DynamoDBのホットパーティション問題でスロットリング地獄から脱出した書き込みシャーディング戦略
本番環境でのフラッシュセール開始直後、モニタリングダッシュボードが真っ赤に染まり、アプリケーションログが ProvisionedThroughputExceededException で埋め尽くされる──これは多くのバックエンドエンジニアが経験する悪夢です。原因は明白で、特定のアイテム（人気…
Fixing 5s Latency in Elasticsearch 8: Shard Sizing & ILM War Stories
The alerting channel screamed at 2:00 AM on a Friday. Our production ELK Stack —responsible for ingesting 2TB of log data and powering the site'…
Stop trusting WHERE clauses: Enforcing SaaS Isolation with PostgreSQL RLS
It started with a frantic Slack message at 2:14 AM: "Why is the dashboard showing Acme Corp's invoices to a user from Beta Ltd?" For a…
高精度なRAGパイプライン構築とベクトル検索の最適化
実 稼働環境における大規模言語モデル（LLM）の導入において、最もクリティカルな障害となるのが「もっともらしい嘘（ハルシネーション）」です。特に、企業のプライベートデータに基づいた回答を要求されるシナリオでは、事前学習済みモデルの確率的なトークン生成だけに依存することは許容されません。モデルのパラメータに知識を焼き付けるFine-tuningはコストが高く、情報の鮮度を維持することが困難です。…