Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
CloudNativeへの道 リーダーシップとフォロワーシップ / 201911-cndjp13
Search
Ryo Takaishi
November 28, 2019
Technology
2
970
CloudNativeへの道 リーダーシップとフォロワーシップ / 201911-cndjp13
CloudNativeへの道 リーダーシップとフォロワーシップ - cndjp_13
Ryo Takaishi
November 28, 2019
Tweet
Share
More Decks by Ryo Takaishi
See All by Ryo Takaishi
2025 年私の Terraform に関するふりかえり / ゆるSRE勉強会 #14
takaishi
0
240
スロークエリとの戦いの軌跡2024 / ゆるSRE勉強会 #10
takaishi
1
830
AWSを使ったカンファレンスの 配信アーキテクチャ - 吉祥寺.pm37
takaishi
2
570
どうやればインシデント対応能力を鍛えられるのか? / SRE Kaigi 2025
takaishi
13
12k
Podcastを3年半続ける技術と得た物 / ya8-2024
takaishi
5
2k
入門!ClusterAPI 〜 k8s クラスターも k8s API で管理したい 〜 / k8s_meetup_31
takaishi
3
4.7k
ClusterAPI v1alpha1 → v1alpha2 / k8s_meetup_23
takaishi
1
1.6k
実録!CloudNativeを 目指した230日 / cloud-native-days-tokyo-2019
takaishi
2
2.6k
Consul Connect and Kubernetes Integration / cloud native meetup tokyo 7
takaishi
2
2.3k
Other Decks in Technology
See All in Technology
Authlete で実装する MCP OAuth 認可サーバー #CIMD の実装を添えて
watahani
0
370
Bill One 開発エンジニア 紹介資料
sansan33
PRO
4
17k
AI との良い付き合い方を僕らは誰も知らない (WSS 2026 静岡版)
asei
1
160
AI時代のアジャイルチームを目指して ー スクラムというコンフォートゾーンからの脱却 ー / Toward Agile Teams in the Age of AI
takaking22
8
2k
AWS re:Inventre:cap ~AmazonNova 2 Omniのワークショップを体験してきた~
nrinetcom
PRO
0
120
[Data & AI Summit '25 Fall] AIでデータ活用を進化させる!Google Cloudで作るデータ活用の未来
kirimaru
0
4.2k
ECS_EKS以外の選択肢_ROSA入門_.pdf
masakiokuda
1
120
#22 CA × atmaCup 3rd 1st Place Solution
yumizu
1
110
あの夜、私たちは「人間」に戻った。 ── 災害ユートピア、贈与、そしてアジャイルの再構築 / 20260108 Hiromitsu Akiba
shift_evolve
PRO
0
