I personally love to know and see what others are reading, and I assume many of you do as well.

私は個人的に、他の人たちが何を読んでいるのかを知り、見るのが好きだ。

So I want to quickly share eight of these books.

そこで早速、その中から8冊を紹介したい。

Now, I rarely buy physical books.

今は、物理的な本はほとんど買わない。

I read 98% of books on my Kindle or the Kindle app on my iPad.

私は本の98％をKindleかiPadのKindleアプリで読んでいる。

I don't have some weird idea a physical page is smelling good or that having a physical book in my hand is some sort of magical feeling.

物理的なページがいい香りを放っているとか、物理的な本を手にすることがある種の魔法のような感覚だとか、そんな変な考えは私にはない。

Content is content.

コンテンツはコンテンツだ。

However, when it comes to some tech books, coding books, IT books, you just have to have the real thing.

しかし、技術書、コーディングの本、ITの本となると、本物を手に入れるしかない。

The diagrams, the charts, the way you study the book, it just can't be done well digitally.

図や表、本の勉強の仕方など、デジタルではうまくできない。

Now, I've worked as a full-stack dev.

今、私はフルスタックの開発者として働いている。

I've worked in DevOps, site reliability engineering, developer relations, and all the while feeling like I'm kind of missing the big picture.

私はDevOps、サイトの信頼性エンジニアリング、開発者リレーションシップに携わってきたが、その間ずっと、全体像を見失っているような気がしていた。

Like there was just a lot I didn't understand or didn't grasp very well, and I'm gonna fill those gaps this year with a more robust understanding of designing systems and computing and now AI concepts.

今年は、システム設計やコンピューティング、そしてAIの概念についてより深く理解することで、そのギャップを埋めようと思っている。

So again, I wanna share with you eight books that I'm diving deep into this year, books that can only be really digested well physically.

というわけで、今回も、私が今年深入りしている8冊の本を紹介したい。

And I plan to finish out these eight throughout the year.

そして、この8本を今年中に仕上げるつもりだ。

And if you're also into continuous learning or interested in book studies with other professionals, career development, or networking, then be sure to check out the Travis Media community.

また、継続的な学習や、他のプロフェッショナルとの書籍研究、キャリア開発、ネットワーキングに興味がある方は、ぜひトラヴィス・メディアのコミュニティをチェックしてみてください。

It's currently only nine bucks a month to join.

現在、月額わずか9ドルで加入できる。

Right now, full access, but we'll be going up again when we reach 200 members.

今はフルアクセスですが、メンバーが200人に達したら、またアクセス数を増やす予定です。

And we just started a new book that we're reading together called Algorithms to Live By, where we'll have biweekly calls to discuss what we're learning.

そして、私たちは『Algorithms to Live By（生きるためのアルゴリズム）』という新しい本を読み始めたところだ。

The content for this video was also posted there a week or two ago as well.

このビデオの内容も1、2週間前に投稿されたものだ。

Anyway, if that interests you, check it out, link below.

とにかく、もし興味があれば、以下のリンクからチェックしてほしい。

So here are the books I'm lining up this year in no particular order.

というわけで、私が今年並べる本を順不同で紹介しよう。

Number one, Designing Data Intensive Applications.

その1、データ集約型アプリケーションの設計。

So there's a very popular system design YouTube channel called System Design Fight Club.

システムデザイン・ファイトクラブという、とても人気のあるシステムデザインのYouTubeチャンネルがあるんだ。

This guy's worked at Amazon and he currently works at Apple as a senior developer.

この男はアマゾンで働いた経験があり、現在はアップルで上級開発者として働いている。

And I saw him on a video recently on another channel where he was reviewing a lot of system design books.

最近、別のチャンネルで彼がシステムデザインの本をたくさんレビューしているビデオを見たよ。

And this book he stated was his top pick of all time.

そして、この本が彼のベスト・ピックだと述べた。

And I looked into it and it seems to be everybody's top choice.

調べてみたら、みんなが一番に選んでいるようだ。

So I have to read it this year.

だから今年中に読まなければならない。

It's an O'Reilly book.

オライリーの本だ。

It's not new.

新しいことではない。

I'm always late to the game.

私はいつも出遅れる。

But if you haven't read it,

でも、もし読んでいないなら

I think you should join me in doing so.

