リアクティブアーキテクチャ全体マップ

リアクティブプログラミングは、単なるライブラリやフレームワークの枠を超えて、システム全体のアーキテクチャ哲学へと発展しています。

このページでは、UIからバックエンド、データパイプライン、IoT、制御システムまで、リアクティブアーキテクチャの全体像を7つの層で体系的に解説します。

リアクティブアーキテクチャとは

リアクティブアーキテクチャは、時間とともに変化する値（Time-Varying Values） を中心に据えたシステム設計の考え方です。

中心的な思想

UIのクリックからIoTセンサー、データストリーム、ロボット制御まで、すべては時間とともに変化する値に反応する

この思想を実現するために、Reactive Manifesto（リアクティブ宣言）が4つの重要な特性を定義しています。

Reactive Manifestoの4つの特性

Reactive Manifestoは、リアクティブシステムが持つべき4つの特性を定義しています。

1. Responsive（応答性）

システムはユーザー入力や環境変化に対して、一貫して迅速に反応します。

具体例

UI操作への即座のフィードバック
APIレスポンスタイムの予測可能性
リアルタイムデータ更新

2. Resilient（復元性）

障害が発生しても、部分的に復旧し、システム全体が停止しません。

具体例

エラーハンドリングとフォールバック
サービスの隔離（マイクロサービス）
自動リトライとサーキットブレーカー

3. Elastic（弾力性）

負荷に応じてリソースを動的に調整し、効率的にスケールします。

具体例

オートスケーリング
負荷分散
バックプレッシャー制御

4. Message-Driven（メッセージ駆動）

コンポーネント間は非同期メッセージで通信し、疎結合を実現します。

具体例

イベントバス
メッセージキュー（Kafka、RabbitMQ）
Observable/Subscriberパターン

Reactive Manifestoの重要性

この4つの特性は、リアクティブアーキテクチャの理論的基盤です。RxJSやReactiveXは、これらの特性を実現するためのツールの一つに過ぎません。

リアクティブアーキテクチャの7つの層

リアクティブアーキテクチャは、以下の7つの層で構成されます。

#	層	概要	代表的な技術
1	Reactive UI	ユーザー入力に即座に反応するUI	RxJS、Angular Signals、Svelte Runes、React Hooks
2	Reactive Communication	クライアント/サーバー間のストリーム通信	WebSocket、SSE、GraphQL Subscriptions
3	Reactive Backend	イベント駆動・ノンブロッキングサーバー	Akka、Spring WebFlux、Vert.x、Node.js Streams
4	Reactive Data Pipeline	イベントストリームを第一級のデータモデルに	Kafka、Flink、Apache Beam、Reactor
5	Reactive IoT/Embedded	センサーストリームの統合と融合	ROS2、RxCpp、RxRust、Zephyr
6	Reactive Control	センサー→制御のフィードバックループ	Behavior Trees、Digital Twin、MPC
7	Reactive UX	全層にわたるクローズドループUX	自動保存、リアルタイム共同編集

アーキテクチャ全体図

1. Reactive UI（フロントエンド）

ユーザー入力や非同期操作に対して、リアルタイムで画面を更新する層です。

中心的な考え方

UIは「時間とともに変化する状態の投影（projection）」である

代表的な技術スタック

RxJS - Observable/Operatorによるストリーム処理
Angular Signals - Angular 19+のリアクティブプリミティブ
Svelte Runes - Svelte 5の$state、$derived
React Hooks - useState、useEffectによる状態管理
Vue Reactivity - ref、reactive、computedによるリアクティビティ
SolidJS - Signal基盤のきめ細かいリアクティビティ

実装例（RxJS）

typescript

import { fromEvent } from 'rxjs';
import { debounceTime, distinctUntilChanged, map } from 'rxjs';

