太长了，没时间看。

为了未来的发展，我决定系统地掌握DevOps/MLOps实践系列。就我个人而言，我认为将前端语言Typescript(ts)和后端语言Scala/Python（带有Spark生态系统）连接起来是一个很好的起点。

评判原因:

1) フロントエンド開発者(js/tsユーザー)にpythonは親和的
　※js/tsユーザーが併用するプログラム言語の定番の一つがpythonとなっているらしい ★１
2) tsのモデル定義とsparkのモデル定義の親和性が高い
　※Typescriptのインターフェース定義とSpark向けのcase classが特に類似。
3) tsとsparkとの相互呼び出しが容易となりつつある（「jsii」の魔法）。
 　※例、jsiiによって、typescriptで書かれたnodejsアプリのテストをScala/Pythonで行うことが可能に。
4) terraform/ansible/docker/hashi stackあたりはなんとかなる私の課題は、今風のフロントエンド。

★ 1的來源：JavaScript使用者使用的”第二種程式語言”，第一名是Python。

[1] Node.js上的TypeScript生态系统已经成熟。

Typescript是一种具有类型的js兼容语言。相对于js，它可能有一些更高的门槛，但对于使用带类型的后端语言（如C＃/Scala等）编写的工程师来说，Typescript是一个可靠的选择。在nodejs中运行Typescript已经积累了一些在web开发中不可或缺的知识和技巧。

我們將以Nest.js框架作為例子，這是近年來在Node.js上的一個解決方案（儘管框架的流行會有所變化，但是Typescript on nodejs很可能會持續成為一個標準選擇）。參考一下，Nest.js是很棒的。

[2] 后端和前端之间的区域。

Typescript模型定义具有接口的，与C#或Scala兼容。
让我举一个例子。
您在上述Nest.js的杰出文章中，使用Nest.js创建用户界面时创建的User模型的接口user.interface.ts如下所示：

export interface IUser {
    id: string;
    name: string;
    kana: string;
    email: string;
    postcode: string;
    address: string;
    phone: string;
    password: string;
    admin: boolean;
    createdAt: Date;
    updatedAt: Date;
}

然而，针对Spark的scala类的对应可能是以下的形式：

case class IUser (
    id: String,
    name: String,
    kana: String,
    email: String,
    postcode: String,
    address: String,
    phone: String,
    password: String,
    admin: Boolean,
    createdAt:TimeStamp,
    updatedAt:TimeStamp
)

只需要一个选项，以下是一种可能的汉语翻译:

这个水平可以通过机械替换实现（这里以Scala为例，但类似于TypeScript的带有类型注释的Python(PySpark)也是相同道理）。在Spark中，用于持久化的属性通常只使用基本类型，如String/Int/Boolean/TimeStamp等，这样在实际工作中更加简单。如果在前端方面也可以安全地使用相同的写法，那就方便了（根据对nest.js的概览来看，我觉得它可能可以安全且有效地编写…真正决定是否要自己动手编写，还是另外一回事）。
如果能够从基于TypeScript的node.js生成json数据，并将其传输到Spark中（可以通过插入Kafka等中间环节，或将其作为准流处理），那么其后的操作就无关紧要了。在后端，Spark是描述数据存储之间数据中枢的一种标准解决方案（连接csv、cassandra、hive、neo4j、机器学习基础设施等等）。

通过jsii，可以在Python/Scala上进行Node.js的Typescript测试。

在下面这篇文章中了解到了AWS自家开发的jsii。
也就是使用TypeScript编写的程序可以在Python等语言中运行的神奇的”jsii”。

通过JSII，可以直接从Python/JVM语言(Scala)/C#调用TypeScript代码。换句话说，可以使用Python或Scala编写TypeScript的测试代码。在实际运营的系统中，由于前端的情况（例如服务扩展等），TypeScript的模型会不断变化。随着模型的变化，能够持续测试数据的传输是非常有用的（例如，在将没有类型的数据（如CSV）引入Spark世界时进行测试相当麻烦）。

从下次开始动手。

最近，我个人在学习如何快速构建一个带有追求性能的Web前端的系统的幕后工作（数据基础设施）。虽然对前端技术不太熟悉，但我已经逐步接触了Svelte/typescript/nodejs/firebase等技术，并逐渐获取了感觉。未来，我还想尝试使用nestjs/SSR/ts2elm等技术与后端的Spark进行连接。希望能够利用nodejs和Docker作为目标，在CI/CD中使用github action来帮助我。