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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。
リアルタイム音声AI基盤はマイクロサービスかモノリスか判断基準
リアルタイムAI音声分析パイプラインを導入すべきか判断する4つの軸と、障害時のフォールバック設計・監視対象を整理しました。
SAP BTP のSubaccount乱立問題、IaCとFinOpsで防ぐ方法
SAP BTPのSubaccount乱立やコスト超過を防ぐガバナンス設計を、IaCとFinOpsの観点から棚卸し手順と対策込みで解説します。
AIコーディングエージェント導入前に確認すべき障害監視の判断軸
AIコーディングエージェントは誤りに兆候を出しません。記憶・レビュー・改善ループの観点から導入判断の軸を整理しました。
GPU前提のAI設計が陥る落とし穴、電力コストと可用性を見落とす理由
GPU前提のAIアーキテクチャが抱える電力・可用性のトレードオフを、確認コマンドと設計レビューの観点から整理しました。
PHPレガシー基盤はクラウド移行すべきか 2026年の判断基準4選
PHPレガシー基盤をクラウド移行すべきか、監視設計・障害対応の観点から判断軸を整理し、ケース別の推奨と見送るべき条件まで解説します。
Djangoアプリをクラウドへ移行する際に見落としがちな3つの運用設計
DjangoアプリのクラウドへのLift&Shift移行で見落とされやすい、セッション管理・監視設計・ログ基盤の3点を具体的な設定例とともに解説します。