第37回 リトルの法則、AI判定モデル比較 ほか

ぜんぜんらじお · Oct 19, 2026 · 16m

リトルの法則を用いた障害時のキャパシティプランニングや、Pythonコードの難読化検証、Snowflake Cortex AIによる議事録の自動分類など、AI活用とシステム運用の実践的な事例を紹介。また、CircleCIからGitHub Actionsへの移行によるコスト削減や、判定特化型AIモデルの比較検証など、効率的な開発・運用に向けた具体的なアプローチをまとめた回。 今回紹介した記事: 1. 『リトルの法則で考える障害時のキャパシティプランニング』(Takuya Akamatsu) https://zenn.dev/rea9r/articles/littles-law-capacity-planning 2. 『AI時代、配布するPythonコードをどう守るか: 難読化の実験と判断軸』(PKSHAテックブログ ) https://zenn.dev/pksha/articles/0f9c11d1daea2e 3. 『「止まっている案件はどれ?」にSQLで答える。Snowflake Cortex AIで議事録を自動分類する』(Fusic 技術ブログ) https://zenn.dev/fusic/articles/snowflake-ai-parse-document-minutes 4. 『アプリケーションの自動テストとデプロイをCircleCIからGitHub…