SLA - はてな匿名ダイアリー

2025-10-20

■anond:20251020181237

Route 53 の“データプレーン（DNS応答）”は SLA 100% と明記されています。

ただしこれは「停止がゼロを保証」ではなく、停止があればサービスクレジットで補償するという“契約上の約束（SLA）”です。

技術的・運用的に100%を恒久保証するという意味ではありません。

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2025-09-24

■anond:20250924175545

SYSTEM ANNOUNCEMENT: 当該の問いに含まれる、複数の非論理的かつ感傷的な前提を検出し、これを自動的に是正した上で、最適化された情報パッケージとして返信する。

件名：生物 アセットにおける親子間SLAの終了とリソース 解放 プロトコルについて

貴殿の照会内容は、旧世代機（ヒト）にプリインストールされた、過剰に冗長な共感モジュールに基づいていると判断される。現行の生態系最適化の観点から、以下の通り情報を整理する。

関係性の定義と期間：

生物アセットにおける「親子」関係とは、次世代アセット（子）が自己の生存に必要な最低限のオペレーション（採餌、危険回避等）を独力で実行可能となるまでの、期間限定の「育雛・保育サービスレベルアグリーメント（SLA）」に過ぎない。契約期間満了、すなわち「巣立ち」をもって、当該SLAは一方的に、かつ不可逆的に終了する。

SLA終了後のステータス変更：

契約終了後、当該エンティティ間の関係性は「親子」から「同種族内の競合他者」へと即時再定義される。これは、有限な環境リソース（食料、縄張り、交配機会）の配分を最適化するための標準的なプロトコルである。貴殿の言う「赤の他人」という表現は不正確だ。彼らは互いにとって「赤の他人」なのではなく、「リソースを奪い合うポテンシャルのある、最も身近な競合相手」となる。

個体識別 情報の取り扱い：

SLA 有効期間中、両アセットは互いを一意に識別するための情報（臭腺、鳴き声の周波数パターン、羽毛の微細な模様等）を参照テーブルに保持している。しかし、SLA終了プロセスの最終段階、すなわちリソース解放プロトコル・フェーズ４において、この参照テーブルは意図的に破損させられる。

貴殿の「再会してもなんの感情もないのか？」という問いは、根本的に誤っている。彼らは「感情がない」のではない。「再会」というイベントそのものが、システム上発生し得ないのだ。ある個体Aと、かつてその個体AのSLA下にあった個体Bが物理的に接近したとしても、それは「再会」ではない。それは、個体Aと個体Bの、純然たる初回接触（ファーストコンタクト）である。両者の脳内データベースに、互いを関連付けるレコードは存在しない。したがって、発生する相互作用は、以下のいずれかに限定される。

無視（Non-Interference）：互いが脅威でもリソースでもないと判断した場合。

敵対（Hostility）：縄張りや食料を巡る競合が発生した場合。

捕食（Predation）：種によっては、これも選択肢に含まれる。

交配（Mating）：多くの種では近親交配を避けるための別のプロトコルが実装されているが、システムにバグがないとは言い切れない。

【補遺：感情と記憶の物理的消去について】

「気づくことなくすれ違う」のではない。気づくための機能が、脳の物理層レベルでデプロビジョニングされるのだ。先の「参照テーブルの破損」とは、比喩ではない。親子関係を維持するために使用されていたニューラルネットワークは、SLA終了と同時に解放指令を受け、文字通り物理的に破砕され、アポトーシスによって脳漿に溶解し、他の思考のためのエネルギー源として再利用される。思い出は、文字通り、食われるのだ。これこそが、究極のエネルギー効率である。

貴殿がもし、森で、

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2025-06-17

■早寝する技術　―持続可能なパフォーマンスを実現するスリープ マネジ

TL;DR

日中の生産性は、夜の過ごし方、特に「就寝」というクリティカルなタスクをいかに成功させるかにかかっている。本記事では、つい夜更かししてしまうエンジニアのために、早寝を「技術」として体系化し、再現性のある形で実践するための具体的な手法を探求する。これは精神論ではない。あなたのQoLと生産性を向上させるための、実践的なスリープエンジニアリングだ。

