“LLM for SRE“の世界探索 - ゆううきブログ
ChatGPTが登場した当初、対話や要約、翻訳、コード生成などの典型的な言語タスクができても、SREやAIOpsの研究開発にはあまり関係ないのではないかと正直思っていた。AIOpsでは典型的にはいわゆるObservabilityデータ（メトリクス、ログ、トレースなど）が入力となるため、自然言語ではなく数値のデータを解析することが求められる。自然言語のタスクを研究対象としていなかったため、AIOpsとChatGPTに強い関係性は見いだせなかった*1。 しかし、自分で大規模言語モデル（Large Language Model: LLM）を日常的に使用したり、表題にあるようにSREのためのLLM（LLM for SRE, LLM4SRE）に関する論文を読むうちに、LLMのテキスト生成器としての性質よりもその優れた推論機械としての性質に注目するようになった。特にSREの障害診断は、人間の専門家が推
2019年SRE考 - ゆううきブログ
この記事では、自分が数年Site Reliability Engineering (SRE)を実践しつつ、SREについて考えてきたことをまとめる。 先月開催されたMackerel Drink Up #8 Tokyoと先日開催された次世代Webカンファレンス 2019では、SREについて集中的に議論する機会に恵まれたため、脳内メモリにキャッシュされているうちに、SREに関する私的な論考をまとめておく。 (以降では、SRE本の原著にならい、技術領域名を指すときはSRE、職種名を指すときにSREsと表記する。) SREとの関わり なぜSREに関心をもったのか 2015年にメルカリさんがSREチームを発足したときに、SREsの存在を知り、SREsはシステム管理者、Webオペレーションエンジニア、インフラエンジニアといった既存の職種を置き換えていくものだと理解した。 当時、自分が注目したのは、SRE
Googleが数千台もある10年前のLinuxディストリをライブアップグレードした話 - ゆううきブログ
Googleが、太古のディストリビューションであるRed Hat 7.1から、10年新しいDebianベースのディストリビューションへ、ライブアップグレードした話を紹介する。 そのあと、自分の身の回りの環境と比較し、参考にすべきポイントを考察する。 原文は USENIX LISA の投稿論文だ。しかし、中身は論文体というよりは、事例の紹介といった適切かもしれない。 MERLIN, M. Live Upgrading Thousands of Servers from an Ancient Red Hat Distribution to 10 Year Newer Debian Based One. In Proceedings of the 27th conference on Large Installation System Administration (LISA) (2013),
Linuxサーバにログインしたらいつもやっているオペレーション - ゆううきブログ
主にアプリケーション開発者向けに、Linuxサーバ上の問題を調査するために、ウェブオペレーションエンジニアとして日常的にやっていることを紹介します。 とりあえず調べたことを羅列しているのではなく、本当に自分が現場で使っているものだけに情報を絞っています。 普段使っているけれども、アプリケーション開発者向きではないものはあえて省いています。 MySQLやNginxなど、個別のミドルウェアに限定したノウハウについては書いていません。 ログインしたらまず確認すること 他にログインしている人がいるか確認（w） サーバの稼働時間の確認 (uptime) プロセスツリーをみる (ps) NICやIPアドレスの確認 (ip) ファイルシステムの確認（df） 負荷状況確認 top iostat netstat / ss ログ調査 /var/log/messages or /var/log/syslog /
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