Go 交通データ分析プラットフォーム開発実践
概要
本実践プロジェクトでは、実際の PRD に基づいて、Go を使用して交通データ分析プラットフォームを完成させます。このプロジェクトの方向性は、これまでの CRUD システムとは異なり、「データ取り込み → 集計 → アラート → 可視化」という完全なデータパイプラインを構築します。このようなデータ製品は、IoT、モニタリング、運用分析などのシナリオで非常に一般的です。
これは Stage 2 の総合実践セクションであり、Go 言語に初めて触れる機会でもあります。心配しないでください。これまでの JavaScript / TypeScript の基礎があれば、Go の学習は難しくありません。重要なのは、データパイプラインの設計思路を理解することです。
前提知識
このプロジェクトを始める前に、以下の内容をすでに習得している必要があります：
- フロントエンドページ設計とコンポーネントライブラリの使用（UI 設計、モダンコンポーネントライブラリ）
- バックエンドインターフェース設計と開発（インターフェースコード作成）
- データベース基礎と Supabase（データベースから Supabase まで）
- Git ワークフローとデプロイ（Git と GitHub、Web アプリのデプロイ）
学習目標
本実践完了後、以下のことができるようになります：
- PRD を読み、データ製品の開発タスクリストを抽出する
- Go（Gin または Fiber）を使用してバックエンド API サービスを構築する
- データ取り込み、ウィンドウ集計、アラートの完全なパイプラインを設計する
- バックエンドデータとフロントエンドダッシュボードの整合性を保つ
- エンドツーエンドの結合テストを完了し、デモ可能なデータ製品プロトタイプを納品する
プロジェクト概要
あなたが構築する製品は、Go 交通データ分析プラットフォームです：
| モジュール | 責務 |
|---|---|
| データ取り込み | 生の交通イベントを受信してデータベースに格納 |
| データ集計 | 時間ウィンドウごとにトレンドと渋滞指標を計算 |
| アラート | ルールに基づいてアラートレコードを生成 |
| ダッシュボード表示 | フロントエンドでトレンドグラフ、ランキング、アラートリストを表示 |
PRD 入口
本プロジェクトの要件文書は GitHub にあります： PRD を表示
第 1 部：要件分析
1.1 PRD を読む
PRD 文書を開き、以下の質問に重点的に答えてください：
- データソースは何ですか？フィールドには何がありますか？
- コア指標の定義は何ですか？（例：「渋滞」の具体的な基準）
- アラートルールは何ですか？第 1 版ではまずシンプルなルールに絞りますか？
- ダッシュボードにはどのページとグラフが含まれますか？
WARNING
以上の質問に対する明確な答えがない場合は、コードを書き始めないでください。要件の理解が不明確なのは、手戻りの最も一般的な原因です。
1.2 データパイプラインの確認
mermaid
flowchart TD
prd["PRD"] --> ingest["データ取り込み API"]
ingest --> raw["生データテーブル"]
raw --> agg["集計タスク"]
agg --> alert["アラートルール"]
agg --> dashboard["ダッシュボードインターフェース"]
alert --> dashboard第 2 部：プロジェクトスケルトンの構築
2.1 Go API サービスの生成
プロンプト参考：
text
現在の PRD に基づいて、Go 交通データ分析プラットフォームのスケルトンを生成してください。
要件：
1. Gin または Fiber を使用
2. データ取り込みインターフェースを提供
3. 集計タスクのスケルトンを提供
4. dashboard と alerts インターフェースのスケルトンを提供
5. まずは複雑な分析を実装せず、実行可能な構造のみを構築2.2 プロジェクト構造の検証
項目ごとにチェック：
- [ ] Go サービスが正常に起動できる
- [ ] データ取り込みインターフェースでデータを受信して保存できる
- [ ] 集計タスクのフレームワークが構築されている
- [ ] フロントエンドダッシュボードページで基本グラフが表示できる
第 3 部：反復開発
3.1 モジュールごとに進める
- データ取り込み API：生の交通イベントを受信し、データベースに書き込む
- データ集計：時間ウィンドウごとに集計し、トレンドと渋滞指標を計算
- アラートルール：閾値に基づいてアラートレコードを生成
- ダッシュボードインターフェース：トレンドデータ、ランキングデータ、アラートリストを提供
- フロントエンドダッシュボード：トレンドグラフ、ランキング、アラートリストページ
3.2 モジュール自己チェック
| チェック項目 | 検証方法 |
|---|---|
| データ取り込み | 生データが正しくデータベースに格納されているか |
| 集計定義 | トレンド、ランキング指標の計算ロジックが一致しているか |
| アラートルール | アラートのトリガー条件が期待通りか |
| データ整合性 | ダッシュボードの表示とバックエンドデータが一致しているか |
| API 仕様 | 統一されたレスポンス構造とエラー処理があるか |
第 4 部：結合テストとリリース
4.1 エンドツーエンドテスト
少なくとも以下のシナリオを検証：
- テストデータを取り込み → 集計タスクを実行 → ダッシュボード表示が更新される
- アラート条件をトリガー → アラートレコードが生成 → アラートページに表示
提出物
本プロジェクト完了後、以下の内容を提出する必要があります：
- [ ] アクセス可能なオンラインデモリンク
- [ ] ソースコードリポジトリリンク（README を含む）
- [ ] PRD 文書
- [ ] コアページのスクリーンショット（データ取り込みデモ、トレンドダッシュボード、アラートリスト）
- [ ] 60 秒のデモ動画
評価基準
| 項目 | 基本要件 | 応用要件 |
|---|---|---|
| PRD 整合性 | 機能とデータ構造が基本的に PRD に適合 | 指標定義と集計ロジックを明確に説明できる |
| データパイプライン | 取り込み → 集計 → アラート → ダッシュボードが動作する | 集計タスクが増分更新をサポート |
| 分析能力 | トレンド、ランキング、アラートの 3 モジュールが利用可能 | 指標が設定可能、アラートルールがカスタマイズ可能 |
| フロントエンド表示 | ダッシュボードで基本グラフが表示できる | グラフが時間範囲フィルタをサポート |
| エンジニアリング完成度 | Go API、データベース、フロントエンドのパイプラインが接続されている | API に統一されたエラー処理とログがある |