報をここで見つけました https://qiita.com/reikubonaga/items/fd2524cb882a8c0c475e著者帰属:元の著者の情報は、元のURLに含まれています。著作権は原作者に属する。
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