MAU 3,000万人を誇るTossの開発者が教える金融バックエンド実践：Outbox、冪等性、Dual Write

同じリクエストでもClaude Codeの結果が毎回異なり、指示に書いておいたルールに違反したり、自分の結果を甘く合格にしたりする問題を経験したことがあるでしょう。パンギョでプラットフォームサーバーを開発し、毎月1,000ドル以上Claude Codeを利用する中で、プロンプトで頼む代わりに、指示・Hook・権限・Sandboxで構成されたハーネスを作り、この問題を防いできました。この講義では、そのハーネスを最初から自分で作り、Subagent・Agent Teams・Headless実行まで組み込んで、他のプロジェクトにもコピーしてそのまま使える設定一式を残します。

エージェントを作ったものの、他のサービスやフレームワークとどう接続し、長時間のタスク・承認・状態・結果をどのような形式でやり取りすればよいのか分からない開発者向けの講座です。LangGraphエージェントをベースにA2Aプロトコルを自ら実装しながら、Agent Card、Task、Artifact、ストリーミング、認証、Webhook、gRPCまで段階的に学びます。最後には公式SDKを使って互換性まで検証します。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

「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。

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。

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。

この講義では、仮想決済サーバーを通じてKotlinをマスターできる講義です。

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。

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。