ブログ
GPU・LLM・MLOps・Kubernetes、そしてマインドセット · 3508 件
#2026-03 764#japanese 587#deep-dive 254#kubernetes 247#culture 236#career 224#ai 214#llm 208#devops 193#2026-04 144#security 139#observability 113#database 110#communication 107#architecture 100#productivity 88#finance 87#mindset 80#ai-papers 79#history 79#it 78#psychology 78#english 75#networking 74#deep-learning 73#gpu 70#linux 70#performance 70#cs-fundamentals 63#ai-agent 61#postgresql 59#rag 59#economy 57#mlops 53#self-improvement 53#ai-platform 51#food 51#learning 51#python 51#travel 51
プラットフォームを使うチームはスループットが8%、変更の安定性が14%低かった — DORAのデータを因果として読んではいけない理由
2026年現在、内部開発者プラットフォームの導入率は90%と報告されています。ところが、その数字を出したDORAリポート自身のデータには、都合の悪い結果も同居しています — 2024年リポートでは、プラットフォーム利用者は個人生産性が8%、チーム成果が10%高かった一方で、スループットは8%、変更の安定性は14%低く、DORAはこれを「驚くべき結果」と呼びました。さらに重要なのは、DORA自身が提示した3つの仮説のうち一つが逆因果だとい
2026-07-16 · 38 分で読めます #platform-engineering#dora#internal-developer-platform#devex#research-methodscontainerd 2.3のEROFSネイティブレイヤー — アンパックをなくす代わりに何を差し出したか
2026年4月30日に出たcontainerd 2.3は、レジストリからEROFSファイルシステムイメージをそのまま受け取ってマウントする経路を開きました。tarを展開しないのでアンパック段階が丸ごと消え、その場所にはblobコピー1回だけが残ります。ただしこれは誰もが待っている遅延ロード(lazy pull)ではありません — containerd自身のseekable-erofs PRが「チャンクテーブルは書くが消費しない」と明記し
2026-07-16 · 29 分で読めます #container#containerd#oci#storage#linuxClang 22 の MSVC ABI 変更 — vector deleting destructor と、22.1.x にまだ残る delete[] ヒープ破壊
Clang 22.1.0(2026-02-24)は、MSVC ABI をターゲットにするときのデストラクタコード生成を2箇所変更しました。一つは ::delete の処理を MSVC に合わせたこと、もう一つは2014年に開かれたイシューを11年7ヶ月かけて閉じた vector deleting destructor のサポートです。どちらも本物のバグを直す変更ですが、vftable スロットに入るシンボルが変わる ABI 変更のため、
2026-07-16 · 30 分で読めます #llvm#clang#cpp#compilerQUICはなぜ速いインターネットで遅くなるのか — 受信側CPUと、まだ来ないカーネルQUIC
QUICはハンドシェイク遅延と損失回復では明確に勝ちました。Googleがインターネット規模で測定した検索遅延8.0%(デスクトップ)の削減、動画リバッファ率18.0%の削減がその証拠です。ところがリンクが速くなると話は逆転します — WWW 2024の測定研究は、帯域幅が1 Gbpsに達するとChromeでQUICがHTTP/2より45.2%遅くなると報告し、犯人はよく名指しされる暗号化でもサーバーでもなく、受信側クライアントのパケッ
2026-07-16 · 35 分で読めます #network#protocol#performance#linux-kernelイシュー1件でサプライチェーンの端まで — CI内のエージェントが崩れた経路と、防御が実際に稼いだ時間
2026年6月1日にGMO Flatt SecurityのRyotaKが公開したClaude Code GitHub Actionsの脆弱性は、CIパイプラインに入り込んだエージェントがどのようにしてリポジトリ全体を明け渡す通路になるのかを、最後まで追った事例です。ボット判定の一行が信頼境界を崩し、イシュー本文に仕込まれた指示が命令になり、読み取り専用に見える一つのコマンドが流出チャネルになります。本稿はその経路をアーキテクチャのレベル
2026-07-16 · 39 分で読めます #security#ai#prompt-injection#supply-chain#ci-cdROVが防いだこと、ASPAがまだ防げないこと — 2026年6月テレグラム・ハイジャックとルーティングセキュリティの次の層
2026年6月16日、インドのRcom(AS18101)がテレグラムのプレフィックスをハイジャックし、Kentikの計測によればそのハイジャック経路を見た自社BGPソースはわずか1.6%だけでした。RPKI ROVが実際に機能した事例です。しかしこれは、originを偽装しない不手際なハイジャックだったからであり、ROVの構造的な天井は、originが正当なままルートが誤った方向へ流れるルートリークをまったく見抜けない点にあります。その
