1.1 システムのシステムとしてのバックエンド#

最新のバックエンドが単一のモノリシック アプリケーションであることはほとんどありません。 これは、複数のサービス、データベース、キャッシュ、メッセージ キュー、サードパーティ統合で構成される システムのシステム としてより正確に説明されます。 バックエンド エンジニアの役割は、これらのコンポーネントを設計、構築、調整して、一貫性があり、回復力があり、パフォーマンスの高い全体を構築することです。 これには以下が含まれます。

TIP

{title=“Core Backend Responsibilities”}

• データ モデリングと永続性: スキーマを設計し、アプリケーションのデータを表す適切なストレージ テクノロジを選択します。
• ビジネス ロジックの実装: ビジネス ルールとプロセスを、堅牢でテスト可能、保守可能なコードに変換します。
• API の設計と管理: クライアント (フロントエンド、モバイル アプリ、その他のサービス) がシステムと対話するための契約上のインターフェイスを作成します。
• インフラストラクチャと展開: システムを運用環境で実行するために必要な環境、構成、プロセスを管理します。
• 可観測性と監視: システムを計測して、その状態、パフォーマンス、動作を可視化します。
• セキュリティとコンプライアンス: システムが脅威から保護され、関連するデータ保護規制が遵守されていることを確認します。

1.2 このドキュメントのロードマップ#

この詳細な説明は、基礎的な概念から高度な現実世界のアプリケーションまでの知識を構築するように構成されています。

• セクション 2: 基礎の柱: 私たちは、サーバー環境、ネットワーク プロトコル、共通のデータ シリアル化形式など、譲れない基礎を確立します。
• セクション 3: コア アーキテクチャ パラダイム: 高レベルのアーキテクチャ パターンを分析します。 モノリス、マイクロサービス、サーバーレス。 そしてそれぞれに固有のトレードオフ。
• セクション 4: バックエンド テクノロジー スタック: 言語、フレームワーク、データベースの選択の背後にある原則に焦点を当てて、バックエンド スタックのコンポーネントを調査します。
• セクション 5: API の設計と構築: REST、GraphQL、gRPC をカバーする API 設計の芸術と科学を詳しく掘り下げます。
• セクション 6: システム品質の確保 (非機能要件): これはバックエンド エンジニアリングの中心です。 私たちは、スケーラビリティ、パフォーマンス、信頼性、セキュリティを徹底的に調査しています。
• セクション 7: 最新の開発およびデプロイメント ライフサイクル (DevOps): ツールとプロセスを調査します。 CI/CD、コンテナ化、オーケストレーション。 最新のバックエンド開発を可能にします。
• セクション 8: バックエンド テストの技術: バックエンド システムの正確性と堅牢性を確保するための戦略について説明します。
• セクション 9: 結論: 主要なテーマを総合し、この分野の将来に目を向けます。

この旅は包括的かつ詳細なものになります。 目標は、読者に「どの」テクノロジーを使用するかについての知識だけでなく、それらを効果的に使用する「理由」と「方法」を理解するためのエンジニアリングの知恵を提供することです。

2.1 サーバー: 物理サーバー、仮想サーバー、コンテナ化サーバー#

バックエンドの核心は、サーバーと呼ばれるコンピューター上で実行されるプログラム (またはプログラムのセット) です。 サーバー テクノロジーの進化は、抽象化、効率性、管理性の向上を目指した継続的な推進を反映しています。

NOTE

{title=“Evolution of Server Technology”}

• ベア メタル サーバー: タスク専用の物理マシン。 最高のパフォーマンスを発揮しますが、高価で拡張が困難です。
• 仮想マシン (VM): 仮想化により、1 台の物理マシン (EC2、Compute Engine など) 上で複数の分離されたシステムが可能になります。
• コンテナ: アプリケーションと依存関係をバンドルする Docker のような軽量パッケージ。 最新の導入の鍵。

2.2 HTTP プロトコル: Web の言語#

ハイパーテキスト転送プロトコル (HTTP) は、World Wide Web を強化するアプリケーション層プロトコルです。 バックエンド エンジニアにとって、その仕組みを理解することは交渉の余地がありません。

