トス（Toss）の開発者と共にする Data Workflow Management ベースの大容量データ処理設計パターン

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。

「クバネティスをどこからどのように始めればよいか分からない」という問題を解決するために作られました。金融インフラを運用しながら直接経験した実務経験をもとに、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に構成されています。Dockerとの関係、YAML、Pod、Deployment、Serviceへと続く学習過程を通じて、学習者はクバネティスを「概念」ではなく「活用可能な技術」として体得することになります。

現役のカカオ面接官と共に作ったRedis講座です。StringからSorted Setまでのデータ構造の実習、センチネル・クラスター構成までを扱い、面接や実務で通用する設計の根拠を身につけることができます。

単なるCRUDレベルのデータベース利用を超え、AI時代に必要なPostgreSQL活用スキルを実務の観点から習得できる講座です。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、さらにはpgvectorまで、実際のサービスでどのように設計し活用するのかを段階的に学習し、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ることができます。

この講座は、Dockerを単なるツールの使い方で終わらせず、実際の現場で直面する悩みや問題を解決する観点から解き明かした講座です。開発環境と運用環境の差によって発生する予測不可能なエラー、イメージやコンテナの概念が曖昧なために起こる設定ミス、そして「どこまで知れば実務で通用するのか」という不安まで――現職で金融インフラを運用しながら直接経験した内容をもとに解説します。単にコマンドを羅列するのではなく、なぜこのような構造が必要なのか、どのような方法でイメージを設計すればメンテナンスが容易になるのか、コンテナをどう扱えば安定したサービス運用が可能なのかを、実際の事例中心に扱います。特に理論よりも実習の比重を高め、受講生が目で理解し手で覚えることで、Dockerを「使えるレベル」ではなく「運用観点で理解するレベル」まで引き上げることに焦点を当てました。Dockerに初めて触れる方、使ったことはあるが概念が整理されていない方、そしてインフラの感覚を一段階高めたい開発者に、実質的な基準と方向性を提示する講座です。

Spring Boot 3.x + KotlinでKafkaクラスターを構築し、PostgreSQL CDCと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拡張性の高い注文処理システムを開発します。

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。

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しながら感じる最大の問題は、性能の低下と障害発生時の復旧の難しさです。単純な繰り返し文や誤った設計では、これらの問題を解決することはできません。この講義では、実際のサービス環境で大容量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、これを活用して性能と安定性の両立を実現する設計手法を伝えます。単なる機能説明にとどまらず、実務ですぐに適用可能なバッチアーキテクチャを通じて、データ処理に対する根本的な解決能力を養えるようサポートします。

トラフィックが増加するほどレスポンスが遅くなり、スレッドプールが急速に枯渇し、外部API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、根本的な解決策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方式ではなく、構造自体を変える観点から問題を見つめ直す手助けをします。 この講座を通じて、まず伝統的なSpring MVCの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は余っているのにスループットが上がらないのか、ブロッキングI/Oが実際にどのような方式で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の概念と標準スペックを学び、ReactorのMonoとFluxを活用してデータストリームを扱う方法を習得します。単なる使い方ではなく、データの流れがどのように始まり、どのように消費され、スループットはどのように調節されるのかまで、実習を通じて体得します。特にBack Pressureを活用してOOMや過負荷を防止する設計方式も直接実装してみます。 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が実際の要求処理過程でどのように動作するのか比較実習を行います。MVCとWebFluxを並べて構造的な違いを確認し、いつReactiveを選択すべきかという判断基準もあわせて整理します。 単に「非同期を学ぶ」というレベルでは終わりません。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流れを維持する方法、そして高並行性環境でスループットを確保する設計センスを学ぶことができます。