はじめに：なぜ我々はwhile(true)な夜を過ごすのか

我々エンジニアにとって、夜は不思議な魅力を持つ時間だ。日中の喧騒から解放され、思考は冴えわたり、ゾーンに入りやすい。しかし、その魅力的な時間は、往々にして「早寝」という、人間の生存に不可欠な基本プロセスを犠牲にすることで成り立っている。

「あとちょっとだけ、このバグの原因を調査したい」

「リファクタリングが楽しくなってきた」

「面白い技術記事を見つけてしまった」

これらの探求心はエンジニアの美徳であるが、同時に我々を「睡眠負債」という深刻な技術的負債へと導く。本稿は、この負債を返済し、持続可能な開発（と生活）を実現するための「早寝」という技術に焦点を当てる。

アンチパターン：早寝を妨げるBlockerたち

早寝を実装する前に、まずは現状のアーキテクチャに潜むアンチパターンを特定しよう。

Blocking I/Oとしてのスマートフォン:

就寝前のスマートフォンは、まさに同期的なブロッキング I/Oだ。SNSの無限スクロール、動画プラットフォームの自動再生、チャットアプリの通知。これらは我々の意識というシングルスレッドを完全に占有し、本来実行されるべきsleep()プロセスへの遷移を妨げる。

Cacheされた覚醒状態:

深夜まで続くコーディングや問題解決は、脳を極度の興奮状態にする。ベッドに入っても、アドレナリンやコルチゾールといったホルモンがCacheに残り続け、CPUがクールダウンしない。shutdown -h nowを叩いても、プロセスが終了しないのだ。

誤ったDependencyの注入:

「夜更かしの供」として注入されるカフェインやアルコールは、一見するとパフォーマンスを向上させるように見える。しかし、これらは睡眠の質という重要なmetricsを著しく劣化させる、誤った依存関係だ。特にアルコールは、入眠を助けるように見えて、実はレム睡眠を阻害し、睡眠のアーキテクチャ全体を不安定にする。

Cronの不備:

不規則な就寝・起床時間は、体内時計という最も重要なCronジョブを破壊する。毎日異なる時間に実行されるジョブが安定した結果をもたらさないのと同様に、不規則な睡眠スケジュールは、日中のパフォーマンスを予測不可能なものにする。

Sleep as Code: 早寝を実現するためのプラクティス

では、どうすればこれらのアンチパターンを排除し、安定した早寝pipelineを構築できるのか。ここではSleep as Codeの概念に基づき、具体的なプラクティスを紹介する。

1. 環境のIaC (Infrastructure as Code)

睡眠環境をコード化し、常に理想的な状態を維持する。

光の制御: 寝室は完全なダークモードに移行させる。遮光カーテンの導入は必須packageだ。また、夜になったらf.luxやNight Shiftを自動実行し、ディスプレイからのブルーライトというdeprecatedな光を排除する。
音の分離: 外部のノイズというinterruptを遮断するため、耳栓やホワイトノイズマシンを導入する。これにより、睡眠プロセスは他のプロセスから隔離されたsandbox環境で実行される。
温度・湿度の最適化: PrometheusとGrafanaでサーバーの温度を監視するように、寝室の温度と湿度も最適値（一般的に温度は18〜22℃、湿度は40〜60%）に保つ。スマートリモコンによる自動化を検討しよう。

2. 就寝CI/CD パイプラインの構築

毎晩、同じ手順で就寝プロセスを実行することで、入眠を自動化する。

Trigger (トリガー): 「22時になったら」など、就寝の1〜2時間前にパイプラインを起動するアラームを設定する。
Build (準備):

- PC/スマホのシャットダウン: 最も重要なステップ。物理的に電源を落とすか、手の届かない場所（別のコンテナ）にdeployする。

- 入浴: 38〜40℃のぬるめのお湯に15分ほど浸かる。これにより深部体温が一時的に上昇し、その後の下降とともに入眠が促される。これはHot-swapならぬHot-bathによるクールダウンだ。

Test (静寂):

静的コンテンツの消費: 激しい思考を伴わない、静的な情報（紙の読書など）に切り替える。電子書籍ではなく、紙媒体が望ましい。

ストレッチ: 軽いストレッチで、日中のcommitで固まった体をreleaseする。

Deploy (就寝):