あなたも私と一緒にそうすべきだと思う。

However, if you take a glance at this and it looks a bit over your head at the stage you're at, then he recommends in that video starting with the system design primer first, which is really good, but it's in the form of a GitHub repo with links to watch and read as you work through it.

しかし、もしこれを一目見て、あなたが今いる段階ではちょっと頭でっかちに見えるのであれば、彼はそのビデオの中で、まずシステム設計の入門書から始めることを勧めている。

I'll put a link to that below as well.

以下にそのリンクも貼っておこう。

In fact, all of these will be listed below.

実際には、これらすべてを以下に列挙する。

Number two, Building LLMs for Production,

その2、プロダクションのためのLLMの構築、

Enhancing LLM Abilities and Reliability with Prompting, Fine-Tuning, and RAG.

プロンプティング、ファインチューニング、RAGによるLLMの能力と信頼性の向上。

So I wanted a book this year that helps me understand the core concepts behind LLMs, which are pretty much solidified as a player in all things future.

だから私は今年、LLMの背後にある核となるコンセプトを理解するのに役立つ本が欲しかったのだ。

Not really the machine learning, but the side of things that I think AI engineers or developers who are integrating AI into their apps need to know, like Transformers, Performance, RAG,

機械学習というよりも、AIエンジニアやAIをアプリに組み込もうとしている開発者が知っておく必要があると思う、トランスフォーマーやパフォーマンス、RAGのような側面だ、

Leng Chen, Agents, Fine-Tuning, and most importantly, Deployment.

レン・チェン、エージェント、微調整、そして最も重要なのは配備。

How do you go about deploying these apps in production?

これらのアプリを本番環境にデプロイするにはどうすればいいのか？

This book has great reviews and has been recently updated, so I'll be working through this one this year as well.

この本は評価が高く、最近更新されたので、今年もこの本を読み通すつもりだ。

Number three, System Design Interview,

その3、システムデザイン・インタビュー、

An Insider's Guide, Volume One and Two.

インサイダーズガイド第1巻と第2巻。

Now, not everyone will need to undergo a systems design interview, but I think everyone would greatly benefit from the study of system design on its own.

すべての人がシステム・デザインの面接を受ける必要はないだろうが、システム・デザインの勉強は、それだけで誰にとっても大きなメリットがあると思う。

How does software work as a system?

ソフトウェアはシステムとしてどのように機能するのか？

The components, the architecture, the data flow.

コンポーネント、アーキテクチャ、データフロー。

It would do wonders to be able to zoom out from your everyday code and understand and be able to plan or architect a system around it.

日常的なコードからズームアウトして理解し、それを中心にシステムを計画したり設計したりできるようになれば、素晴らしいことだ。

And these two volumes cover concepts like rate limiters,

そして、この2巻はレートリミッターのような概念をカバーしている、

URL shorteners, chat systems, notification systems, web crawlers, message queues, and more particular systems like hotel reservations,

URL短縮システム、チャットシステム、通知システム、ウェブクローラ、メッセージキュー、そしてホテル予約のような特殊なシステム、

S3 object storage, digital wallets, Google Maps.

S3オブジェクトストレージ、デジタルウォレット、グーグルマップ。

I mean, all of these are systems, and I think there's great value in studying how to put these together.

つまり、これらはすべてシステムであり、これらをどのように組み立てるかを研究することには大きな価値があると思う。

And these two volumes have been noted as two of the best out there.

そしてこの2巻は、最高の2巻として注目されている。

Now, the fourth book is called Code,

さて、4冊目は『Code』、

The Hidden Language of Computer Hardware and Software.

コンピュータのハードウェアとソフトウェアの隠された言語。

This is an updated version of a 20-year-old classic explaining the workings of digital computers.

本書は、デジタル・コンピューターの仕組みを解説した20年前の名著の改訂版である。

It's been recommended to me by lots of people, and I think will be an informative read.

多くの人に勧められているし、有益な読み物になると思う。

Number five, The Staff Engineer's Path,

その5、『スタッフ・エンジニアの道』、

A Guide for Individual Contributors

個人献金の手引き

Navigating Growth and Change.

成長と変化をナビゲートする。

I'm not a staff engineer, but I like to read books that are well ahead of me.

私はスタッフ・エンジニアではないが、自分よりずっと先の本を読むのが好きだ。

In these types of books, anyone at any level of IT will learn about leadership, growth, dealing with change, thinking strategically, and all that good stuff.

