シリコンバレーのAI開発者によるLLMサービスのためのRAG
Hong
¥20,896
早割
69%
¥6,305
入門 / JavaScript, Python, AI, ChatGPT, RAG
5.0
(3)
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。
入門
JavaScript, Python, AI
分散NoSQLデータベースCassandraの基本概念から実務での活用まで体系的に学習します。データモデリング、クエリの最適化、クラスター構成など、実践中心の理論と実習を通じて、大容量データ処理能力を養います。データベースの経験がなくても、シリコンバレーの現役エンジニアのノウハウをもとに、Cassandraのスペシャリストへと成長できます。
受講生 99名
難易度 初級
受講期間 無制限
学習した受講者のレビュー
5.0
warna
Inflearnでこれほどまでに継続的に活動しながら、これほどの知識を提供してくださる方が他にいるだろうかと思うほどです…。初めて聞く内容ばかりでしたが、単にDBの観点だけでなく、分散システムそのものを学べた気がします。 質の高い講義をありがとうございました。
5.0
Deck
最高です、本当に…。Inflearn(インフラン)の中で、分散システムの観点から指折りの講義だと思います。
5.0
식케이
このような構造のデータベースは初めてだったので、少し不慣れで難しかったですが、単なるデータベースの観点だけでなく、分散環境まで一緒に学習することができた講義でした。 授業資料も豊富だったので、不慣れながらも学習するのは難しくなかったと思います。
大規模サービスに最適化されたCassandraアーキテクチャ設計能力
10,000 TPS 以上のトラフィックを処理するデータモデリングおよびクエリ最適化
障害に強いCassandraクラスターの構築および運用ノウハウ
実践的な問題解決を通じたCassandraの性能チューニングとトラブルシューティング
分散データベースアーキテクチャの設計能力
この講座は、RDBMSでは対応が難しくなる大容量・分散領域を、Discord風のメッセージングシステムを直接モデリングしながら徹底的に掘り下げるApache Cassandra 5.0の実践講座です。単一ノードから3ノードクラスター、マルチDC、TypeScript連携まで扱います。
-- チャンネルの最新メッセージ50件 CREATE TABLE messages_by_channel ( channel_id uuid, message_id timeuuid, sender_name text, content text, PRIMARY KEY ((channel_id), message_id) ) WITH CLUSTERING ORDER BY (message_id DESC); SELECT * FROM messages_by_channel WHERE channel_id = ? LIMIT 50;
一つでも経験したことがあるなら、Cassandraがなぜ異なった設計をされているのか、より深く実感できるはずです。
読み取りレプリカを追加しても、書き込みのボトルネックはそのままです。トラフィックが急増した瞬間、真っ先に悲鳴を上げるのはデータベースです。
キーを分割し、ルーティングを手動で管理していると、アプリケーションコードが次第にボロボロになっていきます。
マスターが止まればサービスも止まります。一度の障害で夜も眠れなかった経験が、一度はあるはずです。
Cassandraは、まさにこれらの点を設計の出発点としています。
Apache Cassandraは、大規模なデータを複数のノードに分散して保存するオープンソースのNoSQL分散データベース(distributed database)です。関係型データベース(RDBMS)では手に負えない秒間数万件の書き込み、停止が許されないサービス、際限なく積み重なる時系列データ —— こうした場面でCassandraの設計が真価を発揮します。
Commit LogとMemtableベースの書き込みパスにより、大量の書き込みを高速に吸収します。メッセージ・ログ・イベントのように、絶え間なく蓄積されるデータに強いです。
マスターのないリング構造なので、一つのノードが停止してもサービスは止まりません。ノードを追加すれば、容量とスループットが共に向上します。
CAPで可用性を選択しつつ、一貫性レベルをクエリごとに調整します。「どこで強く、どこで緩く」を直接設計することになります。
Cassandraは数多くのユーザーを抱える環境で長年検証されてきました。この講義では、そのワークロードを直接扱ってみます。
数十億件のメッセージをチャンネル・DM単位で保存。この講義の実習ドメインが、まさにこのメッセージングモデルです。
視聴履歴・推薦を支える大規模分散ストレージとして長年運用されてきた代表的な事例。
数万台規模のノードで運用されていることで知られる、超大型クラスターの象徴。
この規模の設計、Discord風メッセージングバックエンドで直接手に馴染ませてみてください。
커리큘럼 보러 가기実際に作りそうなメッセージングシステムを、クエリ優先設計とデータモデリング(data modeling)で直接解き明かしていきます。その過程で、リレーショナルとは異なるCassandraのデータモデリングの思考法が自然と身に付きます。
基礎・モデリング・内部構造
複製・一貫性・チューニング
地理的分散レプリケーション
JavaScript / TypeScript ドライバー
同じ "チャンネルの最新メッセージ50件" の照会でも、関係型とCassandraは出発点が異なります。
-- 正規化されたテーブルをJOINで結合する SELECT m.*, u.name FROM messages m JOIN users u ON u.id = m.sender_id WHERE m.channel_id = ? ORDER BY m.created_at DESC LIMIT 50;
