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【2017 Bianchi】蘇るパンターニ・・・風。ネオ・クラシック - Bianchi

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スキンヘッドに髭を蓄え、海賊の愛称で、今でも熱狂的ファンを持つ 故マルコ・パンターニ。

彼が1998年にWツールという偉業を成し得た翌年に発売された メガプロ。

アルミにスカンジウムを添加し、アルミ超軽量モデル フェニーチェ 水平線を使ってエントリーポイントを探す として蘇りました!

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M&Aアドバイザー紹介

矢吹 明大

明治大学商学部卒業後、株式会社キーエンスにて、製造業向けのコンサルティングセールスに従事。 水平線を使ってエントリーポイントを探す
2015年に株式会社日本M&Aセンターに入社。製造業を中心に、建設業・サービス業・情報通信業・運輸業・不動産業・卸売業等のメインアドバイザーとして、20件以上のM&Aを成約に導く。
M&A総合研究所では、専門アドバイザーチームを統括。ディールマネージャーとして全案件に携わる。

執行役員 企業情報部 部長 兼 企業情報第一部 部長

早稲田大学法学部卒業後、SMBC日興証券株式会社にて、個人/法人営業・投資銀行業務に従事。 水平線を使ってエントリーポイントを探す
その後、株式会社日本M&Aセンターに入社。建設業、製造業を中心に幅広い領域の案件を手掛け、約4年の在籍期間中に25組50社のM&Aを成約に導く。
引き続き、M&A総合研究所では多様な業種の企業を担当。より高品質なM&Aを追求し、日々邁進している。

岩沢 裕一

慶應義塾大学を卒業後、株式会社キーエンスにて、製造業向けのコンサルティングセールスに従事。中小企業から上場企業まで幅広く担当し、自動化・省力化・生産性向上において大きく貢献し、複数回表彰を受賞。
親族や前職において多くの経営者が後継者問題を抱えていることを目の当たりにし、M&Aによる事業承継の必要性を強く感じ、M&A業界に転身。
M&A総合研究所では製造業・建設業・運輸業・介護福祉業を中心に幅広く担当。

小林 雄太

青山学院大学卒業後、外資系金融機関にて会社業績の経営層向けのレポーティングや業績分析など経営層に近い位置での業務に従事。その後、外資系コンサルティングファームにて大手金融機関の大規模PJTに参画し、組織運営課題における提言や全体スケジュールの策定などを行う。
日本の中小企業の事業承継問題を強く感じ、中小企業の発展・存続に貢献するため、M&A業界に転身。
M&A総合研究所ではIT業界を中心に幅広い業種を担当。

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システム設計はとても広範なトピックを含みます。システム設計原理については インターネット上には膨大な量の文献が散らばっています。

このリポジトリは大規模システム構築に必要な知識を学ぶことができる 文献リストを体系的にまとめたもの です。

コード技術面接に加えて、システム設計に関する知識は、多くのテック企業における 技術採用面接プロセス必要不可欠な要素 です。

システム設計面接での頻出質問に備え、自分の解答と模範解答:ディスカッション、コードそして図表などを比較して学びましょう。

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賛否も含めた様々なシステム設計の各トピックの概要。 全てはトレードオフの関係にあります。

それぞれのセクションはより学びを深めるような他の文献へのリンクが貼られています。


学習スパンに応じてみるべきトピックス (short, medium, long)

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Q: 面接のためには、ここにあるものすべてをやらないといけないのでしょうか?

A: いえ、ここにあるすべてをやる必要はありません。

  • どれだけの技術経験があるか
  • あなたの技術背景が何であるか
  • どのポジションのために面接を受けているか
  • どの企業の面接を受けているか

システム設計面接は open-ended conversation(Yes/Noでは答えられない口頭質問)です。 自分で会話を組み立てることを求められます。

ステップ 1: そのシステム使用例の概要、制約、推計値等を聞き出し、まとめる

  • 誰がそのサービスを使うのか?
  • どのように使うのか?
  • 水平線を使ってエントリーポイントを探す
  • 何人のユーザーがいるのか?
  • システムはどのような機能を果たすのか?
  • システムへの入力と出力は?
  • どれだけの容量のデータを捌く必要があるのか?
  • 一秒間に何リクエストの送信が想定されるか?
  • 読み書き比率の推定値はいくら程度か?

