K8s と Kafka 環境における Apache Flink：PyFlink、Go、運用、およびマネージド価格設定
ステートフルストリーミング、チェックポイント、K8s、PyFlink、Go。
Apache Flink は、有界および無界のデータストリームに対して状態付きの計算を行うためのフレームワークです。
Microservices
AI/MLオーケストレーション用のGoマイクロサービス
Goマイクロサービスを使用して堅牢なAI/MLパイプラインを構築しましょう
AIおよび機械学習（ML）ワークロードがますます複雑になるにつれて、強固なオーケストレーションシステムの必要性が高まっています。Goのシンプルさ、パフォーマンス、並行処理能力は、MLパイプラインのオーケストレーションレイヤーを構築する際に理想的な選択肢です。モデル自体がPythonで書かれている場合でも、Goは理想的な選択肢です。https://www.glukhov.org/ja/app-architecture/integration-patterns/go-microservices-for-ai-ml-orchestration-patterns/ “Go in ML orchestration pipelines”。
分散トランザクションにおけるサガパターン - Goでの例を用いて
マイクロサービスにおけるサガパターンによるトランザクション
Saga パターン
は、分散トランザクションを一連のローカルトランザクションと補償アクションに分割することで、洗練された解決策を提供します。
AWS Kinesis を用いたイベント駆動マイクロサービスの構築
AWS Kinesis を活用したスケーラブルなイベント駆動アーキテクチャ
AWS Kinesis は、最小の運用オーバーヘッドでスケーラブルなリアルタイムデータ処理を可能にし、モダンなイベント駆動マイクロサービスアーキテクチャ構築の要となっています。
Apollo Server を使用した GraphQL BFF の構築
GraphQL BFF と Apollo Server を使用してフロントエンド API を最適化する
Backend for Frontend (BFF) パターンをGraphQLとApollo Serverと組み合わせることで、現代のウェブアプリケーションに強力なアーキテクチャを構築できます。
Istio と Linkerd を用いたサービスメッシュの実装: 総合ガイド
本格的なサービスメッシュの展開 - Istio と Linkerd の比較
Istio および Linkerd を使用してサービスメッシュアーキテクチャを実装および最適化する方法を確認してください。このガイドでは、展開戦略、パフォーマンス比較、セキュリティ構成、および生産環境でのベストプラクティスについて説明します。