インフラ
埋め込みとベクトル検索 — 意味で探す検索の仕組み
RAG とセマンティック検索の基盤である埋め込み(エンベディング)とベクトル検索を 1 本で整理します。テキストを数値ベクトルに変換する埋め込みの概念、コサイン類似度で意味の近さを測る原理、全件走査の kNN と近似検索 ANN のトレードオフ、pgvector・専用ベクトル DB・検索エンジン拡張からストレージを選ぶ基準、キーワードの完全一致に弱い埋め込みの限界とハイブリッド検索、モデル変更時の全再インデックスといった運用コストまで扱います。
トークンとコンテキストウィンドウ — LLM のコストと限界を決める単位
LLM の料金表とスペック表に必ず登場するトークンとコンテキストウィンドウを 1 本で整理します。テキストがどうトークンに分割されるのか、日本語が英語よりトークンを多く消費する理由、入力と出力で単価が異なる料金構造と会話が長くなるほどコストが膨らむ仕組み、コンテキストウィンドウが実際に制限しているもの、長大なコンテキストの性能面の落とし穴、プロンプトキャッシュや履歴管理といった実務での対策まで扱います。
CDN が速度を上げる方法 — キャッシュヒットから動的コンテンツまで
実務者の観点で CDN の動作を整理します。距離(RTT)を縮めるエッジの構造、キャッシュヒット率を決める Cache-Control とキャッシュキー、無効化とデプロイの戦略、キャッシュできない動的コンテンツまで CDN が助ける仕組み(TLS 終端・コネクション再利用)、そしてヒット率を削るよくある間違いを扱います。
NAT Gateway 料金の削減 — 時間単価ではなくデータ処理料金が本体です
NAT Gateway の請求書を分解し、削減の順序を整理します。時間あたり・データ処理・インターネット転送が重なる 3 層の課金構造、ダウンロードにも処理料金がかかる見落とし、無料のゲートウェイエンドポイントからインターフェイスエンドポイント、IPv6、NAT インスタンスまで続く迂回ルートごとの損益、トラフィックの主犯を見つける診断方法、マルチ AZ 配置のコスト構造まで扱います。
DynamoDB vs RDS — AWS データベースの選択基準
DynamoDB と RDS を分ける実務基準を整理します。キーバリューとリレーショナルというデータモデルの違い、リクエスト単位課金とインスタンス時間課金が分ける請求書の構造、アクセスパターンを先に設計する必要がある DynamoDB の制約、GSI が書き込みコストを倍数にする落とし穴、トラフィックパターンで分ける判断の手順と両方を併用する構成まで扱います。
Redis が速い理由 — メモリ、シングルスレッド、データ構造
Redis が毎秒数十万リクエストを処理する構造的な理由を整理します。ディスクのないメモリアクセス、ロックの要らないシングルスレッドのイベントループ、目的に合わせて実装されたデータ構造という三本の柱と、シングルスレッドの罠(遅いコマンド一つが全体を止める構造)、そして Redis が遅くなるケースまで扱います。
MCP(Model Context Protocol)整理 — AI がツールを使う標準
AI エージェントの記事のたびに登場する MCP を 1 本で整理します。ツール連携の N×M 問題を標準インターフェースで解く構造、Function Calling との関係、ホスト・クライアント・サーバーと tools・resources・prompts のプリミティブ、2026 年現在の採用状況と財団への移管、サードパーティサーバーの信頼やプロンプトインジェクションといったセキュリティの注意点、導入が必要な場合とそうでない場合まで扱います。
データベースのインデックスがやっていること — B-tree、検索コスト、書き込みのコスト
インデックスが検索を速くする原理を B-tree の構造から解きほぐします。フルスキャンとのコストの差、複合インデックスとカラムの順序、インデックスがただではない理由(書き込みコスト・保存領域)、どのカラムにインデックスを作り、どのカラムには作らないかの実務基準まで整理します。
RAG vs ファインチューニング vs ロングコンテキスト — LLM に知識を入れる方法の選択
LLM に自社データを入れる 3 つの方法を分ける実務基準を整理します。検索して注入する RAG、重みを変えるファインチューニング、丸ごと入れてキャッシュするロングコンテキストの構造の違い、ファインチューニングは知識ではなく振る舞いを教える道具だという境界、更新頻度と知識のサイズで分ける判断の手順、3 つを組み合わせる実戦構成まで扱います。
REST API が遅いとき — ボトルネックを探す順序
API の応答が遅いとき、勘ではなく順序でボトルネックを探す方法を整理します。どこが遅いのか区間から割る計測、データベース・シリアライズ・外部呼び出し・N+1 という常連のボトルネック 4 か所、キャッシングやページネーションといった処方の優先順位、p50 ではなく p99 を見るべき理由まで扱います。
RI vs Savings Plans — AWS コミットメント割引の選択基準
リザーブドインスタンスと Savings Plans を分ける実務基準を整理します。インスタンス属性のマッチングと時間あたり金額のコミットという構造の違い、最大 72% という同じ割引率の中で分かれる柔軟性、Savings Plans がカバーできない RDS のようなサービス、キャパシティ予約という別問題、コミット額を請求書の安定した下限に合わせて決める方法まで扱います。
ロードアベレージの正体 — CPU 使用率と違う点
Linux の指標の中で最も誤読されるロードアベレージを正確に読む方法を整理します。実行中+実行待ち+ディスク待ち(D 状態)を合わせた数字という定義、コア数で割って読む基準、CPU 使用率と食い違う四つの典型例、1・5・15 分の三つの値のトレンドの読み方まで扱います。