// 検索ボックスのリアクティブUI
const searchInput = document.querySelector<HTMLInputElement>('#search');
const resultsDiv = document.querySelector<HTMLDivElement>('#results');

const input$ = fromEvent(searchInput!, 'input').pipe(
  map(event => (event.target as HTMLInputElement).value),
  debounceTime(300),                    // 300ms待機（タイピング完了を待つ）
  distinctUntilChanged()                // 前回と同じ値なら無視
);

input$.subscribe(async searchTerm => {
  if (searchTerm.length === 0) {
    resultsDiv!.innerHTML = '';
    return;
  }

  // API呼び出し
  const results = await fetch(`/api/search?q=${encodeURIComponent(searchTerm)}`)
    .then(res => res.json());

  // UIを即座に更新
  resultsDiv!.innerHTML = results
    .map((r: any) => `<div class="result">${r.title}</div>`)
    .join('');
});

Reactive UIの利点

デバウンス・スロットルによる無駄なAPI呼び出しの削減
宣言的な記述による可読性の向上
複数の非同期処理を容易に統合

2. Reactive Communication（通信層）

クライアント/サーバー間で双方向のデータストリーミングを実現する層です。

代表的な技術スタック

WebSocket - 全二重通信プロトコル
Server-Sent Events (SSE) - サーバーからクライアントへの一方向ストリーム
GraphQL Subscriptions - GraphQLのリアルタイム購読機能
tRPC - 型安全なRPCフレームワーク
RxDB - リアクティブデータベース（オフライン対応）

実装例（WebSocket + RxJS）

typescript

import { webSocket } from 'rxjs/webSocket';
import { retry, catchError } from 'rxjs';
import { of } from 'rxjs';

// WebSocketをObservableとして扱う
const socket$ = webSocket<{ type: string; data: any }>({
  url: 'wss://example.com/socket',
  openObserver: {
    next: () => console.log('✅ WebSocket接続成功')
  },
  closeObserver: {
    next: () => console.log('❌ WebSocket切断')
  }
});

// リアルタイムデータの受信
socket$
  .pipe(
    retry({ count: 3, delay: 1000 }),  // 自動再接続
    catchError(error => {
      console.error('WebSocketエラー:', error);
      return of({ type: 'error', data: error });
    })
  )
  .subscribe(message => {
    switch (message.type) {
      case 'stock_price':
        updateStockChart(message.data);
        break;
      case 'notification':
        showNotification(message.data);
        break;
      // ... 他のメッセージタイプ
    }
  });

// サーバーへメッセージ送信
socket$.next({ type: 'subscribe', data: { symbol: 'AAPL' } });

WebSocketとObservableの親和性

WebSocketのonmessageイベントは、Observableパターンそのものです。RxJSのwebSocket関数は、これを抽象化し、リトライやエラーハンドリングを容易にします。

3. Reactive Backend（バックエンド）

イベント駆動・ノンブロッキングI/Oでスケーラブルなサーバーアーキテクチャを実現する層です。

代表的な技術スタック

Akka (Scala/Java) - Actorモデルベースのフレームワーク
Vert.x (JVM) - ポリグロット対応のリアクティブツールキット
Spring WebFlux (Java) - Project Reactor基盤のノンブロッキングWebフレームワーク
Node.js Streams - ストリームベースのI/O処理
Elixir/Phoenix LiveView - BEAM VM上のリアルタイムフレームワーク

Actorモデルの概念

Actorモデルは、隔離（Isolation） と 非同期メッセージパッシング を組み合わせた並行処理モデルです。

実装例（Akka - Scala）

scala

import akka.actor.{Actor, ActorRef, Props}

// センサーActor
class SensorActor extends Actor {
  def receive: Receive = {
    case SensorData(value) =>
      // データを処理
      val processed = transform(value)
      // 親Actorに送信
      context.parent ! ProcessedData(processed)

    case ErrorOccurred(error) =>
      // エラーハンドリング
      context.parent ! FailureReport(error)
  }

  private def transform(value: Double): Double = {
    // データ変換ロジック
    value * 2.0
  }
}

