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AWS/Azure/GCPのオートスケーリング設定、Terraform適用で消えていませんか
ASG・ECS・VMSS・MIGで、Terraform適用がコンソール変更を無言で上書きする現象の原因と、棚卸し・インポート・監視の手順を整理しました。
OpenAIのGB200 NVL72採用に学ぶラック単位設計の判断軸
OpenAIのGB200 NVL72採用をもとに、ラックスケール基盤とRubin構想の違い、学習・推論統合設計のトレードオフを整理しました。
DynamoDBのベクトル検索は導入すべきか 二重DB構成との比較で判断する
DynamoDBのSearchVectors追加で二重DB構成は解消できるか。運用負荷・コスト・機能成熟度の判断軸で移行可否を整理しました。
Kubernetes で GPU 推論基盤を運用する前に確認すべき5項目
業務システムにGPU推論基盤を載せる前に、Kubernetesのスケジューリングやリソース管理で確認すべき5つの観点を整理しました。
MCPサーバーはステートフル化すべきか セッション設計の判断基準
MCPサーバーをクラウドで複数台運用する際、セッション方式とステートレス方式のどちらを選ぶべきか、スケーラビリティや障害対応の観点から判断基準を整理しました。
EC2のスケーリング、水平か垂直か判断する4つの軸
EC2の負荷対応で水平スケーリング(Auto Scaling)と垂直スケーリング(インスタンスタイプ変更)のどちらを選ぶべきか、4つの判断軸で整理しました。
Bedrock RAGパイプラインはTerraform化すべきか 判断基準を整理
Bedrock RAGパイプラインをTerraformで自動化すべきかコンソール操作で十分か、4つの判断軸とケース別推奨を整理しました。
Spot GPUで学習が消える理由と自動リカバリの設計チェックリスト
Spot GPUインスタンスの割引と中断リスクの関係を整理し、学習ジョブが消える原因の確認方法とチェックポイント設計の対策手順を解説します。
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。
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。
AI生成Terraform・Dockerfileが招く落とし穴、深夜障害で気づく前に
AIが生成したTerraformやDockerfileをそのまま使う運用に潜むリスクと、障害対応・コスト管理まで含めた確認手順を整理しました。
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。