-- 照会時の形に合わせてテーブルをあらかじめ作成する SELECT * FROM messages_by_channel WHERE channel_id = ? LIMIT 50; -- ソート・非正規化は書き込み時点で終わらせておく
JOINと正規化の代わりに、どのように読み込むかを先に決めてからテーブルを作ります。この講義が最も力を入れている考え方です。
実際の講義でどのようにモデルを設計し、クラスターを扱うのか、短いクリップで事前に確認してみてください。
基礎文法から出発し、データモデリング、分散内部、一貫性とチューニング、マルチDCとアプリ連携まで、一つの流れで繋がります。
登場背景と適したワークロード、RDBMS・MongoDBとの違い。Docker Compose単一ノード、IntelliJ・cqlshのセットアップと最初のKeyspaceまで。
データタイプ・Primary Key・CRUD・Collection・UDT。クエリ優先設計でチャネルタイムライン・1:1 DM・検索をモデリングし、アンチパターンとLWTまで。
トークンリング、書き込み・読み取りパス、コンパクション、トゥームストーン。1ノードを3ノードに拡張しながら、Replication Factor・Gossip・Snitch・nodetoolを扱います。
CAPとCassandraの選択、R+W>N。TRACING・ALLOW FILTERING・SAI・Materialized View、cassandra-stressによる大容量性能分析まで。
2 DC構成、NetworkTopologyStrategy、LOCAL・EACH_QUORUM。TypeScriptドライバーでメッセージングモデル・ページングを実装し、Testcontainersでテスト。
不利なケース、DiscordのScyllaDB移行、ScyllaDB・DynamoDBの比較と講義のまとめ・追加学習リソース。
単一ノードからマルチDCまで、一つの流れで繋がります。
지금 시작하기家でダラダラしていた時に開発に興味を持って勉強を始め、現在は板橋(パンギョ)でプラットフォームサーバーの開発を担当しています。自分が勉強した方法や、実務で直面する様々な問題・解決策を共有したいと思い、知識共有者としての活動を続けています。
"私にとって知識共有は'習慣'です。" インタビューを見る →
講義は私一人の知識で作られるものではありません。現場で活躍する開発者たちが共に作り上げています。
カカオ サーバー開発・面接官
トスでサーバー開発
新世界グループを経てネイバーで開発
シリコンバレーのエンジニア・トスのエンジニアの推薦で合流
メッセージングシステムを自ら作りながら、Cassandraの思考プロセスを身につけてください。
수강 시작하기Apache Cassandra 5.0 · Docker 実習
学びは講義の外でも続きます。開発者が集まり、キャリアの悩みや現場の状況、技術的な話を自由に共有するカカオトークのオープンチャットを運営しています。講義を受けていて詰まった部分も、気軽にご質問ください。
キャリア、現場の状況、技術的な悩みまで。気軽に質問し、一緒に答えを見つける空間です。
open.kakao.com/o/ggBVZsai
学習対象は
誰でしょう?
Cassandra導入後、パフォーマンスの最適化や運用に苦労している開発者
RDBMSの限界を超え、NoSQLベースの大容量データモデリングをマスターしたい開発者
10,000 TPS以上の高性能分散データベースシステムを設計・運用する必要があるバックエンドエンジニア
Cassandraの実践ノウハウでキャリア成長を目指すデータ/バックエンド専門家
DiscordやNetflixのような大規模サービスのデータアーキテクチャを深く分析したい開発者
インフラン認証
キャリア認証
10,215
受講生
649
受講レビュー
165
回答
4.7
講座評価
34
講座
家でだらだら過ごしていたところ、開発に興味を持ち勉強を始め、現在は板橋(パンギョ)でプラットフォームサーバーの開発を担当しています。私が勉強してきた方法や、実務で直面する可能性のある様々な問題点とその解決策を皆さんに提供したいと思い、知識共有者としての活動を続けています。
講義は私一人の知識だけで作られるものではありません。すべての講義には、共に作り上げてくださる方々がいます。
Tossの開発者からの推薦で合流されたシリコンバレーの開発者 Waddy, người đã tham gia theo lời giới thiệu của một nhà phát triển từ Toss
[知識共有者の経歴]
[前] サンドボックスIP関連ブロックチェーン開発者
[前] メタバースバックエンドエンジニア
[現] 板橋(パンギョ)でベテランになりつつあるサーバー開発者
[インタビュー履歴]
[その他のお問い合わせ]
[公式サイト]
全体
26件 ∙ (7時間 53分)
講座資料(こうぎしりょう):
全体
4件
5.0
4件の受講レビュー
受講レビュー 11
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平均評価 5.0
受講レビュー 3
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平均評価 5.0
受講レビュー 13
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平均評価 5.0
5
Inflearnでこれほどまでに継続的に活動しながら、これほどの知識を提供してくださる方が他にいるだろうかと思うほどです…。初めて聞く内容ばかりでしたが、単にDBの観点だけでなく、分散システムそのものを学べた気がします。 質の高い講義をありがとうございました。
これからもより有益で良い内容をお届けできるよう努めてまいります。良い一日をお過ごしください!!
受講レビュー 7
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平均評価 5.0
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