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FlexiData Gate：データ整合性を犠牲にしない高速開発の実現

2024/03/13に公開
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db設計
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データモデリング
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テーブル設計
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データベース設計
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イミュータブルデータモデル
tech

最初に

本記事はミノ駆動(@MinoDriven)さんが公開されている「技術記事の書き方指南」の記事をマルパクリ参考にさせていただきました。

ミノ駆動さん、本当にありがとうございます。

概要

この記事では、「FlexiData Gate」 というアプローチを紹介します。

これは、サーバーレスアーキテクチャを活用してデータ整合性を維持しつつ、開発の速度性を追求するアプローチです。
『FlexiData Gate』は、イミュータブルデータモデルの設計・実装と柔軟なデータ管理を可能にし、アジャイル開発との両立を実現します。
「FlexiData Gate」でデータの正確性と開発の迅速性という、一見相反する要件の両立をどのように実現するかを説明していきます。

※このアプローチ自体は、新規性・独自性があるアプローチではありません。
※「FlexiData Gate」という名前はChatGPTに考えてもらいました。

対象者

PoCなどアジャイルなシステム開発において、開発プロセスの速度とデータベースの設計変更・厳格な運用管理のギャップに悩んでいる方。

この記事で伝えたいこと

  • データの正確性と開発スピードのジレンマ。
  • 「FlexiData Gate」がもたらす、データの正確性と開発スピードの両立という価値。
  • イミュータブルデータモデルと柔軟なデータ管理における「FlexiData Gate」の役割とメリット。
  • サーバーレスアーキテクチャを用いて、複数のシステム間で共有されるデータの管理をどのように効率化するか。

解決したい課題

複数のシステム間で共有されるデータの管理において、データの整合性を保つためには厳格な制約の順守や改修時の影響範囲の事前調査などが必要となり、相応の時間を要します。
一方で、アジャイルな開発プロセスにおいては迅速な変更対応が求められます。
この両者の要求に応えることが難しく、データ整合性の保持と開発の速度性を両立させることが課題となっています。

課題の原因

データ整合性の保持とアジャイルな開発プロセスの間に生じるギャップが、この課題の根本的な原因となっています。

1. データ整合性の保持に必要な制約と作業

  • データベースレベルでの厳格な制約の順守
  • トランザクション管理
  • 整合性チェック
  • 改修時の影響範囲の事前調査
  • 関連するシステムとの調整

2. 非正規化されたテーブル構造がもたらす問題

  • データの重複による整合性維持の困難さ
  • データ構造変更時の修正箇所の増加
  • 開発スピードの低下
  • システム間の依存関係の複雑化
  • データ整合性を保つためのロジックの複雑化
  • 保守性の低下

3. アジャイルな開発プロセスの要求

  • 短いイテレーションでの開発とリリース
  • ビジネス要件の変化に対する迅速な対応
  • 柔軟なデータモデルの変更
  • 速やかな実装

4. データ整合性の保持とアジャイルな開発の矛盾

  • データ整合性の保持に時間を割けば開発スピードが低下
  • 開発スピードを優先すればデータ整合性が崩れる危険性

つまり、データ整合性を保ちながらアジャイルな開発を進めようとすると、非正規化されたテーブル構造に起因する複雑性と、開発スピードの低下という問題に直面することになります。
この矛盾を解消し、両者のバランスを取ることが、現在の開発現場における大きな課題となっているのです。

課題を解決する手法：FlexiData Gate

手法の概要

「FlexiData Gate」は、Azure Functionsを用いて、データのCRUD操作を一元管理し、外部からのアクセスを制御することで、データの整合性を確保しながら開発のアジリティを維持する手法です。

手法の効果

  • データの整合性の保持
  • 開発の柔軟性と迅速な対応の実現

課題がどう解決されるか

「FlexiData Gate」では、Azure Functionsを介してデータのCRUD操作を一元管理することで、以下のようにデータ整合性の保持とアジャイルな開発の両立を実現します。