• リクエスト/レスポンス モデル: HTTP は単純なモデルで動作します。 クライアントはサーバーにリクエストを送信し、サーバーはレスポンスを返します。 バックエンドの主な仕事は、これらのリクエストを処理し、適切な応答を作成することです。
• HTTP リクエストの構造:
• メソッド (動詞): リソースに対して実行される必要なアクションを示します。 一般的な方法には次のようなものがあります。 -GET: リソースを取得します。 安全で冪等である必要があります。 -POST: 新しいリソースを作成します。 べき等ではありません。 -PUT: 既存のリソースを完全に置き換えます。 べき等である必要があります。 -PATCH: 既存のリソースを部分的に更新します。 必ずしも冪等であるとは限りません。 -DELETE: リソースを削除します。 べき等である必要があります。
• URI (Uniform Resource Identifier): リクエストの対象となるリソースを指定します (例:/api/v1/users/123）。
• ヘッダー: リクエストに関するメタデータを含むキーと値のペア (例:Content-Type、Authorization、Accept）。
• 本文: データを含むオプションのペイロード。通常は次のように使用されます。POST、PUT、 そしてPATCHリクエスト。
• HTTP 応答の構造:
• ステータス コード: リクエストの結果を示す 3 桁のコード。 これらは次のクラスにグループ化されます。 -1xx: 情報 -2xx: 成功 (例:200 OK、201 Created） -3xx: リダイレクト (例:301 Moved Permanently） -4xx: クライアントエラー (例:400 Bad Request、401 Unauthorized、404 Not Found） -5xx: サーバーエラー (例:500 Internal Server Error、503 Service Unavailable）
• ヘッダー: 応答に関するメタデータを含むキーと値のペア (例:Content-Type、Cache-Control）。
• 本文: 要求されたリソースまたはエラー情報を含むオプションのペイロード。
• ステートレス性: HTTP の中核となる原則は、ステートレスであることです。 クライアントからサーバーへの各リクエストには、リクエストを理解して処理するために必要なすべての情報が含まれている必要があります。 サーバーは、リクエスト間のクライアントに関する状態を保存しません。 この設計は Web のスケーラビリティの基礎です。 状態は通常、クライアント上で管理されるか、リクエストごとにトークン (JWT など) で渡されます。

2.3 データのシリアル化形式#

フロントエンドとバックエンドが通信するときは、交換するデータを構造化するための形式に同意する必要があります。 このプロセスはシリアル化と呼ばれます。

NOTE

{title=“JSON Example”}

1
{
2
  "userId": 123,
3
  "username": "testuser",
4
  "isActive": true,
5
  "roles": ["reader", "commenter"]
6
}

:::- XML (eXtensible Markup Language): JSON が先行します。 JSON よりも冗長であり、人間が判読しにくいものです。 新しい Web API では JSON に大部分が取って代わられていますが、従来のエンタープライズ システム、SOAP API、および特定の構成ファイルでは依然として普及しています。

• プロトコル バッファー (Protobuf): Google によって開発されたバイナリ シリアル化形式。 人間が判読できるものではありません。 その主な利点はパフォーマンスと効率です。 Protobuf メッセージは JSON よりも小さく、シリアル化/逆シリアル化が高速です。 事前定義されたスキーマを使用します (.protoファイル）により、サービス間の厳密なデータ契約が強制されます。 これは、効率が最優先される高性能の内部マイクロサービス通信に最適な選択肢となります。

---

3.0 コア アーキテクチャ パラダイム#

バックエンド システムの高レベルの構造は、そのアーキテクチャです。 適切なアーキテクチャの選択は、システムの開発、展開、拡張、保守の方法を決定するため、エンジニアリング チームが行うことができる最も重要な決定の 1 つです。

3.1 モノリス: 統合システム#

モノリシック アーキテクチャでは、アプリケーションが単一の統合されたユニットとして構築されます。 すべてのビジネス ロジック、データ アクセス、および UI 提供コンポーネントは単一のコードベース内に含まれ、単一のアーティファクトとしてデプロイされます。

CAUTION

{title=“Monolith Disadvantages”}

• スケーラビリティの課題: 1 つのコンポーネントだけがボトルネックである場合でも、アプリケーション全体をスケーリングします。
• テクノロジー ロックイン: 最初から選択したスタックにロックされます。
• 柔軟性の欠如: 意図しない副作用を伴わずに変更するのは困難です。

