4/17/2025 から労働へ勝利：Agentic AIによるインフラストラクチャーアスコードの最適化 Agentic AIInfrastructure as CodeGenerative AITerraformOpen TofuCNCF 現代のクラウドインフラ管理において、インフラストラクチャーアスコード（Infrastructure as Code, IaC）は必須の技術として注目されています。しかし、TerraformやOpen Tofuなどのツールを活用する際には、模組膨脹（Module Creep）や政策管理の難しさ、大規模プロジェクトにおける文書作成の負擔といった課題が生じます。本記事では、これらの課題を解決するためのAgentic AIの応用方法を解説し、実際の導入事例を通じてその効果を示します。
4/17/2025 HARからOpenTelemetry Traceへ：観測アーキテクチャの再定義 OpenTelemetryTraceStreamingProcessingHARCNCF 現代のアプリケーション開発において、観測性（Observability）はシステムの信頼性とパフォーマンスを確保するための不可欠な要素です。OpenTelemetryはCNCFが推進するオープンソースプロジェクトであり、トレース（Trace）、メトリクス（Metrics）、ログ（Logs）を統合的に管理するためのフレームワークとして注目されています。本記事では、HAR（HTTP Archive）データをOpenTelemetryのトレース形式に変換し、観測アーキテクチャを再定義するプロセスについて解説します。このアプローチにより、ネットワーク監視ツールであるThousand Eyesのデータを活用し、より詳細な問題分析が可能になります。
4/17/2025 大規模AIとGPUクラスタの管理：故障検出と回復の課題と機會 fault detection and recoveryobservabilityGPU clustersAI workloadsCNCF 大規模なAIワークロードを支えるGPUクラスタの管理は、ハードウェアの信頼性、ソフトウェアの柔軟性、そしてリアルタイムでの故障対応能力が不可欠です。特に、GPUの高コストと高パフォーマンスを活かすためには、故障検出と自動回復（Fault Detection and Recovery）が必須です。本記事では、クラスタ管理における観測性（Observability）、GPUクラスタの設計、AIワークロードの最適化、CNCF（Cloud Native Computing Foundation）の技術スタックを活用した実踐的なアプローチを解説します。
4/17/2025 AIセキュリティの誤りとKubeflow、Confidential Computingの活用 KubeflowAI securityCNCFSecurity mistakesConfidential Computing AI技術の急速な発展に伴い、モデル開発や運用におけるセキュリティリスクは深刻な問題となっています。特に、KubeflowやConfidential Computingといったクラウドネイティブ技術がAIワークフローに組み込まれる中、供給チェーン攻撃や幻覚、プラットフォームハッキング、プロンプトインジェクションといったセキュリティミスが顕在化しています。本記事では、これらのリスクを分析し、KubeflowやCNCF（Cloud Native Computing Foundation）の技術がどのようにセキュリティを強化するかを解説します。
4/17/2025 トレーシングの進化：サンプリングから完全可視性への拡張 tracingsamplingSNMPdashboardsspansCNCF 現代の分散システムにおいて、可観測性（Observability）はシステムの信頼性とパフォーマンスを確保するための不可欠な要素です。トレーシング（Tracing）は、サービス間の依存関係を可視化し、異常の原因を迅速に特定するための中心的な技術です。本記事では、トレーシングの進化史から、サンプリングの課題、そして大規模なトレースデータを効率的に処理するための技術的解決策まで、トレーシングの実踐的な知識を解説します。
4/17/2025 OpenTelemetry Profiling の現狀と技術的展望 profilingOpenTelemetrysignalCNCF OpenTelemetry は、クラウドネイティブ環境における観測性（Observability）を実現するためのオープンソースプロジェクトとして、メトリクス、トレース、ログの収集・分析を統合的にサポートしています。近年、プロファイリング（profiling）が新たな信號（signal）として OpenTelemetry に統合される動きが進んでおり、アプリケーションのパフォーマンス分析や異常診斷に不可欠な技術として注目されています。本記事では、OpenTelemetry Profiling の定義、技術的進展、実裝構造、課題、および今後の展望について詳しく解説します。
4/17/2025 LLMインスタンスゲートウェイの導入とクラウドネイティブエコシステムにおける課題解決 instance inference gatewaynextG ingress APIcloud-native ecosystemgateway APICNCF LLM（大規模言語モデル）の推論トラフィックを効率的に管理するための技術革新として、**Instance Inference Gateway**が注目されています。この技術は、**NextG Ingress API**を拡張した**Gateway API**を基盤とし、**CNCF（Cloud Native Computing Foundation）**が推進する**クラウドネイティブエコシステム**において、従來のIngress APIの制限を克服するための新たなアプローチとして登場しました。本記事では、LLM推論トラフィックの特性に応じた設計と、その実裝における技術的詳細を解説します。
4/17/2025 Kubeflow 社群參與と企業向けMLOpsプラットフォームの構築 Kubeflowcommunity engagemententerprise readyMLOps platformCNCFAI and ML platform KubeflowはKubernetesを基盤とするAI/MLプラットフォームエコシステムであり、端到端のMLOpsソリューションを提供する。企業がAI開発を効率化し、スケーラビリティを確保するための重要なツールとして注目されている。本記事では、Kubeflowの技術的特徴、企業での実裝事例、コミュニティの役割、および今後の方向性を解説する。
4/17/2025 OpenTelemetry と OTTL Playground による効率的なトラブルシューティング OpenTelemetryOTTLtransform processorplaygroundtroubleshootingCNCF OpenTelemetry は、マイクロサービスアーキテクチャにおける観測性（observability）を実現するためのオープンソースプロジェクトであり、ログ、トレース、メトリクスの収集・処理を標準化しています。特に、OpenTelemetry Collector はデータの変換やフィルタリングに不可欠な役割を果たしており、その処理ロジックを定義するための **OTTL（OpenTelemetry Transformation Language）** が採用されています。本記事では、OTTL とその実験的ツールである **OTTL Playground** の特徴、利用方法、およびトラブルシューティングにおける実用性について解説します。
4/17/2025 OTelの観測性実踐と教訓：マイクロサービス環境における監視アーキテクチャの進化 microservicesstorageKubernetesdeveloper platformcloudCNCF マイクロサービスアーキテクチャとクラウドネイティブ環境において、システムの観測性（Observability）は信頼性とスケーラビリティを確保するための不可欠な要素です。OpenTelemetry（OTel）は、指標（Metrics）、トレース（Traces）、ログ（Logs）を統合的に収集・分析するためのオープンソースプロジェクトであり、CNCF（Cloud Native Computing Foundation）の重要な技術スタックの一つです。本記事では、OTelを活用した監視アーキテクチャの設計と実踐を通じて、マイクロサービス環境における観測性の課題と解決策を解説します。