すべての準備が整ったら、ベッドという本番環境にデプロイする。余計な思考はgit clean -fdで強制削除し、呼吸に集中する。

3. MonitoringとRefactoring

睡眠の可視化: スマートウォッチや睡眠トラッカーを導入し、睡眠時間、深さ、周期といったmetricsを収集・可視化する。
ポストモーテムの実施: 「なぜ昨晩は寝付きが悪かったのか（incident）？」その原因（root cause）を特定し、対策を講じる。

例：「夕食後のコーヒーが原因だった」→「カフェインの摂取は15時までというSLAを設ける」

A/Bテスト: 早寝のための施策（アロマを焚く、寝る前の音楽を変えるなど）を試し、睡眠スコアの改善度合いを計測する。効果的な施策をmasterブランチにマージしていく。

まとめ：早寝は未来の自分への投資 である

早寝は、単に体を休める行為ではない。日中の高いパフォーマンス、明晰な思考、そして創造性を維持するための、最も効果的で再現性の高い「技術」だ。

我々はインフラをコードで管理し、CI/CDでデプロイを自動化するように、自身の睡眠もまた、技術と工夫によってコントロールできる。今夜、あなたのwhile(true)なループをbreakし、持続可能なパフォーマンスを手に入れるための第一歩を踏み出してほしい。

Happy sleeping!

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■早寝する技術　―持続可能なパフォーマンスを実現するスリープ マネジ

TL;DR

日中の生産性は、夜の過ごし方、特に「就寝」というクリティカルなタスクをいかに成功させるかにかかっている。本記事では、つい夜更かししてしまうエンジニアのために、早寝を「技術」として体系化し、再現性のある形で実践するための具体的な手法を探求する。これは精神論ではない。あなたのQoLと生産性を向上させるための、実践的なスリープエンジニアリングだ。

はじめに：なぜ我々はwhile(true)な夜を過ごすのか

我々エンジニアにとって、夜は不思議な魅力を持つ時間だ。日中の喧騒から解放され、思考は冴えわたり、ゾーンに入りやすい。しかし、その魅力的な時間は、往々にして「早寝」という、人間の生存に不可欠な基本プロセスを犠牲にすることで成り立っている。

「あとちょっとだけ、このバグの原因を調査したい」

「リファクタリングが楽しくなってきた」

「面白い技術記事を見つけてしまった」

これらの探求心はエンジニアの美徳であるが、同時に我々を「睡眠負債」という深刻な技術的負債へと導く。本稿は、この負債を返済し、持続可能な開発（と生活）を実現するための「早寝」という技術に焦点を当てる。

アンチパターン：早寝を妨げるBlockerたち

早寝を実装する前に、まずは現状のアーキテクチャに潜むアンチパターンを特定しよう。

Blocking I/Oとしてのスマートフォン:

就寝前のスマートフォンは、まさに同期的なブロッキング I/Oだ。SNSの無限スクロール、動画プラットフォームの自動再生、チャットアプリの通知。これらは我々の意識というシングルスレッドを完全に占有し、本来実行されるべきsleep()プロセスへの遷移を妨げる。

Cacheされた覚醒 状態:

深夜まで続くコーディングや問題解決は、脳を極度の興奮状態にする。ベッドに入っても、アドレナリンやコルチゾールといったホルモンがCacheに残り続け、CPUがクールダウンしない。shutdown -h nowを叩いても、プロセスが終了しないのだ。

誤ったDependencyの注入:

「夜更かしの供」として注入されるカフェインやアルコールは、一見するとパフォーマンスを向上させるように見える。しかし、これらは睡眠の質という重要なmetricsを著しく劣化させる、誤った依存関係だ。特にアルコールは、入眠を助けるように見えて、実はレム睡眠を阻害し、睡眠のアーキテクチャ全体を不安定にする。

Cronの不備:

不規則な就寝・起床時間は、体内時計という最も重要なCronジョブを破壊する。毎日異なる時間に実行されるジョブが安定した結果をもたらさないのと同様に、不規則な睡眠スケジュールは、日中のパフォーマンスを予測不可能なものにする。

