20XX年、2度目のAWS re:Inventに行こうとしている俺へ（持ち物編）｜はしもと（仮名） https://t.co/uwFx7PfQL9 December 12, 2025

今回は少量だって事でダメかもって思ったけど無事買えました！
何色来ても嬉しいに決まってる😍✨

「Archive Piece」を TABBY CAT PAWS で購入しました！ https://t.co/GJmdvMwk3E #booth_pm December 12, 2025

ピオナであり、バニズであり、モンスティーズであり、VAWSでもあります
2月が本当に楽しみ！！！ https://t.co/wLF2UQMiWY December 12, 2025

「クラウドネイティブ化が進んでるんだから、もうKubernetesなんか触らなくてもAIが全部やってくれるんじゃない？」

最近、こういう話をよく聞くけど、結論、エンジニア始めたての人には全くおすすめしない。

今の時代、価値があるのは

「K8sを触れること」
ではなく
「ちゃんと稼働し続けるシステムを設計・管理できる人」

に完全にシフトしている。

で、K8sって結局“動かす仕組みそのもの”だから、
その理解なしに現代のシステムを語るのは正直キツい。

Podがどう動いてるか
Serviceがどうルーティングしてるか
Deploymentがどうロールアウトしてるか
どこでボトルネックが出るか
こういうのって、実際にK8s触らないと絶対に体感できない。

なのに、初心者がAIに頼って
「とりあえず動いたからOK」
みたいなノリでクラスタ構成するとどうなるか。
依存関係は崩壊、設定はスパゲッティ化、
トラブル時にもどこが悪いのか特定できず、
最終的に“触るだけで怖いシステム”が完成する。
AIを学習高速化に使うのはいい。むしろ積極的に使うべき。
ただし、

「K8sがどう動いているのか」
「その裏でどんな仕組みが動いているのか」

ここを理解しないと、一生“作業者”のまま。
今求められているのは、
K8sを理解し、アーキテクチャを管理し、
安定して動くシステムを作れる人。
だからこそ、
最初のうちはK8sを実際に触って理解することに時間を使った方が圧倒的に得。

未来のエンジニアの差は、
「K8sを触って理解しているか」で大きく分かれる。

#Kubernetes #K8s #クラウドネイティブ #インフラエンジニア #DevOps #SRE #モダンインフラ #コンテナ技術 #Docker #マイクロサービス #エンジニア学習 #初心者エンジニア #エンジニア未経験 #エンジニア転職 #スキルアップ #キャリアアップ #AI時代のエンジニア #ClaudeCode #AI活用 #学習効率化 #プログラミング学習 #システム設計 #アーキテクチャ設計 #インフラ学習 #クラウド学習 #GKE #EKS #AKS #AWS #GCP #Azure #技術ブログ #エンジニアの勉強垢 #成長記録 #高単価エンジニア #フリーランスエンジニア #IT転職 #技術力向上 #保守性 #システム開発 December 12, 2025

25歳という年も今日から後半戦なんだねバウくん‼️🎂
25歳前半はあっという間でしたか？
未来しか見てないから振り返る余裕なんて無いよねきっと😂
これからもVaundy物語の1ページ1ページをVAWSの端くれとして見守っていきたいな😌

https://t.co/iCBAHR67fR December 12, 2025

AWSは年次イベントでAIエージェントの本格展開と自社半導体強化を発表。物流や製造現場での「フィジカルAI」応用も加速し、クラウドとエッジを貫く次世代ITインフラの覇権争いが本格化。 December 12, 2025

買えたぁ🐾🧩
楽しみだなぁ😊

「Archive Piece」を TABBY CAT PAWS で購入しました！ https://t.co/p6AaocUjJQ #booth_pm December 12, 2025

買えたーうれしー可愛い～🥰
「Archive Piece」を TABBY CAT PAWS で購入しました！ https://t.co/Y04Ajx2IKU #booth_pm December 12, 2025

買えた☺️！
手元に届くのが楽しみだなぁ♫

「Archive Piece」を TABBY CAT PAWS で購入しました！ https://t.co/yq1u8Cyjay #booth_pm December 12, 2025

買えました～ありがとう黒ちゃん🐈‍⬛💕

「Archive Piece」を TABBY CAT PAWS で購入しました！ https://t.co/M7cg0wS2ND #booth_pm December 12, 2025

LLMエージェント／エージェンティックワークフローを事業利用するなら、「仕組みの3層」を意識すると設計が整理しやすいと感じます。①UI・業務シナリオ（例：営業向けリサーチエージェント） ②オーケストレーション層（LangChain/LangGraph、n8n・Dify等でのツール呼び分けとメモリ管理） ③インフラ基盤（例：AWS AgentCore Runtime・Gatewayによるツール連携とVPC内実行、Bedrock Guardrails・CloudWatch/CloudTrailでのガバナンスと監査）。WorkdayのPlanning Agent事例のように、「LLMに生データ分析をさせず、Code InterpreterにPythonを書かせて実行 → トークン50％削減＋精度向上＋3日で本番導入」というパターンは、Google/Microsoft/OpenAI系のエージェントビルダーやn8n/Difyで大規模データを扱うときの再現性ある設計指針として有効です。 https://t.co/7peKqIXeAa December 12, 2025

おはようございます☀️

昨日の配信はご覧になりましたか❓
元気が欲しいなと思った時は是非見てね👀
そして、なんと‼️今日も配信が‼️あります‼️

#パウペタ #PAWS #パウズペタル
#おはようＶライバー

⬇️⬇️待機所はこちら⬇️⬇️
https://t.co/wknFvW58Pj December 12, 2025

アドベントカレンダー初参加です

YAMLでAWSアーキテクチャ図を描けるDiagram-as-code（awsdac）を知ってほしい #Qiita https://t.co/lKcvz748A7 December 12, 2025