Infrastructure

A hub for compute hardware analysis covering GPUs, CPUs, memory trends, and AI-focused workstation infrastructure.

A performance engineering hub for running LLMs efficiently: runtime behavior, bottlenecks, benchmarks, and the real constraints that shape throughput and latency.

Strategic guide to hosting large language models locally with Ollama, llama.cpp, vLLM, or in the cloud. Compare tools, performance trade-offs, and cost considerations.

本番環境向けのAIシステムは、モデルやプロンプトだけでは支えられません。

耐久性のあるストレージ、信頼性の高いデータベース、スケーラブルな検索、そして慎重に設計されたデータ境界が必要です。

このセクションでは、以下の基盤となるdata infrastructureレイヤーについて説明します。

• Retrieval-Augmented Generation (RAG)
• ローカルファーストのAIアシスタント
• 分散型バックエンドシステム
• クラウドネイティブプラットフォーム
• 独自ホスト型AIスタック

本番環境でAIシステムを構築する場合、このレイヤーが安定性、コスト、長期的なスケーラビリティを決定づけます。