2026-07-16 · 41 分で読めます #network#bgp#rpki#routing#securityaxios アカウント乗っ取り3時間 — provenance はオンだったが、誰も確認しなかった
2026年3月31日00:21 UTC、週間ダウンロード8千万件を超える axios に悪性バージョン1.14.1がアップロードされました。興味深いのは、axios がすでに npm の trusted publishing を使っていたという点です — 直前の正規リリース1.14.0は GitHub Actions が OIDC で発行しており、SLSA provenance まで付いていました。それでも防げませんでした。truste
2026-07-16 · 35 分で読めます #security#supply-chain#npm#nodejs#devsecopsParquet 2.13.0 の nan_count と IEEE 754 total order — float 統計が3年3か月かけて直った話
Parquetのmin/max統計は、クエリエンジンにデータをスキップさせるための仕組みです。ところが浮動小数点カラムでは、この仕組みが10年以上前から微妙に壊れていました — NaNはどんな比較でもfalseを返すため統計から除外され、その結果NaNを含むページが、maxより大きい値を探すクエリで丸ごとスキップされてしまうことがあります。性能の問題ではなく、結果が間違う問題です。2026年6月13日にリリースされたparquet-fo
2026-07-16 · 31 分で読めます #data-engineering#parquet#columnar-storage#apache-arrowKubernetes v1.36 の Workload/PodGroup API — ギャングスケジューリングが kube-scheduler に入りつつある
AI学習・バッチワークロードのギャングスケジューリングは、これまでVolcanoやKueueといった外部スケジューラの仕事でしたが、Kubernetesはこの機能をコアに取り込み始めています。v1.35はWorkload APIと最初のギャングスケジューリング実装をアルファとして出し、2026年4月22日リリースのv1.36は構造を作り直し、Workloadを静的テンプレートに、新しいPodGroupをランタイムオブジェクトに分離して、
2026-07-16 · 33 分で読めます #kubernetes#scheduling#gang-scheduling#distributed-training#dragit history — Git が rebase の隣に置いた実験的な history 書き換えコマンド
Git 2.54(2026-04-20)で git history という新しいコマンドが実験的に追加され、2.55(2026-06-29)で fixup サブコマンドが加わりました。reword/split/fixup という3つのよくある history 書き換え作業を、インタラクティブ rebase なしにコマンド一発で処理し、対象コミットの子孫ブランチをまとめて原子的な ref トランザクションで更新します。メンテナーの Pat
2026-07-16 · 29 分で読めます #git#version-control#jujutsu#rebaseDebianが再現不可能なパッケージのtesting移行を止め始めた — ゲートが実際に止めるものと止めないもの
2026年5月9日、Debianリリースチームは移行ソフトウェアbritneyを再現性検査に接続しました。翌日メーリングリストに投稿された文は"Debian must ship reproducible packages"でしたが、実際に止まるのは再現しない新規パッケージと、以前は再現していたパッケージの回帰の2つだけです。本稿はそのゲートを分解します — builddが残した.buildinfoを使って配布されたバイナリをそのまま再構
2026-07-16 · 37 分で読めます #devops#reproducible-builds#debian#supply-chain#ci-cdドキュメントから知識グラフへ — 正直な構築パイプライン
「ドキュメントから知識グラフを抽出する」はデモでは LLM 呼び出し一回のように見えます。しかし顧客のドキュメントを実際にクエリ可能なグラフに変える仕事は6段階のパイプラインであり、コストと苦痛の大半は抽出ではなくエンティティ解決にあります。この記事では、スキーマ(オントロジー)を先に決める理由、LLM ベースのスキーマ制約抽出(LangChain の LLMGraphTransformer、LlamaIndex の Simple/Sc
2026-07-15 · 17 分で読めます #knowledge-graph#ai#llm#data-engineeringForward Deployed Engineerのクラフト — 要件の発掘、ドメインモデリング、そして「採用」への最適化
前回の記事は、FDEに必要な知識の地図 — Linux・ネットワーク・Kubernetes・DB・セキュリティ — を整理しました。その地図はドアを開けてくれるだけで、顧客のビル内に入った後に実際に何をするのかは教えてくれません。この記事はその「動詞」についてです。Palantir自身が書いたDelta・Deployment Strategistの役割ドキュメント、The Pragmatic Engineerの取材、そして現在公開中のA