この講義は、NGINXを単に設定する方法ではなく、なぜこのような構造や設定が必要なのかを理解できずに面接や実務で壁にぶつかる問題を解決することに焦点を当てています。実際にNAVER・カカオ・Tossの面接官として活動し、数多くの志願者を評価してきた経験をもとに、NGINXを性能・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、実習を交えて解き明かします。暗記した設定値ではなく、トラフィックの流れと問題追跡が可能な思考プロセスを身につけられるようにすることが、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際、依然としてバッチ（Batch）やCronJobにとどまっています。しかし、実際のサービス環境ではデータが絶え間なく生成されており、その流れを即座に処理できなければ、遅延・ボトルネック・整合性の問題へとつながります。私自身も大規模なトラフィック環境で、リアルタイム推薦、状態同期、イベント遅延といった問題に直面し、「これをバッチで処理するのが正解なのだろうか？」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に基づいて正確な結果を導き出す方法を、実務の観点から紐解いていきます。単なる理論の説明ではなく、実際のソースコードや構造を通じて、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・運用されているかを体験できます。リアルタイム処理が漠然としていた方、メッセージングのその先の領域が気になっていた方にとって、この講義は明確な指針となるはずです。

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。

この講義は、マイクロサービスアーキテクチャと分散環境を単なる技術の羅列ではなく、実際の業務や面接で求められる「設計の観点」から解き明かします。モノリスとMSAの違いから出発し、段階的な移行戦略、モジュール化されたモノリス、クリーンアーキテクチャやヘキサゴナルアーキテクチャまで段階的に扱い、各選択がなぜ必要なのか、それに伴うトレードオフを明確に説明します。また、実習を通じて構造の意図を直接確認し、分散環境で必然的に直面するデータ整合性、トランザクション、サービス間通信、障害対応といった核心的な問題を現実的なシナリオで学習できます。カカオの面接官の実際の質問と観点に基づいて構成されたこの講義は、単なる知識の習得を超え、分散システムを捉える思考プロセスそのものを一段階引き上げることを目標としています。

MySQLの基礎的な活用法から、実際のサービス環境で求められる高度な技術までを段階的に学習します。また、多様な事例や実務データに基づいたデータモデリング手法、外部キー（Foreign Key）設計の実効性の検討、GoogleカレンダーのスキーマDDL分析、現代的なDDL設計原則など幅広いテーマを扱い、MySQLを単なるデータベースを超えてシステムの核心的な構成要素として活用する方法を深く習得できる講座です。

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。

大規模なMSA（マイクロサービスアーキテクチャ）環境で性能を最大化するRPC通信手法を扱います。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動作する実際の運用環境において、安定的かつ効率的なサービス間通信を実装する方法を学びます。Golangをベースに、Protocol Buffers（proto）構文の作成、自動コード生成およびサービスの実装、gRPCの構造と従来のRPCに対する利点、そして性能最適化戦略まで実務中心に扱います。非専門家やサーバー開発の入門者も容易に理解できるよう、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務型の能力を身につけることができます。

Redis は、高速で拡張可能なオープンソースのデータベースです。このテクノロジーは、リアルタイム アプリケーション、ゲーム、ソーシャル メディア プラットフォームなどでパフォーマンスを最大化するために使用されます。ただし、Redis の実際の力を理解し、効果的に活用するには、深い理解が必要です。 Redis について専門的に学ぶ機会がやってきました。"シリコンバレーのエンジニアと学ぶ Redis"では、Redis の基本的な概念から高度な機能まで幅広く取り上げます。このコースは、Redis を初めて使用する初心者から上級者まで、すべての人に適しています。

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。

リアルタイムデータ処理、今や選択ではなく必須！ Apache Flinkでリアルタイムストリーミングをスマートに扱ってみます。 バッチ？ストリーミング？複雑な概念も簡単に、素早く理解できます。 Kafka、DB連携まで直接やってみながら感覚を掴む実習中心の構成！ データで動く世界、Flinkで先に始めてみませんか。

現役のカカオ面接官と共に作ったRedis講座です。StringからSorted Setまでのデータ構造の実習、センチネル・クラスター構成までを扱い、面接や実務で通用する設計の根拠を身につけることができます。

