ID:78659さん

## ●Infrastructure as Code (IaC) 関連技術 **Terraform を用いたクラウド環境の構築** - これまでの手動構築経験（銀行・保険システムでのAWS環境構築）を活かし、より効率的で再現性の高いインフラ構築手法を習得 - マルチ環境（DEV/QA/本番）での一貫した構築プロセスをコード化 - GitHubでのTerraformコード管理とCI/CDパイプラインの統合 **Ansible・Chef等の構成管理ツール** - サーバー設定の自動化と標準化 - これまでの手動設定作業の効率化と属人化解消 <br> ## ●コンテナ・オーケストレーション技術 **Docker の深掘り** - 現在の基本的なコンテナ化経験から、マルチステージビルドやセキュリティ最適化まで - コンテナイメージの軽量化とセキュリティ強化 <br> ## ●CI/CD・DevOps技術 **GitHub Actions の活用** - 現在のJenkinsでの自動化経験を発展させた、モダンなCI/CDパイプライン構築 - GitHubでのコード管理と連携した、シームレスなデプロイメント自動化 <br> ## ●セキュリティ技術 **コンテナセキュリティ** - イメージスキャン、ランタイム保護、ネットワークセグメンテーション - 現在のコンテナ化経験にセキュリティ観点を強化 **AWS Security Services（GuardDuty、Security Hub等）** - クラウド環境での包括的なセキュリティ監視 - 脅威検知と自動対応の仕組み構築 <br> ## ●開発・プロダクト関連技術 **0→1フェーズの開発** - これまでの既存システム改善・移行経験から、新規サービス立ち上げフェーズでの技術選択・アーキテクチャ設計 **データエンジニアリング** - AWS Glue、Kinesis、Redshift等を活用したデータパイプライン構築 - ビッグデータ処理とリアルタイム分析基盤の設計・運用 <br> ## ●SRE・運用技術 **Site Reliability Engineering (SRE)** - データセンター運用経験を活かした、可用性とパフォーマンスの両立 - SLI/SLO設定とエラーバジェット管理 - 障害対応の自動化と予防的改善 **Performance Tuning** - アプリケーションとインフラ両面でのパフォーマンス最適化 - ボトルネック特定から改善実装まで <br> ## ●学習・習得アプローチ **実践的な学習方法** - 個人プロジェクトでの実装を通じた体験的学習 - Zenn・GitHubでのアウトプットを通じた知識の定着 - JAWS-UGなどのコミュニティでの情報交換と実践事例の収集 **段階的なスキル習得** - 現在の業務で活用できる技術から優先的に習得 - 基礎理論の理解と実践的な応用の両立 - 継続的な学習習慣の維持と定期的な振り返り **業務への還元** - 習得した技術を実際のプロジェクトで活用する機会の創出 - チーム全体の技術レベル向上への貢献 - 技術選択の根拠を明確に説明できる提案力の向上