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AIとクラウド開発プラットフォームでデジタル化を加速するー。 Hexabaseは最新のテクノロジーに精通し、ITの力でビジネスの最適化を実現してきたデジタル技術のプロ集団です。

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AIエージェントに、どこまで任せられる？ 目標と終了条件だけ渡して自律的に回す「ループエンジニアリング」の設計思想と、それをローカルLLM（9〜27B）でインフラ運用に使った実例を話します。 9/30(水)18:00〜／神田／無料 hexabase.connpass.com/event/… #AIエージェント

ループエンジニアリングの設計思想と実装　ー　指示するAI活用から、任せるAI活用へ (2026/09/30 18:00〜)

## ループエンジニアリングの設計思想と実装 ― 指示するAI活用から、任せるAI活用へ 一つひとつ指示するのではなく、目標と終了条件を与えるだけで、AIエージェントが自ら考え、動き、検証する。 "任せる"ための設計術「ループエンジニアリング」の本質と、明日から使える実践フレームワークを解説します。 * * * ## ■ 開催概要 * 日時：2026年9月30日(水) 18:00〜20:00 *...

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K3sもKubernetesも"デフォルトのServiceAccount"が同じ罠を持っている。マルチテナント環境でautomountを放置すると何が起きるか #Kubernetes #Kubo #クラウドネイティブ
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K3sもKubernetesも"デフォルトのServiceAccount"が同じ罠を持っている。マルチテナント環境でautomountを放置すると何が起きるか

K3s vs K8sを比較しても、defaultのServiceAccountが抱えるautomountの罠は変わらない。マルチテナント環境での権限昇格リスクと、実際のCVEを交えた4層の対策を解説する。

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Kubernetesへの攻撃は「デプロイ後」に集中——2026年、CVSS7.8のカーネル脆弱性やパッチ未提供の欠陥、推定2,500社規模のサプライチェーン攻撃が相次いだ。年1回の脆弱性診断では対応しきれない時代の防御体制を解説。
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2,500社流出、CVSS7.8、パッチ未提供——2026年Kubernetesを襲った「デプロイ後」の脅威と守り方

「コンテナは隔離された箱」という前提が崩れた2026年 Kubernetesのセキュリティ対策というと、多くの現場では「デプロイ前にどれだけ設定を固めるか」に関心が向きがちだ。イメージスキャン、マニフェストのLint、RBACの設計——いずれも重要だが、2026年に表面化した一連の事件が示しているのは、攻撃者の関心がすでに「デプロイ後」に移っているという事実だ。 セキュリティベンダーのWiz...

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Ingressはもう終わる。Gateway APIに移行したら、K3sのTraefikは半分しか乗り換えられなかった #Kubernetes #Kubo #クラウドネイティブ
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RTO30秒のはずが3分止まった。K3sとkubeadmのHA構成で"カタログ値"と"実運用"がズレる理由 #Kubernetes #Kubo #クラウドネイティブ
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RTO30秒のはずが3分止まった。K3sとkubeadmのHA構成で"カタログ値"と"実運用"がズレる理由

K3sのembedded etcdとkubeadmのstacked/external etcd、HA構成のフェイルオーバーは実際どれだけ時間がかかるのか。公式ドキュメントのRTO目安と実運用の体感時間のギャップを、障害ドメインの分離・必要ノード数の違いから検証する。

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"両方入れれば安心"が一番危ない。KubernetesでHPAとVPAを併用するとスケーリングが暴走する理由 #Kubernetes #Kubo #クラウドネイティブ
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"両方入れれば安心"が一番危ない。KubernetesでHPAとVPAを併用するとスケーリングが暴走する理由

KubernetesでHPAとVPAを両方有効にすると、良かれと思った自動化同士が干渉し、スケーリングが際限なく暴走することがある。衝突が起きる仕組みと、updateModeやメトリクス分離による安全な併用設計を解説する。

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K3sをRKE2に移行して本番が2時間止まった。"軽量K8s"選定で見落とされがちな前提 #Kubernetes #Kubo #クラウドネイティブ
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K3sをRKE2に移行して本番が2時間止まった。"軽量K8s"選定で見落とされがちな前提

K3s vs RKE2の選定で見落とされがちな前提を、実際の移行障害事例とCIS Hardening・HA構成・ストレージ設計の違いから整理し、本番環境でどちらのKubernetesディストリビューションを選ぶべきか判断基準を具体的に解説する。

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「K3sは軽い」は本当か。Kubernetes標準(kubeadm)とメモリ使用量を実測したら、結果が割れた #Kubernetes #Kubo #クラウドネイティブ
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「K3sは軽い」は本当か。Kubernetes標準(kubeadm)とメモリ使用量を実測したら、結果が割れた

K3sは本当に軽いのか。Kubernetes標準のkubeadmとコントロールプレーンのメモリ・CPU使用量を公式データと複数の独立ベンチマークで比較。データストア選択(etcd/SQLite)次第で結果が逆転する理由を解説する。

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CPU使用率は正常なのにリクエストが詰まる。KubernetesでHPAにKEDAを足すべきタイミング #Kubernetes #Kubo #クラウドネイティブ
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CPU使用率は正常なのにリクエストが詰まる。KubernetesでHPAにKEDAを足すべきタイミング

KEDAとHPAはどちらか一方を選ぶものではない。K3s/Kubernetesでイベント駆動ワークロードが増えたとき、HPAだけで限界に達する理由とKEDAを併用する判断基準を解説する。

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K3sでエッジAI推論基盤を組んだら、1台のGPUに2つのモデルを乗せられなかった。fractional GPUという壁 #Kubernetes #Kubo #クラウドネイティブ
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K3sでエッジAI推論基盤を組んだら、1台のGPUに2つのモデルを乗せられなかった。fractional GPUという壁

K3sでエッジAI推論基盤を構築する際、標準KubernetesのGPUリソース管理(整数単位・request=limit固定)が壁になる。1台のGPUに複数モデルを同居させる方法とtime-slicing導入時の注意点を解説する。

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CI/CDのビルドランナー基盤、K3sか標準Kubernetesか。ジョブ起動レイテンシとコストで決める選定基準 #Kubernetes #Kubo #クラウドネイティブ
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CI/CDのビルドランナー基盤、K3sか標準Kubernetesか。ジョブ起動レイテンシとコストで決める選定基準

CI/CDのビルドランナー基盤はK3sか標準Kubernetesか。ジョブ起動レイテンシ、Cluster Autoscalerのコールドスタート、GitLab Runner/GitHub Actions ARCのコスト構造を比較し、最適な選定基準を解説する。

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K3sのHelmChart CRDで配ったアプリを直接helm upgradeしたら、次のreconcileで設定が消えた #Kubernetes #Kubo #クラウドネイティブ
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K3sのHelmChart CRDで配ったアプリを直接helm upgradeしたら、次のreconcileで設定が消えた

K3sとKubernetesの違いは機能一覧だけでは分からない。HelmChart CRDという自動化レイヤーが、手動でのhelm upgradeやkubectl editを静かに巻き戻す仕組みと回避策を解説する。

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