本書は、ソフトウェアアーキテクチャの重要性と、効果的なアーキテクチャを設計・構築・維持するためのスキルや知識を現代的視点から解説しています。内容は、アーキテクチャの基礎、アーキテクトの役割、アーキテクチャスタイル、チームとのコラボレーションに必要なソフトスキルなど多岐にわたり、実践的な例を交えて説明されています。著者は経験豊富なアーキテクトたちで、読者がソフトウェアアーキテクトとして成長するための道筋を示しています。

マイクロサービスの要素はAPIであり、これを理解することがシステムを堅牢かつ柔軟にします。 いかにしてマイクロサービスを構築しAPIによってそれらを統合・推進するのか【本書の内容】本書はJosé Haro Peralta, "Microservice APIs",Manning Publications 2023の邦訳版です。理解・利用・保守が容易なAPIで、堅牢なマイクロサービスを設計・実装する実践的なテクニックを学べる一冊です。著者が長年培ってきた指導力をもとにPythonベースの例を豊富に掲載し、哲学よりも実装に重点を置いたマイクロサービス実践の書です。どの言語でも機能する原則とパターンに従って、堅牢なマイクロサービスAPIを構築し、テストして保護し、クラウドにデプロイする方法を学ぶことができます。【目次】Part 1　マイクロサービスAPIの概要　　第1章：マイクロサービスAPIとは何か　　第2章：基本的なAPIの実装　　第3章：マイクロサービスの設計Part 2　REST APIの設計と構築　　第4章：REST APIの設計原則　　第5章：OpenAPIによるREST APIの文書化　　第6章：Pythonを使ったREST APIの構築　　第7章：マイクロサービスのサービス実装パターンPart 3　GraphQL APIの設計と構築　　第8章：GraphQL APIの設計　　第9章：GraphQL APIを使う　　第10章：Pythonを使ったGraphQL APIの構築Part 4　マイクロサービスAPIのセキュリティ、テスト、デプロイ　　第11章：APIの認証と認可　　第12章：APIのテストと検証　　第13章：マイクロサービスAPIのDocker化　　第14章：KubernetesによるマイクロサービスAPIのデプロイ 目次 Part 1　マイクロサービスAPIの概要 第1章：マイクロサービスAPIとは何か 第2章：基本的なAPIの実装 第3章：マイクロサービスの設計 Part 2　REST APIの設計と構築 第4章：REST APIの設計原則 第5章：OpenAPIによるREST APIの文書化 第6章：Pythonを使ったREST APIの構築 第7章：マイクロサービスのサービス実装パターン Part 3　GraphQL APIの設計と構築 第8章：GraphQL APIの設計 第9章：GraphQL APIを使う 第10章：Pythonを使ったGraphQL APIの構築 Part 4　マイクロサービスAPIのセキュリティ、テスト、デプロイ 第11章：APIの認証と認可 第12章：APIのテストと検証 第13章：マイクロサービスAPIのDocker化 第14章：KubernetesによるマイクロサービスAPIのデプロイ

本書は、ソフトウェアアーキテクチャの普遍的なルールについて解説しています。プログラムの構成要素の組み立て方に焦点を当て、プログラミングパラダイム、設計原則、コンポーネントの原則、アーキテクチャの詳細を紹介しています。目次にはイントロダクションから付録までの各部が含まれています。

本書は、現代の分散システム設計におけるデータの扱いに焦点を当て、リレーショナルデータベースやNoSQL、ストリーム処理などのテクノロジーの特性を詳述しています。データ指向アプリケーションの設計に必要な基本概念を解説し、レプリケーションやトランザクション、バッチ処理などの分散データの管理手法についても触れています。ソフトウェアエンジニアやアーキテクトにとって必携の一冊です。

本書は、データ活用に悩む企業向けに、データ基盤の構築やデータ分析組織の立ち上げに必要なノウハウを提供します。データを集めても活用できない理由や、データ基盤が機能しない原因を解説し、適切なデータ整備や組織の構築方法を提案。著者たちはデータ活用のプロフェッショナルであり、実践的な知識を惜しみなく披露します。データ基盤を効果的に機能させたい方にとって、必読の一冊です。

