こんにちは、はてなで GigaViewer for Web とバックエンドを開発している id:cateiru です。 この記事は『Inside GigaViewer for Apps』連載の第4回目です。ここまではアプリを中心に連載していましたが、今回は Web とアプリの両方で使用しているバックエンドについて、複数サービスとアプリを支えるしくみを紹介していきます。 GigaViewer のバックエンド構成 マルチテナントにする理由とメリット課題 アクセス数のピークはサービスによって分散する 機能を横展開しやすい システム障害が発生すると全サービスに影響しうるという課題 サービスごとにある固有機能と出し分け Feature を使用して機能を出し分けるさまざまな方法 開発環境でのみ Feature を有効化する WIP Feature 終わりに GigaViewer のバックエンド構成 G

目次 はじめに Colocation を意識した設計方針 Parallel Routes と Intercepting Routes を用いた設計パターン サーバー側に処理を寄せたことによる恩恵と課題 Next.js が抱える課題 おわりに 参考文献 はじめに ジャンプTOON のWeb版（以降、ジャンプTOON Web）の開発を担当している浅原昌大（@assa1605）です。 5 月にサービスを開始した「ジャンプTOON」は、オリジナル縦読みマンガ作品や人気作品のタテカラー版を連載する、ジャンプグループ発の新サービスです。 ジャンプTOON のフロントエンドには、Next.js を採用し開発をしています。 本記事では、Next.js の最新機能や設計パターン、Next.js を採用した恩恵と現在の課題について紹介します。 Colocation を意識した設計方針 Parallel Rou

目次 はじめに Next.js × GraphQL のサーバー間通信 Fastly でのコンテンツ配信とキャッシュ方針 vanilla-extract の採用とスタイリングシステム Chromatic による UI テスト / UI レビュー Datadog でのサービスモニタリング ジャンプTOON の CI/CD リリース戦略とブランチ運用の工夫 おわりに はじめに ジャンプTOON の Web 版（以降、ジャンプTOON Web）の開発を担当している2024年度新卒入社の鏑木 俊樹（かぶらき としき） @tosssssy_ です。 5 月にサービスを開始した「ジャンプTOON」は、オリジナル縦読みマンガ作品や人気作品のタテカラー版を連載する、ジャンプグループ発の新サービスです。 ジャンプTOON Web では Next.js App Router （v14.2）を採用して開発をしてお

CQRSとは CQRS（Command Query Responsibility Segregation、コマンド・クエリ責務分離）は、ソフトウェアアーキテクチャパターンの一つで、つまりシステムのコマンド部分をクエリ部分から分離します。基本的な考え方は、データの書き込み操作（コマンド）と読み取り操作（クエリ）を異なるモデルで扱うことです。これにより、スケーラビリティ/パフォーマンス/セキュリティの観点で柔軟な設計が可能となり、クエリ要件に合わせて最適化が実現できます。 CQRSの基本構成としては、 コマンドモデル（書き込みモデル）：データの作成、更新、削除といった書き込み操作を担当します。このモデルは、データの整合性と一貫性を確保するために最適化されています。 クエリモデル（読み取りモデル）：データの読み取り操作を担当します。このモデルは、クエリのパフォーマンスを最大化するために最適化され

動機 ElectronのIPC通信は特にメインプロセスとレンダラープロセスでデータのやりとりをする場合に使われます。昨今のセキュリティ向上の流れでレンダラープロセスからメインプロセスで使うモジュールを直接呼び出すことは避けられるようになり、IPC通信を介して実現することが多くなっています。 しかしながらIPC通信の種類が増えるとその管理が非常に大変になります。特に引数やキーワードのチェックがなく、正しいデータを送受信しているのか確認するのが大変です。 そこで今回はIPC通信にGraphQLを使ってみようと思います。これによりGraphQLの機能で上記の課題を解決できます。 方法 メインプロセス まず GraphQL Tools の makeExectableSchema を使って GraphQLSchema のインスタンスを作ります。 const typeDefs = /* GraphQL

