Edge Functions採用の判断軸とアンチパターン
Edge Functions を採用すべきか、Cloudflare Workers / Vercel / Deno Deploy をレイテンシ・コールドスタート・ランタイム制約・運用の4軸で比較。決定木とアンチパターンで実務適用できる形に整理した実務メモ。
Growth Lab編集部
読了時間 約29分
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# 技術選定
7 件の記事が見つかりました
WebGPU実用化の現在地と落とし穴
WebGPU は 2025 年後半に主要 4 ブラウザの安定提供がそろい、残るは Linux Firefox 待ちまで近づきました。ML inference・3D・GPU compute の使いどころを WebGL / Wasm SIMD / WebNN と並べ、段階導入の落とし穴をまとめた実務メモです。
Growth Lab編集部
読了時間 約24分
Bun 1.3を本番採用すべきか
Bun 1.3 を本番採用すべきか。CTO/Tech Lead が ADR に書ける判断軸を、パフォーマンス・Node.js 互換性・エコシステム・運用リスクの 4 軸で整理し、ハイブリッド運用の現実解まで踏み込む。
Growth Lab編集部
読了時間 約23分
Technology Radar の作り方｜30分会議テンプレ付
ThoughtWorks 由来の Technology Radar の作り方を、Adopt/Trial/Assess/Hold の判定ルールと月次30分の会議テンプレで解説する。ADR との二層運用、アンチパターン回避策まで含めた自社運用の実務ガイド。
Growth Lab編集部
読了時間 約23分
Wasmはサーバー実装で本当に効くのか
Wasmをサーバーサイドで採用すべきか、Sandbox・Portability・Edgeの3つの利点と、I/O・既存ライブラリ・並行性の限界を、Wasmtime/Wazero/WasmEdge/Spinの公式情報を基に比較する。
Growth Lab編集部
読了時間 約26分
とりあえず microservices が失敗する理由 過剰分割と回帰の判断軸
microservices導入で起きる過剰分割の失敗パターンと、モノリス回帰の判断軸、適切な分割粒度を具体例で整理する。
Growth Lab編集部
読了時間 約6分
技術選定で後悔しないための判断基準 流行との距離を測る
AIツール乱立時代の技術選定を、コスト・可逆性・チーム適合・将来性の4軸で意思決定する。失敗3パターンと判断フレームを示す。
Growth Lab編集部
読了時間 約12分