タグ: アーキテクチャ
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クラウド監視は「本番相当」で試したか、NASAの検証設計に学ぶ落とし穴
NASAの探査機ソフトウェア検証事例から、クラウド移行時に見落としがちな監視の穴と障害対応の改善手順を整理しました。
Lighthouse 13.3のAgentic Browsingとは何か 導入判断の4つの軸
Lighthouse 13.3のAgentic BrowsingとVercel/Oraのis-agentic.comを比較し、AIエージェント最適化の導入判断を4つの軸で整理します。
PHPフレームワークをEC2で自前運用すべきか、判断基準を整理する
DjangoからLaravel等PHP系への移行時、実行モデル・監視設計・運用コストをどう見直すか判断軸を整理しました。
AIコーディングエージェントが埋め込みデバイス開発で見落とすCPU負荷問題
AIコーディングエージェントが提案するReact風のUI設計が、Garmin等の組み込み環境でCPU負荷過大を招く落とし穴と、確認方法・対策パターンを整理しました。
Lighthouseで測れないUX課題、Vision AIで検出する仕組みとは
Lighthouseでは検出できない視覚的UX課題を、マルチモーダルAIで座標検出する仕組みを技術的に解説します。
機械学習モデルのインフラ選定 GPU vs クラウドAPIをどう判断するか
機械学習モデルの推論インフラをGPU自前調達・クラウドGPU・クラウドAPIのどれにするか、VRAM要件・コスト・監視・障害対応の観点から判断軸を整理しました。
Djangoのミドルウェア構造から読む非機能要件の設計判断
DjangoのリクエストがミドルウェアとWSGI/ASGIを通過する仕組みを、性能とセキュリティのトレードオフという設計判断の観点から解説します。
Archify導入判断ガイド：AIが描く構成図は8-12個の粒度で信頼できるか
AIエージェントが構成図を自動生成するArchifyを導入すべきか、検証可能性・再生成コスト・プロンプト設計の観点から判断軸を整理しました。
Claude系AIエージェントの隠れた技術的負債、275万字プロンプトから読む設計課題
275,000字のClaudeプロンプト騒動から、AIエージェントのプロンプト肥大化とアクセス制御を見直す確認手順・対策を解説します。
Skillware 0.5.3導入判断ガイド：自作MCP連携と何が違うか
AIエージェントにGmail連携やKPI判定を任せる際、Skillware 0.5.3を導入すべきかMCP自作と比べる判断軸を整理しました。
バッチ処理の再開機能が3ヶ月動かなかった理由と4つの落とし穴
再開機能付きバッチが3ヶ月動かなかった事例から、エラー握りつぶし・判定ロジック重複・状態誤読・ロック競合の4つの落とし穴と確認手順を解説します。
MCP サーバー導入の落とし穴 GitHub・DBアクセス権限を点検する
MCP サーバー導入で見落とされがちな権限スコープの合算リスクと、確認コマンド・対策手順を整理しました。