3.2 マイクロサービス: 分散アプローチ#

マイクロサービス アーキテクチャは、それぞれが特定のビジネス機能を中心に編成された、小規模で自律的なサービスの集合としてアプリケーションを構造化します。

TIP

{title=“Microservices Advantages”}

• 独立したスケーリング: サービスは特定のニーズに基づいて拡張されます。
• テクノロジーの自由: 各サービスに最適なツールを選択します。
• 障害の分離: 1 つのサービスに障害が発生しても、システム全体がクラッシュすることはありません。

3.3 サーバーレス & FaaS (Functions as a Service)#

サーバーレスは、クラウド プロバイダーがサーバーの割り当てとプロビジョニングを動的に管理するクラウド実行モデルです。 開発者は関数の形式でコードを作成し、クラウド プロバイダーはイベントに応じてコードを実行します。

NOTE

{title=“Serverless Characteristics”}

• サーバー管理は必要ありません。
• イベント駆動型の実行。
• 実行ごとの支払いモデル。
• 自動スケーリングと高可用性。

3.4 適切なアーキテクチャの選択: すべてはトレードオフです#

「最良の」アーキテクチャは存在しません。 選択は、チームの規模、プロジェクトの複雑さ、拡張性の要件、開発速度に応じて決まります。 一般的な実用的なアプローチは、モノリスから開始し、システムが成長してボトルネックが特定されるにつれて、戦略的にサービスを分割することです。 これにより、複雑さが許容される場合には、将来のマイクロサービスへの移行のためのオプションを残しておきながら、迅速な初期開発が可能になります。

4.1 プログラミング言語: 重要な選択#

プログラミング言語の選択は、パフォーマンス、開発者の生産性、およびシステムが解決に適した問題の種類に大きな影響を与えます。

TIP

{title=“Language Comparison”}

• Node.js (JavaScript/TypeScript): ノンブロッキング イベント ループにより、I/O 集中型のアプリケーションに最適です。
• Python: シンプルで読みやすく、データ サイエンスと迅速な開発のための広大なエコシステムを備えています。
• Go: 高性能の同時ネットワーク サービス。 シンプルな同時実行モデル。
• Java: 堅牢でプラットフォームに依存しない (JVM)、大規模なエンタープライズ エコシステム。
• C# (.NET): エンタープライズ向けの強力なフレームワークを備えた強力な最新言語。

4.2 フレームワーク: ロジックの足場#

Web フレームワークは、一般的なバックエンド タスク (ルーティング、リクエスト処理、データベース インタラクションなど) を抽象化する一連のツールとライブラリを提供し、開発者がアプリケーション固有のロジックに集中できるようにします。

• 自分の意見を持つ派と自分の意見を持たない派：
• 意見あり (例: Django、Ruby on Rails、Spring Boot): これらのフレームワークは、ユーザーに代わって多くの決定を行い、アプリケーションを構築する特定の方法を規定します。 これらは高い生産性 (「バッテリーを含む」) を提供しますが、規則から逸脱する必要がある場合は制限がかかる場合があります。
• 非限定的 (Flask、Express.js など): これらのフレームワークは最小限のコアを提供し、ほとんどの決定 (データベース層、テンプレート エンジンなど) を開発者に任せます。 最大限の柔軟性を提供しますが、より多くのセットアップと意思決定が必要になります。

4.3 データベース: システムのメモリ#

データベースはおそらくバックエンドの最も重要なコンポーネントです。 これはアプリケーションの永続的な状態です。 データベース テクノロジの選択は、システムの一貫性、スケーラビリティ、および効率的にサポートできるクエリの種類に長期的な影響を及ぼします。

5.1 API 設計原則#

TIP

{title=“API Best Practices”}

• リソース指向設計: リソース (名詞) を中心とした構造。HTTP メソッドを使用してリソースを操作します。
• ステートレス性: サーバーはリクエスト間でクライアントの状態を維持しません。
• 冪等性: 同じリクエストを複数回実行しても、同じ結果が得られます。
• コレクションの複数名詞: コレクションの場合は /users、特定のユーザーの場合は /users/123 です。

5.2 REST (表現状態転送)#

REST はアーキテクチャ スタイルであり、正式なプロトコルではありません。 HTTP の標準機能を利用して Web サービスを作成します。 これは、そのシンプルさと Web アーキテクチャとの整合性により、10 年以上にわたって API 設計の主流のパラダイムでした。 適切に設計された REST API は、「RESTful」であるとよく言われます。

