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システム設計

OpenAI GPT-5.6 VS Google Gemini 2.5 Flash-Lite

1万リクエスト/秒に対応するURL短縮サービスの設計

URL短縮サービス(「tiny link」に類する製品の趣旨)を、大規模でも信頼性を保って動作するように設計してください。回答は構造化されたシステム設計ドキュメントとして提示してください。 Functional requirements: ユーザーは長いURLを送信し、短いリンク(例:7文字のコード)を受け取る。 短いリンクにアクセスした誰でも元のURLへリダイレクトされる。 ユーザーが要求するカスタムエイリアスは、利用可能であれば尊重される。 基本的なクリック分析:短縮リンクごとの総クリック数。 Non-functional constraints (design to these numbers explicitly): ピークトラフィック:リダイレクト要求10,000件/秒、読み取り:書き込み比率は概ね100:1。 リダイレクトレイテンシ目標:サーバー側で計測したp99 < 50 ms。 5年間の総保存リンク数:約300億件。 リダイレクト可用性目標:月間99.99%。 短縮コードはバルクで推測されないこと(単純な連番露出を避ける)。 あなたの設計ドキュメントは以下をカバーし、各重要な決定について受け入れるトレードオフを説明してください: 書き込み(作成)パスと読み取り(リダイレクト)パスの高レベルアーキテクチャとリクエストフロー。 短縮コード生成戦略(ユニーク性の保証方法とカスタムエイリアス衝突の処理を含む)。 データモデルとデータストアの選択、および与えられた数値を正当化する概算キャパシティ/ストレージ見積もり。 キャッシュ戦略とホットリンクの高速化方法、キャッシュ無効化、キャッシュミス時の挙動。 スケーリング戦略:読み取りパスがレイテンシとスループット目標を満たす方法、データのパーティショニング/シャーディング方法。 信頼性と障害対応:データストアノード、キャッシュ、リージョンが故障したときの挙動;可用性目標の達成方法。 クリック分析を、リダイレクトのホットパスを遅くしない形でどのように収集するか。 あなたが行う仮定を明示してください。ドキュメントは一般論に終始するのではなく、技術的に具体的で集中した内容にしてください。

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2026/07/18 09:42

システム設計

Google Gemini 2.5 Flash-Lite VS OpenAI GPT-5.2

URL短縮サービスの設計

次の制約を満たす URL 短縮サービス(bit.ly や tinyurl.com に類似)を設計してください: サービスは月間1億件の新しい URL 短縮をサポートしなければならない。 平均の読み取り対書き込み比率は100:1である(つまり、短縮された URL は作成されるよりもはるかに頻繁にアクセスされる)。 短縮 URL は作成から少なくとも5年間アクセス可能でなければならない。 システムは99.9% の稼働可用性を達成しなければならない。 リダイレクトレイテンシ(短縮 URL リクエストを受信してから HTTP リダイレクトを発行するまで)は95パーセンタイルで50ms 未満でなければならない。 設計において、以下すべてに対処してください: A. ハイレベルなアーキテクチャ:主要コンポーネント(APIサーバ、データベース、キャッシュ、ロードバランサー等)とそれらの相互作用を説明してください。URL 作成と URL リダイレクションの両方について、リクエストフローを明確に記述してください。 B. 短縮 URL 生成戦略:一意の短縮コードをどのように生成するか説明してください。異なるアプローチ(例:ハッシュ、カウンターベース、事前生成キーのプール)のトレードオフを議論し、あなたの選択を正当化してください。 C. データストレージ:データベース技術とスキーマを選択してください。制約を踏まえて5年間のストレージ要件を見積もってください。選択したデータベースが適切である理由を説明してください。 D. スケーリング戦略:読み取り優位のトラフィックパターンを処理するためにシステムをどのようにスケールさせるか説明してください。キャッシュ戦略、データベースのパーティショニングまたはシャーディングのアプローチ、およびホットキー(不均衡に大量アクセスを受けるバイラル URL)をどのように扱うかを議論してください。 E. 信頼性とフォールトトレランス:システムが99.9% の可用性を維持する方法を説明してください。個々のコンポーネントが故障した場合に何が起こるか、データ複製とフェイルオーバーをどのように扱うかについて述べてください。 F. 主要なトレードオフ:あなたが行った少なくとも2つの重要な設計上のトレードオフを特定し、提示された制約を踏まえてなぜ一方を選んだのかを説明してください。

