Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
サーバレスアーキテクチャの考え方
Search
matsuihidetoshi
September 01, 2022
Technology
170
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
サーバレスアーキテクチャの考え方
サーバレスアーキテクチャの考え方について社内勉強会でお話ししました。
matsuihidetoshi
September 01, 2022
More Decks by matsuihidetoshi
See All by matsuihidetoshi
SA Night #3 Survival with Gen AI
matsuihidetoshi
0
29
AWS Summit Japan 2025 Community Stage - App workflow automation by AWS Step Functions
matsuihidetoshi
2
570
web-application-security
matsuihidetoshi
1
350
JAWS DAYS 2024 C-9
matsuihidetoshi
0
270
クラウドだからできた 地方主導のJAWS DevOps
matsuihidetoshi
2
640
既存システムのコンテナ化で得られた知見と、 全然関係ないけど自炊を支える技術
matsuihidetoshi
0
1.1k
Media JAWS 2023/1
matsuihidetoshi
1
640
Efforts to Organizing & Broadcastiong JAWS-UG's global event "JAWS PANKRATION 2021 -Up till Down-"
matsuihidetoshi
0
250
コミュニティイベント配信基盤での サーバーレスアーキテクチャ実践
matsuihidetoshi
0
710
Other Decks in Technology
See All in Technology
データエンジニアリングワークショップ:Auto LoaderとSparkで学ぶデータパイプライン構築
databricksjapan
PRO
0
140
AI時代におけるプロダクト横断勉強会の設計
zozotech
PRO
0
150
生成AI時代の クレデンシャルとパーミッション設計
nrinetcom
PRO
3
1.5k
振り返りこそエンジニアの本領
negima
0
270
Guerilla InnerSource in enterprises, during the AI hype
onenashev
PRO
0
150
[DroidKaigi 2026] Making UI specifications visible: Android UI development in the AI agent era supported by Compose Screenshot Testing and galleries
syarihu
0
530
Claude Codeの体系的な理解と知識のフック
oikon48
10
6.7k
20260906 「AWS運用入門」著者が教える、運用業務への生成AI活用入門
masaruogura
0
220
作り直せるコードは迅速に 作り直せないDBは慎重に - AI時代のプロダクトエンジニアが「判断の不可逆性」で開発速度を変える話
kinosuke01
0
210
Where Is JetBrains AI Heading- — Central CLI, Air Alpha, and the Agentic Development Stack
x5gtrn
PRO
0
120
Genie Code ワークショップ 基礎編 / Genie-Code-Workshop-fundamental
databricksjapan
PRO
0
340
bet_ai_day_2026_session02
agenticsec
1
920
Featured
See All Featured
Utilizing Notion as your number one productivity tool
mfonobong
4
570
Dominate Local Search Results - an insider guide to GBP, reviews, and Local SEO
greggifford
PRO
0
320
Leveraging LLMs for student feedback in introductory data science courses - posit::conf(2025)