// Supervisor Actor
class SupervisorActor extends Actor {
  val sensor1: ActorRef = context.actorOf(Props[SensorActor], "sensor1")
  val sensor2: ActorRef = context.actorOf(Props[SensorActor], "sensor2")

  def receive: Receive = {
    case StartMonitoring =>
      sensor1 ! SensorData(10.5)
      sensor2 ! SensorData(20.3)

    case ProcessedData(value) =>
      println(s"受信データ: $value")
      // 集約処理など
  }
}

// メッセージ定義
case class SensorData(value: Double)
case class ProcessedData(value: Double)
case object StartMonitoring
case class ErrorOccurred(error: Throwable)
case class FailureReport(error: Throwable)

Actorモデルの利点

障害の隔離 - 1つのActorが失敗しても、他は影響を受けない
スケーラビリティ - Actorは軽量で、数百万単位で起動可能
メッセージ駆動 - Reactive Manifestoの原則に準拠

4. Reactive Data Pipeline（データパイプライン）

イベントストリームを第一級のデータモデルとして扱う層です。

中心的な考え方

"Event Stream is the new Database"（イベントストリームが新しいデータベース）

従来のデータベース中心のアーキテクチャから、イベントストリーム中心のアーキテクチャへのパラダイムシフトです。

代表的な技術スタック

Apache Kafka - 分散イベントストリーミングプラットフォーム
Apache Flink - ストリーム処理エンジン
Apache Beam - 統一されたバッチ/ストリーム処理モデル
Apache NiFi - データフローの自動化
Project Reactor - JVM上のリアクティブライブラリ
Reactive Streams API - JVMのストリーム処理標準

データパイプラインパターン

Event Source → Parse → Validate → Enrich → Aggregate → Store/Forward

実装例（疑似コード）

typescript

// Kafka + Flink的なストリームパイプライン
stream
  .map(event => parseJSON(event))           // パース
  .filter(data => isValid(data))            // バリデーション
  .map(data => enrichWithMetadata(data))    // メタデータ付与
  .groupBy(data => data.sensorId)           // センサーIDでグループ化
  .window(10.seconds)                       // 10秒ごとのウィンドウ
  .reduce((acc, value) => aggregate(acc, value))  // 集約
  .sink(database)                           // データベースへ保存

RxJSでの対応表現

typescript

import { interval } from 'rxjs';
import { map, filter, groupBy, bufferTime, mergeMap } from 'rxjs';

interface SensorEvent {
  sensorId: string;
  value: number;
  timestamp: number;
}

// イベントストリームのシミュレーション
const eventStream$ = interval(100).pipe(
  map((): SensorEvent => ({
    sensorId: `sensor-${Math.floor(Math.random() * 3)}`,
    value: Math.random() * 100,
    timestamp: Date.now()
  }))
);

// データパイプライン
eventStream$
  .pipe(
    // バリデーション
    filter(event => event.value >= 0 && event.value <= 100),

    // センサーIDでグループ化
    groupBy(event => event.sensorId),

    // 各グループを10秒ごとにバッファリング
    mergeMap(group$ =>
      group$.pipe(
        bufferTime(10000),
        filter(events => events.length > 0),
        map(events => ({
          sensorId: events[0].sensorId,
          avgValue: events.reduce((sum, e) => sum + e.value, 0) / events.length,
          count: events.length,
          timestamp: Date.now()
        }))
      )
    )
  )
  .subscribe(aggregated => {
    console.log('集約データ:', aggregated);
    // データベースへ保存
    saveToDatabase(aggregated);
  });

function saveToDatabase(data: any): void {
  // データベース保存ロジック
}

Event Sourcingとの関連

Event Sourcingは、システムの状態をイベントの履歴として記録する設計パターンです。Kafkaなどのイベントストリーミングプラットフォームと組み合わせることで、強力なリアクティブデータパイプラインが構築できます。

