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常識を疑い、歴史に学ぶ──AIエージェント時代のオブザーバビリティデータ基盤とは?
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常識を疑い、歴史に学ぶ──AIエージェント時代のオブザーバビリティデータ基盤とは?
オブザーバビリティの浸透によってシステムの安定的な運用が実現する一方、ログは増え続け、課金額も上... オブザーバビリティの浸透によってシステムの安定的な運用が実現する一方、ログは増え続け、課金額も上がり続ける。ゆえに現場では蓄積するログに優先順位をつけ、限定することもある。これが今後AIエージェントを活用していくうえでどのようなリスクをもたらすのか。東京大学大学院の修士号を取得し、「Apache Druid」の共同開発者で、元Splunk Fellow、現在、ImplyのField CTOとChief Architectを務めるエリック・チェッター氏は、従来のセオリーに疑問を投げかける。流ちょうな日本語を操り、データ基盤の進化に貢献し続けてきた同氏が見いだすのは、かつてBIツールの世界で起きた「デカップリング(分離)」の波だ。業界の常識にとらわれない新たなデータ基盤の思想と、その背景にあるエンジニアとしての哲学を聞いた。 Imply Data, Inc. Field CTO/Chief A