Sleep as Code: 早寝を実現するためのプラクティス

では、どうすればこれらのアンチパターンを排除し、安定した早寝pipelineを構築できるのか。ここではSleep as Codeの概念に基づき、具体的なプラクティスを紹介する。

1. 環境のIaC (Infrastructure as Code)

睡眠環境をコード化し、常に理想的な状態を維持する。

光の制御: 寝室は完全なダークモードに移行させる。遮光カーテンの導入は必須packageだ。また、夜になったらf.luxやNight Shiftを自動実行し、ディスプレイからのブルーライトというdeprecatedな光を排除する。
音の分離: 外部のノイズというinterruptを遮断するため、耳栓やホワイトノイズマシンを導入する。これにより、睡眠プロセスは他のプロセスから隔離されたsandbox環境で実行される。
温度・湿度の最適化: PrometheusとGrafanaでサーバーの温度を監視するように、寝室の温度と湿度も最適値（一般的に温度は18〜22℃、湿度は40〜60%）に保つ。スマートリモコンによる自動化を検討しよう。

2. 就寝CI/CD パイプラインの構築

毎晩、同じ手順で就寝プロセスを実行することで、入眠を自動化する。

Trigger (トリガー): 「22時になったら」など、就寝の1〜2時間前にパイプラインを起動するアラームを設定する。
Build (準備):

- PC/スマホのシャットダウン: 最も重要なステップ。物理的に電源を落とすか、手の届かない場所（別のコンテナ）にdeployする。

- 入浴: 38〜40℃のぬるめのお湯に15分ほど浸かる。これにより深部体温が一時的に上昇し、その後の下降とともに入眠が促される。これはHot-swapならぬHot-bathによるクールダウンだ。

Test (静寂):

静的コンテンツの消費: 激しい思考を伴わない、静的な情報（紙の読書など）に切り替える。電子書籍ではなく、紙媒体が望ましい。

ストレッチ: 軽いストレッチで、日中のcommitで固まった体をreleaseする。

Deploy (就寝):

すべての準備が整ったら、ベッドという本番環境にデプロイする。余計な思考はgit clean -fdで強制削除し、呼吸に集中する。

3. MonitoringとRefactoring

睡眠の可視化: スマートウォッチや睡眠トラッカーを導入し、睡眠時間、深さ、周期といったmetricsを収集・可視化する。
ポストモーテムの実施: 「なぜ昨晩は寝付きが悪かったのか（incident）？」その原因（root cause）を特定し、対策を講じる。

例：「夕食後のコーヒーが原因だった」→「カフェインの摂取は15時までというSLAを設ける」

A/Bテスト: 早寝のための施策（アロマを焚く、寝る前の音楽を変えるなど）を試し、睡眠スコアの改善度合いを計測する。効果的な施策をmasterブランチにマージしていく。

まとめ：早寝は未来の自分への投資 である

早寝は、単に体を休める行為ではない。日中の高いパフォーマンス、明晰な思考、そして創造性を維持するための、最も効果的で再現性の高い「技術」だ。

我々はインフラをコードで管理し、CI/CDでデプロイを自動化するように、自身の睡眠もまた、技術と工夫によってコントロールできる。今夜、あなたのwhile(true)なループをbreakし、持続可能なパフォーマンスを手に入れるための第一歩を踏み出してほしい。

Happy sleeping!

