デモとアーキテクチャ

既存のアプリケーションとアーキテクチャ内で Workers をどのように使用できるかを学びましょう。

デモ

以下の デモアプリケーション を探索して、Workers を体験してください。

• shrty.dev : A URL shortener that makes use of KV and Workers Analytics Engine. The admin interface uses Function Calling. Go Shorty!
• Homie - Home Automation using Function Calling : A home automation tool that uses AI Function calling to change the color of lightbulbs in your home.
• Hackathon Helper : A series of starters for Hackathons. Get building quicker! Python, Streamlit, Workers, and Pages starters for all your AI needs!
• Multimodal AI Translator : This application uses Cloudflare Workers AI to perform multimodal translation of languages via audio and text in the browser.
• Floor is Llava : This is an example repo to explore using the AI Vision model Llava hosted on Cloudflare Workers AI. This is a SvelteKit app hosted on Pages.
• Workers AI Object Detector : Detect objects from a webcam in a Cloudflare Worker web app with detr-resnet-50 hosted on Cloudflare using Cloudflare Workers AI.
• JavaScript-native RPC on Cloudflare Workers <> Named Entrypoints : This is a collection of examples of communicating between multiple Cloudflare Workers using the remote-procedure call (RPC) system that is built into the Workers runtime.
• Workers for Platforms Example Project : Explore how you could manage thousands of Workers with a single Cloudflare Workers account.
• Whatever-ify : Turn yourself into...whatever. Take a photo, get a description, generate a scene and character, then generate an image based on that calendar.
• Cloudflare Workers Chat Demo : This is a demo app written on Cloudflare Workers utilizing Durable Objects to implement real-time chat with stored history.
• Phoney AI : This application uses Cloudflare Workers AI, Twilio, and AssemblyAI. Your phone is an input and output device.
• Vanilla JavaScript Chat Application using Cloudflare Workers AI : A web based chat interface built on Cloudflare Pages that allows for exploring Text Generation models on Cloudflare Workers AI. Design is built using tailwind.
• Turnstile Demo : A simple demo with a Turnstile-protected form, using Cloudflare Workers. With the code in this repository, we demonstrate implicit rendering and explicit rendering.
• Wildebeest : Wildebeest is an ActivityPub and Mastodon-compatible server whose goal is to allow anyone to operate their Fediverse server and identity on their domain without needing to keep infrastructure, with minimal setup and maintenance, and running in minutes.
• D1 Northwind Demo : This is a demo of the Northwind dataset, running on Cloudflare Workers, and D1 - Cloudflare's SQL database, running on SQLite.
• Multiplayer Doom Workers : A WebAssembly Doom port with multiplayer support running on top of Cloudflare's global network using Workers, WebSockets, Pages, and Durable Objects.
• Queues Web Crawler : An example use-case for Queues, a web crawler built on Browser Rendering and Puppeteer. The crawler finds the number of links to Cloudflare.com on the site, and archives a screenshot to Workers KV.
• DMARC Email Worker : A Cloudflare worker script to process incoming DMARC reports, store them, and produce analytics.
• Access External Auth Rule Example Worker : This is a worker that allows you to quickly setup an external evalutation rule in Cloudflare Access.

参照アーキテクチャ

以下の 参照アーキテクチャ を探索して、Workers を使用した例を見てみましょう：

• セキュリティ : この文書は、このネットワークとプラットフォームがセキュリティの観点からどのように設計され、運用されているか、そして企業が自らのセキュリティの課題に対処するために利用できるサービスについての洞察を提供します。
• コンポーザブルAIアーキテクチャ : このアーキテクチャダイアグラムは、AIアプリケーションがCloudflare上でエンドツーエンドで構築される方法、または単一のサービスが外部のインフラストラクチャやサービスと統合される方法を示しています。
• リトリーバル拡張生成 (RAG) : リトリーバル拡張生成 (RAG) は、テキスト生成を強化するためにリトリーバルメカニズムと生成モデルを統合した自然言語処理における革新的なアプローチです。
• 動画アップロードの自動キャプション : 自動音声認識技術を動画プラットフォームに統合することで、コンテンツクリエイター、出版社、配信者は、聴覚障害者や異なる言語でコンテンツを消費することを好む人々を含む、より広範なオーディエンスにリーチできます。
• Workersを使用したA/Bテスト : A/Bテスト、またはスプリットテストとしても知られるこの手法は、ウェブ開発の分野において基本的な技術であり、チームがデジタル体験を反復的に洗練し最適化することを可能にします。A/Bテストは、ウェブページやアプリ機能の2つのバージョンを比較し、コンバージョン、エンゲージメント、ユーザー満足度の向上など、事前に定義された目標を達成するためにどちらがより効果的かを判断します。
• フルスタックアプリケーション : フルスタックウェブアプリケーションは、フロントエンドとバックエンドの技術を組み合わせて、アプリケーション全体を支えるスタックを形成します。この技術スタックは、開発エコシステム内で特定の目的を果たすさまざまなツール、フレームワーク、言語を含んでいます。
• サーバーレスETLパイプライン : 抽出、変換、ロード（ETL）パイプラインは、データエンジニアリングの分野において重要な要素であり、生データから構造化された使用可能な形式へのシームレスなデータフローを促進します。ETLパイプラインは、データを収集、クレンジング、変換してターゲットの宛先にロードする必要があるシナリオにおいて、データ処理の旅において重要な役割を果たします。
• サーバーレスグローバルAPI : サーバーレスAPIは、従来のサーバーインフラを管理することなく、スケーラブルで信頼性の高いアプリケーションプログラミングインターフェース（API）を構築および展開するための現代的なアプローチを表しています。これらのAPIは、ユーザーや他のシステムからのリクエストを処理し、必要なロジックや操作を実行し、応答を返すように設計されており、開発者が基盤となるサーバーをプロビジョニングまたは管理する必要はありません。
• マルチクラウド環境におけるエグレスフリーオブジェクトストレージ : オブジェクトストレージは、データを従来のファイルシステムのような階層構造ではなく、オブジェクトとして保存する現代的なデータストレージアプローチであり、膨大なデータを多様なアプリケーションや環境で管理するために非常にスケーラブルで柔軟です。