カカオの面接官が教えるMSAの観点からの分散トランザクションパターン

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。

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。

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。

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。

「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。

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3つのインスタンスによるクラスターを構築し、Redis Pub/Sub分散メッセージングとNginxロードバランサーを活用して、大量のトラフィック処理が可能な拡張性のあるWebSocketリアルタイムチャットサーバーを開発します。

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！

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。

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。

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。

Swaggerドキュメントを修正し、APIスペックを合わせ、フロントエンドと繰り返しコミュニケーションを取っていると、「なぜ同じことを二度も繰り返しているのだろう？」という悩みに直面することがあります。私自身も実務で似たようなもどかしさを多く感じ、その過程でGraphQLを深く使いながら、データ中心の設計手法に関心を持つようになりました。この講義では、単なるGraphQLの文法ではなく、実際のサービスでどのような問題を解決するために登場したのか、そしてResolverの構造、N+1問題、Federationといった実務的な課題を共に扱います。開発者間のコミュニケーションコストを削減し、より柔軟なAPI構造を設計する流れを自然に習得できるよう構成しました。

数百万件以上のデータを処理するバッチシステムを運用する中で感じる最大の課題は、パフォーマンスの低下と障害発生時の復旧の難しさです。単純な繰り返し処理や誤った設計では、これらの問題を解決できません。本講義では、実際のサービス環境で大規模データを安定的に処理してきた経験をもとに、Spring Batchの構造と動作原理を理解し、それを活用してパフォーマンスと安定性を両立する設計方法を解説します。単なる機能説明にとどまらず、実務ですぐに適用できるバッチアーキテクチャを通じて、データ処理に関する根本的な問題解決力を身につけられるよう支援します。

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。

この講義は、NGINXを単に設定する方法ではなく、なぜこのような構成や設定が必要なのかを理解できず、面接や実務で行き詰まる問題の解決に重点を置いています。実際にNAVER・Kakao・Tossの面接官として活動し、多くの応募者を評価してきた経験をもとに、NGINXをパフォーマンス・拡張性・運用の観点からどのように説明し、活用すべきかを実習とともに解説します。暗記した設定値ではなく、トラフィックの流れを把握し、問題を追跡できる思考法を身につけることが、この講義の核心です。

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。

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。