1. データ整合性の保持に必要な確認作業の効率化

  • トランザクション管理や整合性チェックの自動化
  • 影響範囲の特定と修正の容易化

2. 非正規化されたテーブル構造がもたらす問題の解消

  • データの重複を排除し、整合性維持の負荷を軽減
  • システム間の依存関係を簡素化し、保守性を向上

3. アジャイルな開発プロセスへの対応

  • データモデルの柔軟な変更を可能にし、迅速な実装を支援
  • システム間のデータアクセスを柔軟に制御し、開発の柔軟性を確保

これにより、データ整合性の保持と開発速度のギャップが縮小され、両者の両立が可能になります。
さらに、アジャイルな開発において求められる柔軟性と迅速な対応を実現し、ビジネス要件の変化に素早く適応できるようになります。

「FlexiData Gate」は、データ整合性とアジャイルな開発の間に存在する矛盾を解消し、現代のソフトウェア開発における課題を克服するためのアプローチです。

FlexiData Gateを活用したシステム構成

※「Aリソースグループ」と「Bリソースグループ」は別のサブスクリプションの場合あり。

1. Aリソースグループ: データ管理とアクセス制御

Aリソースは、Azure FunctionsとSQL Serverを核として構築されるデータ管理とアクセス制御の中心です。
このリソースは以下のコンポーネントで構成されます。

  • RDBMS(SQL Server)
    • 社員マスタ、部署マスタ、所属マスタなどの共有データを管理します。
  • Azure Functions
    • 外部システムからのデータアクセス要求を受け、SQL Serverの各テーブルに対するDML操作を実行します。
    • これにより、データのCRUD操作が一元管理され、外部からの直接アクセスが制限されます。
  • アクセス制御
    • SQL Serverへの直接アクセスはAリソース内のAzure Functionsからのみ可能であり、これによりセキュリティが強化されます。
  • 外部リソースとの通信
    • Azure Functionsは特定の外部リソースからのアクセスのみを許可し、その要求に応じて関数を実行します。
    • 実行結果はJSON形式で返却され、要求元のリソースに対して適切なデータが提供されます。

2. Bリソースグループ: メインアプリケーション

Bリソースは、企業内の複数の社内システムやアプリケーションを含みます。
これらのシステムは、Aリソースを介して共有データを操作または参照します。

  • メインアプリケーション
    • ユーザーが実際に操作するフロントエンドシステム。
    • 人事管理、経費精算、勤怠管理など様々なアプリケーションが含まれます。
  • データアクセス
    • メインアプリケーションは、AリソースのAzure Functionsを通じてSQL Server内のデータを操作します。
    • これにより、アプリケーションは常に最新の共有データにアクセスでき、データの一貫性が保たれます。

「FlexiData Gate」とデータ整合性の保持

「FlexiData Gate」の導入は、データ整合性の保持に関して、以下のようなメリットをもたらします。

1. 多様なデータソースからのアクセスを一元管理

企業内のデータエコシステムは、通常、以下のような多様なデータソースから構成されます。

  • メインアプリケーション
  • 連携先別アプリ
  • バッチプログラム

これらの異なるソースからのデータアクセスや更新が、データの不整合を引き起こす一因となり得ます。

「FlexiData Gate」は、Azure Functionsを通じて提供されるAPIエンドポイントを介して、すべてのデータアクセスや更新操作を制御します。
これにより、データの変更は常に一貫した方法で行われ、データ整合性が自動的に保たれます。

2. データ整合性の自動保護

「FlexiData Gate」は、データ整合性を自動的に保護するための機能を提供します。

  • トランザクション管理の適用
    • データアクセスや更新時に、トランザクション管理を適用することが容易になります。
  • データ検証ルールの適用
    • データ整合性を損なう可能性のある操作を自動的に識別し、必要に応じて阻止または修正します。
  • 競合状態の回避
    • 複数の連携アプリやバッチプログラムが同時にデータを操作しようとした場合でも、Azure Functionsによって適切なトランザクション制御が行われ、データの不整合のリスクが軽減されます。

