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。

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。

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。

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。

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。

「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。

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。

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。