この文章は、エリック・エヴァンスの著書に関する目次と著者情報を紹介しています。目次は、ドメインモデルの機能、モデル駆動設計の要素、リファクタリングの深い洞察、戦略的設計の4部構成で、各部での主要なテーマが列挙されています。著者は、ビジネスとソフトウェア構築に関する専門家や技術コンサルタントであり、各自の経歴や専門分野も述べられています。

システム開発の上流工程の1つである、システム設計にスポットを当てた入門書です。システム設計を大きくアプリケーション設計とインフラ設計の2つに分類し、各分類における設計内容を軸に、実践のポイントや注意点などを紹介しました。関係者間で共通の認識を持って開発を進め、システムの品質を高められるようになるはずです。また、設計書の活用方法についても解説されているので、メンテナンスも効率的にできるようになるでしょう。 CHAPTER1 「システム設計」の位置付け Section 01 本書の前提とシステム「開発」の全体像 Section 02 「要件定義」とは Section 03 「設計」とは Section 04 「開発テスト」とは Section 05 「リリース」とは Section 06 「保守・運用」とは COLUMN どの工程にどれくらいリソース（工数）が必要なの？ CHAPTER2 「システム設計」とは Section 07 本書における「システム設計」の整理方法 Section 08 設計書を作成する理由 Section 09 設計書の種類 Section 10 「全体設計」の概要 Section 11 「入出力設計」の概要 Section 12 「データベース設計」の概要 Section 13 「ロジック設計」の概要 Section 14 「ネットワーク設計」の概要 Section 15 「サーバ設計」の概要 COLUMN システム設計は広く、深い CHAPTER3 「システム設計」 に影響する考え Section 16 ソフトウェア設計モデル Section 17 フレームワーク Section 18 社外要因・社内要因 Section 19 オンプレミスとクラウド Section 20 仮想化技術 Section 21 ミドルウェア COLUMN ソフトウェアを作るのは勉強も必要だが、本来は楽しいもの CHAPTER4 全体設計 Section 22 全体設計の流れとポイント Section 23 システムアーキテクチャ設計 Section 24 信頼性・安全性設計（全体編） Section 25 環境設計（全体編） Section 26 性能設計（全体編） Section 27 セキュリティ設計（全体編） Section 28 運用方式設計（全体編） Section 29 外部接続方式設計（全体編） Section 30 標準化設計 Section 31 テスト方式設計（全体編） Section 32 移行方式設計（全体編） COLUMN こんなにも全体設計が必要なの？ CHAPTER5 入出力設計 Section 33 設計書一覧 Section 34 画面系：画面一覧 Section 35 画面系：画面遷移図 Section 36 画面系：画面共通設計 Section 37 画面系：画面レイアウト Section 38 画面系：画面入力設計 Section 39 帳票系：帳票レイアウト Section 40 IF系：外部接続先一覧 Section 41 IF系：外部接続方式設計 Section 42 IF系：IFレイアウト Section 43 その他：送信メール設計 COLUMN 入出力設計は、システム知見に加えてコミュニケーション力が必要 CHAPTER6 データベース設計 Section 44 設計書一覧 Section 45 ボリューム一覧 Section 46 RDB：データベース設定 Section 47 RDB：ER図 Section 48 RDB：テーブルレイアウト Section 49 ファイル：ファイル設計 COLUMN データベース設計といえば、まずはRDBです CHAPTER7 ロジック設計 Section 50 設計書一覧 Section 51 ユースケース図 Section 52 アクティビティ図 Section 53 クラス図 Section 54 シーケンス図 Section 55 処理フロー図（フローチャート） Section 56 状態遷移設計 Section 57 バッチ全体設計 Section 58 処理設計（プログラム仕様書） COLUMN システム構築には「システムならではの考え方」や「業界特有の知識」が必要 CHAPTER8 ネットワーク設計 Section 59 設計書一覧 Section 60 ネットワーク全体構成図（物理構成） Section 61 ネットワーク全体構成図（論理構成） Section 62 ネットワーク提供サービス一覧 Section 63 通信要件一覧 Section 64 IPアドレス設計 Section 65 ネットワークサービス設計 Section 66 FW（ファイアーウォール）ルール設定方針書 Section 67 流量制御設計 COLUMN ネットワークの基礎はOSI参照モデルを知るのが早い CHAPTER9 サーバ設計 Section 68 設計書一覧 Section 69 サーバ仕様設計 Section 70 仮想化設計 Section 71 サーバプロダクト構成書 Section 72 サーバ稼働サービス一覧 Section 73 サーバ設定仕様書 Section 74 サーバ構築手順書（クラウド編） Section 75 サーバ運用設計 Section 76 障害対応手順書 COLUMN サーバ設計ができれば、たいていはなんとかなる CHAPTER10 設計書の活用 Section 77 設計書は開発のためだけではない Section 78 設計書は継続したメンテナンスが重要 Section 79 設計書は影響調査に使用する Section 80 設計書はシステムの品質を高めるために使用する Section 81 設計書は教育に使用する Section 82 設計書は移行の元ネタに使用する COLUMN 設計書は不要、という暴論

