開発チームが自分で使える社内基盤をどう設計し、製品として運用するかを扱う本。利用者を開発者と見なした要求の集め方、golden pathの用意、指標の取り方、組織の作り方までを実務の観点でまとめている。

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LLM・AIエージェントシステムベストプラクティス
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澁井雄介 / 翔泳社 / 2026年
技術: 大規模言語モデル・機械学習・DevOps・継続的デリバリー
リスクから学ぶKubernetesコンテナセキュリティ
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望月敬太 / 翔泳社 / 2024年
技術: Kubernetes・Docker・セキュリティ・暗号
AIエンジニアのための機械学習システムデザインパターン
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澁井雄介 / 翔泳社 / 2021年
技術: 機械学習・DevOps・継続的デリバリー
MLOps実装ガイド
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ヤロン・ハビブ・ノア・ギフト(訳: 井伊篤彦) / オライリー・ジャパン / 2025年 / 翻訳書
技術: 機械学習・DevOps・継続的デリバリー・データ基盤・データエンジニアリング
OCIで学ぶクラウドネイティブ 実践×理論ガイド
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市川豊 / インプレス / 2025年
技術: Kubernetes・Docker
OpenShift Virtualizationサーバ仮想化実践ガイド
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石川純平 / インプレス / 2025年
技術: Kubernetes・Linux
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邦訳版の書誌(マイナビ出版、2026年、ISBN 9784839991326)は国立国会図書館サーチAPI(opensearch)の検索結果で確認。著者・訳者は同APIの責任表示「Ajay Chankramath 著・文・その他,Nic Cheneweth 著・文・その他,Bryan Oliver 著・文・その他,Sean Alvarez 著・文・その他,Kief Morris 著・文・その他,元内柊也 翻訳,木曽和則 翻訳,下村俊貴 翻訳,小池玲斗 翻訳」による。原著の初版年2025年はOpenLibrary/英語版Wikipediaの書誌による。

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