330
2025年のデザインシステムとAI 活用を振り返る
leveragestech
0
660
Master Dataグループ紹介資料
sansan33
PRO
1
4.2k
Agentic AIが変革するAWSの開発・運用・セキュリティ ~Frontier Agentsを試してみた~ / Agentic AI transforms AWS development, operations, and security I tried Frontier Agents
yuj1osm
0
190
Featured
See All Featured
KATA
mclloyd
PRO
33
15k
RailsConf & Balkan Ruby 2019: The Past, Present, and Future of Rails at GitHub
eileencodes
141
34k
The World Runs on Bad Software
bkeepers
PRO
72
12k
Avoiding the “Bad Training, Faster” Trap in the Age of AI
tmiket
0
43
brightonSEO & MeasureFest 2025 - Christian Goodrich - Winning strategies for Black Friday CRO & PPC
cargoodrich
2
76
A better future with KSS
kneath
240
18k
CSS Pre-Processors: Stylus, Less & Sass
bermonpainter
359
30k
Test your architecture with Archunit
thirion
1
2.1k
Between Models and Reality
mayunak
1
150
Designing for Performance
lara
610
70k
SEO for Brand Visibility & Recognition
aleyda
0
4.1k
HDC tutorial
michielstock
1
290
Transcript
∁ੴྒ(.01FQBCP *OD DOEKQୈճ ࠓ݄ճ෩अΛͻ͖·ͨ͠ $MPVE/BUJWFͷಓ ϦʔμʔγοϓͱϑΥϩϫʔγοϓ
∁ੴྒ!S@UBLBJTIJ (.0ϖύϘגࣜձࣾϓϦϯγύϧΤϯδχΞ #FFS (P ,VCFSOFUFT $MPVE/BUJWF.FFUVQ5PLZPPSHBOJ[FS
$,"
DOEKQॳ৺ऀͰ͢ ΑΖ͓͘͠Ͷ͕͍͠·͢
ࠓͳ͢͜ͱ
$MPVE/BUJWFͳٕज़ɾߟ͑ํΛ ීٴͤ͞ΔࢼΈ
ϦʔμʔγοϓϑΥϩϫʔγοϓ
IUUQTTQFBLFSEFDLDPNLFOUBSPUIFTFDSFUPGMFBEFSTIJQBOEGPMMPXFSTIJQ
IUUQTTQFBLFSEFDLDPNLFOUBSPUIFTFDSFUPGMFBEFSTIJQBOEGPMMPXFSTIJQ
ϗεςΟϯά &$ࢧԉ ϋϯυϝΠυɾͦͷଞ
˙ 0QFO4UBDLΛ༻͍ͨϓϥΠϕʔτΫϥυʢ/ZBIʣ ˙ "84 ˙ )FSPLV ˙ ཧαʔόʔ 10 LTҎલʹ͖ͬͯͨΠϯϑϥ
˙ ͝Ζ͔ΒݕূΛ։࢝ ˙ ՆɺϓϩμΫγϣϯͰӡ༻։࢝ ˙ ݱࡏɺෳαʔϏεͰϓϩμΫγϣϯʹಋೖ w ϓϥΠϕʔτΫϥυʹࣗલͰߏஙͨ͠Ϋϥελ /,& /ZBI,VCFSOFUFT&OHJOF
w &,4 w (,& 11 ,VCFSOFUFTɺج൫ͱͯ͑͠ΔͷͰʁ
