タグ: アーキテクチャ
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Rails本番障害調査を高速化するWide Eventsは導入すべきか判断する4軸
Rails用gem「Wide Events」の導入判断を、既存監視基盤との親和性やバージョン要件など4つの軸で整理し、ケース別に推奨を示します。
AIモデルをAWSで自前運用すべきか、コストで判断する基準
AIコーディングやチーム利用でLLMをAWS上に自前運用すべきか。GPU構成・コスト表・判断軸を整理し、条件別に選ぶ基準をまとめました。
Java 26のPanama移行、業務システムで急ぐと起きる3つの落とし穴
Java 26のPanama・仮想スレッドとKubernetes 1.35を既存の業務システムに導入する際に起きやすい3つの落とし穴と、確認・対策の手順を整理しました。
モノレポ vs マルチリポ、CLI一つの変更に4リポジトリ触る前に読む判断基準
CLIのフラグ1つに4リポジトリのリリースが必要な状況を題材に、モノレポとマルチリポをフロントエンド開発の視点で判断する軸を整理しました。
分散型SNS基盤ATProtocolは自社インフラで採用すべきか判断する4条件
Bluesky新CEOの発言を手がかりに、分散型プロトコル採用の可否をSRE視点の4軸（運用主体・コスト・監視・SLO設計）で判断する方法を整理しました。
Google Vertex AI後継のAgent Platform、オンプレAI基盤から乗り換える基準
Vertex AI後継のGemini Enterprise Agent PlatformなどGoogleのAIツール群を、オンプレAI基盤からの移行先として比較する判断軸を整理しました。
Firestore vs Realtime Database、AIチャット検索基盤はどちらを選ぶべきか
外部CRMのチャット履歴をAI検索できる自社DBに取り込む際、Firestoreを選ぶ理由とSLO・監視で確認すべきポイントを整理しました。
AIコーディング導入で生じる認知負債、検証コストは削減時間の50〜70%
AIコーディング支援ツールの導入判断で見落とされがちな「認知負債」とLSPの制約を、判断軸と比較表で整理しました。
Copilot Studio Skillsとは何か 命名の混乱とコンテキスト設計の実務
Copilot Studioの新機能「Skills」は名前とは裏腹に実質プラグインです。命名の混乱と、コンテキスト管理・決定性確保という設計上の価値を整理しました。
マルチエージェントAI基盤設計、単一エージェントとの分離判断5つの軸
コーディングとテストを同一エージェントに任せると確認バイアスが起きます。マルチエージェント化すべきか、判断軸と選択肢を整理しました。
オフライン書き込み同期の設計、PowerSyncやElectricはどう違うか
オフライン書き込み同期の設計を、PowerSync・Electric・Replicacheなど主要アーキテクチャの違いから整理し、導入判断の基準を解説します。
AIエージェントのツール数が50を超えたら見直すべき設計判断
AIエージェントのツール数増加が招くトークンコストと選択精度低下の問題を、判断軸と選択肢の比較から整理しました。