Microsoft AZ-900資格を同時に目指し、理論的土台を築く特講であり、2025年5月基準の出題範囲を反映した最新コンテンツとして、コアデータ概念、Azureのリレーショナルデータ、Azureの非リレーショナルデータ、Azureの分析ワークロード関連内容を、理論と実習を兼ねた形で提供することで、資格取得はもちろん、データ専門家への第一歩を踏み出す有意義な教育機会として活用可能です。

ほとんどの開発者は、データ処理について語る際、依然としてバッチ（Batch）やCronJobにとどまっています。しかし、実際のサービス環境ではデータが絶え間なく生成されており、その流れを即座に処理できなければ、遅延・ボトルネック・整合性の問題へとつながります。私自身も大規模なトラフィック環境で、リアルタイム推薦、状態同期、イベント遅延といった問題に直面し、「これをバッチで処理するのが正解なのだろうか？」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に基づいて正確な結果を導き出す方法を、実務の観点から紐解いていきます。単なる理論の説明ではなく、実際のソースコードや構造を通じて、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・運用されているかを体験できます。リアルタイム処理が漠然としていた方、メッセージングのその先の領域が気になっていた方にとって、この講義は明確な指針となるはずです。

コンテナベースのオープンソース仮想化プロジェクトである "cubernetis" を利用したコンテナ環境の分散システムを弾力的に実行するためのフレームワークを活用する方法を入門から活用まで取り上げます。

サンプルのEコマースサービスをAWSにデプロイし、継続的に堅牢で効率的な環境へと改善していく過程を素早く体験することができます。

この講座は、Dockerを単なるツールの使い方で終わらせず、実際の現場で直面する悩みや問題を解決する観点から解き明かした講座です。開発環境と運用環境の差によって発生する予測不可能なエラー、イメージやコンテナの概念が曖昧なために起こる設定ミス、そして「どこまで知れば実務で通用するのか」という不安まで――現職で金融インフラを運用しながら直接経験した内容をもとに解説します。単にコマンドを羅列するのではなく、なぜこのような構造が必要なのか、どのような方法でイメージを設計すればメンテナンスが容易になるのか、コンテナをどう扱えば安定したサービス運用が可能なのかを、実際の事例中心に扱います。特に理論よりも実習の比重を高め、受講生が目で理解し手で覚えることで、Dockerを「使えるレベル」ではなく「運用観点で理解するレベル」まで引き上げることに焦点を当てました。Dockerに初めて触れる方、使ったことはあるが概念が整理されていない方、そしてインフラの感覚を一段階高めたい開発者に、実質的な基準と方向性を提示する講座です。

データ分析の経験も特別なスキルもないプランナー、マーケターが、最も基礎的なレベルでデータ分析を試せる方法を、様々な事例とともにご紹介します。長年にわたり、100以上の企業や公共機関などで2千名に及ぶ受講者の方々と共に実習しながら、データ非専門家という立場で最も現実的に活用可能な分析法として内容を構成しました。

クボネティス(☸)をまさにこれから始める段階で必要な内容を盛り込みました。🧭 この講義を通じて、クボネティスの構造を最も簡単に理解しながら始めることができます。🥇

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皆さん、ビッグデータ処理の4段階である[データ収集▶データ保存▶データ分析▶表現]について、理論30％＋実践70％のコードラボ方式でより楽しく体系的に学習します🧑🏻‍🏫

ソフトウェア データ パイプラインを作成する際に最もよく使用されるオーケストレーターである Apache Airflow を学習できます。

ログプレソを介してデータを収集し、収集したデータをクエリが可能に正規化する方法を習得するためのプロセスです。このレッスンでは、コレクターを設定することでデータを収集する方法、さまざまな形式で混在して入ってくるデータを解析する方法、リモートサーバーにエージェントをインストールしてコレクターを生成する方法について学ぶことができます。

非専門家の方でも簡単に理解でき、実戦ですぐに活用できる「クバネティス（Kubernetes）入門・実戦」講座を作ってみました！

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