ステップ 2: より高レベルのシステム設計を組み立てる

  • 主要なコンポーネントと接続をスケッチして書き出す
  • 考えの裏付けをする

ステップ 3: 核となるコンポーネントを設計する

  • 元のURLのハッシュ化したものを作り、それを保存する
      と Base62
    • ハッシュ衝突
    • SQL もしくは NoSQL
    • データベーススキーマ
    • データベース参照

    ステップ 水平線を使ってエントリーポイントを探す 4: システム設計のスケール

    • ロードバランサー
    • 水平スケーリング
    • キャッシング
    • データベースシャーディング

    頻出のシステム設計面接課題と参考解答、コード及びダイアグラム

    解答は solutions/ フォルダ以下にリンクが貼られている

    水平線を使ってエントリーポイントを探す
    問題
    Pastebin.com (もしくは Bit.ly) を設計する 解答
    Twitterタイムライン (もしくはFacebookフィード)を設計する
    Twitter検索(もしくはFacebook検索)機能を設計する
    解答
    ウェブクローラーを設計する 解答
    Mint.comを設計する 解答
    SNSサービスのデータ構造を設計する 解答
    検索エンジンのキー/バリュー構造を設計する 解答
    Amazonのカテゴリ毎の売り上げランキングを設計する 解答
    AWS上で100万人規模のユーザーを捌くサービスを設計する 解答
    システム設計問題を追加する Contribute

    Pastebin.com (もしくは 水平線を使ってエントリーポイントを探す Bit.ly) を設計する

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    頻出のオブジェクト指向システム設計面接課題と参考解答、コード及びダイアグラム

    解答は solutions/ フォルダ以下にリンクが貼られている

    水平線を使ってエントリーポイントを探す 水平線を使ってエントリーポイントを探す
    問題
    ハッシュマップの設計 解答
    LRUキャッシュの設計 解答
    コールセンターの設計 解答
    カードのデッキの設計 解答
    駐車場の設計 解答
    チャットサーバーの設計 解答
    円形配列の設計 Contribute
    オブジェクト指向システム設計問題を追加する Contribute

    ステップ 1: スケーラビリティに関する動画を観て復習する

    • ここで触れられているトピックス:
      • 垂直スケーリング
      • 水平スケーリング
      • キャッシング
      • ロードバランシング
      • データベースレプリケーション
      • データベースパーティション

      ステップ 2: スケーラビリティに関する資料を読んで復習する

      全てはトレードオフの関係にあるというのを肝に命じておきましょう。

      パフォーマンス vs スケーラビリティ

      リソースが追加されるのにつれて パフォーマンス が向上する場合そのサービスは スケーラブル であると言えるでしょう。一般的に、パフォーマンスを向上させるというのはすなわち計算処理を増やすことを意味しますが、データセットが増えた時などより大きな処理を捌けるようになることでもあります。 1

      • パフォーマンス での問題を抱えている時、あなたのシステムは一人のユーザーにとって遅いと言えるでしょう。
      • スケーラビリティ での問題を抱えているとき、一人のユーザーにとっては速いですが、多くのリクエストがある時には遅くなってしまうでしょう。

      レイテンシー vs スループット

      レイテンシー とはなにがしかの動作を行う、もしくは結果を算出するのに要する時間

      スループット とはそのような動作や結果算出が単位時間に行われる回数

      一般的に、 最大限のスループット許容範囲内のレイテンシー で実現することを目指すのが普通だ。

      • 一貫性 - 全ての読み込みは最新の書き込みもしくはエラーを受け取る
      • 可用性 - 受け取る情報が最新のものだという保証はないが、全てのリクエストはレスポンスを必ず受け取る
      • 分断耐性 - ネットワーク問題によって順不同の分断が起きてもシステムが動作を続ける