SwiftUIではViewが状態を持たなくなることによりシンプルにコードでUIを表現できるようになりました。 しかし状態がなくなったわけではありません。この状態をどう管理していくかが問題になります。 宣言的UIコミュニティでは、状態管理手法について数年さまざまな議論を経て変化を遂げてきました。 その中で一定の答えが出ようとしています。その歴史と現在の回答を説明したいと思います。 本発表でみなさんがシンプルでスケーラブルなコードにより高速にiOSアプリを開発できる体制を構築するお手伝いができたらと考えています。 この発表では、以下について解説します。 なぜ状態管理のアーキテクチャを考える必要があるのか？ 宣言的UIの状態管理アーキテクチャの歴史(Flux、Redux、GraphQL) Fluxが提案された根本的な理由と現代における異なる解決手段 Redux(The Composable Ar

こんにちは、プログラマーのkinoppydです。最近はSmartHR内でのプロダクトを横断して開発を行うプロダクト基盤チームというところで仕事をしています。 tech.smarthr.jp GraphQL集めるマンの概念図 分散したプロダクトの課題 SmartHRは、祖業である労務管理と従業員情報を集約している「基本機能」と呼ばれる巨大なアプリケーションと、その「基本機能」にある従業員情報を使い文書配布、年末調整、タレントマネジメントなどを行う小さなアプリケーション群によってサービスが提供されています。各アプリケーションは完全に独立したリポジトリとデータベースを持っており、「基本機能」とのデータのやり取りには公開・非公開のREST APIを利用しています。 SmartHRのプロダクト間の構成概略図 APIで繋がれた基本機能とサービスの世界観には、一つ問題点があります。それは、複数のサービス

10/14 の Tech Play での発表資料です https://techplay.jp/event/873259

自分が開発しているLaunchableのWebアプリがローンチされて1年半ほどになる。このWebアプリにはReduxのような状態管理ライブラリを入れないまま開発してきたのだが、今のところ困らずに開発できている。そういえば昔自分は状態管理について何か考えていたような…とブログを掘り起こしてみた。 ninjinkun.hatenablog.com このエントリは2016年にネイティブアプリを対象にして書かれているが、この後自分は2018年ごろにWebフロントエンドに軸足を移し、ネイティブアプリ開発から離れた。なのでこのエントリはWebフロントエンドエンジニアが2022年に再考した話になる。 結論としては、当時自分が管理したかった状態のほとんどは現在ApolloClientのキャッシュによって解決されている。 繰り返しになるが、自分が開発しているLaunchableのWebフロントエンドには状態

今個人で作ってるアプリの 認証 + Graphql の部分を抜き出して GitHub に公開した。 mizchi/next-boilerplate-20200727 next.js + vercel + firebase は (パーツを良く選べば) 最高 next.js はルーティングを持つページを作るには最高で、サーバー、静的サイト、JAM スタック、AMP と必要に応じて選択できる。React ベースならこれ一択。 認証サーバーの実装は毎度疲れるし、Firebase Athunetication はこの点においては OAuth Secret を置くだけ + Custom Provider も作れるので、最高。 それと比べて firestore は、ちょっと前に firestore べったりでアプリを試作したことがあったのだが、型がないためにかなり扱いづらく、また読み書きの速度が遅くパフ

Hatena-Textbook 2018学習日記(5) - GraphQL編 - $shibayu36->blog;のようにHatena-Textbookを用いて最近のモダンなWebアプリケーション開発の学習をしているのだけど、TypeScript + GraphQL + Apollo Client + Reactの部分でそれぞれの技術の基本知識を理解できていなかったので、エラーが起きたときに何から直したらよいかわからない状態になってしまっていた。 前回はGraphQLのクエリについて学んだ - $shibayu36->blog;でGraphQLを少し掘り下げたので、今回はApollo platformについてチュートリアル( https://www.apollographql.com/docs/tutorial/introduction/ )を行いながら学習を進めていった。 Apollo

TypeScript + Apollo Clientで、useQueryなどを用いてGraphQLのクエリを発行する際に、クエリのvariablesやレスポンスのデータに型を付けたい。やり方が少々分かりづらかったのでメモを残す。 型をつけるためにやることは以下の通り。 apollo.config.jsを定義する graphql-tagでGraphQLのクエリを書く apollo client:codegenで型情報を生成する クエリを書いた場所で型をimportし、useQueryの型パラメータに指定する shibayu36/go-Intern-Diaryのレポジトリで試している。 apollo.config.jsを定義する まずApolloのコードジェネレータが適切に動作するために、apollo.config.jsを作る。Configuring Apollo projects - Apo

