Kubernetesの概要と環境設定、参考図書
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用されるKubernetesの概要と環境設定、参考図書(マイクロサービス、Spinnaker、Blue、コンテナ、クラウドネィティブ、Skaffold、Clair、セキュリティ、BuildKit、Kaniko、Operator、Helm、Chart、Sock Shop、YAML、Prometheus、Grafana、Pod、Minikube)
マイクロサービス
保護中: クラウドネイティブとサービス中心の開発について
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用されるクラウドネイティブとサービス中心の開発について(組織間、サイロ化、KPI、ビジネス価値、コンウェイの法則、組織構造改革、プロセス改革、CNCF Incubatingステージ、CNCF Graduateステージ、CNCF Sandboxステージ、Technical Oversight Committee、End User Advisory Board、クラウドネイティブアプリケーション開発、Kubernetes、アプリケーションモダナイゼーション、The Twelve-Factor App、12個のアプリケーション原則、コンテナオーケストレーション、API、サービスベースアーキテクチャ、SOA、Service Oriented Architecture、マイクロサービス、疎結合、デリバリーパフォーマンス、MTTR、リードタイム、変更損失率、デプロイ頻度、Docker)
マイクロサービスのデプロイと運用-DockerとKubernetes
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用されるマイクロサービスのデプロイと運用-DockerとKubernetes(minikube、コンテナ、デプロイ、kube-ctl、ローリングアップグレード、自動ビンパッキング、水平スケーリング、スケールアップ、スケールダウン、自己回復、kubelet、kube-apiserver, etcd, kube-controller- manager, kube- scheduler、Pod、kube-proxy、Docker CLI、Docker Registry、cgroups、Linuxカーネル、カーネルネームスペース 、ユニオンマウントオプション、Hypervisor)
マイクロサービスを含めたシステム運用監視の為のElasticStashの活用
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用されるマイクロサービスを含めたシステム運用監視の為のElasticStashの活用(Riemann、ロールアップ、スロットル構造、KafKaプラグイン、UTC、timbre、LogStash、log4j、tools.logging、構造化ロギング、一般的なログフォーマット、可視化機能、ダッシュボード、Kibana、パイプライン、UDP、Collectd、RRD、stdin、stdout、ELK Stack、Elastic Stack、Apache Kafka
マイクロサービスでのセキュリティ- ClojureでのAuthとPedestalを使ったAPI
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用されるマイクロサービスでのセキュリティ- ClojureでのAuthとPedestalを使ったAPI(Buddy、BUddy sign、JSON Web Tokens、JSON Web Signature、JSON Web Encryption)
次世代DB Datomicを利用したマイクロサービスの為のデータベース構築
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される次世代DBであるDatomicを利用したマイクロサービスの為のデータベースのClojureによる構築(AWS、five-tuple、イミュータブル、不変性、Datalog、Transactor、Peer Server)
保護中: モノリシックサービスからマイクロサービスへの移行とサービス設計
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用されるマイクロサービスのモノリシックサービスからの移行と設計指針の概要(リリースサイクルとデプロイメントプロセス、境界コンテキスト、生産性、コンポーネント、サービス指向アーキテクチャ、データベース分離)
Pedestalを利用したClojureによるマイクロサービスの為のREST APIの実装
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに活用されるPedestalを利用したClojureによるマイクロサービスの為のフレキシブルなREST APIの実装
マイクロサービスのためのRESTのAPI概要
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに利用されるマイクロサービスの重要な要素技術であるREST APIとRESTfulサービスについて
保護中: マイクロサービスのアーキテクチャの概要
理想的な企業システムは、緊密に統合され、特定の技術スタックとハードウェアに最適化された単一のユニットとして、すべてのビジネス機能を提供するものとなる。このようなモノリシックなシステムは、時間の経過とともに複雑化し、単一のチームによって単一のユニットとして理解することが困難になることがよくある。ドメイン駆動設計では，このようなシステムをより小さなモジュール式のコンポーネントに分解し，それらを，限定されたコンテキストで単一のビジネス能力に焦点を当てるチームに割り当てることを提唱している。