本書は、業務システムやアプリ開発における成功の鍵である「要件定義」の重要性を解説しています。要件定義は、ユーザーと開発者の合意を形成し、UIや機能、データを明確にするプロセスですが、しばしば軽視され、プロジェクトが迷走することがあります。豊富な図解を用いて、要件定義の知識をわかりやすく提供し、さらに「プロセス設計」や「システム設計」についても触れ、業務改善や最新技術の活用に向けた具体的な手法を示しています。読者は、システム設計を自信を持って進めるための理解を深めることができるでしょう。

本書は、Webサービスの実践的な設計について解説しています。初めに、HTTP、URI、HTMLの仕様とその歴史や設計思想を紹介し、その後、望ましいURIやHTTPメソッドの使い分け、クライアントとサーバの役割分担、設計プロセスなどの設計課題とベストプラクティスを提示しています。目次はWeb概論、URI、HTTP、ハイパーメディアフォーマット、Webサービスの設計、付録で構成されています。

この入門書は、Webアプリケーション開発の基礎を学ぶためのもので、通信技術とソフトウェア開発技術の両方からWebシステムの仕組みを詳しく解説しています。内容は、Webアプリケーションの定義、発展の歴史、HTTPの理解、CGIからの進化、構成要素、効率的な開発手法、セキュリティ対策などが含まれています。著者はウルシステムズのシニアコンサルタントで、オープンソースソフトウェア開発にも関与しています。

本書は、情報システムの設計手順を体系化し、ユーザーと開発チームをつなぐ方法を明示します。各工程の目的や作業内容を示しながら、データ、業務プロセス、画面UIの設計を「概要定義から詳細定義へ」「論理設計から物理設計へ」と進める手順を説明します。特定の開発手法に依存せず、実装技術や環境変化に左右されない原理原則を実践に即して解説しています。著者はシステム設計や業務改革に携わる専門家です。