3. メリットのまとめ

「FlexiData Gate」の主なメリットは以下の通りです。

  • データアクセスの一元化
    • すべてのデータアクセスが「FlexiData Gate」を介することで、データ操作の一元管理が実現します。
  • トランザクション制御の強化
    • Azure Functionsによるトランザクション制御が、データの整合性を自動的に保ちます。
  • データアクセスの柔軟性
    • メインアプリケーションだけでなく、連携アプリやバッチプログラムからも、一貫したデータアクセスポリシーのもとでデータ操作が可能になります。

「FlexiData Gate」を活用することで、企業内のデータ管理がより堅牢かつ柔軟になり、複雑なデータエコシステムの中でもデータの整合性を維持しやすくなります。

「FlexiData Gate」におけるデータ操作ロジックの集中管理

「FlexiData Gate」を採用することで、データ操作ロジックをAzure Functionsなどのサーバレスアーキテクチャ内で中央集権的に管理することにより、以下のようなメリットが得られます。

1. SQLの可読性と変更の容易さの向上

a. 集中管理による一貫性

  • データ操作ロジックが一箇所にまとまることで、SQLクエリの管理が容易になります。
  • 全体の可読性が向上します。
  • 変更が必要な場合には、一か所の修正で済むため、迅速な変更が可能となります。

b. 標準化されたアクセスパターンの促進

  • 一貫したデータアクセスパターンを通じて、開発者はアプリケーション全体でベストプラクティスを容易に遵守できます。
  • 新たなビジネスロジックの追加や変更が簡単になり、開発プロセスの効率化を実現します。

2. SQLパフォーマンスチューニングの容易さ

a. パフォーマンスボトルネックの特定と解決

  • データ操作ロジックの集中化により、パフォーマンスのボトルネックが発生しやすい箇所を特定しやすくなります。
  • 必要な最適化措置を効率的に実施するための出発点となります。

b. 再利用可能なコンポーネントの活用

  • モジュール化されたSQLクエリやデータアクセス関数を再利用可能なコンポーネントとして整備することで、パフォーマンスチューニングの作業量が削減されます。
  • 将来的な最適化作業が容易になります。

3. メリットのまとめ

「FlexiData Gate」を通じたデータ操作ロジックの集中管理は、以下のようなメリットをもたらします。

  • アプリケーションのメンテナンス性と拡張性の大幅な向上
  • 開発チームの作業効率の向上
  • 可読性が高く、変更に強い、パフォーマンスが最適化されたデータ操作の実現
  • 長期的なアプリケーションの運用と保守におけるコスト削減