minecr
1
370
Gemini Prompt Engineering: Practical Techniques for Tangible AI Outcomes
mfonobong
2
510
No one is an island. Learnings from fostering a developers community.
thoeni
21
3.8k
Docker and Python
trallard
47
4.2k
Exploring anti-patterns in Rails
aemeredith
3
490
Product Roadmaps are Hard
iamctodd
55
13k
A Modern Web Designer's Workflow
chriscoyier
698
190k
From π to Pie charts
rasagy
0
350
Exploring the Power of Turbo Streams & Action Cable | RailsConf2023
kevinliebholz
37
6.6k
Making Projects Easy
brettharned
120
6.7k
Transcript
দҪӳढ़ αʔόϨεΞʔΩςΫνϟͷߟ͑ํ
ࠓ·ͰͷαʔόʔϨεʹؔΘΔऔΓΈ দࢢؔ࿈ͷγϏοΫςοΫ CVJMEFST fl BTI σδλϧେਉͱͷରஊ +"84ͷ֤छΠϕϯτͰͷ৴αΠτߏங "84)&30
ۀʹ׆͔͞Εͨ͜ͱ "NQMJGZͰϑϩϯτΤϯυΛϗεςΟϯά 13ϒϥϯν͝ͱͷϓϨϏϡʔϖʔδ͕ศརʂ (VBSE%VUZ 4FDVSJUZ)VC &WFOU#SJEHF -BNCEB ΞΧϯτશମͷηΩϡϦςΟΠϯγσϯτ͕ՄࢹԽͰ͖Δʂ ଞʹ৭ʑͱҊ݅Λԣஅͯ͠ͷ૬ஊڞ༗ʜ ˑ৭ʑఏҊͰ͖Δͱָ͍͠
αʔόʔϨεͱ ΦϯϓϨϛε Ϋϥυ αʔόʔϨε ΞϓϦέʔγϣϯ ̋ ̋ ̋ ϛυϧΣΞ ̋
̋ º 04 ̋ ̋ º ཧ ̋ º º
αʔόʔϨεͷಛ ίϯϐϡʔτͷӡ༻ੑ্ ͷΦϑϩʔυ εέʔϥϏϦςΟͱՄ༻ੑͷ֫ಘ ૄ݁߹Խ ίετ࠷దԽ ΠϕϯτυϦϒϯ
ίϯϐϡʔτͷӡ༻ੑ্ &$ -BNCEB ΞϓϦέʔγϣϯ ίʔυ ̋ ̋ νϡʔχϯά ̋
̋ ϛυϧΣΞ ̋ º 04ύοέʔδ ̋ º Φʔτ εέʔϦϯά ̋ º ωοτϫʔΫ ̋ º
ͷΦϑϩʔυ &$ -BNCEB ΞϓϦέʔγϣϯ ίʔυ ̋ ̋ νϡʔχϯά ̋
̋ ϛυϧΣΞ ̋ º 04ύοέʔδ ̋ º Φʔτ εέʔϦϯά ̋ º ωοτϫʔΫ ̋ º ^ ։ൃऀͷ ൣғ
εέʔϥϏϦςΟͱՄ༻ੑͷ֫ಘ "VUPTDBMJOH நԽ -PBECBMBODJOH
ૄ݁߹Խ "1* ^ϓϩτίϧͷ౷Ұ ϑΥʔϚοτͷௐ λΠϛϯά ʜFUD G Y G Y
G Y άϧʔίʔυͷݮͱϩδοΫͷूத มߋ͕༰қ
ίετ࠷దԽ 1BZBTZPVHP
ΠϕϯτυϦϒϯ
ิϝοηʔδϯάͷछผ Ωϡʔ ετϦʔϛϯά τϐοΫ όε ड৴ଆ͔ΒͷQVMM ྃ௨
ϒϩʔΧʔ͔ΒͷQVTI ཧతͳϧʔςΟϯά ड৴ଆΛҙࣝ͠ͳ͍ Ϗοάσʔλʹ͍ͯΔ σʔλετΞม ϝοηʔδΛՃ
αʔόʔϨεઃܭͷϙΠϯτ ʮશʹཧղʯΛࢦ͞ͳ͍ ΞϦϞϊΛ୳͢ ैདྷͷઃܭΛαʔόʔϨεʹແཧʹஔ͠Α͏ͱ͠ͳ͍ ࣮νϡʔχϯά͕ඞཁͳ߹͕͋Δ ௨৴ޮΛҙࣝ͢Δ ख͕গͳ͍ํ๏Λ୳͢ ίετͷམͱ݀͠ʹؾΛ͚ͭΔ *B$ʹऔΓΉ .71Λ࡞ͬͯΈΔ
ʮશʹཧղʯΛࢦ͞ͳ͍ ΊͪΌͪ͘Ό͍ͬͺ͍ αʔϏε͋Δ ˠඞཁͳͷʹΩϟονΞοϓ
ΞϦϞϊΛ୳͢ ྫೝূػೳ ϩάΠϯػೳ τʔΫϯݕূ ηογϣϯετΞ ʜFUD
ैདྷͷઃܭΛαʔόʔϨεʹແཧʹஔ͠Α͏ͱ͠ͳ͍ తʹ࠷దԽ͢Δͱઃܭ͕શવมΘΔ ίϯςφԽࢹʹ
࣮νϡʔχϯά͕ඞཁͳ߹͕͋Δ ྫ-BNCEB
௨৴ޮΛҙࣝ͢Δ σʔλ͕ߋ৽͞Εͯͳͯ͘ Կ܁Γฦ͠ ௨৴͕ԟ෮͢Δ σʔλ͕ߋ৽͞Ε͚ͨ࣌ͩ
Ұํ௨ߦͰ௨৴͢Δ
ख͕গͳ͍ํ๏Λ୳͢
EBUB ಈըͷετϦʔϛϯάσʔλʹ ҙͷσʔλΛʮ૬Γʯ +BWB4DSJQUͷΠϕϯτΛϑοΫ ˠදࣔʹө ΫϥΠΞϯτ͔ΒͷϦΫΤετʹґଘ͠ͳ͍ ҙͷλΠϛϯάͰσʔλΛૹ৴ ࢀߟ*745JNFE.FUBEBUB
ίετͷམͱ݀͠ʹؾΛ͚ͭΔ ϕʔεϥΠϯΛݮͰ͖ͯ εύΠΫ࣌ͷసૹྔ͕ʜ
*B$ʹऔΓΉ Կ࠶ݱͰ͖Δʢႈੑʣ ଐਓԽΛແ͘͢ ίʔυͰ͑Δ ٯʹ(6*ΑΓཧղ͍͢͠߹
.71Λ࡞ͬͯΈΔ αʔϏε୯ମͰࢼ͢ΑΓʜ ΞϓϦέʔγϣϯͱͯ͠౷߹ͯ͠ΈΔʂ
͍͞͝ʹ ݸਓίϛϡχςΟͰͷֶश͕ۀʹ݁͢Δͷ ׂɺྑׂͯ͘ఔʜ ˠΓͷdׂʹɺυΩϡϝϯτΛಡΈղ͍ͯ ܗʹ͍ͯ͘͠εΩϧͷ্ͱ͍͏Ձ͕͋Δ
)BQQZ$PEJOH