Platform Engineering | The .NET Blog

Agentic Platform Engineering で移行の繰り返し作業をなくす

Emiliano Montesdeoca — Tue, 05 May 2026 00:00:00 +0000

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Removing the Monkey Work of Migration with Agentic Platform Engineering — Git-Ape（git アジェンティック・プラットフォーム・エンジニアリングツール）が実際の AWS Terraform リポジトリを Azure に移行するウォークスルーで、行単位の変換ではなくデプロイメントの意図抽出に焦点を当てています。

入力: contoso-migration

ソースは、AWS 上に Next.js アプリをデプロイする実際の Terraform プロジェクト（contoso-migration）です — コンピュートに EC2、ロードバランシングに ALB、アーティファクトに S3、アイデンティティに IAM キー。コスト: 月額約 34 ドル。目標は Azure で同じインフラを再現することではなく、デプロイメントが実際に何をしようとしているのかを把握し、Azure ネイティブサービス上でそれを再構築することです。

ステップ 1: 検証と認証

Git-Ape は、何かに触れる前にすべての必要な CLI ツール — az、aws、gh、jq、git — を検証し、アクティブな認証セッションを確認することから始めます。部分的な実行はありません。

ステップ 2: 意図の抽出

エージェントは GitHub API を通じてソースリポジトリ全体を読み込み、デプロイメントの意図を抽出します: ランタイム (Node.js)、コンピュートタイプ、イングレスパターン、アーティファクト処理、アイデンティティモデル、ネットワーキング、そしてモニタリング。これが重要なステップです — Terraform のキーワードではなく、デプロイメントが何をするかのセマンティックモデルを構築しています。

ステップ 3: サービスマッピング

AWS サービスが Azure の同等物にマッピングされます:

EC2 → App Service (Linux, Node 20 LTS)
ALB → App Service 組み込みロードバランシング
IAM ロール/キー → Managed Identity
Terraform → Bicep + GitHub Actions

ステップ 4: 批評エージェント

出力を生成する前に、批評エージェントが実行され、2 つのブロッキング問題を検出します:

起動時ビルドのアンチパターン — 元の Terraform は EC2 の起動時に npm install && npm run build を実行していました。修正: CI でビルドし、準備済みアーティファクトをデプロイする。
不要な Blob Storage — S3 は適切な CI/CD で排除できるアーティファクトステージングに使用されていました。批評エージェントがそれを完全に削除しました。

ステップ 5: 生成された出力

結果は元の 200 行以上の Terraform の代わりに約 80 行の Bicep です。エージェントは infra/main.bicep と .github/workflows/deploy.yml を含む新しい GitHub リポジトリを作成し、すべての AWS 固有ファイルを削除しました。

セキュリティ体制の比較

移行により、セキュリティも大幅に改善されました:

AWS オリジナル	Azure 出力
HTTP のみ	HTTPS のみ、TLS 1.2
SSH が 0.0.0.0/0 に開放	SSH 露出なし
IAM アクセスキー	OIDC + Managed Identity
モニタリングなし	Application Insights

コスト: 元の 34 ドル/月に対して約 13 ドル/月。

構文コンバーターとの違い

批評エージェントのステップが、これを機械的な変換と区別するものです。AWS では機能するが Azure では誤りとなるパターンを検出し、それを複製する代わりに修正しました。出力は「Azure 構文の AWS」ではなく、同じ目標をよりクリーンに達成する Azure ネイティブのデプロイメントです。

完全なエージェントトレースと生成されたファイルについては、完全なウォークスルーをご覧ください。

エージェンティックなプラットフォームエンジニアリングが現実になりつつある — Git-APEがその方法を示す

Emiliano Montesdeoca — Fri, 10 Apr 2026 00:00:00 +0000

この記事は自動翻訳されました。原文はこちらをご覧ください。

プラットフォームエンジニアリングは、カンファレンスでは素晴らしく聞こえるけど、実際には「内部ポータルとTerraformラッパーを作りました」という意味になりがちな用語の一つです。本当の約束 — 安全で、ガバナンスが効いていて、高速なセルフサービスインフラ — はいつもあと数歩先にありました。

Azureチームがエージェンティックなプラットフォームエンジニアリングシリーズのパート2を公開しました。今回はハンズオンの実装がテーマです。彼らはこれをGit-APEと呼んでいます（はい、頭字語は意図的です）。これはGitHub CopilotエージェントとAzure MCPサーバーを使って、自然言語のリクエストを検証済みでデプロイされたインフラに変換するオープンソースプロジェクトです。

Git-APEが実際にやること

コアアイデア：開発者がTerraformモジュールを学んだり、ポータルUIをナビゲートしたり、プラットフォームチームにチケットを切る代わりに、Copilotエージェントに話しかけます。エージェントが意図を解釈し、Infrastructure-as-Codeを生成し、ポリシーに対して検証し、デプロイします — すべてVS Code内で。

セットアップはこちら：

git clone https://github.com/Azure/git-ape
cd git-ape

VS Codeでワークスペースを開くと、エージェント設定ファイルがGitHub Copilotによって自動検出されます。エージェントと直接やり取りします：

@git-ape deploy a function app with storage in West Europe

エージェントは内部でAzure MCPサーバーを使ってAzureサービスとやり取りします。VS Code設定のMCP構成で特定の機能を有効にします：

{
 "azureMcp.serverMode": "namespace",
 "azureMcp.enabledServices": [
 "deploy", "bestpractices", "group",
 "subscription", "functionapp", "storage",
 "sql", "monitor"
 ],
 "azureMcp.readOnly": false
}

なぜこれが重要か

Azureで構築している私たちにとって、これはプラットフォームエンジニアリングの議論を「ポータルをどう構築するか」から「ガードレールをどうAPIとして記述するか」にシフトさせます。プラットフォームのインターフェースがAIエージェントになると、制約とポリシーの品質がプロダクトになります。

パート1のブログは理論を提示しました：よく記述されたAPI、コントロールスキーマ、明示的なガードレールがプラットフォームをエージェント対応にします。パート2は実際のツールを提供することでそれが機能することを証明しています。エージェントはリソースを盲目的に生成するのではなく、ベストプラクティスに対して検証し、命名規則を尊重し、組織のポリシーを適用します。

クリーンアップも同様に簡単です：

@git-ape destroy my-resource-group

私の見解

正直に言うと、これは特定のツールよりもパターンについてです。Git-APE自体はデモ/リファレンスアーキテクチャです。しかし根底にあるアイデア — プラットフォームへのインターフェースとしてのエージェント、プロトコルとしてのMCP、ホストとしてのGitHub Copilot — これがエンタープライズの開発者体験が向かう方向です。

内部ツールをエージェントフレンドリーにする方法を探しているプラットフォームチームなら、これ以上の出発点はありません。そして.NET開発者として自分の世界とどう繋がるか気になるなら：Azure MCPサーバーとGitHub Copilotエージェントはどんなのワークロードでも動作します。ASP.NET Core API、.NET Aspireスタック、コンテナ化されたマイクロサービス — すべてがエージェンティックなデプロイフローのターゲットになり得ます。

まとめ

Git-APEは、エージェンティックなプラットフォームエンジニアリングの実践における初期だが具体的な姿です。リポジトリをクローンし、デモを試し、プラットフォームのAPIとポリシーがエージェントに安全に使われるためにどうあるべきか考え始めてください。

完全な記事でウォークスルーとデモ動画をご覧ください。