      CP - 一貫性と分断耐性(consistency and partition tolerance)

      AP - 可用性と分断耐性(availability and partition tolerance)

      高い可用性を担保するには主に次の二つのパターンがあります: フェイルオーバーレプリケーション です。

      • フェイルオーバーではより多くのハードウェアを要し、複雑さが増します。
      • 水平線を使ってエントリーポイントを探す
      • 最新の書き込みがパッシブサーバーに複製される前にアクティブが落ちると、データ欠損が起きる潜在可能性があります。

      マスター・スレーブ と マスター・マスター

      ドメインネームシステム (DNS) は www.example.com などのドメインネームをIPアドレスへと翻訳します。

      • NS record (name server) - あなたのドメイン・サブドメインでのDNSサーバーを特定します。
      • MX record (mail exchange)水平線を使ってエントリーポイントを探す 水平線を使ってエントリーポイントを探す - メッセージを受け取るメールサーバーを特定します。
      • A record (address) - IPアドレスに名前をつけます。
      • CNAME (canonical) - 他の名前もしくは 水平線を使ってエントリーポイントを探す CNAME (example.com を www.example.com) もしくは A recordへと名前を指し示す。
        • トラフィックがメンテナンス中のサーバーに行くのを防ぎます
        • 様々なクラスターサイズに応じて調整します
        • A/B テスト
        • 上記で示されているようなキャッシングによって緩和されているとはいえ、DNSサーバーへの接続には少し遅延が生じる。
        • DNSサーバーは、政府、ISP企業,そして大企業に管理されているが、それらの管理は複雑である。
        • DNSサービスはDDoS attackの例で、IPアドレスなしにユーザーがTwitterなどにアクセスできなくなったように、攻撃を受ける可能性がある。

        コンテンツデリバリーネットワーク(Content delivery network)

        • ユーザーは近くにあるデータセンターから受信できる
        • バックエンドサーバーはCDNが処理してくれるリクエストに関しては処理する必要がなくなります
        • CDNのコストはトラフィック量によって変わります。もちろん、CDNを使わない場合のコストと比較するべきでしょう。
        • TTLが切れる前にコンテンツが更新されると陳腐化する恐れがあります。
        • CDNでは静的コンテンツがCDNを指すようにURLを更新する必要があります。
        • リクエストが状態の良くないサーバーに行くのを防ぐ
        • リクエストを過剰に送るのを防ぐ
        • 特定箇所の欠陥でサービスが落ちることを防ぐ

        ロードバランサーは (費用の高い) ハードウェアもしくはHAProxyなどのソフトウェアで実現できる。

          SSL termination 水平線を使ってエントリーポイントを探す - 入力されるリクエストを解読する、また、サーバーレスポンスを暗号化することでバックエンドのサーバーがこのコストが高くつきがちな処理を請け負わなくていいように肩代わりします。
            をそれぞれのサーバーにインストールする必要をなくします

          障害に対応するために、アクティブ・パッシブ もしくは アクティブ・アクティブ モードのどちらにおいても、複数のロードバランサーを配置するのが一般的です。

          • ランダム
          • Least loaded
          • セッション/クッキー

          Layer 4 ロードバランシング

          Layer 4 ロードバランサーは トランスポートレイヤー を参照してどのようにリクエストを配分するか判断します。一般的に、トランスポートレイヤーとしては、ソース、送信先IPアドレス、ヘッダーに記述されたポート番号が含まれますが、パケットの中身のコンテンツは含みません。 Layer 4 ロードバランサーはネットワークパケットを上流サーバーへ届け、上流サーバーから配信することでネットワークアドレス変換 水平線を使ってエントリーポイントを探す Network Address Translation (NAT) を実現します。

