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障害ポストモーテムを公開する前に確認すべき3つの落とし穴
障害対応の記録を技術ブログとして公開する動きに合わせ、クラウド運用ドキュメントに潜む情報漏洩リスクと確認手順を整理しました。
OpenAI国家科学イニシアチブから読む研究基盤へのAI導入の判断軸
OpenAIの国家科学イニシアチブを題材に、大規模AI利用契約を組織として受け入れる際の予算ガバナンス・障害対応・依存リスクの判断軸を整理しました。
Claude Code の MCP サーバー、Hosted と Local どちらを選ぶか
Claude Code に MCP サーバーを繋ぐ際の Hosted HTTP と Local stdio の違いを、SRE の運用責任・再現性・デバッグ性の観点から比較し判断基準を整理しました。
AWS DMS Fleet Advisorが終了、DB移行アセスメントは何を選ぶべきか
AWSのDB移行アセスメントツール終了を題材に、静的解析・SCT・コンサル型サービスの使い分けを判断軸付きで整理しました。
AIモデル評価基盤は自前構築かCLIツールか、判断軸4つ
AIモデルの品質評価をCLIで自動化するか自作するか。再現性・監視統合・実行環境・導入コストの4軸で判断材料を整理しました。
外部API依存の落とし穴とは？貿易データ基盤に学ぶ耐障害設計
貿易ルールが日々変わる環境で動くAltanaの事例から、外部API依存システムのサイレント障害対策とSLO設計を整理しました。
AIでコードは書けても本番は落ちる。クラウド移行時の見落とし3つ
AI活用で開発速度は上がっても、監視・コスト・障害対応の設計は自動化されません。クラウド移行時に見落としがちな3つの落とし穴と確認コマンドを整理しました。
運用ルールは形骸化していないか。監視・障害対応の「約束」を検証する方法
監視ルールやRunbookは本当に守られているか。AIエージェント指示書の検証可能性調査を手がかりに、クラウド運用ルールの実効性を点検する判断軸を整理しました。
クラウド移行の見積もりが2倍に膨らむ理由と防ぎ方
クラウド移行の見積もりが膨らむ原因はスコープの曖昧さにあります。原因の分解と確認コマンド、対策手順を整理しました。
個人開発の監視SaaSに学ぶ、死活監視の落とし穴と重複アラート対策
個人開発の監視SaaS「CheckForge」の構成から、死活監視で起きがちな重複アラートの原因と対策手順を整理しました。
AIラッパーSaaSの障害はなぜ起きる？外部API依存の落とし穴
AIラッパーが淘汰された背景を、値下げ・モデル性能向上・利用者の学習という3要因から分解し、自社の依存度を確認する手順と対策を整理しました。
Embabelとは何か Java向けAIエージェント基盤を可用性の観点で読む
Spring作者Rod Johnson氏が発表したJava向けAIエージェント基盤Embabelを、GOAPの仕組みやSLO・オブザーバビリティ設計の観点から解説します。