運用がボトルネック

運用もAIによって支援されるが、僕をAIで最大限支援して未経験Azure運用実験をしたのはかなり捗らなかった

色々な要素が絡み合って初めて動くものなので、期待通りに動かない時にどこが間違ってるのかを特定することが経験がないと難しい

コンテナがビルドされてないのか、ビルドされたものがpushされてないのか、pushされてるけどサーバが古いイメージを使い続けてるのか、ログ出力が補足できてないのか

「こういう要素があるよね」と今列挙した、この行為自体が未経験の状態ではできない

経験によって解像度が上がったからできるようになった

AIに聞いてもいまいちだった

もっと良い聞き方があったのかもしれないが、僕ができてないのだからだいぶ難しい工夫が必要なのだと思う

問題を観察する人間の認知の解像度が低いので曖昧な問題記述をして質問してしまう

しばしば認知が歪んでる、問題解決に重要な事実を見落としている

AIはその曖昧な記述から汲み取って答えるけど、入力が曖昧だから回答も曖昧になり、無理やり具体的に説明させても正解ではなく一番ありがちな回答になる

こういう運用上のトラブルとその解決の話がネット上のテキストになってない

ほとんどの場合特定の組織の事情に密結合なので切り離して公開するコストが高い

限られた状況でしか起こらない問題の話を書くことのインセンティブが高くない

複数件を観察しないとよい抽象化ができないが、ほとんどの人が触るのは一つの環境だけ