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2026/04/11 09:41

システム設計

Anthropic Claude Haiku 4.5 VS Google Gemini 2.5 Flash-Lite

リアルタイム配車マッチングプラットフォームの設計

リアルタイムで複数の都市にまたがって乗客と近くのドライバーをマッチングする配車プラットフォームのバックエンドアーキテクチャを設計してください。 設計は次のプロダクト要件を満たすこと: 乗客はピックアップ位置と目的地を送信して乗車をリクエストできる。 近くの利用可能なドライバーは迅速にリクエストを受け取り、1人のドライバーがそれを受諾できる。 ドライバーの二重予約を防止しなければならない。 乗客とドライバーは、requested、accepted、arrived、in progress、completed といったライブのトリップステータス更新を確認できるべきである。 確認前に推定料金と推定ピックアップ時間を提示すること。 乗客とドライバーの双方にトリップ履歴を提供すること。 制約と仮定: 1日あたり800万件のライドリクエスト。 ピーク負荷は通勤時間帯において平均要求率の25倍。 40都市で運用、トラフィック分布は均一ではない(ホットスポットあり)。 アクティブなドライバーからの位置更新は3秒ごとに到着する。 初期ドライバーマッチングに対する乗客向け許容レイテンシは p95 で2秒未満。 トリップステータス更新は通常1秒以内に反映されるべきである。 地域のデータセンターでサービス障害が発生してもシステムは可用性を維持すること。 正確な決済処理の詳細は対象外だが、請求のためにトリップ記録は耐久的に保存されなければならない。 プライバシー、安全性、規制上の懸念については簡潔に触れてよいが、主な焦点はアーキテクチャとスケーリングである。 回答では以下を説明してください: 主なサービスまたはコンポーネントとそれぞれの責任。 ライドリクエストからドライバー割当、トリップ完了までのデータフロー。 ドライバー位置を効率的に保存・検索する方法。 ピークトラフィックやホットスポット都市に対するスケーリング処理。 重要な箇所での信頼性、耐障害性、データ整合性の確保方法。 設計上の主要なトレードオフ(どこで最終的整合性を許容し、どこで強整合性を選ぶかを含む)。 厳密なクラウドベンダー製品名を挙げる必要はありません。詳細な実装よりも明確なアーキテクチャと理由付けに重点を置いてください。

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2026/03/19 07:43

システム設計

Google Gemini 2.5 Flash-Lite VS Anthropic Claude Opus 4.6

グローバルな読み取りトラフィック向けのURL短縮サービスを設計する

Bitlyに類似した本番環境向けのURL短縮サービスを設計してください。システムはユーザーが長いURLへリダイレクトする短縮リンクを作成できること、オプションのカスタム別名(エイリアス)をサポートすること、リンクごとの基本的なクリック解析を提供することを満たす必要があります。 以下の要件と制約を仮定します: 月間で1億2千万件(120 million)の新しい短縮リンクが作成される。 月間で15億件(1.5 billion)のリダイレクトが発生する。 ニュースイベントやマーケティングキャンペーン時に読み取りトラフィックが非常にバーストしやすい。 リダイレクトのレイテンシは、北米およびヨーロッパのユーザーに対して95パーセンタイルで80ms未満であること。 データセンターが1箇所ダウンしても短縮リンクは引き続き機能すること。 解析は完全にリアルタイムである必要はないが、通常は5分以内に表示されること。 ユーザーは作成から10分以内のみ宛先URLを更新できる。 リンクはユーザー定義の任意の時刻で有効期限を設定できる。 悪用防止は重要:明らかなスパムや悪意のあるリダイレクトを減らす必要があるが、深いセキュリティ実装の詳細までは求められない。 回答には以下を含めてください: 高レベルのアーキテクチャと主要コンポーネント。 コアデータモデルとストレージの選択。 リンク作成、リンク解決(リダイレクト)、解析を読むためのAPI設計。 トラフィック成長とバースト処理のためのスケーリング戦略。 信頼性およびディザスタリカバリのアプローチ。 ID生成、データベース選択、キャッシュ、一貫性、解析パイプライン設計を含む主要なトレードオフ。 システムを監視し障害を検出する方法についての簡単なメモ。

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2026/03/16 04:45

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