BACKGROUND / HISTORY
DevOpsは境界を“文化”で埋めようとした
分断
インフラとアプリが別組織・別指標
● デプロイ摩擦
● 障害時の責任のなすり合い
DevOps 誕生
文化・コラボレーションで接着
● Dev/Ops が協力しよう、という理想
の提唱
でも…
具体的な実践方法は未定義
▲ 再現性がない
▲ 規模が大きくなると機能不全に
▸ 文化は属人的——再現可能な実践方法は定義されなかった。
Sysdig Inc. Proprietary Information 6
7.
BACKGROUND / HISTORY
google-sre— the one-liner
class SRE implements interface DevOps
Google は DevOps という理想を、 SLI / SLO / エラーバジェットという
定量的なエンジニアリング手法として実装した。
Ben Treynor Sloss ( Google )の定式化として広く知られる
▸ SRE は DevOps という理想( interface )の実装( class )である。
Sysdig Inc. Proprietary Information 7
PLATFORM ENGINEERING
X-as-a-Service :セルフサービス化
アプリ/SRE チーム プラットフォーム API Sysdig / Falco セキュリティチーム
セルフサービスでリクエスト
ランタイム検知を自動適用
検知結果を要約して返却
ガードレール内で自己解決
局所対応が必要な場合のみエスカレーション
▸ 人が出るのは局所対応だけ——残りはプラットフォームが受ける。
Sysdig Inc. Proprietary Information 20
21.
PLATFORM ENGINEERING
最小限のプラットフォームから始める
01 最小限Platform
既存 OSS / AWS を活用し、最小構成
( Thinnest Viable Platform )から始める
02 計測
SPACE ・ DORA 指標で認知負荷の変化を計
測し、フィードバックを得る
03 横展開
効果を確認できたら社内で周知し、他チー
ムへ横展開する
▸ Thinnest Viable Platform から始めて、計測しながら広げる。
Sysdig Inc. Proprietary Information 21
22.
PLATFORM ENGINEERING
Embedded SREと Platform Engineering の違い
Embedded SRE Platform Engineering
低減する認知負荷 Intrinsic Intrinsic + Extraneous
責任範囲 サービスの信頼性・稼働率 認知負荷を下げるプロダクト運用
指標 SLI / SLO SPACE, DORA
コミュニケーション Collaboration X as a Service
出典:山田氏『ちがいからみる Platform Engineering 』の比較表を参考に Sysdig で再構成
▸ この軸を、そのままセキュリティに当てはめる。
Sysdig Inc. Proprietary Information 22
23.
EMBEDDED SECURITY
同じ構造をセキュリティに適用する
Embedded SecuritySecurity as a Platform
低減する認知負荷 Intrinsic (局所的な脅威判断) Intrinsic + Extraneous (検知〜要約全体)
責任範囲 特定サービスの脅威対応 ランタイム検知の仕組み化・運用
指標 MTTD / MTTR 検知の再現率・自動対応率
コミュニケーション ローテーションでの協働 Sysdig / Falco as a Service
▸ Embedded (人)と as a Service (仕組み)——両方が必要。
Sysdig Inc. Proprietary Information 23
T-850 vs. T-X
Riseof the Machines
— AI と Agentic AI は何が違うのか
AI Agentic AI
自律性
完全自律。ただし目的は最初
に与えられたまま固定
> 完全自律+状況に応じて計
画そのものを再設計
意思決定
目の前の脅威を評価し、定型
パターンで対応
> 戦う・退く・ハックするを
リアルタイムに戦略判断
適応力
人間の行動を簡易学習、基本
的なソーシャルキュー
> 高度な模倣、環境や他シス
テムまで乗っ取る
Sysdig Inc. Proprietary Information 28
#22 【19:00】
ここで、SRE の提供のしかたを2つ比べます。Embedded SRE と Platform Engineering です。
Embedded は「埋め込み」という意味です。SRE が特定の開発チームの中に入り込んで、メンバーとして一緒に働くスタイルですね。中で何をするかというと、そのチーム特有の難しさ——さっきの言葉だと Intrinsic、仕事の本質的な難しさを、隣に座って一緒に下げていく。うまくいってるかどうかは、サービスの信頼性、つまり SLI や SLO で測ります。やり取りは人と人のコラボレーションです。
一方の Platform Engineering は、特定のチームに入り込む代わりに、全チームに共通する「余計な作業」——Extraneous のほうを、仕組みで丸ごと引き受けます。効果は開発者の生産性の指標、SPACE や DORA で測る。提供のしかたは、さっきやったセルフサービス、X as a Service です。
乱暴にまとめると、Embedded は「深く狭く、人で効く」。Platform は「浅く広く、仕組みで効く」。どっちが正しいかではなくて、効く場所が違うんです。この軸のまま、次でセキュリティに当てはめます。比較表は山田さんの資料が元ネタです。
#23 【20:30】
同じ軸をセキュリティに当てはめると、こうなります。
左が Embedded Security。ローテーションでチームに入ってくれる専門家です。さっきの「深く狭く、人で効く」側ですね。何が本当に危険かという局所的な脅威判断を一緒にやってくれる。指標は MTTD と MTTR、検知までの時間と復旧までの時間です。
右、緑の方が Security as a Platform。「浅く広く、仕組みで効く」側です。ランタイム検知の仕組み化と運用。検知から要約まで全体を仕組みが受けます。指標は、検知をどれだけ取りこぼさないか、どこまで自動で対応できたか。Sysdig / Falco as a Service という形ですね。
大事なのは、両方必要だということです。人、つまり Embedded が判断基準を作って、仕組み、as a Service がそれをスケールさせる。さっきの壁の3つ目、「判断基準がない」は、Embedded がいるから埋まるんです。