˙ Ͱ͍͖ͳΓ1SPEVDUJPOಋೖͪͱා͍ ˙ طଘγεςϜΛLTʹࡌͤͳ͍ͱ͍͚ͳ͍ɻͲ͏Ε͍͍ͷʁ ˙ LT৮ΔͨΊͷΫϥελʔݐͯΔͷͬͨ͜ͱ͕ͳ͍ͱϋʔυϧ͕ߴ͍ 12 Ϋϥελʔͷߏஙɾӡ༻Ͱ͖ΔΑ͏ʹͳͬͨͧ
ڞ༻Ϋϥελ͔Β࢝Ίͨ
NKS (Nyah Kubernetes Service)
˙ ͚ࣾγεςϜݕূ༻ʹ͏ڞ༻Ϋϥελ ˙ ސ٬͚ͷγεςϜಈ͔͞ͳ͍ɻඇϓϩμΫγϣϯڥ ˙ յΕͯେৎͳͷ͚ͩಈ͔͢ 15 /,4 /ZBI,VCFSOFUFT4FSWJDF
None
ͳͥɺ ڞ༻Ϋϥελʔ͔Β࢝Ίͨͷ͔
˙ *BB4ͱ,VCFSOFUFTͰߟ͑ํ͕͔ͳΓҧ͏ w 1PE %FQMPZNFOU 4FSWJDFͱ͍ͬͨநԽ͞Εͨ֓೦Λѻ͏ ˙ ֶशͯ͠ɺ׳Ε͍͔ͯ͘͠ͳ͍ ˙ ڵຯΛ࣋ͬͨ࣌ʹɺ͙͢ʹ৮ΕΔΑ͏ʹ͢Δ
18 ৽͍͠ύϥμΠϜʹ৮ΕΔ
˙ ()&ೝূͰ͙͢ʹ͑ͯศར w UBLBJTIJLTHJUIVCBVUI ˙ PXBEB w ڞ༻%#LBGLBɺHSBZMPHͱ͍ͬͨج൫γεςϜ܈ !QZBNB
˙ QFQBMBCDPNͰ͚ࣾαʔϏεΛ͙͢ʹ༻ҙͰ͖Δ w &YUFSOBM%/4 19 ৮Γ͍ͨͱ͖ʹ͙͢৮ΕΔ
ϋϯζΦϯ
˙ ౦ژΦϑΟεͱԬΦϑΟεͰLTϋϯζΦϯΛ࣮ࢪ ˙ ʮ࣌ؒͰ·ͣ৮ΕͯΈΔʯ༰ʹͨ͠ ˙ ̍Ͱ৮ͬͯΈΔ͜ͱͰར༻͢ΔϋʔυϧԼ͕Δ 21 ϋϯζΦϯݚमͰLTʹ৮ΕͯΒ͏
None
None
˙ ϏδϣϯΛࣔ͢ʢϝϦοτΛఆظతʹͯ͠ਁಁͤ͞Δʣ ˙ ར༻ɺҠߦΛ͢ΔͨΊͷϋʔυϧΛԼ͛Δ ˙ ݕূ͔Βಋೖɺӡ༻ΛΓ͖Δ 24 Ͳ͏͍͏ϦʔμʔγοϓΛൃشͰ͖ͨͷ͔
ར༻ऀ૿͑ͨͷ͔ʁ
˙ ݱࡏɺ̐αʔϏεͰΫϥελʔ͕ಋೖ͞Ε͍ͯΔ ˙ ͚ࣾΫϥελʹҎ্ͷωʔϜεϖʔε ˙ ༷ʑͳ#PU͚ࣾπʔϧ͕Քಇ͍ͯ͠Δ 26 ར༻ऀ૿͑ͨͷ͔ʁ
˙ طଘγεςϜʹΈࠐΉܗͰಋೖ։࢝ w Ϋϥελߏங!S@UBLBJTIJɺΞϓϦέʔγϣϯͷҠߦ!@TIJSP NJOOF$5- Ͱ୲ ˙ BQJαʔόʔͱ,VCFSOFUFTΛฒߦՔಇ͠ɺঃʑʹτϥϑΟοΫΛྲྀ͢ w $POTVMΛར༻ͯ͠ɺطଘγεςϜͱ૬ޓʹαʔϏεσΟεΧόϦͨ͠
˙ ൃੜ࣌ʹ͙͢ΓͤΔΑ͏ͳମ੍ w ࣮ࡍɺτϥϑΟοΫ͕૿͑ͨ࣌ʹOHJOYJOHSFTTपΓͰτϥϒϧ͕͋ΓௐࠪΛߦͳͬͨ 27 ྫɿNJOOFͷ,VCFSOFUFTಋೖ
˙ LTֶशɺπʔϧͷݕূʹࣗ༻ͷωʔϜεϖʔεΛ࡞ͬͯͦ͜Ͱ͋Ε͜Ε͢Δ ˙ 13ͰωʔϜεϖʔεͱ3#"$ઃఆΛ࡞Δ͚ͩͳͷͰ͓खܰ 28 ྫɿҎ্ͷωʔϜεϖʔε
˙ ϝϯόʔ1ɿLTΛͬͨϖύϘαʔϏεͷ։ൃڥΛ࣮ ˙ ϝϯόʔ)ɿোɾΠϯγσϯτରԠΛαϙʔτ͢Δ#PUΛ࣮ ˙ #PUఆظ࣮ߦܥͷπʔϧΛ࡞Δͱ͖LTϑΝʔετͰ࣮͢ΔྲྀΕ͕Ͱ͖ͨ 29 ༷ʑͳ#PUɺ͚ࣾπʔϧ
˙ !S@UBLBJTIJͷऔΓΈʹੵۃతʹ͔ͬͬͯɺར༻ͯ͘͠Εͨ ˙ ڠྗ͢Δ͜ͱͰظؒͰಋೖΛ࣮ݱͰ͖ͨ 30 Ͳ͏͍͏ϑΥϩϫʔγοϓ͕͋ͬͨͷ͔
ੵۃతʹ৮ͬͯ͘Εͨϝϯόʔʹ Αͬͯීٴ͕ਐΜͰ͍Δʂʂ̍
ϦʔμʔϦοϓͱϑΥϩϫʔγοϓ
None
None
None
36 ·ͱΊ Ϧʔμʔγοϓʢ͍͖ͬͯʣΛൃشͰ͖ͨͷ͔ͳ ,VCFSOFUFTͷݕূ͔Βಋೖ·ͰҰ؏ͯ͠Γ͖ͬͨ ಋೖ͚ͩͰͳ͘ɺͬͯΒ͏ͨΊͷڥϋϯζΦϯͳͲΛ࣮ࢪ ϑΥϩϫʔγοϓʢͷ͍͖ͬͯʣ͕ੜ·Εͨ ಋೖʹલ͖ͳ࢟ɺ࡞ۀΛ୲ͯ͠ߴʹҠߦ #PUπʔϧͳͲΛLTϑΝʔετͰ࡞ͬͯಈ͔ͯ͘͠Εͨ