本書は、ChatGPTのAPIとLangChainを使って、大規模言語モデル（LLM）を本番レベルのシステムに組み込むための知識をステップバイステップで学習し、手を動かしながら実践できる書籍です。　生成AIが登場し、APIやフレームワークのエコシステムが充実してきたことによって、これまで機械学習やプログラミングの十分な知識が必要だったことに対してアプリケーション開発者が挑戦しやすくなりました。LLMの性質を活かしたサービスや業務システム構築の基礎を理解し、LLMのモデルやワークフローを抽象化して取り扱ううえで、LangChainというフレームワークが非常に便利です。本書でOpenAI APIやLangChainをしっかり学ぶことで、生成AI関連の知識を体系的にイメージできるようになります。　本書ではまず、OpenAI APIとLangChainについて解説します。ChatGPTのようなしくみを業務システムなどに組み込むためには、単にLLMに1つ入力して1つ出力を得るような実装ではなく、複数のタスクを一連のワークフロー処理として実現する必要があります。また、ChatGPTが知識を持たない専門知識を答えてほしいとか、意図した形式で応答が欲しいなど、実用性を高める必要も出てきます。これらを実現するためのLangChainのつかいかたをわかりやすく解説します。　後半では、ステートレスなOpenAI APIに記憶を持たせたり、必要に応じてWeb検索などを行うエージェント処理、さらにそれらチャット形式の処理を、ステップバイステップでWebアプリやSlackアプリとして実装します。　さらに、LLMアプリを本番稼働させるうえで必要となる、ユーザー体験、セキュリティ、コンプライアンスへの準拠などのためのヒントや注意点も解説します。 ●第1章　大規模言語モデル（LLM）を使ったアプリケーションを開発したい！ 1.1 ChatGPTにふれてみよう 1.2 プロンプトの工夫でできること -日々の仕事で使ってみよう 1.3 プログラミングで使ってみよう 1.4 ChatGPTを使うときに気をつけること 1.5 ChatGPTの有料プランでできること -GPT-4 -Plugins -Advanced Data Analysis -OpenAIのChatGPT以外のサービス 1.6 大規模言語モデル（LLM）のビジネスへの活用 1.7 LLMを活用したビジネスやアプリケーションの事例紹介 -株式会社サイダスの事例：CYDAS PEOPLE Copilot Chat -PingCAP株式会社の事例：Chat2Query -Alexaスキルの事例（個人開発）：helloGPT -株式会社ソラコムの事例：SORACOM Harvest Data Intelligence 1.8 LLMを使ったアプリケーション開発で気をつけること 1.9 本書で扱う技術について -LangChain -クラウドサービス（とくにサーバーレス） -Slackアプリでコラボレーションを促進しよう -まとめ ●第2章　プロンプトエンジニアリング 2.1 なぜいきなりプロンプトエンジニアリング？ -ChatGPTのプロンプトエンジニアリング -アプリケーション開発におけるプロンプトエンジニアリング -プロンプトエンジニアリングってあやしくない？ -COLUMN ファインチューニングとプロンプトエンジニアリング 2.2 プロンプトエンジニアリングとは 2.3 プロンプトの構成要素の基本 -題材：レシピ生成AIアプリ -プロンプトのテンプレート化 -命令と入力データの分離 -文脈を与える -出力形式を指定する -プロンプトの構成要素のまとめ 2.4 Prompt Engineering Guideから：ChatGPTの無限の可能性を引き出す -Zero-shotプロンプティング -Few-shotプロンプティング -Zero-shot Chain of Thoughtプロンプティング -まとめ ●第3章　ChatGPTをAPIから利用するために 3.1 OpenAIの文書生成モデル -ChatGPTにおける「モデル」 -OpenAIのAPIで使える文書生成モデル -モデルのスナップショット 3.2 ChatGPTのAPIの基本 -Chat Completions API -Chat Completions APIの料金 -発生した料金の確認 3.3 入出力の長さの制限や課金に影響する「トークン」 -トークン -Tokenizerとtiktokenの紹介 -日本語のトークン数について 3.4 Chat Completions APIにふれる環境の準備 -Google Colabとは -Google Colabのノートブック作成 -OpenAIのAPIキーの準備 3.5 Chat Completions APIをさわってみる -OpenAIのライブラリ -Chat Completions APIの呼び出し -会話履歴を踏まえた応答を得る -ストリーミングで応答を得る -基本的なパラメータ -COLUMN Completions API 3.6 Function calling -Function callingの概要 -Function callingのサンプルコード -パラメータ「function_call」 -Function callingを応用したJSONの生成 -まとめ ●第4章 　LangChainの基礎 4.1 LangChainの概要 -LangChainのユースケース -なぜLangChainを学ぶのか -LangChainのモジュール -LangChainのインストール -COLUMN langchain_experimental 4.2 Language models -LLMs -Chat models -Callbackを使ったストリーミング -Language modelsのまとめ 4.3 Prompts -PromptTemplate -ChatPromptTemplate -Example selectors -Promptsのまとめ 4.4 Output parsers -Output parsersの概要 -PydanticOutputParserを使ったPythonオブジェクトの取得 -Output parsersのまとめ 4.5 Chains -LLMChain―PromptTemplate・Language model・OutputParserをつなぐ -SimpleSequentialChain―ChainとChainをつなぐ -Chainsのまとめ -COLUMN Chainの内部の動きを確認するには 4.6 Memory -ConversationBufferMemory -さらに便利なMemory -Memoryの保存先 -Memoryのまとめ -COLUMN Chat modelsでMemoryを使う場合の注意 ●第5章　LangChainの活用 5.1 Data connection -RAG（Retrieval Augmented Generation） -Data connectionの概要 -Document loaders -Document transformers -Text embedding models -Vector stores -Retrievers -RetrievalQA（Chain） -Data connectionのまとめ -COLUMN RetrievalQAにおけるchain_type 5.2 Agents -Agentsの概要 -Agentsの使用例 -Agentsの仕組み―ReActという考え方 -Tools -Toolkits -Function callingを使うOpenAI Functions Agent -一度に複数ツールを使うOpenAI Multi Functions Agent -Agentsのまとめ -COLUMN Function callingを応用したOurputParser・Extraction・Tagging -まとめ -COLUMN Evaluation ●第6章　外部検索、履歴を踏まえた応答をするWebアプリの実装 6.1 第6章で実装するアプリケーション -実装するアプリケーションの構成 -本書での開発の仕方 -AWS Cloud9の概要 -Streamlitの概要 -完成版のソースコード 6.2 Cloud9を起動して開発環境を構築する -Cloud9環境を作成する -GitHubリポジトリを作成する -Cloud9とGitHubの連携 -Python環境を構築する 6.3 StreamlitのHello World 6.4 ユーザーの入力を受け付ける 6.5 入力内容と応答を画面に表示する 6.6 会話履歴を表示する 6.7 LangChainを使ってOpenAIのChat Completions APIを実行する 6.8 Agentを使って必要に応じて外部情報を検索させる 6.9 チャットの会話履歴をふまえて応答する 6.10 Streamlit Community Cloudにデプロイする -依存パッケージの一覧を作成 -ソースコードをGitHubにアップロードする -Streamlit Community Cloudにデプロイする -他のユーザーを招待する -まとめ ●第7章　ストリーム形式で履歴を踏まえた応答をするSlackアプリの実装 7.1 なぜSlackアプリを作るのか -どんな構成にするの？ -開発環境 -GitHubリポジトリのファイル構成 7.2 環境準備 7.3 環境設定ファイルを作成する 7.4 Slackアプリを新規作成する 7.5 ソケットモードを有効化する 7.6 アプリケーションを作成する 7.7 イベントを設定する 7.8 アクションを送信して応答する 7.9 スレッド内で返信する 7.10 OpenAI APIを呼び出す 7.11 ストリーミングで応答する 7.12 会話履歴を保持する -Momento Cache とは？ 7.13 LazyリスナーでSlackのリトライ前に単純応答を返す 7.14 AWS Lambdaで起動されるハンドラー関数を作成する 7.15 chat.update API制限を回避する 7.16 Slack投稿をリッチにする 7.17 デプロイする 7.18 Socket ModeからAWS Lambdaに切り替える -まとめ ●第8章　社内文書に答えるSlackアプリの実装 8.1 独自の知識をChatGPTに答えさせる -ファインチューニングとRAG（Retrieval Augmented Generation） -RAGワークフロー -回答文の生成にLLMが必要か -業務を圧迫する「何かを探している時間」 -社内データを整備する 8.2 埋め込み表現（embeddings）とは 8.3 実装するアプリケーションの概要 -完成版のソースコード 8.4 開発環境を構築する -Cloud9のディスクスペースが不足している場合の拡張方法 8.5 サンプルデータの準備 8.6 Pineconeのセットアップ -Pineconeとは -Pinecone以外のベクターデータベース -Pineconeのサインアップ 8.7 ベクターデータベース（Pinecone）にベクターデータを保存する -COLUMN Pythonのパッケージ管理ツールについて 8.8 Pineconeを検索して回答する 8.9 会話履歴も踏まえて質問できるようにする -単純に会話履歴を入れてもうまく動かないケース -会話履歴を踏まえて質問をあらためて作成する 8.10 ConversationalRetrievalChainを使う -まとめ ●第9章　LLMアプリの本番リリースに向けて 9.1 企業で生成AIを活用していくために 9.2 JDLA発行『生成AIの利用ガイドライン』をもとにした自社ガイドラインの作成 -利用する外部サービスのサービス規約をしっかり読む 9.3 サービスの企画・設計段階での課題 -プロジェクトリスクへの対応 9.4 テスト・評価について -LLM部分の評価方法 -LangSmithによる性能監視 -COLUMN コンテンツのユースケースによる温度（temperature）の推奨値 9.5 セキュリティ対策について -OWASP Top 10 for Large Language Model Applications -LangChainコアの脆弱性排除について 9.6 個人データ保護の観点 -個人情報保護法に定める本人同意と目的内での利用 -個人情報の保護に関する「決定指向」利益モデルと情報的他律からの自由について 9.7 EUが定める禁止AI・ハイリスクAIの取り扱いの動向 ●付録　Webアプリ、Slackアプリ開発の環境構築 A.1 AWSのサインアップ A.2 Cloud9の環境作成 -Cloud9の料金説明 A.3 Cloud9とGitHubの連携 -GitHubとのSSHの設定 -Gitのユーザーの設定 -GitHubでリポジトリを作成してクローン A.4 Cloud9上のPythonの環境構築 -pyenvのインストール -Python3.10のインストール -Python3.10を使うための手順 -仮想環境について A.5 Momentoのサインアップ -索引

