About Me

About Me

サイトのリニューアルに合わせて、これまであちこちに散らばっていた技術メモや思考の断片をこの場所に集約することにしました。まずは、管理人の @urchin_hat について少しお話しさせてください。

What’s in a Name?

urchin_hat という名前は、UNIXの「uni」と Red Hat の「hat」を、当時は深く考えずに混ぜて作ったものです。

後になって「あれ、これってウニ(Sea Urchin)の帽子みたいで可愛いかも?」と気づき、今ではすっかりそのイメージが定着してしまいました。 トゲトゲしくて複雑な技術ほど、安心して触れられる“仕組み”という名の帽子で包み込みたい。そんなエンジニアリングへのささやかな願いも、この名前にこっそり重ねています。

Who is @urchin_hat?

巳年生まれ。エンジニアとしての原点は、Raspberry Pi と Python との出会いでした。 自分が書いたコードが、小さな基板を通じて現実の世界を動かす。その原始的なワクワク感に魅了された日の記憶が、今の自分の土台になっています。

現在は、とあるSaaSサービスで Site Reliability Engineer (SRE) として、システムの「安定」と「進化」の絶妙なバランスを探る日々に挑戦しています。

経歴:現場の泥臭さから、クラウドの深淵へ

私のキャリアは、新卒で飛び込んだSES(System Engineering Service)の世界から始まりました。

  • SES時代: バックエンドエンジニアとして、PythonやJavaでAPIを書いたり、Hadoop/Hiveでビッグデータと格闘したりしていました。「明日からこの現場ね!」という無茶振りの中で、どんな環境にも適応するサバイバル能力と、現場ならではの感覚を養いました。
  • MSP時代: その後、クラウドエンジニアとしてMSP(Managed Service Provider)の世界へ。24時間365日止まらないインフラの重圧と向き合い、AWSやGoogle Cloudの深淵に触れました。「絶対に止めてはいけない」という現場で培った執念が、SREとしての今の私を支えています。 (この時期に、共著『図解即戦力 Google Cloudのしくみと技術』の執筆にも携わらせていただきました)

技術スタック:喋れて作れるエンジニアを目指して

計算機科学の知見をベースに、複雑なシステムを「できるだけシンプルに、そして心地よく運用できる形」に落とし込むのが好きです。

Infrastructure / Platform

  • Public Cloud: AWS / Google Cloud / Azure
  • IaC: Terraform
  • Container: Kubernetes (GKE/EKS), Docker, Podman
  • Linux: RHEL系(私生活ではFedoraを利用)を長らく愛用

単にインフラを作るだけでなく、腐らないインフラを掲げ誰かが継続的に運用できる設計を大切にしています。

Reliability / Observability

  • New Relic
  • SLO / SLI に基づく運用設計
  • 可観測性(Observability)の構築

「システムが今どうなっているか」がクリアに見えることは、システム信頼性の面より開発者にとってもユーザーにとっても最大の安心感に繋がると信じています。

Software Engineering & AI

  • Languages: Python, Go, Zig
  • Engineering with AI: Gemini, Kiro, OpenAI Codex, Local LLM (Gemma)

運用だけではなく、自らコードを書いて仕組みを改善することを信条としています。最近はAIを単なるツールとしてではなく、思考のパートナーとしてどう開発・運用に組み込めるかを日々実験中です。

ライフワーク

エンジニアリングの傍ら、音楽と日本酒をこよなく愛しています。 音楽が奏でる「調和」や、日本酒の奥深い「醸造(プロセス)」の世界は、不思議とSREとしての思考――全体俯瞰や継続的な改善――に通じるものがある気がしています。

このブログ「Tech Memo」では、日々の技術的な格闘の記録、AIを活用したエンジニアリングの試行錯誤、そしてたまに趣味の思考整理などを気ままに発信していきます。

どうぞよろしくお願いします。

@urchin_hat
Written by
@urchin_hat

とある領域のSaaSサービスでSREとして活動中。現在はインフラの正常化とAIを活用した運用効率化(AIOps)に注力しています。

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