このように、「FlexiData Gate」によるデータ操作ロジックの集中管理は、アプリケーションの開発、運用、保守のあらゆる面で大きなメリットをもたらします。

「FlexiData Gate」によるシステムの高凝集・疎結合化とテストの容易性

「FlexiData Gate」の導入により、以下のようなシステムコンポーネントが高凝集・疎結合の関係になります。

  • メインアプリ、連携先別アプリ、バッチプログラムのビジネスロジック
  • データ操作ロジック
  • RDBMS（インフラストラクチャー層）

これにより、システム全体の依存性が低くなり、それぞれのコンポーネントが独立して機能するため、開発、テスト、メンテナンスが大幅に容易になります。

1. 高凝集・疎結合のメリット

a. 独立性の向上

  • 各層が独立していることで、他の層の変更に強くなります。
  • システムの拡張性とメンテナンス性が向上します。

b. 開発速度の加速

  • ビジネスロジックとデータ操作ロジックが明確に分離されているため、開発チームは各自の領域に集中して作業を進めることができます。

c. テストの自動化と信頼性の向上

  • 各コンポーネントを独立してテストできるため、テストの自動化が容易になります。
  • 品質保証のプロセスが強化されます。

2. 実践的な影響

a. ビジネスロジック層のテスト

  • モックやスタブを用いて、外部のデータアクセス層の影響を受けずにビジネスルールの正確性を検証できます。

b. データ操作ロジック層のテスト

  • FlexiData Gateを通じて、データベースや外部システムとの統合ポイントを隔離し、データ操作の正確性を検証できます。

c. インフラストラクチャー層のテスト

  • RDBMSの設定やスキーマが期待通りに機能しているかを独立して評価できます。

3. メリットのまとめ

「FlexiData Gate」を活用することで、以下のようなメリットが得られます。

  • ビジネスの成長と変化に柔軟に対応する、堅牢で拡張性の高いシステムアーキテクチャの構築
  • 高い独立性とテストの容易性による、継続的なイノベーションと品質向上のための基盤づくり

このように、「FlexiData Gate」は、システムの高凝集・疎結合化を促進し、テストの容易性を向上させることで、アプリケーションの開発、運用、保守のあらゆる面で大きなメリットをもたらします。

論理削除の設計・実装例

「FlexiData Gate」を使用すると、以下の3つのテーブルを用いて論理削除の設計と実装を行うことができます。

1. テーブル構成


a. Usersテーブル

  • 全ユーザーの基本情報を保持します。
  • 論理削除されたユーザーも含まれます。

b. ActiveUsersテーブル

  • 論理削除されていない、アクティブなユーザーの情報を保持。

c. DeletedUsersテーブル

  • 論理削除されたユーザーの情報を保持します。
  • ユーザーが削除された際には、その情報がここに移動します。

2. 論理削除の実行

ユーザーの論理削除を実行する際には、以下の手順が必要です。

  • ActiveUsersから対象ユーザーを削除
  • DeletedUsersにレコードを追加

これにより、データの整合性を保ちながら履歴を管理することが可能になります。

3. 「FlexiData Gate」による自動化

上記の論理削除の手順は、「FlexiData Gate」を通じて自動化することができます。

  • 複雑なトランザクション管理を必要とする操作も、簡潔なロジックで実現できます。

4. メリット

「FlexiData Gate」を使用した論理削除の設計・実装には、以下のようなメリットがあります。

  • データの整合性を保ちながら、ユーザーの削除履歴を管理できる
  • 複雑なトランザクション管理を簡潔なロジックで実現できる
  • 「FlexiData Gate」による自動化で、開発の効率化とミスの防止が図れる

このように、「FlexiData Gate」を活用することで、論理削除の設計と実装が容易になり、データの整合性と履歴管理を確保しながら、効率的な開発が可能になります。

FlexiData Gateとイミュータブルデータモデル

イミュータブルデータモデルでは、以下のような特徴があります。

  • データを1度作成した後、そのデータは変更不可能とされる
  • データの状態の変化を追跡するには、新しいデータのインスタンスが作成される

このアプローチには、以下のようなメリットがあります。

  • データの整合性と履歴の追跡が容易になる
  • 複数のプロセスやスレッドからの同時アクセスにおける安全性が向上する

「FlexiData Gate」は、Azure Functionsを核として、これらのイミュータブルデータモデルの特性を支援する枠組みを提供します。

1. 具体的な応用例

「FlexiData Gate」を用いることで、以下のようなイミュータブルデータモデルの応用が可能になります。

a. 論理削除の実装

  • 従来のデータベースモデルでは、データの削除操作が実行されると、そのデータは復旧不可能な形で消失する
  • 「FlexiData Gate」を通じたイミュータブルデータモデルでは、削除されたデータの状態を新しいインスタンスとして保存することで、「論理削除」を実現する
  • これにより、データの復元や削除前の状態の確認が可能になる

b. 履歴管理の自動化

  • 任意のデータ変更操作について、その操作を反映した新しいデータのインスタンスが作成され、以前の状態は保持され続ける
  • このプロセスはAzure Functionsによって自動化され、データのあらゆる変更履歴を透過的に管理する
  • 結果として、データの状態の時間軸に沿った追跡が可能となり、アプリケーションの監査やデータ分析の精度が向上する

c. トランザクション管理の強化

  • 「FlexiData Gate」におけるAzure Functionsの利用により、データの変更やアクセス操作をトランザクションとして処理することができる
  • これにより、複数のデータ変更が一連の操作として連携する場合にも、その一貫性と原子性を保証することが可能になる
  • 特に、イミュータブルデータモデルにおいては、各操作が新しいデータのインスタンスを生成することになるため、トランザクションの管理がデータの整合性を維持する上で重要な役割を果たす