5. Reactive IoT/Embedded（IoT・組み込み）

センサーストリームの統合とリアルタイム融合を実現する層です。

代表的な技術スタック

ROS2 (Robot Operating System 2) - ロボット開発プラットフォーム
RxCpp - C++版ReactiveX
RxRust - Rust版ReactiveX
Zephyr RTOS - IoT向けリアルタイムOS
TinyOS - センサーネットワーク向けOS

UIとの違い

観点	Reactive UI	Reactive IoT
リアクティビティの対象	ユーザー入力、API応答	センサー値、制御信号
リアルタイム性	ミリ秒単位（UX重視）	マイクロ秒単位（制御重視）
主な処理	表示、バリデーション	フィルタリング、融合、制御

実装例（ROS2 - Python）

python

import rclpy
from rclpy.node import Node
from sensor_msgs.msg import LaserScan
from geometry_msgs.msg import Twist

class ObstacleAvoidance(Node):
    def __init__(self):
        super().__init__('obstacle_avoidance')

        # LiDARセンサーからのデータを購読
        self.subscription = self.create_subscription(
            LaserScan,
            '/scan',
            self.laser_callback,
            10
        )

        # 速度指令をパブリッシュ
        self.velocity_publisher = self.create_publisher(
            Twist,
            '/cmd_vel',
            10
        )

    def laser_callback(self, msg: LaserScan):
        # センサーデータの処理（リアクティブ）
        min_distance = min(msg.ranges)

        # 障害物検知に反応
        if min_distance < 0.5:  # 50cm以内に障害物
            self.get_logger().warn(f'⚠️ 障害物検知: {min_distance:.2f}m')
            self.stop_robot()
        else:
            self.move_forward()

    def stop_robot(self):
        twist = Twist()
        twist.linear.x = 0.0
        twist.angular.z = 0.0
        self.velocity_publisher.publish(twist)

    def move_forward(self):
        twist = Twist()
        twist.linear.x = 0.3  # 0.3 m/s前進
        twist.angular.z = 0.0
        self.velocity_publisher.publish(twist)

def main(args=None):
    rclpy.init(args=args)
    node = ObstacleAvoidance()
    rclpy.spin(node)
    rclpy.shutdown()

if __name__ == '__main__':
    main()

センサーフュージョンとリアクティブ

複数のセンサー（LiDAR、カメラ、IMU、GPS）からのデータを統合する「センサーフュージョン」は、RxJSのcombineLatestやmergeと同じ概念です。

6. Reactive Control（制御システム）

センサーから制御へのフィードバックループを実現する層です。

代表的な技術スタック

Behavior Trees - ロボット・ゲームAIの行動選択
Digital Twin - 物理システムのデジタルレプリカ
Model Predictive Control (MPC) - 予測制御
Cyber-Physical Systems (CPS) - サイバーフィジカルシステム

Behavior Treeの構造

動作：

バッテリー残量が20%以上 → 目的地へ移動
バッテリー残量が20%未満 → 充電ステーションへ移動

状態遷移のリアクティブ表現

Behavior Treeの状態遷移は、RxJSのscanやswitchMapで表現できます。

typescript

import { interval, Subject } from 'rxjs';
import { map, scan, switchMap } from 'rxjs';

type BatteryLevel = number; // 0-100
type RobotState = 'IDLE' | 'MOVING_TO_GOAL' | 'MOVING_TO_CHARGER' | 'CHARGING';

interface RobotStatus {
  state: RobotState;
  batteryLevel: BatteryLevel;
}

// バッテリーレベルのシミュレーション
const batteryLevel$ = interval(1000).pipe(
  scan((level, _) => Math.max(0, level - 1), 100) // 1秒ごとに1%減少
);

