Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Sign up for free
Menu
Search
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Pricing
Search
Sign in
Sign up for free
コレオグラフィ型サーガでのデータモデルの持ち方
Search
Aja9tochin
September 19, 2025
Technology
87
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
コレオグラフィ型サーガでのデータモデルの持ち方
Aja9tochin
September 19, 2025
More Decks by Aja9tochin
See All by Aja9tochin
ドメイン駆動セキュリティへの道しるべ
pandayumi
1
340
コマンドとリード間の連携に対する脅威分析フレームワーク
pandayumi
1
760
3分でわかる脅威モデリングの超概要
pandayumi
1
180
5分でカオスエンジニアリングを分かった気になろう
pandayumi
0
750
DDD集約とサービスコンテキスト境界との関係性
pandayumi
3
560
業務改善原則を使った企画の重要性
pandayumi
0
75
セキュリティ視点以外の重要な脅威分析
pandayumi
0
58
脅威モデリングによるシフトレフト活動
pandayumi
0
81
ビジネスアーキテクチャにおける脅威分析
pandayumi
0
57
Other Decks in Technology
See All in Technology
Vue.jsのGitHubから学ぶ意思決定
yut0naga1_fa
1
320
ガチで放置できるClaude Code実行環境の作り方.pdf
lamaglama39
5
10k
ポケモン対戦を自動で記録して振り返ろう
fufufukakaka
0
410
Microsoft のサポート ライフサイクルを理解する
murachiakira
PRO
0
220
演劇と私とスクラム
chinmo
0
170
"計画的無茶振り"を通してAIネイティブ世代の新人を育てる
subroh0508
1
120
AWS Continuum for Penetration Testing に Deep Dive してみる
asanoharuki
2
1.4k
あなたのDartコードは丸見えかもしれない ~reFlutterで暴くFlutterアプリの中身と多層防御~
zozotech
PRO
0
570
Autonomous AI Lakehouse - Live AI Hubから始めるセキュアなAIデータ活用 -
oracle4engineer
PRO
2
160
キヨさん、67歳。AIコーディングエージェントに挑む
happysamurai294
0
110
日本AIベンチャーレポート2026
kentarofujii
0
250
DevelopersIO 2026 Tokyo 現時点の衛星通信サービスの現状を整理してみる
maroon1st
0
320
Featured
See All Featured
Lightning Talk: Beautiful Slides for Beginners
inesmontani
PRO
2
740
Balancing Empowerment & Direction
lara
6
1.3k
HTML-Aware ERB: The Path to Reactive Rendering @ RubyCon 2026, Rimini, Italy
marcoroth
5
860
JavaScript: Past, Present, and Future - NDC Porto 2020
reverentgeek
52
6.1k
Navigating Weather and Climate Data
rabernat
0
560
Leadership Guide Workshop - DevTernity 2021
reverentgeek
1
410
GraphQLの誤解/rethinking-graphql
sonatard
75
12k
Navigating the Design Leadership Dip - Product Design Week Design Leaders+ Conference 2024
apolaine
2
490
Practical Tips for Bootstrapping Information Extraction Pipelines
honnibal
25
2.1k
The agentic SEO stack - context over prompts
schlessera
0
980
Are puppies a ranking factor?
jonoalderson
2
4.1k
コードの90%をAIが書く世界で何が待っているのか / What awaits us in a world where 90% of the code is written by AI
rkaga
63
47k
Transcript
コレオグラフィ型 サーガでのデータ の持ち方 ビジネスアーキテクト 工藤由美
自己紹介 勿論飛ばしマシュ。 不要プロセスを排除=ECRSのE これぞアジャイル。 2025/9/19
今回の論点構造 大論点:コレオグラフィ型サーガにおけるデータの持ち方はどうあるべきか? 中論点:なぜコレオグラフィ型では、コマンドモデル以外にもSagaローカル状態モデルを持つ必要があるのか? 中論点:3つの異なるデータ特性のモデルをどのように物理分割すべきか? 誰向け?:次の2つを共に満たす方向け もうすでに、オーケストレーション型のサーガで分散化を体験済 これから、さらに自律駆動型にして、より疎結合なマイクロサービスへ検討中 2025/9/19
オーケストレーションサーガ 構図: 特徴:分散の導入には最適だが、まだ疎結合ではない。 各種サービスは、自分のコマンドとリードだけ管理してればいい。 サーガの状態管理は、オーケストレーターが専門。 エラーハンドリングが行いやすい。 指揮者がいないと各種サービスの自律性がない 必ず指揮者を通して連携するので遅い。 コレオグラフィ型に比べたら密結合。 2025/9/19
なぜSagaローカル状態 モデルを持つ必要がある のか? 2025/9/19
オーケストレーション型のころ 例) おとぎ話サーガ、パラレルサーガ 特徴:後述のコレオグラフィよりは密結合状態 オーケストレーターがサーガ全体の進捗状態を管理なので、シンプル 各種サービスは、コマンドモデルとリードモデルの最大2つのDBクラスタの管理 分散の導入時には、まずはオーケストレーションから始めるの推奨!
