こんにちは、もーすけです。
Tektonでパイプラインを運用していると、EventListenerの設定やWebhookの管理がだんだん煩雑になってきませんか？
今回は、そうした課題を解決してくれる Pipelines as Code（PAC） について、何が便利になるのか・どういう場面で活きるのかを整理してみました。
以前にTekton学習シリーズをまとめているので、こちらも必要に応じて閲覧してください。
Tekton学習シリーズ
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こんにちは、もーすけです。
エンタープライズの開発現場で「開発環境の標準化」に取り組んでいる方は多いのではないでしょうか。Web IDEであるOpenShift Dev SpacesやDevcontainerなどがそのソリューションとして挙がりますが、VS Code Extensionレベルの標準化をどう実現するかは意外と悩みどころです。今回はDev Spacesを前提に、Extensionを管理・標準化する方法をいくつか調べたので整理しておきます。
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こんにちは、もーすけです。
『アーキテクチャモダナイゼーション』を読み終えて、久しぶりに本当に心を動かされる技術書（というよりもっと広い意味の本）に出会えたので、感想を書き留めておきたいと思いました。自分が今まさに直面している課題とも重なっていて、最初から最後まで噛み締めながら読んだのは何年ぶりかもしれません。
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こんにちは、もーすけです。
最近「実践Claude Code入門」という本を読みまして、これがとても良かったのでぜひ紹介したいと思い筆を取りました。
タイトルに “Claude Code” とありますが、Claude Codeを使っていない人にもおすすめです。CursorやWindsurf、GitHub Copilotなど、類似のAIエディタを使っている方であれば間違いなく得るものがある一冊だと感じました。
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こんにちは、もーすけです。
今回は、OCI（Oracle Cloud Infrastructure）上にOpenShiftを構築してみたので、その備忘録として記事を書きました。
あまりインターネット上に実績を公開している人が少ないようなので、これから構築に挑戦する方の助けになれば嬉しいです。
私自身、長らくOpenShiftに携わっていますが、マネージドサービス以外の初期構築（自作）をするのは数年ぶりでした。
そして実は、Assisted Installerを使うのも初めてですし、OCIを触るのも初めてでした。。。
初めて尽くしでしたが、いろいろと調べながら1日くらいで構築することができました！
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こんにちは、もーすけです。
このブログは普段、IT技術やキャリアについて書いていますが、今回は全く関係ありません。
また、ポーカーのテクニカルな話でもありません。ただただ、普通の会社員がポーカーを始めて、ドハマりし、いったんの区切りがついたところまでの気持ちの変化や成長をつづったものです。（タイトルに修行と書いていますが、そんなに厳しいものではないです）
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お久しぶりです！もーすけです。
2024年の振り返りを書けていなかったので、今回は2024年から2025年にかけての2年分をまとめて振り返ります。
過去の振り返りブログ
気になる過去の振り返りはこちらです。
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こんにちは、もーすけです。
本日は、大規模組織におけるアジャイル・DevOps変革のバイブルとも言える一冊、「変革の軌跡 ー世界で戦える会社に変わるアジャイル・DevOps導入の原則ー」を紹介します。
この本は、単なるキラキラしたアジャイルの導入事例集ではありません。数百・数千人のエンジニアを抱える「古くからある大企業」が、いかにしてスタートアップのような開発スピードと柔軟性を手に入れるか、その原則と実践が記された、極めて実践的で、そして少し痛みも伴うドキュメントです。
私自身、多くの企業のDevOps支援に関わる中で、「現場でアジャイルを始めたけれど、組織全体が変わらない」「PoC（概念実証）はうまくいったのに、全社展開で頓挫した」という声を嫌というほど聞いてきました。
そうした悩みを持つ方、特にエンタープライズ領域で戦っているリーダーにとって、本書は現状を打破する強力な武器になるはずです。
4500万ドルの開発費用の削減。サポートする製品数が140%増加。イノベーションのためのキャパシティが8倍に増加。これらは著者の2人がある企業のソフトウェア開発に変革をもたらした結果である。
Amazon.co.jp
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こんにちは、もーすけです。
この記事は、OpenShift Advent Calendar 2025 の記事です。
OpenShift LightspeedにMCP (Model Context Protocol) をインストールできる（まだDeveloper Previewですが）と知ったので、さっそく試してみました。
MCPについては、以下のRed Hatの記事でも紹介されています。
Learn how to integrate incident detection with OpenShift Lightspeed, the AI-powered virtual assistant for Red Hat OpenShift
developers.redhat.com
今回は、記事のまま試すだけでは面白くないので、違うMCPサーバーを入れてみたいと思います。
利用するのは kubernetes-mcp-server です。
Model Context Protocol (MCP) server for Kubernetes and OpenShift - containers/kubernetes-mcp-server
GitHub
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こんにちは、もーすけです。
昨今は、LLMの話題は尽きません。claudeやGeminiなどのクラウドLLMがすごいのはわかっていますが、 ローカルLLMがどこまでいけるのか、気軽に用意できるレベルでどこまでいけるのか、、、 とても気になっています。
というわけで、新しいMac mini (M4 Pro, 64GBメモリ) を購入してみました！ Apple Silicon搭載Macは、その高い電力効率とユニファイドメモリによって、ローカル環境でのAI/機械学習タスク、特に大規模言語モデル（LLM）の実行において注目されています。
今回は、この新しいMac miniでローカルLLMがどの程度実用的に動作するのか、いくつかのモデルサイズや量子化方式を比較しながら検証してみました。さらに、ローカルLLMをAIエージェント（Cline）と連携させて、少し複雑なタスクを実行できるかも試してみました。
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