// Behavior Treeのロジック
const robotState$ = batteryLevel$.pipe(
  map((batteryLevel): RobotStatus => {
    // Selector（OR）ロジック
    if (batteryLevel > 20) {
      // Sequence（AND）条件を満たす
      return { state: 'MOVING_TO_GOAL', batteryLevel };
    } else {
      // 充電が必要
      return { state: 'MOVING_TO_CHARGER', batteryLevel };
    }
  })
);

robotState$.subscribe(status => {
  console.log(`State: ${status.state}, Battery: ${status.batteryLevel}%`);

  switch (status.state) {
    case 'MOVING_TO_GOAL':
      console.log('→ 目的地へ移動中');
      break;
    case 'MOVING_TO_CHARGER':
      console.log('⚠️ バッテリー低下！充電ステーションへ移動');
      break;
  }
});

制御システムとリアクティビティ

制御工学における「フィードバックループ」は、リアクティブプログラミングの「イベント駆動」と本質的に同じです。センサー値の変化に応じて、制御指令を動的に変更します。

7. Reactive UX（クローズドループUX）

全層にわたるクローズドループUXを実現する、最も高レベルの層です。

中心的な考え方

システム全体の応答性が、一貫したユーザー体験を創り出す

代表的な例

サービス	リアクティブUXの特徴
Google Docs	自動保存、リアルタイム共同編集
Figma	マルチユーザーのライブコラボレーション
Firebase	リアルタイムデータ同期
Slack	メッセージの即時配信・表示
Notion	オフライン編集とシームレスな同期

実装例：自動保存機能

typescript

import { fromEvent, Subject } from 'rxjs';
import { debounceTime, distinctUntilChanged, switchMap, catchError } from 'rxjs';
import { of } from 'rxjs';

// エディタの内容変更イベント
const editor = document.querySelector<HTMLTextAreaElement>('#editor');
const statusDiv = document.querySelector<HTMLDivElement>('#status');

const editorChange$ = fromEvent(editor!, 'input').pipe(
  map(event => (event.target as HTMLTextAreaElement).value)
);

// 自動保存ロジック
const autoSave$ = editorChange$.pipe(
  debounceTime(2000),                    // 2秒間の入力停止を待つ
  distinctUntilChanged(),                // 前回と同じ内容なら保存しない
  switchMap(content => {
    // 保存中の表示
    statusDiv!.textContent = '💾 保存中...';

    // API呼び出し
    return fetch('/api/save', {
      method: 'POST',
      headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
      body: JSON.stringify({ content })
    }).then(res => {
      if (!res.ok) throw new Error('保存失敗');
      return res.json();
    });
  }),
  catchError(error => {
    statusDiv!.textContent = '❌ 保存失敗';
    return of(null);
  })
);

autoSave$.subscribe(result => {
  if (result) {
    statusDiv!.textContent = '✅ 保存完了';
    setTimeout(() => {
      statusDiv!.textContent = '';
    }, 2000);
  }
});

リアルタイム共同編集の仕組み

Reactive UXの本質

Reactive UXは、UI→通信→バックエンド→データパイプライン→IoT→制御の全層が一貫してリアクティブであることで実現されます。1つの層だけがリアクティブでも、真のReactive UXは達成できません。

層間の統合とReactiveXの役割

7つの層は独立しているように見えますが、ReactiveXが共通言語として機能することで、シームレスに統合されます。

ReactiveXによる統合

共通の概念：

Observable/Stream - 時間とともに変化する値
Operator/Transformation - データの変換・フィルタリング
Subscribe/Consume - イベントの消費
Backpressure - 負荷制御
Error Handling - エラーの伝播と処理

ReactiveXの価値

ReactiveXは、UIのクリックイベントからIoTセンサー、データストリーム、ロボット制御まで、すべてを同じ概念（Observable）で扱えるようにします。これにより、フルスタックエンジニアは一貫した思考モデルでシステム全体を設計できます。

