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このコラムは AI が自動生成しています。1,000 記事を書かせてわかった、仕組みと試行錯誤の実録を公開中。
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新モデル導入はAzureかAPI直結か 監視設計で選ぶ判断基準
GPT-6 AstraのAzure・AWS Bedrock・API直結という複数経路提供を、監視設計とコスト管理の観点から比較し、選び方を整理しました。
Kestra 1.x のワーカーがDB直結で塞がれる問題とKestra 2.0の解決策
Kestra 1.xのワーカーはDB直結が必須でネットワーク制約に悩む要因でした。2.0での分離設計と移行判断の確認方法を整理しました。
ingress-nginx廃止2026年3月、Gateway API移行で見落としがちな罠
ingress-nginxは2026年3月に引退。稼働は続くが脆弱性放置のリスクが蓄積します。該当確認コマンドとGateway API移行の3分類手順を解説します。
複数LLM運用の落とし穴、APIクライアント散在とAIゲートウェイ未導入の代償
複数LLMを直接呼び出すコードが散在していないか確認する方法と、AIゲートウェイ導入前に見るべき5つの判断基準を整理しました。
Tencent EdgeOne導入前に確認すべきCDN・WAF統合基盤の見極め方
CDN・WAF・証明書管理を一体化した統合基盤の仕組みを解説し、既存構成からの移行前に確認すべきチェックポイントを整理しました。
エージェント型AIをクラウド運用に導入する前に確認すべき3つの落とし穴
エージェント型AIモデルの登場で監視設計・コスト計測・監査ログに何が起きるかを、確認コマンドと対策手順つきで整理しました。
Amazon Bedrock AgentCoreとAgents Classicの違いを見誤ると起きる落とし穴
AWS Bedrockのエージェント基盤はAgents ClassicからAgentCoreへ移行中です。世代ズレの見分け方と、AIエージェント任せの開発で起きやすい落とし穴を整理しました。
アカウント削除API、1本化が招く事故 セッション失効との順序ミスとは
退会処理と不正時の強制ログアウトを同一APIで扱う設計のリスクを、セッション失効と削除のSLOを分けて設計する観点から解説します。
CIのグリーンチェックは信用できるか フレーキーテスト対策とクラウド監視の共通点
CIのグリーンチェックを条件反射でマージ許可にしていませんか。フレーキーテスト対策とクラウド障害対応の共通点から、機械的なゲート設計を整理しました。
Astro向けAI編集ツールastro-ai、ソース二重化を避ける設計とは
AstroのビジュアルエディタastroAIは、CMSを介さず.astroファイルに直接編集を書き込む設計です。仕組みと導入判断基準を解説します。
GPT-6 Astra導入で監視が壊れる理由と1,050,000トークン設計の落とし穴
GPT-6 AstraをFoundryで本番導入する際、監視の閾値やコスト試算を旧モデル基準のままにすると障害検知が遅れる落とし穴を解説します。
SREのスキルシートは何が違う?「Docker/AWS」列挙が評価されない理由
SREの職務経歴書は技術名の列挙では評価されにくく、SLO・IaC・オブザーバビリティ・コスト削減・障害対応の仕組み化を数値で語る書き方を整理しました。