5.3 GraphQL#

GraphQL は、Facebook によって開発された API 用のクエリ言語です。 これは、REST に代わる、より効率的で柔軟な代替手段を提供します。

• GraphQL が解決する問題: REST では、クライアントは多くの場合 2 つの問題に直面します。
• オーバーフェッチ: エンドポイントが固定データ構造を返すため、クライアントは必要以上のデータをダウンロードします。
• アンダーフェッチ: クライアントは、必要なすべてのデータを取得するために、異なるエンドポイントに対して複数のリクエストを行う必要があります。
• GraphQL ソリューション: GraphQL API は単一のエンドポイントを公開します。 クライアントは必要なデータを正確に指定したクエリを送信し、サーバーはそのデータを正確に含む JSON オブジェクトを返します。それ以上でもそれ以下でもありません。 これにより、フロントエンド開発者は 1 回の往復で必要なデータを取得できるようになります。

NOTE

{title=“GraphQL Query Example”}

1
query GetUser($id: ID!) {
2
  user(id: $id) {
3
    id
4
    name
5
    email
6
    posts {
7
      id
8
      title
9
      content
10
    }
11
  }
12
}

:::---

6.0 システム品質の確保: 非機能要件#

機能するシステムを構築することは別のことです。 大規模な環境でも確実に動作し、負荷がかかっても良好に動作し、攻撃に対して安全なシステムを構築することは、まったく異なる、より困難なエンジニアリング上の問題です。 これらは、堅牢なシステムと脆弱なシステムを分ける非機能要件です。

6.1 スケーラビリティ: 成長への対応#

スケーラビリティとは、リソースを追加することで増大する作業量を処理するシステムの能力です。

TIP

{title=“Scaling Strategies”}

• 垂直スケーリング: 単一サーバーのリソース (CPU、RAM) を増加します - シンプルですが制限があります。
• 水平スケーリング: リソースのプールにサーバーを追加します - 複雑ですが事実上無制限です。
• 負荷分散: サーバー間でトラフィックを分散します。
• ステートレス設計: セッション データ用の外部共有ストア。

6.2 パフォーマンスと最適化#

パフォーマンスが特徴です。 遅いアプリケーションは壊れたアプリケーションです。

• キャッシュ戦略: キャッシュは、バックエンドのパフォーマンスを向上させる唯一の最も効果的な方法です。 これには、高コストの操作の結果を保存し、後続の同一のリクエストでその結果を再利用することが含まれます。
• インメモリ キャッシュ (Redis、Memcached など): 頻繁にアクセスされるデータ (データベース クエリ結果、ユーザー セッションなど) をキャッシュするために使用される外部の高速データ ストア。 Redis は、その多用途性 (キャッシュ、メッセージ ブローカー、キューなど) により、バックエンドの「スイス アーミー ナイフ」と呼ばれることがあります。
• コンテンツ配信ネットワーク (CDN): 静的資産 (画像、CSS、JS) をエンドユーザーの近くにキャッシュし、遅延を大幅に削減する地理的に分散されたプロキシ サーバーのネットワーク。
• データベース キャッシュ: ほとんどのデータベースには、クエリの実行を高速化するための内部キャッシュ メカニズムがあります。

NOTE

{title=“Asynchronous Processing”}

• メッセージ キュー (RabbitMQ、SQS など): サービスを分離し、応答性を向上させます。
• ストリーミング プラットフォーム (Apache Kafka など): 高スループットのリアルタイム データ処理。

6.3 信頼性とフォールトトレランス#

システムに障害が発生します。 ネットワークパーティション。 サーバーがクラッシュします。 信頼性とは、これらの障害に耐えて動作を継続できるシステムを設計することです。

CAUTION

{title=“Fault Tolerance Patterns”}

• 冗長性と高可用性: 異なる場所で複数のインスタンスを実行することで、単一障害点を回避します。
• サーキット ブレーカー パターン: 障害を監視し、カスケードを防ぐためにフェイルファストします。
• ヘルスチェック: 異常なインスタンスを検出するための定期的な ping。
• グレースフル デグラデーション: コンポーネントに障害が発生した場合に、デグレードされた機能を提供します。

