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Cloud Engineering Know-how

Data & Integration Architecture

Applicationが扱うDataの特性とSystem間の連携方式を整理し、Data StoreとIntegration Architectureを設計します。

Data量、Access Pattern、Consistency、Traffic特性、処理遅延などを基に、特定のDatabaseやMessaging Technologyを前提とせず、Applicationに適した構成を選定します。

Related Scenario
04アーキテクチャ・実行基盤の選定
Design Scope

What We Design

01

Data Store & State Design

  • Relational / NoSQL / Object Storage Selection
  • Cache & Session Design
  • Data Access & Consistency Design

Transaction、検索、Key-Value Access、大容量Fileなど、Applicationが扱うDataの特性に応じて、RDB、NoSQL、Object Storage、Cacheなどの役割を整理します。

すべてのDataを一つのDatabaseへ集約するのではなく、Access Pattern、Consistency、Performance、運用負荷を基に、Dataごとに適したStoreとState管理方式を設計します。

02

API, Messaging & Event Integration Design

  • Synchronous / Asynchronous Integration
  • Queue / Event / Streaming Architecture
  • Retry / Replay / Idempotency Design

System間の連携について、同期APIだけで接続するのではなく、処理特性やTrafficに応じてQueue、Event Bus、Streaming Platformなどを利用した非同期Architectureを設計します。

一時的なTraffic増加をMessaging Layerで吸収してBackend処理と分離する構成や、障害時のRetry、MessageのReplay、重複実行を考慮したIdempotencyなど、連携処理が失敗した場合まで含めて設計します。

Technology Map

Technologies / Keywords

AWS

Amazon RDS / Amazon DynamoDB / Amazon S3 / Amazon ElastiCache / Amazon SQS / Amazon EventBridge / Amazon MSK / Amazon API Gateway

Azure

Azure SQL / Cosmos DB / Blob Storage / Azure Cache for Redis / Service Bus / Event Grid / Event Hubs / API Management

GCP

Cloud SQL / Firestore / Cloud Storage / Memorystore / Pub/Sub / Eventarc / Managed Service for Apache Kafka / API Gateway