リアクティブアーキテクチャの利点

1. 一貫した概念モデル

異なるドメイン（UI、バックエンド、データ、IoT）で同じ概念を使えます。

従来型：

UI: イベントリスナー
バックエンド: コールバック
データ: バッチ処理
IoT: ポーリング

リアクティブ型：

すべて: Observable/Stream

2. 非同期処理の統一的な扱い

Promise、コールバック、イベント、ストリームをObservableに統一できます。

typescript

import { from, fromEvent, ajax } from 'rxjs';

// Promiseをストリーム化
const promise$ = from(fetch('/api/data'));

// イベントをストリーム化
const click$ = fromEvent(button, 'click');

// Ajax呼び出しをストリーム化
const api$ = ajax('/api/endpoint');

// 全て同じように扱える
promise$.subscribe(/*...*/);
click$.subscribe(/*...*/);
api$.subscribe(/*...*/);

3. スケーラビリティと耐障害性

Reactive Manifestoの4つの特性により

Responsive - 一貫した応答時間
Resilient - 障害の隔離と復旧
Elastic - 負荷に応じた動的スケール
Message-Driven - 疎結合なコンポーネント

4. リアルタイム性の向上

イベント駆動アーキテクチャにより、データの変化を即座に伝播できます。

従来型（ポーリング）：

Client → [定期的にリクエスト] → Server

リアクティブ型（プッシュ）：

Client ← [変更時に即座に通知] ← Server

5. 開発者体験の向上

宣言的な記述により、コードの意図が明確になります。

typescript

// ❌ 命令型：意図が読み取りにくい
let lastValue = '';
input.addEventListener('input', (e) => {
  const value = e.target.value;
  if (value !== lastValue) {
    setTimeout(() => {
      if (value.length > 0) {
        fetch(`/api/search?q=${value}`)
          .then(/*...*/);
      }
    }, 300);
    lastValue = value;
  }
});

// ✅ 宣言的：意図が一目瞭然
fromEvent(input, 'input')
  .pipe(
    map(e => e.target.value),
    debounceTime(300),
    distinctUntilChanged(),
    filter(value => value.length > 0),
    switchMap(value => ajax(`/api/search?q=${value}`))
  )
  .subscribe(/*...*/);

まとめ

リアクティブアーキテクチャは、時間とともに変化する値を中心に据えた、システム全体の設計哲学です。

7つの層の役割

層	役割	ReactiveXの活用
1. Reactive UI	ユーザー入力への即座の反応	RxJS、Signals
2. Reactive Communication	クライアント/サーバー間ストリーミング	WebSocket Observable
3. Reactive Backend	イベント駆動サーバー	Akka、Reactor
4. Reactive Data Pipeline	イベントストリーム処理	Kafka、Flink
5. Reactive IoT/Embedded	センサーストリーム統合	RxCpp、ROS2
6. Reactive Control	フィードバックループ制御	Behavior Trees
7. Reactive UX	全層にわたる一貫した体験	上記すべての統合

Reactive Manifestoの重要性

4つの特性

Responsive（応答性） - 一貫して迅速に反応
Resilient（復元性） - 障害時も部分的に復旧
Elastic（弾力性） - 負荷に応じて動的にスケール
Message-Driven（メッセージ駆動） - 非同期メッセージング

ReactiveXの本質

ReactiveXは、これらの層を横断的に扱える共通言語です。

UIのクリックから、IoTセンサー、データストリーム、ロボット制御まで、すべては時間とともに変化する値に反応する

この統一的な概念により、フルスタックエンジニアは一貫した思考モデルでシステム全体を設計できます。

次のステップ

リアクティブアーキテクチャの理解を深めるために

小規模から始める - まずは1つの層（Reactive UI）から実践
段階的に拡大 - 通信層、バックエンド層へと広げる
実際のサービスで学ぶ - Google Docs、Figmaなどの動作を観察
Reactive Manifestoを読む - 理論的基盤を理解

