AIツールとの協働による現代的なクラウドアプリケーション開発
クラウドネイティブ開発は複雑ですが、AIツール（ChatGPT、Claude、GitHub Copilot）との対話を通じて、 「Kubernetesでなんか自動でスケールするやつ作りたい」という"vibe"をAIに伝えることで、 本格的なクラウドネイティブアプリケーションを効率的に構築できます。
クラウドネイティブは、クラウド環境の特性を最大限に活用してアプリケーションを 構築・実行するアプローチです。コンテナ、マイクロサービス、動的なオーケストレーション、 宣言的APIを組み合わせて、回復力があり、管理しやすく、観測可能なシステムを実現します。
あなた: 「Node.jsアプリをDockerで動かしたい。マルチステージビルドで軽量化したい」
AI: 最適化されたDockerfileを生成
あなた: 「Kubernetesで本番運用したい。自動スケールとか監視とか全部やって」
AI: 完全なKubernetesマニフェストセットを作成
あなた: 「Gitにpushしたら自動でデプロイされるようにしたい」
AI: GitOpsベースのCI/CDパイプラインを構築
現代的なアプリケーション開発のベストプラクティスをAIと一緒に実践：
| Factor | 原則 | AI活用ポイント |
|---|---|---|
| I. コードベース | バージョン管理された単一のコードベース | GitOpsワークフロー自動生成 |
| II. 依存関係 | 明示的に宣言し分離 | package.json自動最適化 |
| III. 設定 | 環境変数に格納 | ConfigMap/Secret設定生成 |
| IV. バックエンドサービス | アタッチされたリソースとして扱う | Service Mesh設定自動化 |
| V. ビルド、リリース、実行 | 厳密に分離されたステージ | CI/CDパイプライン構築 |
| VI. プロセス | ステートレスプロセスとして実行 | コンテナ化ベストプラクティス |
| VII. ポートバインディング | ポート経由でサービスを公開 | Service設定の自動生成 |
| VIII. 並行性 | プロセスモデルでスケールアウト | HPA設定とリソース管理 |
| IX. 廃棄容易性 | 高速な起動とグレースフルシャットダウン | ヘルスチェック設定自動化 |
| X. 開発/本番一致 | 環境間の差異を最小化 | 環境別設定管理 |
| XI. ログ | イベントストリームとして扱う | ログ集約設定自動化 |
| XII. 管理プロセス | 一回限りのプロセスとして実行 | Job/CronJob設定生成 |
プロンプト: 「Node.js TypeScriptアプリのDockerfileを作成してください。マルチステージビルドで本番用に最適化し、セキュリティベストプラクティスを適用してください。」
プロンプト: 「Webアプリ用のKubernetesマニフェストを作成してください。自動スケーリング、ローリングアップデート、Prometheus監視、Ingressでの外部公開を含めてください。」
プロンプト: 「GitHub ActionsでCI/CDパイプラインを作成してください。テスト実行、Docker imageビルド、セキュリティスキャン、Kubernetesへの自動デプロイを含めてください。」
| プロバイダー | 主要サービス | AI活用ポイント |
|---|---|---|
| AWS | EKS, Fargate, Lambda | EKS設定の自動生成、ALB Ingress設定 |
| Google Cloud | GKE, Cloud Run, Functions | GKE Autopilot設定、Cloud Build統合 |
| Azure | AKS, Container Instances | AKS設定の最適化、Azure DevOps統合 |
例: 「ECサイトをクラウドネイティブで構築します。段階1: まずDocker化してローカルで動作確認、段階2: Kubernetesマニフェスト作成とデプロイ、段階3: CI/CDパイプライン構築と監視設定。技術スタック: Node.js、PostgreSQL、Redis、Nginx。毎段階で動作確認可能な構成でお願いします。」
例: 「クラウドネイティブアプリを作って」