最も簡単な並行性問題 - Race Condition

有名な論文、書籍、記事を通じてグローバルスケールのサービスの共通のコンポーネントを学びましょう。

実務感覚を身につけたい入門開発者のためのJava深化プロジェクト講義！ Spring Core、JdbcClient、H2 DBで構成されたコンソールベースのキオスク注文システムを一緒に作っていきます。

AI時代が到来し、開発者に求められる能力はますます複雑になっています。「フロントエンドさえできればいいだろう」と思っていても、自分だけのサービスを作ったりAI機能を組み込もうとしたりすると、結局バックエンドという巨大な壁に突き当たることになります。 しかし、いざバックエンドを始めようとすると、データベース設計、ユーザー認証(Auth)、ストレージ管理、そして複雑なインフラ構築まで、学ぶべきことが多すぎて圧倒されていませんか？もう、その重荷を下ろしてください。 本講義では、これらすべてのバックエンド機能を一気に解決してくれるSupabaseを活用します。複雑なサーバーの知識がなくてもバックエンドを「サクッと」完成させ、アイデアを即座に具現化するフルスタック開発者へと生まれ変わるための、最短の近道をご案内します。

MySQLの重要な機能を見て、実務に効果的に活用する方法を学ぶことができます。また、長期的に慣性的に使用され、思わず過ぎてきた重要な部分を新たに理解し、深いデータベース知識を得ることができます。

データベース設計基礎編に続く2番目の講義です。 実戦プロジェクトを対象に、最初から最後まで作ってみる実戦中心の授業であり、講義内容をすべて理解したら自由自在にデータベース設計をする能力を備えることができます。

多くのバックエンド開発者がRedisを使用していますが、実際には単純なキャッシュサーバー程度にしか活用できていないケースが多いです。 Redisのデータ型は知っていても、実務でどのように活用すべきか分からなかったり、分散ロックやRate Limiting（流量制限）のような実践的なパターンを直接実装した経験が不足していたり、Redisをバックエンドアーキテクチャの観点から理解できていない場合が多々あります。 私自身も実際のサービス開発を通じて、大量のトラフィック環境でRedisをどのように活用すべきか悩んだ経験があります。単にコマンドを知っていることと、サービスの問題をRedisで解決することは全く別の話だからです。 この講座は、Redisの基本概念とデータ構造から始まり、実際のバックエンドサービスで使用される核心的なパターンを段階的に実装しながら学習する講座です。 特に、以下のような実務上の問題をRedisで解決する方法を学びます。 サーバー負荷を軽減するキャッシング（Cache-Aside）戦略、ログイン状態を共有する分散セッション（Session Store）、同時実行性の問題を解決する分散ロック（Distributed Lock）、APIの過負荷を防ぐRate Limiting、大規模ユーザーのリアルタイムランキングシステム（Leaderboard）。 すべての実習はPython FastAPIベースの実際のAPIサーバー環境で行われ、単なるCLIコマンドの学習ではなく、バックエンドシステムでRedisがどのように使用されるかを直接実装しながら理解を深めます。 この講座を通じて、Redisを単なるキャッシュではなく、バックエンドアーキテクチャを設計する核心的なツールとして活用できるようになるでしょう。

ドメイン購入およびeksを活用したspringboot本番サーバーデプロイ、docker基礎、kubernetes基礎、aws基礎、github actionsを通じたCI/CD自動化、argocd、prometheus/grafanaなどdevops全般について学びます。

AIに「売上上位10件を抽出して」と言えば、それらしいクエリをあっという間に作ってくれます。しかし、そのクエリが正しいのか、3つのテーブルをJOINした結果が正確なのか、インデックスなしで50万件をフルスキャンしていないか ——判断するには、結局のところDBの基礎力が必要です。 この講座では難しいことはしません。AIに指示を出す前に知っておくべき最低限の知識を、2時間でSQLの全体的な流れを実際に手を動かしながら身につけます。講座が終わる頃には、AIが作成したクエリを前にしても、もう不安を感じることはないでしょう。

私は苦労して学びましたが、皆さんは簡単に学んでください。 不要な理論は省き、SQLの核心だけを詰め込みました。 SQLへの自信を素早く手に入れましょう。

Spring AI Router Pattern + RAG + MCPを活用した「インテリジェント協業」専門家エージェントチーム構築 単一エージェントを超えてアーキテクチャへ：Routerパターンとエージェント分離(Isolation)設計の定石

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。

バックエンド開発をしていると、ある瞬間、このような悩みに直面することがあります。 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です。私自身も実務で同じ問題を経験し、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繰り返しました。 その過程で選んだ答えが、まさにNATSでした。単一バイナリベースのシンプルな構成、マイクロ秒単位の超低遅延パフォーマンス、そしてPub/SubからQueue Group、JetStreamまで、実務に不可欠な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。 この講義は、NATSの機能を羅列する講義ではありません。私が実務で直面した問題を基準に、どのような状況でなぜNATSを選択し、どのように構造を設計したのかを、コードとフローで説明します。メッセージングシステムが初めての方から、就職を準備している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しているシニア開発者まで、誰もが分散システムを理解し、一段階成長できるようサポートする講義です。

ドッカー、クーバーネティスからマイクロサービス、CI/CD、サービスメッシュまでの基礎理論だけでなく、実際のアプリケーション実装を例で簡単に習得できます。実際の活用に必要な重要な内容だけを整理し、講義で取り上げる要素技術の学習開始点を提供します。

チャネルトークの面接官が、同じ質問に対する不合格回答と合格回答の違いを直接分析し、実践的な深掘り質問（追い質問）への対策までサポートします。

Spring BootとReactを使用している開発者、そして企業環境でAIシステムの導入を検討している開発者の方々に、Spring AIを強くお勧めします。 本コースでは、単なるライブラリの紹介にとどまらず、Spring AIの核心概念と内部構造を理解した上で、多様な実習例を通じて直接実装しながら実務への適用能力を強化します。 Spring AI 1.1.xバージョンを基準に説明し、今後のバージョンアップにも対応できるよう、継続的な技術サポートと拡張の方向性を共に提示します。 また、MCP（Model Context Protocol）を活用してドメイン間のコンテキスト統合や分散環境でのAI連携、そしてエンタープライズ環境に適したAIアーキテクチャ設計を実現することで、Spring AI技術の活用価値を一段と高めます。 企業環境で実際に導入可能なAIシステムの構築を目標に、理論と実習をバランスよく扱う実践中心のガイドとなるでしょう。

React + SpringAIで作る「安全新聞庫」AI通報サービス開発 Neo + Essential 5番目のプロジェクト講義は、政府システム改善アイデア「安全新聞庫」通報システムの構築です！

SQLデータ分析を活用！実務で食べられる実戦問題解決で、簡単かつ迅速にお知らせ！

平凡な会社員も簡単に理解できる開発環境の設定を初めから学びます。の基本的な使い方から高度な機能まで段階的に学習し、効率的な開発環境を構築する方法を習得できます。

このプロセスは、現業と同様に、インフラストラクチャを構成し、必要な知識を学習して適用する段階に進みます。

Springの勉強を途中で諦めてしまいましたか？ コーディングが初めての完全初心者、非専攻者でもjspからspringBootまで、諦めずにSpring Bootへの道を開いてあげます。