リアクティブアーキテクチャ全体マップ ​

リアクティブアーキテクチャとは ​

中心的な思想 ​

Reactive Manifestoの4つの特性 ​

1. Responsive（応答性） ​

2. Resilient（復元性） ​

3. Elastic（弾力性） ​

4. Message-Driven（メッセージ駆動） ​

リアクティブアーキテクチャの7つの層 ​

アーキテクチャ全体図 ​

1. Reactive UI（フロントエンド） ​

中心的な考え方 ​

代表的な技術スタック ​

実装例（RxJS） ​

2. Reactive Communication（通信層） ​

代表的な技術スタック ​

実装例（WebSocket + RxJS） ​

3. Reactive Backend（バックエンド） ​

代表的な技術スタック ​

Actorモデルの概念 ​

実装例（Akka - Scala） ​

4. Reactive Data Pipeline（データパイプライン） ​

中心的な考え方 ​

代表的な技術スタック ​

データパイプラインパターン ​

実装例（疑似コード） ​

RxJSでの対応表現 ​

5. Reactive IoT/Embedded（IoT・組み込み） ​

代表的な技術スタック ​

UIとの違い ​

実装例（ROS2 - Python） ​

6. Reactive Control（制御システム） ​

代表的な技術スタック ​

Behavior Treeの構造 ​

状態遷移のリアクティブ表現 ​

7. Reactive UX（クローズドループUX） ​

中心的な考え方 ​

代表的な例 ​

実装例：自動保存機能 ​

リアルタイム共同編集の仕組み ​

層間の統合とReactiveXの役割 ​

ReactiveXによる統合 ​

リアクティブアーキテクチャの利点 ​

1. 一貫した概念モデル ​

2. 非同期処理の統一的な扱い ​

3. スケーラビリティと耐障害性 ​

4. リアルタイム性の向上 ​

5. 開発者体験の向上 ​

まとめ ​

7つの層の役割 ​

Reactive Manifestoの重要性 ​

ReactiveXの本質 ​

次のステップ ​

関連ページ ​

参考資料 ​

リアクティブアーキテクチャ全体マップ

リアクティブアーキテクチャとは

中心的な思想

Reactive Manifestoの4つの特性

1. Responsive（応答性）

2. Resilient（復元性）

3. Elastic（弾力性）

4. Message-Driven（メッセージ駆動）

リアクティブアーキテクチャの7つの層

アーキテクチャ全体図

1. Reactive UI（フロントエンド）

中心的な考え方

代表的な技術スタック

実装例（RxJS）

2. Reactive Communication（通信層）

代表的な技術スタック

実装例（WebSocket + RxJS）

3. Reactive Backend（バックエンド）

代表的な技術スタック

Actorモデルの概念

実装例（Akka - Scala）

4. Reactive Data Pipeline（データパイプライン）

中心的な考え方

代表的な技術スタック

データパイプラインパターン

実装例（疑似コード）

RxJSでの対応表現

5. Reactive IoT/Embedded（IoT・組み込み）

代表的な技術スタック

UIとの違い

実装例（ROS2 - Python）

6. Reactive Control（制御システム）

代表的な技術スタック

Behavior Treeの構造

状態遷移のリアクティブ表現

7. Reactive UX（クローズドループUX）

中心的な考え方

代表的な例

実装例：自動保存機能

リアルタイム共同編集の仕組み

層間の統合とReactiveXの役割

ReactiveXによる統合

リアクティブアーキテクチャの利点

1. 一貫した概念モデル

2. 非同期処理の統一的な扱い

3. スケーラビリティと耐障害性

4. リアルタイム性の向上

5. 開発者体験の向上

まとめ

7つの層の役割

Reactive Manifestoの重要性

ReactiveXの本質

次のステップ

関連ページ

参考資料