銀行サーバープロジェクト実習を通じて学ぶKotlinマスタークラス

AIと埋め込みを使いながらも、その中で何が起きているのか説明するのが難しかったなら、この講義が答えになるかもしれません。シリコンバレーで現役のAI開発者として働く講師の経験をもとに、埋め込みからWord2Vec、自動微分、トランスフォーマーまでを自ら実装し、AIの原理をコードで理解できるようサポートします。

LLMを活用したサービスを作る中で、プロンプトやモデルを変更した後、以前より回答の品質が低下したかどうかを確認するのが難しかった経験があるなら、この講義が解決策になるかもしれません。自分で評価基準を作成し、変化した回答を自動的に見つけ出す方法を学びます。

Redisだけでは性能を保証できない状況で、私たちにはどのような選択肢があるでしょうか？ Redisと100%互換でありながら、I/Oベースのチューニングを適用したValkeyがあります。この講義を通じて、Valkeyがどのように100万++ TPSを保証するのかを確認し、トラフィックの種類や機能の実装に応じたデータ構造について学んでみましょう。

AIエージェントフレームワークは知っていても、その原理の理解や実務への応用は難しいですよね。シリコンバレーで実際に培ったノウハウをもとに、基本原理から実践的な活用方法までお伝えします。

LLMの限界？ シリコンバレーの現場で経験したRAGの試行錯誤と運用ノウハウをもとに、実践的な問題解決法をお伝えします。

現役のKakao面接官とともに作り上げたRedis講座です。StringからSorted Setまでのデータ構造の演習から、Sentinel・クラスター構成まで扱い、面接や実務で通用する設計の根拠を身につけられます。

単純なCRUDレベルのデータベース利用にとどまらず、AI時代に求められるPostgreSQL活用スキルを実務の観点から身につけられる講義です。シリコンバレーでのAI開発経験をもとに、JSON、インデックス、トランザクション、pgvectorまで、実際のサービスでどのように設計・活用するのかを段階的に学び、複雑なデータ構造やパフォーマンスの問題を解決する方法を身につけられます。

「Kubernetesをどこから、どのように始めればよいのか分からない」という問題を解決するために作られました。金融インフラの運用を通じて自ら経験した実務をもとに、単なる理論ではなく、実際の構築と運用の流れに沿って理解できるよう構成されています。Dockerとの関係、YAML、Pod、Deployment、Serviceへと続く学習プロセスを通じて、学習者はKubernetesを「概念」ではなく「使える技術」として身につけることができます。

この講義は、Dockerを単なるツールの使い方で終わらせず、実際の業務で直面する悩みや問題を解決するという観点から解説する講義です。開発環境と運用環境の違いによって発生する予測不可能なエラー、イメージとコンテナの概念が曖昧なことから生じる設定ミス、そして「実務で通用するにはどこまで知っておく必要があるのか」という不安まで、現場で金融インフラを運用しながら実際に経験してきたことをもとに説明します。単にコマンドを列挙するのではなく、なぜこのような構造が必要なのか、どのようにイメージを設計すれば保守しやすくなるのか、コンテナをどのように扱えば安定したサービス運用が可能になるのかを、実際の事例を中心に扱います。特に、理論よりも実習の比重を高め、受講者が目で理解し、手を動かして身につけながら、Dockerを「使えるレベル」ではなく「運用の観点から理解できるレベル」まで引き上げることに重点を置いています。Dockerに初めて触れる方、使ったことはあるものの概念が整理できていない方、そしてインフラに対する感覚を一段階高めたい開発者に、実践的な基準と方向性を示す講義です。

Apache Airflowを活用したデータパイプラインの構築方法を、基礎から実践まで学びます。Airflowの主要概念とアーキテクチャを理解し、動的DAG、並列処理、分散処理、Custom Operatorなど、実務で頻繁に活用される高度な設計パターンを、実習を通して身につけます。PythonとDockerで実習環境を構築し、実際のワークフローを設計・運用できる実践力を養います。

ほとんどの開発者は、データ処理について語るとき、いまだにBatchやCronJobの枠から抜け出せずにいます。しかし実際のサービス環境では、データは絶えず生成され続けており、その流れを即座に処理できなければ、遅延・ボトルネック・整合性の問題につながります。私自身も、大規模トラフィック環境でリアルタイムレコメンド、状態同期、イベント遅延の問題を直接経験し、「これをバッチで処理するのが本当に正しいのか？」と何度も悩みました。この講義は、まさにその問いから始まります。Apache Flinkを活用し、データが流れる瞬間に演算を行い、状態を安全に管理し、Event Timeを基盤として正確な結果を導き出す方法を、実務の観点から解説します。単なる理論の説明ではなく、実際のソースコードと構成を通じて、リアルタイムストリーム処理システムがどのように設計・運用されるのかを体験できます。リアルタイム処理に漠然とした難しさを感じていた方、メッセージングのその先にある世界に興味がある方にとって、この講義は明確な方向性を示してくれるでしょう。