2. メリット

「FlexiData Gate」を通じてイミュータブルデータモデルの実装を行うことで、以下のようなメリットが得られます。

  • データの不変性の保証
  • 履歴の追跡の容易さ
  • トランザクション管理の強化
  • アプリケーションの信頼性とメンテナンス性の大幅な向上

さらに、イミュータブルデータモデルは、以下のような場面でも大きな利点を提供します。

  • 並行処理
  • データの復元
  • 監査ログの生成

「FlexiData Gate」は、これらのプロセスをサポートし、複雑なデータ管理タスクを効率的に実行するための強力なツールとなります。

「FlexiData Gate」のデメリット

「FlexiData Gate」が多くの利点を提供する一方で、いくつかのデメリットや考慮すべき点があります。
これらを理解し、慎重に評価することは、技術選定プロセスにおいて重要です。

1. 初期設定と学習曲線

a. 初期設定の複雑性

  • Azure Functionsやその他のAzureサービスを初めて利用する場合、セットアップや構成に時間がかかることがある
  • 特にクラウドインフラストラクチャに不慣れなチームにとっては、初期の障壁となり得る

b. 学習曲線

  • 「FlexiData Gate」のような概念やプラクティスに慣れるためには、チームの学習と適応が必要になる

2. 運用コストとパフォーマンス

a. コスト管理

  • 「FlexiData Gate」を利用するためのAzure Functionsは使用量に基づいて課金される
  • 予想外のトラフィックや不適切なリソース管理が発生すると、コストが急増する可能性がある

b. コールドスタート問題

  • サーバレス関数、特に使用頻度が低いものは、初めて呼び出される際にコールドスタートの遅延が発生することがある
  • レイテンシに敏感なアプリケーションにとってはデメリットとなり得る

3. 依存性とベンダーロックイン

a. プラットフォームへの依存性

  • Azure Functionsという特定のクラウドプロバイダーに依存することで、将来的に他のプラットフォームへの移行が困難になる可能性がある
  • ベンダーロックインとして知られる問題

b. サービスの変更に対する脆弱性

  • クラウドプロバイダーがサービスの仕様を変更する場合、それに応じてアプリケーションを更新する必要が生じることがある
  • 運用中のアプリケーションに予期せぬ影響を与えることがある

4. セキュリティとコンプライアンスの懸念

a. セキュリティ

  • クラウドベースのサービスを利用する際には、データのセキュリティとプライバシーに関する懸念が常に伴う
  • 適切なセキュリティ対策とポリシーの実施が不可欠

b. コンプライアンス

  • 特定の業界や地域で要求されるコンプライアンス要件を満たすためには、クラウドサービスの利用に際して追加の検討が必要になる場合がある

5. 対策の重要性

「FlexiData Gate」を採用する際には、以下の点が重要です。

  • デメリットを適切に評価する
  • 計画的な対策を講じる

これにより、技術選定におけるリスクを最小限に抑えつつ、そのメリットを最大化することができます。

Azure Functions内のロジック配置に関する考慮事項

「FlexiData Gate」を実装する過程で、特定のビジネスロジックをAzure Functions内に配置することには、以下のようなメリットとデメリットがあります。