          Layer 7 ロードバランシング

          Layer 7 ロードバランサーは アプリケーションレイヤー を参照してどのようにリクエストを配分するか判断します。ヘッダー、メッセージ、クッキーなどのコンテンツのことです。Layer 7 ロードバランサーはネットワークトラフィックの終端を受け持ち メッセージを読み込み、ロードバランシングの判断をし、選択したサーバーとの接続を繋ぎます。例えば layer 7 ロードバランサーは動画のトラフィックを直接、そのデータをホストしているサーバーにつなぐと同時に、決済処理などのより繊細なトラフィックをセキュリティ強化されたサーバーに流すということもできる。

          柔軟性とのトレードオフになりますが、 layer 4 ロードバランサーではLayer 7ロードバランサーよりも所要時間、計算リソースを少なく済ませることができます。ただし、昨今の汎用ハードウェアではパフォーマンスは最小限のみしか発揮できないでしょう。

          ロードバランサーでは水平スケーリングによってパフォーマンスと可用性を向上させることができます。手頃な汎用マシンを追加することによってスケールアウトさせる方が、一つのサーバーをより高価なマシンにスケールアップする(垂直スケーリング)より費用対効果も高くなり、結果的に可用性も高くなります。また、汎用ハードウェアを扱える人材を雇う方が、特化型の商用ハードウェアを扱える人材を雇うよりも簡単でしょう。

          • 水平的にスケーリングしていくと、複雑さが増す上に、サーバーのクローニングが必要になる。
            • サーバーはステートレスである必要がある: ユーザーに関連するセッションや、プロフィール写真などのデータを持ってはいけない
            • セッションは一元的なデータベース (SQL、 NoSQL)などのデータストアにストアされるか キャッシュ (Redis、 Memcached)に残す必要があります。
            • ロードバランサーはリソースが不足していたり、設定が適切でない場合、システム全体のボトルネックになる可能性があります。
            • 単一障害点を除こうとしてロードバランサーを導入した結果、複雑さが増してしまうことになります。
            • ロードバランサーが一つだけだとそこが単一障害点になってしまいます。一方で、ロードバランサーを複数にすると、さらに複雑さが増してしまいます。
            • より堅牢なセキュリティ - バックエンドサーバーの情報を隠したり、IPアドレスをブラックリスト化したり、クライアントごとの接続数を制限したりできます。
            • スケーラビリティや柔軟性が増します - クライアントはリバースプロキシのIPしか見ないので、裏でサーバーをスケールしたり、設定を変えやすくなります。
            • SSL termination - 入力されるリクエストを解読し、サーバーのレスポンスを暗号化することでサーバーがこのコストのかかりうる処理をしなくて済むようになります。
                を各サーバーにインストールする必要がなくなります。
              • HTML/CSS/JS
              • 写真
              • 動画
              • などなど

              ロードバランサー vs リバースプロキシ

              • 複数のサーバーがある時にはロードバランサーをデプロイすると役に立つでしょう。 しばしば、ロードバランサーは同じ機能を果たすサーバー群へのトラフィックを捌きます。
              • リバースプロキシでは、上記に述べたような利点を、単一のウェブサーバーやアプリケーションレイヤーに対しても示すことができます。
              • NGINX や HAProxy などの技術はlayer 7 リバースプロキシとロードバランサーの両方をサポートします。
                水平線を使ってエントリーポイントを探す
              • リバースプロキシを導入するとシステムの複雑性が増します。
              • 単一のリバースプロキシは単一障害点になりえます。一方で、複数のリバースプロキシを導入すると(例: フェイルオーバー) 複雑性はより増します。

              ウェブレイヤーをアプリケーション層 (プラットフォーム層とも言われる) と分離することでそれぞれの層を独立にスケール、設定することができるようになります。新しいAPIをアプリケーション層に追加する際に、不必要にウェブサーバーを追加する必要がなくなります。

              単一責任の原則 では、小さい自律的なサービスが協調して動くように提唱しています。小さいサービスの小さいチームが急成長のためにより積極的な計画を立てられるようにするためです。