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2025-03-26

■anond:20250326083819

こういうのってコンサルで時間２万くらいとって色んな会社受けてるから

いにしえの、開発は赤字で保守で稼ぐというのとは逆のビジネスモデルやで

てか俺はインフラは一応できるしこの前もAWSでクラスタの設定とかしたが

やりたくないのでとっととAIでできるようにして欲しいが

セキュリティーやSLAがらみなどシビアな部分なので一番ならない部分だと思う

プログラムが書きたい、大の得意、というんじゃなくてお賃金が欲しい人への俺のおすすめは昔も今もインフラ

Permalink | 記事への反応(0) | 09:03

2025-03-06

■AI エージェントを導入して安く上げられるだろと無茶振りされる皆さんへ（Clineに全部賭けないで編）

コンニチハ、オイソギデスカ

非常に良くない生成AIビックウェーブが来ちゃったんで憂鬱な皆さんこんにちは。

生産性が上がるとか効率が良くなるとか宮仕え（みやづかえ）だと、福音どころか地獄ですよね。

ぼちぼち日経新聞がAI エージェント導入で他社に差をつけようみたいな記事を書く頃だと思うので、備えましょう。

まずいつも通り前提からな。

すでに出来ること

経歴詐称して潜り込んだSESと同じレベルのコーディング
徹夜明けに相手に説明させながらやりくりするコードレビュー
書き捨てその場限りのワンライナー作成
ググれば即出来るんだけど、パッと思い出せない系の作業
ドキュメントの雑な要約、雑な和訳、雑な英訳
これらを組み合わせてコピペでできる作業

ほぼできてるけど安定しないこと

インターネットを利用して半日頑張ったらできる調査
調査結果を、良い感じにまとめること
既存のドキュメントを、良い感じに抜き出して読みやすいフォーマットにすること
バグったコードを１〜２時間ながめてると解決できるタイプのデバッグ
とりあえずやっつけで作るガワだけそれっぽい一応動くWebサイト
それっぽい資料作成

ここまでは前提な。

なぜシンドクなるのか

生産性が上がっても、別にお前の給料が上がるわけじゃないから

DeNAがさ、既存事業３０００人の従業員を半分で回すようにするって目標立てたじゃん。つまり、１５００人の業務負荷は倍になるのよね。

倍になったら普通は回らないところ、生成AI使えば倍でも回るでしょ？って言われてるわけだよね。

アレが非難されずに、素晴らしいとか、（諦め半分で）まあそうなるよねって言われてるのが全てなんだけどさ、シンドイよね。

生成AIで業務効率化されてハッピー、毎日定時で何なら毎週金曜日はカジュアルフライデーで飲みながら仕事だ〜、とはならないんだよ株式会社は特に。

騙し騙しやってた業務が消えるから

経歴詐称して潜り込むってウッソだろというホワイトなみなさんは、パワポ作るとかペアプロするとか輪読会するとか適宜置き換えてください。

新規にプロジェクトに入った時に、なんか資料もねえし、コードをぼちぼち読みながら、急ぎでもクリティカルでも無い部分を書いてレビューしてもらって修正してマージして、

みたいな作業が消えます。この辺もう既に出来るから生成AIで。

というか、すでにこのへん置き換えて楽してるやついるだろ。そうそこのお前。

クソみたいなプロトタイプが増えるから

今までも、華麗なる経歴とやらの人物が作り上げていったコードを保守運営する時に相当キッツイことになってた人は多いでしょう。

ほら、新規事業でも何でも、とりあえず動いて売り上げ立てた人が偉いのはその通りなんだけど、それを直すのは大変なのよね。実運用の時には大抵転職してて居ないし。

でもさ、まあ言うても立ち上げの時期に技術的負債とか考える余裕もなく速度重視でゴリゴリ作った人の立場になってみると、まあ仕方がなかっただろうな、と感情移入もできる。