急増するトラフィックに、どう耐えるか？ Kafka、Spring、CDC、Temporalを活用したEDA（Event-Driven Architecture）ベースの実践的な設計パターンを通じて、障害に強く柔軟に拡張可能なアーキテクチャの構築方法を学びます。非専攻者にも理解できるよう、カカオの開発者による実務経験を交えながら、わかりやすく明快に解説します。リアルタイムデータの流れ、イベント処理、マイクロサービス連携まで一度に扱う、実践重視の講座です！

数千億件の金融トラフィックを扱うTossの開発者と、非専攻からスタートして板橋（パンギョ）でプラットフォーム開発を行っている開発者とともに、純粋なSQLとMySQLのコア機能だけを使って、数千億件のデータを処理する大規模データアーキテクチャの設計・処理方法を学びます。

バックエンド開発をしていると、ある時ふと、こんな悩みを抱えるようになります。 サービスが増え、トラフィックが増加するにつれて、単純なREST通信とCRUD構造だけでは限界を感じる瞬間が訪れるのです。私自身も実務で同じ問題に直面し、パフォーマンスと構造の複雑さの間で多くの試行錯誤を重ねてきました。 その過程で選んだ答えが、まさにNATSでした。単一バイナリによるシンプルな構成、マイクロ秒単位の超低遅延性能、そしてPub/SubからQueue Group、JetStreamまで、実務に欠かせない機能を過不足なく提供している点は、実際のサービス環境において非常に現実的な選択肢でした。 この講座は、NATSの機能を列挙する講座ではありません。私が実務で直面した問題をもとに、どのような状況でなぜNATSを選び、どのように構成を設計したのかを、コードと処理の流れに沿って解説します。メッセージングシステムが初めての方から、就職を目指すバックエンド開発者、そしてより良いアーキテクチャを模索するシニア開発者まで、誰もが分散システムを理解し、さらに一段階成長できるようサポートする講座です。

分散環境でデータの一貫性を維持するためのSAGAトランザクション管理手法を、実習中心に学習します。Spring BootとDockerを活用して3つのマイクロサービスを構成し、OrchestrationとChoreographyの2つのパターンをKafkaとMySQLで実装します。この講義を通じて、分散トランザクションの動作原理、補償トランザクションの設計、障害復旧処理など、実務で即座に活用可能な核心概念を習得できます。

Spring Boot 3.x + KotlinでKafkaクラスターを構築し、PostgreSQL CDC、Debezium Connect、Apache Avroスキーマを活用して、リアルタイムイベントストリーミングが可能なスケーラブルな注文処理システムを開発します。

この講座は、Kotlinの🌺 Coroutineの理論的基礎から実践活用まで、本格的に学ぶマスタークラスです。コルーチンの核心原理と構造、非同期プログラミングの必要性、コルーチンビルダーとスコープ、例外処理、チャネル、フロー(Flow)など、実務で頻繁に使用する主要機能を段階的に扱います。各概念は実習サンプルと共に説明されるため、初心者でも容易に理解し、すぐに実践に適用できます。実務に強いCoroutineの能力を身につけたい開発者にとって最高の入門および実践講座です。

この講義では、マイクロサービスアーキテクチャと分散環境について、単なる技術の羅列ではなく、実務や面接で求められる「設計の観点」から解説します。モノリシックとMSAの違いを出発点に、段階的な移行戦略、モジュール化されたモノリス、クリーンアーキテクチャ、ヘキサゴナルアーキテクチャまでを段階的に扱い、それぞれの選択がなぜ必要なのか、またそれに伴うトレードオフを明確に説明します。さらに、実習を通じて構造の意図を直接確認し、分散環境で避けて通れないデータの一貫性、トランザクション、サービス間通信、障害対応といった核心的な課題を、現実的なシナリオに基づいて学ぶことができます。カカオの面接官による実際の質問や視点をもとに構成されたこの講義は、単なる知識の習得にとどまらず、分散システムを捉える思考そのものを一段階高めることを目指しています。

大規模なMSA（Microservice Architecture）環境でパフォーマンスを最大化するRPC通信技術について扱います。単なるgRPCの実習にとどまらず、数百のマイクロサービスが同時に稼働する実際の運用環境において、安定かつ効率的なサービス間通信を実現する方法を学びます。Golangを基盤に、Protocol Buffers（proto）構文の記述、自動コード生成およびサービス実装、gRPCの構造と従来のRPCと比較したメリット、さらにパフォーマンス最適化戦略まで、実務を重視して学習します。非専攻者やサーバー開発初心者でも理解しやすいよう、RPCの概念からgRPCの内部動作原理まで段階的に説明し、実際のサービスにすぐ適用できる実践的なスキルを身につけられるようにします。

マイクロサービスアーキテクチャ（MSA）環境で不可欠なObservabilityの構築プロセスを、基礎から実践まで学びます。OpenTelemetryを活用した標準化データの収集、Grafana Tempoによるトレースの保存・検索、TraceQLを活用した可視化を、段階的な実習を通して習得します。分散トレーシングによってサービスの流れを追跡し、ボトルネックを把握し、障害の原因を分析するプロセスを学習できます。