2026-07-15 · 20 分で読めます #career#fde#solutions-engineering#software-engineering#palantir知識グラフのツール・フレームワーク地図 — 何を、いつ選ぶか
グラフデータベース、RDF・オントロジースタック、グラフRAGフレームワークは、この2年で爆発的に増えました。リンク集はもう十分にあるので、この記事は代わりに、正直に意見を込めた地図を描きます。カテゴリごとに、何のためのものか、代表的なツールを2〜3個、そして「いつ何を選ぶか」をはっきり述べます — 組み込み(Kùzu)vsサーバー(Neo4j)、形式的なOWL/RDF vs実用的なプロパティグラフ、自作の抽出パイプライン vs Mic
2026-07-15 · 15 分で読めます #tools#knowledge-graph#graph-rag#ontology#frameworksGraph RAG とは何か — ベクトルRAGが行き詰まる場所と、コストに見合う瞬間
RAGの標準レシピ(チャンク→埋め込み→上位k件の検索)は、答えが一つのチャンクに収まっているときはよく効きますが、マルチホップの質問や、コーパス全体を貫くグローバルな「センスメイキング」質問では構造的に行き詰まります。MicrosoftのGraphRAGはこの2つの死角を狙い、LLMでコーパスから知識グラフを抽出し、Leidenアルゴリズムでコミュニティを検出して要約を事前生成します。そのうえでグローバルな質問はコミュニティ要約のマッ
2026-07-15 · 15 分で読めます #rag#graph-rag#knowledge-graph#ai#llm顧客のドメインをモデルへ — ユビキタス言語からオントロジーまで
顧客企業のドメイン知識は、たいていドキュメントではなく人の頭の中に暗黙知として存在します。Forward Deployed Engineerの中核的な仕事の一つは、この散らばった暗黙知をチーム全体が共有できる明示的なモデルへ変えることです。この記事は、最も安く価値の高い第一歩であるDDDのユビキタス言語から出発し、同じ単語が別のものを指す衝突を境界づけられたコンテキストで扱い、エンティティ・値オブジェクト・集約で名詞をモデリングします。
2026-07-15 · 19 分で読めます #ontology#knowledge-graph#domain-driven-design#architecture#forward-deployed-engineerコード生成が安くなるとき値上がりするスキル — 減価するものと増価するもの
コード生成が安く豊富になると、価値は消えるのではなく移動します — ボトルネックが残っている側へ。いまそのボトルネックは検証・判断・統合です。Jason Wei の「検証の非対称性」、DORA 2025(スループットは上がったのにデプロイの不安定性は上がり続ける)、LinearB の810万PR分析(AIが作ったPRはレビューを4.6倍長く待つ)、Stack Overflow 2025(開発者の66%が「ほぼ正しいが完全ではない」コード
2026-07-12 · 27 分で読めます #career#software-engineering#ai#skills#code-reviewAI は本当に開発者を速くするのか — 測定された数字が語ること
二つのランダム化比較試験が正反対の答えを出しました。一方は AI を使った開発者が 55.8% 速かったと言い、もう一方は 19% 遅かったと言います。ところが後者の数字を出した METR は、2026年2月に続報を公表し、2025年の結果の上に「現在の AI モデルの影響をもはや反映していない」という警告バナーを自ら掲げました。それで話が消えるのではなく、むしろ鋭くなります — 続報の実験ですら、参加者の自己選択バイアスに足を取られて
2026-07-12 · 38 分で読めます #career#ai#productivity#software-engineering#developer-experienceAI コーディングツールとうまく働くための5つの習慣
同じツールが、ある実験では 55.8% の得を、別の実験では 19% の損を生みました。符号を変えたのはツールではなく使い方です。METR、GitHub Copilot の RCT、Stack Overflow の調査、そして Anthropic のエージェント設計文書から引き出した5つの習慣 — タスク選択、レビュー予算、機械的ガードレール、コンテキスト設計、そして自己計測。それぞれが、2週間で反証できる1行のルールで終わります。
2026-07-12 · 20 分で読めます #ai#productivity#software-engineering#developer-experience何を深く学び、何を流すか — AI が何でも答えてくれる時代の学習戦略
AI が 3 秒でほぼ何でも答えてくれる時代に、何を深く学び、何を流すべきか。認知心理学の答えは愉快ではありません。記憶を作るのは情報を見る行為ではなく、自分で引き出す行為です。Roediger と Karpicke の実験では、文章を平均 14.2 回読んだ群は一週間後に 40% しか覚えておらず、3.4 回しか読まずに自分で想起した群は 61% を覚えていました。しかも、覚えていなかった側のほうが自信を持っていたのです。想起を AI
2026-07-12 · 25 分で読めます #career#learning#ai#software-engineering