              Consul、 Etcd、 Zookeeper などのシステムでは、登録されているサービスの名前、アドレス、ポートの情報を監視することで、サービス同士が互いを見つけやすくしています。サービスの完全性の確認には Health checks が便利で、これには HTTP エンドポイントがよく使われます。 Consul と Etcd のいずれも組み込みの key-value 水平線を使ってエントリーポイントを探す store を持っており、設定データや共有データなどのデータを保存しておくことに使われます。

              • アーキテクチャ、運用、そしてプロセスを考慮すると、緩く結び付けられたアプリケーション層を追加するには、モノリシックなシステムとは異なるアプローチが必要です。
              • マイクロサービスはデプロイと運用の点から見ると複雑性が増すことになります。

              ACID はリレーショナルデータベースにおけるトランザクションのプロパティの集合である

              • 不可分性 - それぞれのトランザクションはあるかないかのいずれかである
              • 一貫性 - どんなトランザクションもデータベースをある確かな状態から次の状態に遷移させる。
              • 独立性 - 同時にトランザクションを処理することは、連続的にトランザクションを処理するのと同じ結果をもたらす。
              • 水平線を使ってエントリーポイントを探す
              • 永続性 - トランザクションが処理されたら、そのように保存される

              リレーショナルデータベースをスケールさせるためにはたくさんの技術がある: マスター・スレーブ レプリケーションマスター・マスター レプリケーションfederationシャーディング非正規化、 そして SQL チューニング

              欠点: マスタースレーブ レプリケーション

              • スレーブをマスターに昇格させるには追加のロジックが必要になる。
              • マスタースレーブ レプリケーション、マスターマスター レプリケーションの 両方 の欠点は欠点: レプリケーションを参照

              欠点: マスターマスター レプリケーション

              • ロードバランサーを導入するか、アプリケーションロジックを変更することでどこに書き込むかを指定しなければならない。
              • 大体のマスターマスターシステムは、一貫性が緩い(ACID原理を守っていない)もしくは、同期する時間がかかるために書き込みのレイテンシーが増加してしまっている。
              • 書き込みノードが追加され、レイテンシーが増加するにつれ書き込みの衝突の可能性が増える。
              • 水平線を使ってエントリーポイントを探す
              • マスタースレーブ レプリケーション、マスターマスター レプリケーションの 両方 の欠点は欠点: レプリケーション を参照
              • 新しいデータ書き込みを複製する前にマスターが落ちた場合にはそのデータが失われてしまう可能性がある。
              • 書き込みは読み取りレプリカにおいてリプレイされる。書き込みが多い場合、複製ノードが書き込みの処理のみで行き詰まって、読み取りの処理を満足に行えない可能性がある。
              • 読み取りスレーブノードの数が多ければ多いほど、複製しなければならない数も増え、複製時間が伸びてしまいます。
              • システムによっては、マスターへの書き込みはマルチスレッドで並列処理できる一方、スレーブへの複製は単一スレッドで連続的に処理しなければならない場合があります。
              • レプリケーションでは追加のハードウェアが必要になり、複雑性も増します。

              フェデレーション (もしくは機能分割化とも言う) はデータベースを機能ごとに分割する。例えば、モノリシックな単一データベースの代わりに、データベースを 水平線を使ってエントリーポイントを探す フォーラムユーザープロダクト のように三つにすることで、データベース一つあたりの書き込み・読み取りのトラフィックが減り、その結果レプリケーションのラグも短くなります。データベースが小さくなることで、メモリーに収まるデータが増えます。キャッシュの局所性が高まるため、キャッシュヒット率も上がります。単一の中央マスターで書き込みを直列化したりしないため、並列で書き込みを処理することができ、スループットの向上が期待できます。

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              出品者情報

              見ていただいてありがとうございます。
              ひさしぶりに出品しました。
              昼間はなかなかコメントできない事がありますが、必ず返信しますのでよろしくお願いします!

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