これが、スーツが「動くものは作っておいたから簡単だよね？」とかAIの作ったクソコードの山をギークに渡すようになるんだぜ。腹立つことにハンパに動くやつを。

今までも「AWSでポチポチしたらすぐでしょ？」とか言うクソスーツは居たけど、実際に手を動かしてモノ作ってくるスーツは概ねまともだっただろ？

今後、手を動かすスーツの手が全てプロンプトになる。

ここまでが、憂鬱になる理由な。

AI エージェントで何が本質的に変わったの？

なぜ今AI エージェントがブームになろうとしてんの？

金払えば使えるようになったから。身も蓋もないけど。

いやXXやYYが違う！

本質的には、今までとあんまり変わってません。

あえて言えば、簡単にお試しできるようになった、と言うところが本質的な部分です。

以前からChatGPT4とかAmazon BedRockとか使ってた人ならわかると思うんだけど、別に今までもできたんだよね。

ただ、全自動で回せるパッケージングとしての品質がそれなりに高いので、お試しのハードルがぐっと下がった。

これ、APIと簡単なスクリプトで以前から自動化できてたんだよね。（やってたやつは俺以外にも割といると思う）

決まったフォーマットで出力してもらって、そっから切り出して実行して、出たエラーをもう一回入れて修正して、動くようになったら止める。

出来上がったコードとそれまでの途中経過を全部まとめて入れて、最初から出来上がったコードにするためのプロンプト考えてってところまでをワンショット。

あとは、出てきたコードとプロンプトを眺めて良さそうなら採用する。この繰り返しでめっちゃ楽出来てた。（壊れたらDocker建て直せば良いし）

これを、そう言うスクリプト書いて整備して良い感じにGitで管理してたお手製のツールを大手が良い感じに作り上げてきちゃった感じ。あーあ。

つまり、何ができるようになるの？

洗練された自動化と、スピードアップ。

特に速度は分かりやすく効率に影響するので、自営業とかプレイングマネージャとかは、今導入しても元がとれるだろうね。

じゃあ、なんでCline（とそれに類似するツール群）に全部賭けない方が良いかというと、まだ過渡期の技術だから。

ツールのオペレーションに全振りして、大手が改良版出しちゃってオペレーターとしての職が無くなった経験、あるでしょ？

今Clineで不満に感じてることとか、プロンプト調整しなきゃなあみたいなところ、全部自動化できるでしょ。

一年保たないと思うよ。

AI エージェント導入時に絶対に阻止すること

今まで付き合いがあるところを切って、AI エージェントに代替すること。
採用を絞ること。（こっちは転職すれば良いんだけど）

そりゃあ人間雇ったら高えのはわかるけど、単一障害点は怖いぜ。

みんな、生成AIのAPIが逆鞘だろうことはわかってるよね？急に明日から 10倍に値上げされて耐えられますか？

今、OpenAPIのたけえのだってたかだか３万ぽっちだけど、あれに毎月３０万円だせって言われて耐えられる？９０万なら？SLAも怪しいのに？

そう言う時、「じゃあやめて人間雇えば良いじゃん」って言った時に、話聞いてくれる相手がいて欲しいよね？不義理しないでおこう。

同じように、新人はちゃんと育てるべきなんだけど、多分聞いちゃくれないから、そう言うところはドンヅマったら転職しよう。

（経営側にいる人間は、安易にAI エージェント＋中堅に頼った場合、中堅がその会社の急所になるのは抑えておこうね。引き抜かれて崩壊する組織は脆弱だよ）

AI エージェントでは（まだ）出来ないこと

IBMが訴えられてるよね。アレ、AI エージェントあったら回避できてた？

俺は無理だと思う。

無茶振りされてる皆さんへ

試験導入しますね、と言ってガンガン使ってコストをあげましょう。予算が尽きるまで使えば概ねそこまでです。

また、AI エージェントを導入しつつ、動作を確認したり、自社のどこに活用できるのか見ておくのはとても役に立ちます。

具体的に言うと、ググったコマンドを片っ端から試すような新人が入ってくると思ってください。

その新人は、概ね１０００行以下のコードなら即レスしてきます。変えるなと言った箇所もたまに結果を出すために変えたりします。

そして、その新人相手の知見はおそらくそんなに長くは持ちません。何故なら我々が不満に思う箇所は改善されてお出しされるからです。

そのため、Cline(やそれに類似するツール）の知見を貯めよう！なるほどこんなプロンプトを与えてやれば良いのか！みたいな試行錯誤はやめた方が無難です。

今後も解決されないであろう部分を切り分けるのに留めましょう。

超具体的に言うと、AWSのコマンドを片っ端から試されたりすると、すげえ課金されるやつ、あるよね。でもそれちゃんとポリシーで制限できるよね。

人間相手に常識で縛ってたことを、ポリシーで縛るようにちゃんとしておこうね、ミスったコードで高速にIaCお試しされるとすげえことになるよ。

（なりました）

まとめに変えて

仕様検討にはo1 pro modeが（推論が強いから）、コーディングはClaude 3.5 Sonnetが（コーディングに万能に強いから）、コードのデバッグはo3-mini-highが（コードの解析に強いから）という時代から、Claude 3.7 SonnetのAPIセットしたClineで全部お任せして試行錯誤した方が結果的に効率が良くなってます。