この種の本では、ITのどのレベルの人でも、リーダーシップ、成長、変化への対処、戦略的思考など、あらゆる良いことを学ぶことができる。

There are great reviews here that speak of it being a very well-rounded book.

ここには、この本が非常に充実した本であると語る素晴らしいレビューがある。

Number six, The Kubernetes Book.

その6、『Kubernetes Book』。

This book looks to cover all the bases, not in detail, but more of a reference book.

本書は、詳細というよりは参考書として、すべてのベースをカバーしているように見える。

Since I'm largely shifting my focus back to Kubernetes this year, with the goal of getting all the certifications,

私は今年、Kubernetesにフォーカスを戻し、すべての資格を取得することを目標としている、

I'm going to keep this one on my desk in reference sections as I study them.

この本を机の上に置いて、勉強するときの参考文献にしようと思っている。

If you want more information on this pursuit and why I'm learning this, or going this direction this year, check out my last video, link up here somewhere.

この追求について、そしてなぜ私がこれを学んでいるのか、今年このような方向に進んでいるのかについて、もっと詳しく知りたい方は、私の前回のビデオをチェックしてほしい。

This book has been recently updated this year, has great reviews, and I think will be a great companion to the CodeCloud courses that I'll be taking.

この本は今年更新されたばかりで、レビューも高く、私が受講するCodeCloudコースの素晴らしいお供になると思う。

I also want to note that I'm currently working through

また、私は現在、次のようなことに取り組んでいる。

Acing the Certified Kubernetes Administrator Exam book on the Manning website.

Kubernetesアドミニストレータ認定試験を攻略するための本がマニングのウェブサイトに掲載されています。

So I have a subscription, and I can read all the books digitally, meaning I got to log into their site and read them there.

だから、私は定期購読をしていて、すべての本をデジタルで読むことができる。

But this particular resource has been phenomenal as well, especially with all the practical exercises at the end of each chapter.

しかし、この特別な教材も驚異的で、特に各章の最後にある実践的な練習問題には目を見張るものがある。

So if you're looking to take the CKA this year, check this one out.

今年、CKAを受けたいと思っている人は、ぜひチェックしてほしい。

They also have a live project for the CKA as well.

また、CKAのライブ・プロジェクトもある。

All right, the seventh book is going to be Observability Engineering,

さて、7冊目は「観測可能性工学」だ、

Achieving Production Excellence, First Edition.

プロダクション・エクセレンスの達成、初版。

So one thing I want to lean into this year is not only observability, but AI observability in particular, and specifically in the context of Kubernetes.

ですから、今年私が傾注したいことのひとつは、観測可能性だけでなく、特にAIの観測可能性、特にKubernetesの文脈での観測可能性です。

Thus, I want to read a good book on observability engineering, a camp that many people don't think a lot about, but is vital to any and every healthy system out there.

したがって、私は観測可能性工学に関する良書を読みたいと思う。多くの人があまり考えていないことだが、世の中のあらゆる健全なシステムにとって不可欠な陣営である。

Now, this is also an O'Reilly book, and it's fairly new, and looks to be an essential read for any DevOps or site reliability engineer.

この本もオライリーの本で、かなり新しく、DevOpsやサイトの信頼性エンジニアにとっては必読書となりそうだ。

And finally, my eighth book that I'll be reading this year is Why Machines Learn, The Elegant Math Behind Modern AI.

そして最後に、今年8冊目に読む本は『機械はなぜ学ぶのか』（原題：Why Machines Learn, The Elegant Math Behind Modern AI）だ。

So this is going to be a tough read for me as I'm not a big math nerd, but I want to be challenged in this field this year, especially in the context of AI.

というわけで、数学オタクの私にとっては厳しい読書になりそうだが、今年はこの分野、特にAIの文脈でチャレンジしてみたい。

I've seen this book recommended many places, and I'm going to give it a whirl.

この本はいろいろなところで勧められているのを見たので、一度読んでみようと思っている。

So those are my eight physical, more in-depth books that I'm planning to read throughout this year.

以上、今年中に読もうと思っている8冊の本を紹介した。

What did I miss?

私は何を見逃したのだろう？

What can I add to this or swap out from this list?

このリストに何を加えたり、入れ替えたりできる？

What would you recommend?

お勧めは？

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