1. メリット

  • ビジネスルールに応じたトランザクション管理を可能にする

2. デメリット

  • 責務と関心事の分離に反するリスクがある
  • 開発プロセスの非効率化を招く可能性がある

以下に、この問題に対する主要な課題と対応策を示します。

3. 主要な課題

a. 責務と関心事の分離に反する

  • Azure Functionsに複雑なビジネスロジックを組み込むことで、本来メインアプリケーションであるべきロジックがサービスの境界を越えて分散するリスクがある
  • 関心事の分離の原則に反する可能性がある

b. 開発チーム間のコミュニケーションと協調の増大

  • Azure Functions内のビジネスロジックにより、メインアプリやバッチプログラムの開発チームがサーバレスコンポーネントの詳細に精通する必要が生じる

4. 対応策

a. 明確な境界コンテキストの設定

  • DDDの原則に従い、ビジネスロジックとデータアクセスのロジックの間に明確な境界を設定する
  • アプリケーションの整合性を保つ

b. サーバレスコンポーネントの責務の最小化

  • Azure Functionsは主にインフラストラクチャレベルの機能に集中する
  • 複雑なビジネスロジックはアプリケーションコアやマイクロサービス内に留める

c. 適切な技術選択

  • サーバレスアーキテクチャを利用する際には、ビジネスロジックをどのレイヤーに配置するかについて慎重に検討する
  • プロジェクトのニーズに最も適したアプローチを選択する

5. ロジック配置に関するまとめ

「FlexiData Gate」の導入にあたっては、以下の点が重要です。

  • ビジネスロジックの適切な配置
  • サービス間の責務の明確な分離

これにより、以下のようなメリットが得られます。

  • アプリケーションのメンテナンス性と拡張性の確保
  • 開発プロセスの効率化

適切な設計と技術選択により、「FlexiData Gate」は、様々な環境におけるデータ管理とアプリケーション開発の柔軟性と効率を最大化することができるでしょう。

「FlexiData Gate」の汎用性と適用範囲の拡大

「FlexiData Gate」という概念は、Azureという特定のクラウドサービスを用いた事例を通して紹介されましたが、このアプローチはさまざまな技術環境に柔軟に適用可能です。
本セクションでは、以下の環境における「FlexiData Gate」の実装について探ります。

  • 他のクラウドサービス
  • オンプレミス環境
  • ローコード開発プラットフォームであるOutSystems

1. 他のクラウドサービスでの適用性

以下のクラウドプロバイダーでも同様のサーバレスコンピューティングサービスが提供されています。

  • AWS (AWS Lambda)
  • Google Cloud Platform (Google Cloud Functions)

これらのプラットフォームでも、「FlexiData Gate」の原則に基づくアプリケーションの構築が可能です。

2. オンプレミス環境への適用

クラウドだけでなく、オンプレミス環境でも「FlexiData Gate」のアプローチを実装することが可能です。

以下のようなオープンソースのサーバレスフレームワークを利用して、自社のデータセンター内に同様の抽象化されたデータアクセス層を構築できます。

  • OpenFaaS
  • Kubeless

3. OutSystemsでの適用

OutSystemsなどのローコード開発プラットフォームも、「FlexiData Gate」の概念を活用することができます。

これらのプラットフォームは以下のような特徴を持っています。

  • 迅速な開発
  • 容易な変更
  • ビジュアル開発ツールとプリビルトコンポーネントによる効率的なデータアクセスと操作のパターンの実現

4. 「FlexiData Gate」の適用によるメリット

上記の環境に「FlexiData Gate」を適用することで、以下のようなメリットが得られます。

  • データ整合性の確保
  • 開発プロセスの迅速化
  • アプリケーションの柔軟性の向上
  • メンテナンス性の向上
  • データ整合性と開発速度のバランスを取りながら、複雑なビジネスロジックやデータ処理ロジックを簡単に統合できる

5. 結論

「FlexiData Gate」の概念は、特定のプラットフォームや技術に依存しない普遍的なアプローチであり、その適用範囲は極めて広いです。

各環境の特性を理解し、プロジェクトのニーズに合わせて適切な技術選択を行うことで、以下のような効果を同時に実現できるでしょう。

  • データ管理の効率化
  • アプリケーション開発の効率化

この柔軟性と汎用性が、「FlexiData Gate」を現代のソフトウェア開発における貴重なアセットとしています。

まとめ

「FlexiData Gate」を採用することは、データ整合性と開発の迅速さという、今日のビジネスが直面する2つの大きな課題に対する1つの答えを提供します。
この手法により、システム間でのスムーズなデータのやり取りと、アジャイルな開発サイクルを実現するための土台を築くことができます。