6.4 セキュリティ: 交渉の余地のない要件#

セキュリティは最後に追加される機能ではありません。 これは、最初からシステムに設計する必要がある基本的な特性です。

• 認証と認可:
• 認証 (AuthN): ユーザーが誰であるかを確認するプロセス。 これは通常、ユーザー名/パスワード、生体認証、またはソーシャル ログインを使用して行われます。
• 認可 (AuthZ): 認証されたユーザーに何が許可されているかを決定するプロセス。
• 共通のセキュリティ プロトコル:
• OAuth 2.0: サードパーティ アプリケーションが、資格情報を公開することなく、別のサービス上のユーザー アカウントへの限定的なアクセスを取得できるようにする承認フレームワーク (例: 「Google でサインイン」)。
• OpenID Connect (OIDC): OAuth 2.0 上に構築されたシンプルな ID レイヤー。 これは、認証を実行する標準的な方法を提供します。
• JSON Web トークン (JWT): 2 者間で転送されるクレームを表すコンパクトで URL セーフな手段。 JWT は、ユーザー ID と権限を含めることができる署名付きのステートレス トークンです。 これは、ステートレス API でユーザー セッションを維持するためによく使用されます。

CAUTION

{title=“OWASP Top Security Concerns for Backend”}

• パラメータ化されたクエリによるインジェクションの防止
• 転送中 (HTTPS) および保存中のデータを暗号化する
• 適切なアクセス制御を実装する
• 安全な依存関係とシークレット管理を使用する :::---

7.0 最新の開発およびデプロイメントのライフサイクル (DevOps)#

DevOps は、ソフトウェア開発 (Dev) と IT 運用 (Ops) を組み合わせた一連のプラクティスです。 システム開発ライフサイクルを短縮し、高品質のソフトウェアを継続的に提供することを目的としています。

NOTE

{title=“DevOps Core Components”}

• バージョン管理: コードと構成管理のための Git。
• コンテナ化: ポータブルで一貫した環境のための Docker。
• オーケストレーション: 自動コンテナ管理のための Kubernetes。
• CI/CD パイプライン: ビルド、テスト、デプロイのための自動化されたワークフロー。
• コードとしてのインフラストラクチャ: プロビジョニング用の Terraform/クラウド テンプレート。 :::---

8.0 バックエンドテストの技術#

信頼性の高いバックエンド システムを構築するには、包括的なテスト戦略が不可欠です。

8.1 テストピラミッド#

テスト作業を構造化するためのモデル。

TIP

{title=“Testing Pyramid Structure”}

• 単体テスト (ベース): 個々の関数/クラスを分離してテストします。 高速、安価、大部分のテスト。
• 統合テスト (中央): 複数のコンポーネントを一緒にテストします (例: 実際のデータベースを使用)。
• エンドツーエンド テスト (上): 完全なユーザー フローをテストします。 遅い、脆い、慎重に使用してください。

8.2 テストのベストプラクティス#

NOTE

{title=“Additional Testing Strategies”}

• モッキング/スタブ: 外部依存関係を置き換えて、テスト対象のコードを分離します。
• 契約テスト: API コンシューマー/プロバイダーが共通の理解を確実に遵守するようにします。
• パフォーマンス/負荷テスト: k6 や JMeter などのツールを使用して、高トラフィックをシミュレートします。 :::---

9.0 結論: バックエンド エンジニアの役割の進化#

バックエンドを通過する旅は、ネットワーク プロトコルの基本的なビットやバイトから、クラウド ネイティブ アーキテクチャの抽象的な高みへと私たちを導きました。 バックエンド開発は単にコードを書くことではなく、複雑なシステムを設計、構成、管理することであることがわかりました。 これは、一貫性と可用性、パフォーマンスとコスト、開発速度と運用の安定性といったトレードオフの規律です。

今日のバックエンド エンジニアは、システム思考者であり、問​​題解決者であり、生涯学習者でもあります。 テクノロジーは進化し続けます。 サーバーレスは成熟し、AI/ML モデルは単なる統合コンポーネントとなり、新しいアーキテクチャ パターンが出現します。 ただし、これまでに説明した最初の原則は次のとおりです。 健全なアーキテクチャ、非機能要件に重点を置く、堅牢なテスト、自動展開。 信頼性と拡張性のあるシステムが構築される永続的な基盤であり続けるでしょう。 最終的な目標は、特定のフレームワークをマスターすることではなく、デジタル世界の複雑で常に変化する課題に適切なツールを選択し、活用するために必要なエンジニアリング上の判断力を養うことです。