メリット 各種サービスが自分の集約内の状態だけに集中できる 複雑な例外処理がコレオグラフィ型よりも圧倒的にシンプル デメリット 指揮者の指示ないと自律的に協調できない オーケストレーター用のコンポーネント用意する手間 2025/9/19
コレオグラフィ型サーガの概念図 例) タイムトラベルサーガ、アンソロジーサーガとか(右図はだ いぶ簡略化してるので正確な図じゃないです) メリット 各種サービスが自律的に他サービスと協調できる さらに疎結合なので、パフォーマンスとスケーラビリティ高 デメリット
オーケストレーターのやってたSaga責務の一部を各サービスが 分担して持つ必要あり エラーハンドリングの複雑さ、マジ面倒 ※いきなり、コレオグラフィから始めるのマジやめれ? まずは、オーケストレーション型から地道にコツコツ!! 2025/9/19
なぜコマンドとSagaローカル状態をわける? 結論)べき等性の保証のため ① 責務の違い コマンドモデル(イベントストア)の責務:自分のビジネスエンティティの状態変化を記録すること(「状態」の記録に集中) Sagaローカル状態の責務:外部から受け取ったイベントを処理済みか記録すること(べき等性の記録に集中) ② 技術的問題により イベントを受け取った際に、「このイベントを既に処理したか?」をイベントストアだけで判断しようとすると、複雑で非効率なク エリが必要。
イベントをトリガーとして生成された別のドメインイベントが、このイベントストア内に既に存在するか?といった検索を行わない といけない。→圧倒的に遅い!! 対して、processed_saga_eventsのような専用テーブルがあれば、「このevent_idは存在するか?」という非常に高 速な主キー検索で、べき等性を保証可能。 2025/9/19
3つの異なるデータ特性 のモデルの分け方 2025/9/19
方法①物理的に1つにまとめる メリット データの鮮度はもっとも高い(すべてが同じトランザクション内) 一番シンプルな構成なので、実装難易度もっとも低い デメリット すべてが同じ特性のDBに詰め込まれる。 耐障害性は極めて低い ※最初にここから始めるのは、アリよりのありだが、コマンドと リードの分離されていない時のみの適用に限定される。 2025/9/19
方法②すべてを別々のDBで実装、、、 メリット 3つのそれぞれの特性に応じたものを選べる 耐障害性が高い デメリット :お金と手間が超かかる 複数の異なるDB基盤と、それらを繋ぐデータ同期パイプライ ンを自前で構築・管理する必要があり、非常に複雑。 よって、以下が現実的落としどころ。 いきなりの導入は基本やめておく。(可逆性も低い)
特定のマイクロサービス内のデータだけに、必要に応じて後か ら採用する、最終手段みたいなもの。 2025/9/19
方法③HTAPを使う(HTAP+Saga用RDB) メリット コマンドとリードの間のプロジェクター用意しなくていい コマンドとリードの間のデータ鮮度が高&強い整合性 Sagaの状態モデルが分離されているため、ワークフローの追跡という 重要なプロセスの耐障害性が確保されてる デメリット HTAP DB自体は書き込み・読み取り両方のプロセスに影響する単 一障害点となりうる
HTAP自体の専門知識と高度な運用が求められる コマンドモデルとSagaローカル状態モデルが非同期・結果整合性 HTAPの専門スキルがあり、データ品質がどのくらい必 要かわからない場合には、ここから始めるのもあり。 2025/9/19
方法④統一イベントストア+リードモデル用DB オーケの頃は、Saga状態モデルはステートモデル メリット 全ての状態変化が不変の唯一の真実イベントとして記録され るため、完璧な監査証跡となり、データの信頼性が最高レベル。 耐障害性は最高レベル。イベントストア(Kafkaなど)は非常 に可用性が高く、書き込み処理が失われることはほぼない。 最悪、リードモデルがダウンしてもプロセスは継続できる。 デメリット リードモデルは結果整合性となるため、データ鮮度は低い
イベントソーシング&CQRSという、分散システムの中でも特に 高度な設計概念の深い理解と実装能力が求められる。 でも、個人的にはこれが一番オススメ!(超主観) 2025/9/19
どういうロードマップがある? すでにコマンドとリードが物理的に分かれてる→④から開始し、その後必要に応じて②へ移行 サービス内のコマンドとリードが一緒のDBである ①から始める→リードモデルだけ後から物理分割して④を目指す まずは先にコマンドモデルとリードモデルを分離→コマンドモデルのイベントストアにSagaローカル状態モデル追加 2025/9/19
まとめと伏線 オーケストレーション型でやってくれていたサーガの状態モデルのマネジメントを、コレオグラフィ型では各種サー ビスが分散保有する必要がある。 コマンドモデル、リードモデル、サーガ状態モデルの3種類の責務のデータをどのように物理分割するのか?の 4パターン。 次回は、段階的にオーケストレーターからコレオグラフィのモデルへの移行あたりを振れられたらいいな。 2025/9/19
ハイブリッドに結局落ち着く すべてをコレオグラフィ型のサーガにするなんて、 割とムリゲーだし、やりすぎ。 右図のような形に結局落ち着く。 なので、 コマンドモデル+リードモデル 今日のコマンド・リード・Saga状態モデル のハイブリッドになるのが現実。 2025/9/19