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EFS vs EBS vs S3 — AWS ストレージの選択基準
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EFS vs EBS vs S3 — AWS ストレージの選択基準

AWS のストレージ 3 つを分ける実務基準を整理します。ブロック、ファイル、オブジェクトというアクセスモデルの違い、GB あたり $0.023 から $0.30 まで開く単価とプロビジョニング・使用量という課金方式の差、EFS のスループット料金のような隠れコスト、共有が不要なのに EFS を使うありがちな過剰設計、アクセスパターンで分ける判断の手順まで扱います。

fork は本当にメモリをコピーするのか — copy-on-write の実際の動き
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fork は本当にメモリをコピーするのか — copy-on-write の実際の動き

fork がプロセス全体を複製するのに速い理由、copy-on-write をページテーブルの水準で解きほぐします。書く瞬間にだけコピーされる仕組み、fork+exec の組み合わせが安い理由、Redis のスナップショットやプリフォークサーバーのような実戦の事例、オーバーコミットとメモリ計算が紛らわしくなる理由まで扱います。

SQS vs SNS vs EventBridge — メッセージングサービスの選択基準
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SQS vs SNS vs EventBridge — メッセージングサービスの選択基準

AWS のメッセージングサービス 3 つを分ける実務基準を整理します。キュー、pub/sub、イベントバスというモデルの違い、保持と再試行があるところとないところ、100 万件あたり $0.40 から $1.00 まで開く料金と 64KB チャンク課金、SNS の後ろに SQS を置くファンアウトのような組み合わせパターン、EventBridge の遅延と FIFO のスループット上限まで扱います。

プロセスとスレッドの違い — メモリ共有がすべてを分けます
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プロセスとスレッドの違い — メモリ共有がすべてを分けます

プロセスとスレッドの違いを「メモリを共有するか」という一つの基準から解きほぐします。隔離と共有のトレードオフ、コンテキストスイッチのコストの違い、クラッシュの波及範囲、ウェブサーバー・ブラウザ・Python(GIL)がそれぞれ何を選んだかまで、実務の感覚で整理します。

ALB vs NLB — ロードバランサーの選択基準
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ALB vs NLB — ロードバランサーの選択基準

ALB と NLB を分ける実務基準を整理します。L7 ルーティングと L4 転送という動作レイヤーの違い、固定 IP・送信元 IP 保持・PrivateLink など NLB でしかできないこと、時間単価は同じなのに LCU の計算で分かれる請求書の構造、クロスゾーン負荷分散のような隠れコスト、両方が必要なときの NLB → ALB チェーン構成まで扱います。

Linux がサーバー市場を支配するに至った背景 — コスト、構造、エコシステム
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Linux がサーバー市場を支配するに至った背景 — コスト、構造、エコシステム

サーバーの標準 OS が Linux になった背景を、技術とエコシステムの両面から整理します。ライセンス費用とソース公開という出発点、サーバー用途に合う構造的な特性(ヘッドレス、遠隔管理、安定性)、クラウド・コンテナ時代が作ったロックイン効果、そして Linux が支配できなかった領域まで扱います。

GPU クラウドの選択 — ハイパースケーラー vs 専用 GPU クラウド vs サーバーレス推論
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GPU クラウドの選択 — ハイパースケーラー vs 専用 GPU クラウド vs サーバーレス推論

AI ワークロード用の GPU をどこで借りるかを分ける実務基準を整理します。ハイパースケーラー(AWS)と専用 GPU クラウド(Lambda・RunPod)の H100 時間単価が 2〜5 倍開く理由、スポットが半分以下に下がる代わりに受け入れるもの、サーバーレス推論がトークン単位課金で GPU 管理を不要にする場面、そして統合・ネットワーク・規制の要件が料金差を覆す条件まで扱います。

インシデントハンドリングの基本 — 障害対応で最も重要なこと
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インシデントハンドリングの基本 — 障害対応で最も重要なこと

障害対応を、有能な個人ではなく手順で回るようにする方法を整理します。復旧が原因究明より先という原則、指揮・伝達・調査の役割分離、深刻度の等級と宣言の基準、非難のないポストモーテムの書き方、オンコールを持続可能にする条件まで扱います。

LLM 量子化比較 — FP16・INT8・INT4 と GGUF・AWQ・GPTQ
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LLM 量子化比較 — FP16・INT8・INT4 と GGUF・AWQ・GPTQ

LLM の量子化方式を選ぶ実務基準を整理します。精度(FP16・INT8・INT4)が VRAM を半分ずつ減らす仕組み、70B モデルが 140GB から 35GB に下がる計算、GGUF・AWQ・GPTQ の三形式が分かれる用途(ローカル・GPU サービング・精度)、INT4 が推論・コードの作業で品質を落とすところ、サービングフレームワークと形式を合わせる方法まで扱います。

エラーバジェット — 障害を許容する予算の概念と計算
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エラーバジェット — 障害を許容する予算の概念と計算

SLO から派生するエラーバジェットの概念と計算法を整理します。予算の大きさを時間とリクエスト数に換算する方法、消費速度(バーンレート)ベースのアラートがしきい値アラートより優れる理由、予算枯渇時のポリシー、デプロイ速度と安定性の対立をルールに変える運用法まで扱います。

SLI・SLO・SLA の区別 — 指標から目標、契約まで
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SLI・SLO・SLA の区別 — 指標から目標、契約まで

混同しやすい SLI、SLO、SLA の三つの用語を実務の順序で整理します。良い SLI の選び方(成功リクエスト比率の方式)、SLO の数値を決める現実的な方法、SLA が SLO より緩くあるべき理由、ナイン(9)の感覚とよくある間違いまで、例とともに扱います。

vLLM vs Ollama vs SGLang — LLM サービングフレームワークの選択
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vLLM vs Ollama vs SGLang — LLM サービングフレームワークの選択

LLM を自己ホスティングするときのサービングフレームワークを選ぶ基準を整理します。ローカル実行向け(Ollama)とプロダクションのスループット向け(vLLM・SGLang)が分かれるところ、PagedAttention と連続バッチングがスループットを 3〜4 倍広げる理由、TGI がメンテナンスモードに入った 2026 年の地形変化、量子化・構造化出力のサポートの違い、そしてチーム規模ごとの選択の手順まで扱います。