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シニアバックエンドエンジニア / 技術顧問

Wencong Cheng 鄭文聰

複雑な高並行バックエンドを、安定・高速・保守しやすく

Go・C# | Kafka・K8s・GCP | イベント駆動 × データ整合性

サービス

できること

アーキテクチャ設計から本番チューニングまで、重要なバックエンドモジュールの技術判断を担います。

01

高並行アーキテクチャ設計

数万CCU・日次数千万イベントを処理する水平スケール可能なマイクロサービスを、性能と保守性を両立して設計します。

02

クラウドネイティブ展開

GCP / GKE / Cloud Run でのコンテナ展開、CI/CD、可観測性、コスト性能チューニング。

03

イベント駆動とデータ整合性

Kafka、Outbox/Inbox、冪等性、分散ロックにより、高負荷下でもサービス間トランザクションを正確に処理します。

04

外部連携とリファクタリング

対外APIを統一して結合度を下げ、既存システムをリファクタリングして保守性と安定性を高めます。

主な実績

実証された成果

「課題 → 施策 → 定量成果」で提示。雇用主は匿名とし、ドメインで記述します。

主力プロジェクト iGaming · ライブベッティング基盤

ある大規模ゲーム基盤 — 91日でゼロから構築したフルスタック iGaming ライブベッティング基盤

テクニカル・コファウンダー · アーキ主導 13 repos · 1,591 commits 約5人チーム × 半年分の成果
課題

コンセプト段階のゲーム基盤を、アーキテクチャ設計・マイクロサービス分割・CI/CD・可観測性・チーム育成まで含め、運用可能な商用システムとして完成させる必要があった。

施策

テクニカル・コファウンダーとして基盤全体のアーキテクチャと技術選定を主導:13のマイクロサービス、ライブベッティング全フロー(ベット/清算/払い出し/破産チャージ)、WebSocketプロトコル、動的RTP制御のプールエンジン、イベント駆動+Outboxによるゼロ取りこぼし、gRPCクライアントサイドLB、K8s GitOpsとフルスタック可観測性を構築。再利用可能なサービス雛形を整備し、AI支援開発(Claude Code SDD)で納品を加速、同時にチームを「マイクロサービス未経験」から自律運用へ引き上げた。

成果
91日 ゼロからローンチ
13 マイクロサービス Repo
1,591 Git コミット
420K+ 純増コード行数
  • Go
  • gRPC
  • Kafka
  • MongoDB
  • Redis / Lua
  • WebSocket
  • K8s
  • ArgoCD
  • GCP
  • IVS
  • OpenTelemetry
iGaming · B2Bプラットフォーム

アジア iGaming B2B 高並行キャンペーン基盤

CCU ~5,000 · ピーク 10,000+ DAU 9〜15万 最大MongoDBコレクション 300万+
課題

複数インテグレーター向けのキャンペーン基盤で、数万の同時接続と日次数百万イベントを支えつつ、ジャックポットや予算プールの資金ロジックを誤差ゼロで保証する必要がありました。

施策

Kafka上のイベント駆動マイクロサービス。Redis分散ロックでJackpot Pool / Budget Poolを管理(Lua / アトミック操作)。対外APIプロキシで結合度を低減。同期スケジューラとトークン失効処理をリファクタリング。

成果
×40 Jackpot同期処理の性能
×10 トークン失効処理の性能
700–1,200万 Kafka 日次イベント数
10,000+ ピーク同時接続数
  • Go
  • Kafka
  • Redis
  • MongoDB
  • Lua
  • Microservices
  • GCP
  • K8s
製造業 · 基幹システム

製造業 基幹システムの統合とリファクタリング

課題

SCADA / MES / ERP(Baan) とFanuc設備が分散・密結合し、失敗トランザクションの回復が困難で、既存コードは保守しにくい状態でした。

施策

SCADA / MES / ERP とFanuc設備を統合し、トランザクション冪等性とエラー回復を導入。既存アーキテクチャをリファクタリングして保守性と安定性を向上。

成果
冪等 トランザクションとエラー回復
4システム SCADA/MES/ERP/Fanuc 統合
  • C#/.NET
  • SCADA
  • MES
  • ERP (Baan)
  • Fanuc
  • 冪等性
  • エラー回復
  • リファクタリング
AI · サポート自動化 × ナレッジベース

自作 AI カスタマーサポート & ナレッジ基盤

対外サポート + 社内 KB · エンドツーエンド自作 人間並みの AI 対話 · プロンプト調整済み データはオンプレ · 高可用 · コスト管理
課題

対外の匿名 AI サポートと社内ナレッジ Q&A を兼ねる自動化基盤が必要だった:インターネットに安全に公開でき、社内データを漏らさず、コストを抑え、定型スクリプトではなく本物の AI エージェントが応答すること。

施策

最小限の人員で 24/7 のプロ級対話サービス:対外はログイン不要・常時稼働のスマートエージェントが受付・回答・問い合わせ誘導を自動化し、社内では AI アシスタントとして、分散した文書を即答ナレッジベースに変え、さらに能動的にトラブルシュートや問題の切り分けを支援——受け身の回答だけではない。応答は AI が実際に理解して生成し(定型スクリプトではない)、プロンプトエンジニアリングとエージェント調整で応答の品質・正確性・一貫性を継続的に最適化;対外の高可用性と社内データの安全性をコストを抑えつつ両立。

成果
24/7 常時自動対応
ログイン不要 訪問者の障壁ゼロ
即答 社内ナレッジ Q&A + 能動トリアージ
オンプレ データ非流出 · コスト管理
  • Go
  • Claude
  • Prompt Engineering
  • MCP
  • RAG
  • MongoDB
  • Redis
  • k3s
  • ArgoCD
  • Cloudflare

技術スタック

ツールと技術

$ cat lang // 言語
  • Go
  • C# / .NET
$ cat arch // アーキテクチャ
  • Microservices
  • Event-Driven
  • DDD
  • Outbox / Inbox
  • Idempotency
$ cat data // メッセージとデータ
  • Kafka
  • MongoDB
  • Redis
$ cat cloud // クラウドと展開
  • GCP / GKE
  • Cloud Run
  • Kubernetes
  • Docker
  • CI/CD
  • ELK

私について

Wencong について

8年以上のバックエンド開発経験。製造業とiGamingという全く異なる2つの領域で、工場設備の統合から数万同時接続のオンライン基盤まで実際に提供してきました。

重要モジュールのアーキテクチャ設計と技術判断を独力で担い、クラウドネイティブ展開・高並行システム・分散データ整合性を専門とします。複雑な業務を明確でテスト可能、長く保守できるシステムに落とし込むのが得意です。

信頼

詳細情報

技術ノート

記事は近日公開予定です。

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