こんにちは、サーバーサイドエンジニアの竹若です。今回GraphQLにおけるエラーハンドリングを調査、Ruby on Railsとgraphql-rubyを使って実装する機会があったので、そこで得られた知見を共有させていただきたいと思います。(なお今回の実装はプロダクション環境には出ていません) GraphQLの仕様とプラクティス それではまず初めに、GraphQLが仕様に定めているレスポンスの返し方を見ていきましょう。 レスポンスのフォーマットに関するプラクティス GraphQLのプラクティスの1つに、レスポンスのhttp statusを200で統一し、レスポンスのerrorsキーにエラーの詳細な情報を持たせるというものがあります。 なぜならGraphQLではリクエストに複数のクエリを含めることができるからです。 https://www.graph.cool/docs/faq/api-ee

scalar型を新しく定義するためにはscalarキーワードを使います。例えば、Date型を新しく定義するには次のようにします。 scalar Date スキーマではこれだけですが、実際に使う際はGraphQL処理系に対してさらにシリアライズとデシリアライズを定義することになります。 GraphQL組み込みのscalar型は先にあげたものだけなので、例えばバイナリ、日付と時刻、HTML/XML、BigIntなどを必要に応じて追加することになるでしょう。ただしその場合、サーバーサイドとクライアントサイドでシリアライズ・デシリアライズの実装を一致させる必要があります。 Enum enum（イナム）はscalar型の一種で、特定の値のみを持つ型です。例えば、組み込みscalar型であるBooleanをenumで宣言すると次のようになるでしょう。 enum Boolean { true false

By TECH PLAY女子部 Advent Calendar 2017 - Qiita リソースの提供者として GraphQL を使うとき、どうような雰囲気になるのか気になったので調べました。 GraphQL について調べ、GitHub が提供している GraphQL API を触り、C#(ASP.NET Core) で実際に実装してみました。Swagger UI のように、ブラウザ上で実行する環境を ASP.NET Core 上に載せてみました。それらの内容を記載します。 GraphQL とは HTTP 上でのやりとり スキーマ 改行に注意 GraphQL を触ってみる GraphiQL で触る HTTP で触る C# ライブラリ GraphQL for .NET ASP.NET Core で提供する エンドポイントの用意 GraphiQL の用意 参照 サンプルコード： github

DISCLAIMER: これは本当にただのメモ書きで、これがベストプラクティスだとかいう話ではないので、同じようなことを考えてる人いたら今度議論しましょうよ、って程度の話の種。 GraphQLを使うべきスポット、RESTfulが好ましいスポットについて今日ぼんやり考えていて、なんとなく言語化ができる気がするので文字起こししてみる。 Backend for UsecaseとBackend for Resource バックエンドのAPIには2種類あって、 「データ」を構成する「リソース」を提供するもの アプリケーションの「ユースケース」がもつシナリオのなかで登場する「データ」部分を埋めるためのもの を区別することが必要そう、と思っている。 まず前者を Backend for Resource (BFR)と呼ぶことにする。これはわかりやすくて、これはまさしくRESTfulそのもの。 RDBやそう

自分でGraphQLサーバーを実装しながら勉強したログ。間違ってるかも。 コードはここにあるが、何の注釈もない。 https://github.com/mizchi-sandbox/play-graphql-server RESTの課題 REST は URI とモデルのマッピング構造だが、往々にしてクライアントで必要となる構造は モデルのうち一部であったり、そのリレーショナルな構造に依存する。 つまり、REST というルールに従って必要なデータを組み立てると、リレーショナルな構造によってN回のリソースへのアクセスと、興味がないデータを含んだ不要なペイロードが発生しがちである。 GraphQL は何をしたいか 1リクエスト内でモデルへの問い合わせを合成し、さらに必要なものだけ返却したい 言語とは独立した、転送経路上のモデルの定義を行いたい パフォーマンス上の理由とセマンティクスが同居している