カカオの面接官が教えるドキュメントベースのフレームワーク通信パターンのためのGraphQL

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

トラフィックが増えるほど応答が遅くなり、スレッドプールが急速に枯渇し、外部 API の呼び出しが増えるほどボトルネックが深刻化する環境で、根本的な解決方法を見つけたい開発者のための講座です。単にサーバーを拡張するのではなく、構造そのものを変えるという観点から問題を捉えられるよう支援します。 この講座を通じて、まず従来の Spring MVC における Thread per Request モデルがどのような限界を持つのかを理解します。なぜ CPU に余裕があるにもかかわらずスループットが向上しないのか、ブロッキング I/O が実際にどのようにシステムリソースを占有するのかを、コードレベルで確認します。 次に、Reactive Streams の概念と標準仕様を学び、Reactor の Mono と Flux を活用してデータストリームを扱う方法を身につけます。単なる使い方にとどまらず、データフローがどのように開始され、どのように消費され、スループットをどのように制御するのかまで、実習を通じて体得します。特に Back Pressure を活用し、OOM や過負荷を防ぐ設計方法も実際に実装してみます。 また、Spring WebFlux のイベントループベースの処理構造を理解し、Non-Blocking I/O が実際のリクエスト処理においてどのように動作するのかを比較実習します。MVC と WebFlux を並べて構造上の違いを確認しながら、いつ Reactive を選択すべきかについての判断基準も整理します。 単に「非同期を学ぶ」というレベルで終わることはありません。少ないスレッドでより多くのリクエストを処理する方法、外部 API への依存度が高い環境で安定したフローを維持する方法、そして高同時実行環境でスループットを確保するための設計感覚を身につけます。

「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。

MySQLの基礎的な活用方法から、実際のサービス環境で求められる高度な技術まで、段階的に学習します。また、さまざまな事例や実務データに基づくデータモデリング手法、Foreign Key設計の実効性の検討、Google CalendarスキーマのDDL分析、現代的なDDL設計原則など、幅広いテーマを扱います。MySQLを単なるデータベースにとどめず、システムの中核コンポーネントとして活用する方法を深く学べる講座です。

この講座は、MongoDBの基本原理と実践的な活用法を体系的に扱うマスタークラスです。 MongoDBの核となる概念から始め、データベース設計、CRUD操作、インデックス作成、アグリゲーションパイプライン、性能最適化、トランザクション、セキュリティなど、実務で必須となる内容を体系的に学習します。 初心者でも理解できるよう段階的に説明し、実践的な演習と例を通じてMongoDBの動作原理を深く習得できます。 実務に強いMongoDBスキルを習得したい開発者のための、最高の入門および実践講座です。

この講義はKotlinとSpring Bootを活用し、マルチモジュールプロジェクトをゼロから構築する方法を扱います。 モジュール化の基本概念からGradle設定、モジュール間の依存性管理、実際のアプリケーション開発まで実習を中心に進めます。 初心者から中級開発者まで、マルチモジュールの基礎と実務への適用を学びたい時に、本講義を参考にしてください。

この講義は、エンジニアの就職準備の過程で多くの方が経験する 「CSやアルゴリズムを勉強したのに、面接になると言葉に詰まってしまう問題」を解決するために作られました。 NAVER、LINE、カカオ、Tossなどで実際に面接官を務めながら感じたことは、 ほとんどの志願者が概念を暗記してはいるものの、 なぜその概念が必要なのか、実際の状況でどのように活用されるのかを説明できていないということでした。 この講義は単なる暗記ではなく、 面接官の質問の意図を理解し、 同じ質問に対してもより説得力を持って回答する方法を伝えます。 OSI参照モデル、データ構造、コーディングテストのすべてにおいて、 「なぜ知っておくべきなのか」「いつ使われるのか」、 そして「面接でどのように話せば高い評価を得られるのか」を中心に扱います。 面接で他の人と同じような回答をする人ではなく、 理解した内容を自分の言葉で説明できるエンジニアになるための講義です。

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。

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。

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！