DevOps

AIおよび機械学習（ML）ワークロードがますます複雑になるにつれて、強固なオーケストレーションシステムの必要性が高まっています。Goのシンプルさ、パフォーマンス、並行処理能力は、MLパイプラインのオーケストレーションレイヤーを構築する際に理想的な選択肢です。モデル自体がPythonで書かれている場合でも、Goは理想的な選択肢です。https://www.glukhov.org/ja/post/2025/11/go-microservices-for-ai-ml-orchestration-patterns/ “Go in ML orchestration pipelines”。

Python パッケージング は大幅に進化し、現代のツールと標準により、コードの配布がこれまで以上に簡単になりました。

AIの民主化はここにあります。 Llama 3、Mixtral、QwenなどのオープンソースLLMが、今やプロプライエタリモデルと同等の性能を発揮するようになり、チームは消費者ハードウェアを使用して強力なAIインフラストラクチャを構築できるようになりました。これにより、コストを削減しながらも、データプライバシーやデプロイメントに関する完全なコントロールを維持することが可能です。

Prometheus は、クラウドネイティブなアプリケーションとインフラストラクチャのモニタリングにおいて事実上の標準となり、メトリクスの収集、クエリ、可視化ツールとの統合を提供しています。

高性能な REST APIの構築（Goを使用） は、Google、Uber、Dropbox、そして多数のスタートアップでシステムを動かすための標準的なアプローチとなっています。

Grafana は、メトリクス、ログ、トレースを視覚的に表現し、アクション可能なインサイトに変換するための、監視および観測性のための主要なオープンソースプラットフォームです。

Goの組み込みテストパッケージ は、外部依存なしでユニットテストを書くための強力でミニマリストなフレームワークを提供しています。 ここでは、テストの基本、プロジェクト構造、そして信頼性の高いGoアプリケーションを構築するための高度なパターンについて説明します。

Helm は Kubernetes のアプリケーションのデプロイを革命的に変えてきました。伝統的なオペレーティングシステムでよく使われるパッケージ管理の概念を導入し、複雑なアプリケーションの管理を簡略化しました。

Kubernetes StatefulSets は、安定したアイデンティティ、永続的なストレージ、および順序付きデプロイメントパターンを必要とするステートフルなアプリケーションを管理するための最適なソリューションです。データベース、分散システム、キャッシュレイヤーなどに不可欠です。

ドッカー・モデル・ランナーでのコンテキストサイズの設定は、本来よりも複雑です。

Docker Model Runner は、AIモデルをローカルで実行するためのDocker公式ツールですが、NVIDIA GPU加速をDocker Model Runnerで有効にする には特定の設定が必要です。

DORA (DevOps Research and Assessment) メトリクス は、ソフトウェア配信のパフォーマンスを測定するための金標準です。

データが貴重な資産である現代において、その保護はこれまでになく重要性を増しています。情報が作成される瞬間から廃棄されるまで、その旅は常にリスクに満ちています。保存、転送、または積極的に使用されるデータに関わらず、それぞれに固有の課題と解決策があります。

正しい ヘッドレス CMS の選択は、コンテンツ管理戦略を成功させるか、失敗させるかを左右します。 開発者がコンテンツ駆動型アプリケーションを構築する方法に影響を与える3つのオープンソースソリューションを比較してみましょう。

コマンドラインインターフェース（CLI）アプリケーションは、開発者、システム管理者、DevOpsプロフェッショナルにとって不可欠なツールです。 Go言語でCLIを開発するための2つのライブラリが、CLI開発におけるGoの標準として広く採用されています：コマンド構造にはCobra、設定管理にはViper。

AWS Kinesis は、現代のイベント駆動型マイクロサービスアーキテクチャを構築するための基盤として、最小限の運用負荷で大規模なリアルタイムデータ処理を可能にしています。