システムアーキテクチャ、プロセス、スレッド、メモリ管理、他

本書は、システム開発における設計の基本知識を提供する解説書で、エンジニアがゼロからシステムを構築するための実践的ノウハウを紹介しています。設計に挑戦する際の課題（アプリケーション設計、データベース設計、画面設計など）を事例を通じて解説し、アジャイルやマイクロサービスの最新手法も取り入れています。若手エンジニアのステップアップやリーダーシップ向上を目指す人に向けた内容です。著者はITアーキテクトとしての豊富な経験を持つ吉原庄三郎氏です。

◆◆ DXへ向けてEAを大胆に転換せよ！ ◆◆絶賛を博した『システム構築の大前提――ITアーキテクチャのセオリー』の続編にして、書き下ろしの拡大版。「伝説の情シス部長」と呼ばれ、日本を代表するITアーキテクトの一人である著者が、今度はDXの実現へ向けて、如何にEAの舵を切るべきかを示唆します。IT協会（日本能率協会グループ・公益社団法人企業情報化協会）「ITマネジメント賞」を受賞した「疎結合データHUBアーキテクチャ」に加え、進化版のサービスHUB、最新テクノロジーの包摂、さらにIT部門の組織論や人材論にも言及します。■本書の主な内容第1章　ITが主役の時代へ第2章　ビジネスモデルを創る第3章　これからのEAの姿第4章　複雑なDAとAAの整理第5章　DXへ向けたDAとAAの拡張第6章　止まらないTAの進化第7章　メタデータ管理のススメ第8章　EAの移行計画第9章　次世代IT部門の組織第10章　次世代IT部門の人材本書はまず、DXがもたらすビジネス環境の変化を踏まえ、今後のEAのあるべき姿を明らかにします。その上で、「データHUBソリューション」を活用して、どのようにEAを転換すべきかを実践的に解説。データHUBの進化形である「サービスHUB」にも言及しました。さらに本書終盤では、DX時代に適合するIT組織やIT人材について述べています。◆想定読者本書は、企業のCIO（最高情報責任者）やIT部門長、ITアーキテクトをコア読者に想定しています。特に、旧くなった大規模システムの再構築を控えている企業をはじめ、経営層から「DX推進」の命題を与えられIT戦略の立案に携わっている方々、また、将来の企業システムに漠然とした不安をお持ちのユーザ企業及びベンダのIT従事者など、トップ層から現場SEまで幅広い層のお役に立つはずです。◆拙著『ITアーキテクチャのセオリー』との関係本書は、2018年刊行の拙著『システム構築の大前提――ITアーキテクチャのセオリー』の続編でもあります。DXへ向けて、前著のスコープをEAへと拡大。前著がブログ記事ベースだったのに対し、今回はより体系的に全編を書き下ろしました。既に前著を読まれた方は、DXに向けた新たなEAの展開について、そうでない方は著者独自のEAの解釈について、どちらも興味を持って読んでいただける内容にしました。（本書「はじめに」より抜粋して編集） 第1章　ITが主役の時代へ 第2章　ビジネスモデルを創る 第3章　これからのEAの姿 第4章　複雑なDAとAAの整理 第5章　DXへ向けたDAとAAの拡張 第6章　止まらないTAの進化 第7章　メタデータ管理のススメ 第8章　EAの移行計画 第9章　次世代IT部門の組織 第10章　次世代IT部門の人材