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LLM API障害の切り分け方: モデル品質か基盤品質か19のチェック項目で判定する
LLM APIの障害調査で「モデルが悪い」と一括りにせず、出力の完全性・応答速度・帰属先・運用コストの4軸で切り分ける方法を整理しました。
Ollama 0.35.0未満は要注意 CVE-2026-103663でroot権限奪取の恐れ
Ollama 0.34.2〜0.35.0未満に存在するパストラバーサル脆弱性CVE-2026-103663を解説。確認コマンドと対策手順をまとめました。
セール延長イベントで学ぶ、アクセス急増に耐える監視設計の基本
Amazonのセール延長を題材に、トラフィック急増時のオートスケーリング設定・監視設計・障害時の根本原因分析の確認ポイントを整理しました。
無料AIツール15選から考える社内導入の判断基準とSLO設計
無料AIツール15選をもとに、SRE視点でレート制限・SLA不在・データ境界・コストをどう判断し業務導入すべきかを整理しました。
4Bパラメータでチェス2700Eloの学習手法、本番推論基盤に転用できるか
チェスで2700Eloを達成したLLM学習手法を、SRE視点でGPU調達・SLO設計・オブザーバビリティの判断軸から読み解きます。
n8n×Playwrightのスクレイピング基盤を本番監視する観点整理
n8nとPlaywrightで構築するスクレイピング基盤の監視設計と障害切り分けの観点を、クラウド運用の視点から整理しました。
クラウド基盤は「枯れた技術」が最適解か 2026年の運用コストから考える
2026年の技術選定で語られる「枯れたインフラ」志向を、クラウド移行・監視設計・障害対応の観点から読み解きます。
ヒープレス設計とは 業務システムで動的メモリ割り当てを捨てる判断基準
超低軌道衛星のヒープレス設計から、業務システムで動的メモリ割り当てを制限すべきかの判断基準を整理しました。
Ollamaで自社LLM基盤を内製する: SREが見るSLOと運用コスト
Ollamaで自社LLM基盤を内製する際に、SREが押さえるべきSLO設計・監視・コスト比較の判断軸を整理しました。
SaaSのAPIをAIエージェントに開放する前に監視すべき3つの観点
SaaSがエージェント向けAPIを公開する「SaS」化の流れを、監視設計と障害対応の観点から解説します。
オンプレ運用監視にAI導入、本番適用はどこまで任せるべきか
監視・障害対応へのAI導入をどこまで任せるか、影響範囲・説明責任・プロセスコストの軸で整理しました。
MCP導入企業が見落とす監視の穴 - ツール汚染をどう検知するか
MCP経由でAIエージェントを運用する際のツールポイズニングの仕組みと、ログが正常に見えるまま侵害が進む理由、確認手順と対策を整理しました。