よりスマートな DevOps

ケーススタディ · 2024

SDK と Cloud Fabric

あらゆるコードベースを自己管理・自動デプロイ・自動監視するシステムに変える、統合された DevOps、AI、ホスティングプラットフォーム。

SDK と Cloud Fabric

01

ビジョン

DISEEC に参加することを、まるでSFの開発環境に足を踏み入れるように感じさせる:

— ターミナルを開いて一つのコマンドを実行すると、会社全体のスタックがあなたの周りに自動で立ち上がる。

コード、ツール、コンテナ、クラスター、KPI、すべて。

@diseec/sdk のグローバル CLI、Dcommand と呼ばれる開発および CI/CD 自動化ツールキット、スマート DNS とデータ複製を備えた Kubernetes ベースのホスティングファブリックなどが主要コンポーネントです。さらに、AI によるプロジェクト管理、コーディング、リファクタリング、インフラオーケストレーションを提供し、KPI、時間追跡、レポーティングのために DISEEC ERP とネイティブに統合されます。

Dec 5, 2025 at 02_01_36 AM.jpg

02

開発者を苦しめないスケール開発

私たちは、より良いドキュメントやシェルスクリプトだけでは不十分だと考えました。プロジェクト、開発者、インフラ、ビジネスコンテキストを理解し、すべてをオーケストレーションできる SDK が必要でした。

Laravelのモノレポ、Nodeサービス、Pythonワーカー、フロントエンド、ランダムなPOC(概念実証)…

複数サーバー、設定の不一致、重複する監視ツール、高額な無駄。

私たちはグローバルな DevOps CLI と自動化ツールキットを構築しました。

ローカル環境はランタイムやツールを含む全ての依存関係でセットアップされます。SDK は Docker を使用し、プロジェクト認識を行い、AI サポートでワークフローを強化します。

私たちは Dev、Ops、AI を一つの一貫したワークフローに統合しました。

プロジェクトが自己設定されるようになりました—フレームワーク、サービス、キュー、キャッシュ、権限まで、すべて自動で解決されます。Fabricはリポジトリに必要なものを検出し、ローカルでもクラウドでも要求に応じてスタック全体をプロビジョニングします。

統合されたAIエージェントがビルド、マイグレーション、リリース、パフォーマンストレンドを監視します。

インフラを生きて自己最適化するシステムに変えました。

クラスターはもはや人手による調整を待ちません。Fabricはワークロードをスケールし、コンテナを自己修復し、トラフィックを再経路化し、手動介入なしでリージョン間にデータを複製します。

デプロイはアトミックで可観測かつ可逆になり、DISEEC ERPから直接取得されるリアルタイムKPIに基づいて導かれます。

03

技術的な内容

Financial Insight Copilot

Financial Insight Copilot

SDKは効率的に

SDKは効率的に

SDKはプロジェクトの種類(Laravel、Node、Next.js、Python、またはポリグロット)を検出し、必要なDockerイメージを取得し、必要に応じてローカル依存関係をインストールし、暗号化されたシークレットから .env ファイルを設定します。続いて開発用コンテナ、データベース、キャッシュでサービスを立ち上げ、localhostでウェブサイトやアプリを開きます。そこからユーザーは次のことができます:

SDKはモノレポ、ネストされたサービスを含むスーパーレポ、サブモジュール、パッケージ、共有ライブラリを効率的に管理します。Node、PHP、Python、Goなどの言語別ツールチェーンにも対応しています。環境が標準化されたため、「自分の環境では動く」問題とはお別れです。

04

ビルドフェーズ

フェーズ1 — 社内R&D

完了

SDKとCloud Fabricのビジョンを定義し、コアプロトタイプを構築しました:@diseec/sdk CLI、Dcommand、および最初のKubernetesベースのホスティングファブリック。

フェーズ2 — DISEECスタック統合

完了

DISEEC のプロジェクト全体に SDK と Fabric を展開し、ローカル開発、CI/CD、ホスティングを標準化し、すべてを KPI とレポーティングのために DISEEC ERP に連携する。

アクティブ

フェーズ3 — オープンエコシステムと実験

進行中

SDK/Fabric の一部をより広く利用できるよう公開し、自己最適化インフラ、AI 駆動のオーケストレーション、マルチテナントワークロードに関する実験を実行する。

探索

サポート

メンタリング

簡素化

予測

アドバイス

閲覧

検査