技術導入の初期段階では、学習や適応の努力が必要かもしれませんが、「FlexiData Gate」のシンプルさと統合のしやすさは、これらの課題を乗り越えるのに役立つでしょう。
目先の挑戦を超えて、そのポテンシャルを最大限に活用することで、ビジネスプロセスの効率化と顧客満足度の向上に繋がる未来を見据えることが大切です。

「FlexiData Gate」は、あくまで可能性の1つとして、仕事やビジネスをさらに前に進めるための選択肢を広げてくれます。
組織のニーズに合った適切なツールとして検討し、データを通じたイノベーションを追求してみてください。

おまけ（参考にしたり取り込んだりしたアーキテクチャ）

CQRS（Command Query Responsibility Segregation）

  • 共通点:
    • データの整合性と効率的なアクセスを目的としています。
    • システムの読み取りと書き込みの処理を最適化することで、パフォーマンスとスケーラビリティを向上させます。
  • 相違点:
    • CQRSはコマンド（データの変更）とクエリ（データの読み取り）の責務を分離し、明確なアーキテクチャの境界を設定します。
    • 「FlexiData Gate」は、Azure Functionsを利用して、イミュータブルデータモデルに基づくデータ管理を自動化し、データのCRUD操作を一元化します。これにより、外部からの直接アクセスを制限し、データの整合性を保つことに焦点を置いています。

イベントソーシング

  • 共通点:
    • 変更履歴の保存により、任意の時点でのデータ状態を再現できます。
    • データの整合性と履歴追跡に重点を置いています。
  • 相違点:
    • イベントソーシングは、全てのデータ変更をイベントとして記録し、これを用いて状態を管理します。
    • 「FlexiData Gate」は、イミュータブルデータモデルを活用し、論理削除だけでなく、データの変更や更新も自動で管理します。これにより、データ整合性の確保と履歴管理を効率的に行うことが可能です。

マイクロサービスアーキテクチャ

  • 共通点:
    • システムの柔軟性と拡張性を向上させることを目的としています。
    • 独立したコンポーネントによりシステムを構築します。
  • 相違点:
    • マイクロサービスアーキテクチャは、アプリケーションを機能ごとに独立したサービスに分割し、サービス間でのAPIを通じた通信を行います。
    • 「FlexiData Gate」では、Azure Functionsが中心となり、イミュータブルデータモデルに基づくデータ操作を一元化し、データ管理とアクセス制御を自動化します。これにより、システム間での柔軟なデータアクセスを可能にしながら、データの整合性を保持します。

APIゲートウェイ

  • 共通点:
    • 外部リクエストの一元管理と、適切なバックエンドサービスへのルーティングを行います。
    • システムのエントリポイントを提供し、セキュリティやロギングなどの機能を中央で管理します。
  • 相違点:
    • APIゲートウェイは、主にAPIリクエストの管理とサービス間の通信を最適化することに焦点を置いています。
    • 「FlexiData Gate」は、データアクセスと操作に特化し、イミュータブルデータモデルを基盤としたデータの管理とアクセス制御を自動化することで、データの整合性を保ちます。

サーバレスアーキテクチャ

  • 共通点:
    • 開発者がインフラストラクチャの管理から解放され、ビジネスロジックの開発に集中できます。
    • スケーラビリティと運用の効率化を実現します。
  • 相違点:
    • サーバレスアーキテクチャは、開発の簡素化と運用コストの削減に焦点を置き、幅広いアプリケーションタイプに適用可能です。
    • 「FlexiData Gate」はこのアーキテクチャモデルを利用していますが、イミュータブルデータモデルに基づくデータ管理を自動化し、特にデータアクセスパターンの最適化に注力しています。

Discussion