私の最新プロジェクトをご紹介します：AWS EC2上でのLibreChatの完全自動デプロイ。オープンソースのこのソリューションはGitLabで公開しています。本プロジェクトは、DevOpsとクラウドエンジニアリングの知見を示すもので、TerraformによるInfrastructure as Code（IaC）、BashによるUser-Dataスクリプト、GitLab CI/CDパイプライン、そして**AWS Systems Manager (SSM)**による集中管理を組み合わせています。結果として、LibreChatインスタンスが6分未満で稼働し、コスト最適化、セキュリティ強化、最大限の可用性を実現します。
このプロジェクトは単なる技術的デプロイを超え、高度な自動化のビジョンを体現しています。専門家にも初心者にも配慮した設計です。以下に設計の詳細を示します。
1. 再現性と最適化を両立したクラウドアーキテクチャ
インフラはTerraformで管理され、Infrastructure as Codeの原則に従い再現性とスケーラビリティを確保しています。主要コンポーネントは以下の通りです：
- AWS VPC：インフラを保護するための分離された仮想ネットワーク。
- パブリックサブネット：高可用性を確保するための3つのサブネット。
- EC2インスタンス (t3a.small)：LibreChatをホスト。**スポットインスタンス（Spot Instances）またはオンデマンド（On-Demand）**を選択可能。
- インターネットゲートウェイ：HTTPSによる安全な接続を提供。
- AWS SSM：APIキーの中央管理とデプロイ状況の追跡。
EC2へのデプロイはBashのUser-Dataスクリプトで自動化されています。このスクリプトは以下を行います：
- 依存関係（Docker、Git、Node.js）のインストールとシステムの更新。
- LibreChat（バージョン 0.7.7）のクローンと
.envおよびlibrechat.yamlの設定。 - SSMからAPIキーを安全に取得。
- 自己署名SSL証明書を用いたHTTPSでのNginx設定。
このスクリプトはTerraform経由で組み込まれ、エラーハンドリング（set -e、trap 'error_handler' ERR）と /var/log/user-data.log へのログ記録を含み、信頼性と追跡性を確保しています。
2. セキュリティとAPIキーの集中管理
セキュリティは最優先です。OpenAI、Mistral AI、Anthropic、GoogleなどのAPIキーはAWS SSM Parameter Storeに保管され、動的に取得され、コード内にハードコーディングされることはありません。対策は次の通りです：
- HTTPS必須：ポート80から443へのリダイレクトと自己署名証明書。
- エラー管理：問題発生時はスクリプトを停止し、SSMにステータスを更新。
- AWS Session Manager：SSH不要でインスタンスへアクセスし、セキュリティを向上。
この方法により、安全な管理とリアルタイムの監視が実現されます。
3. スポットインスタンスによるコスト最適化
コスト削減のためにAWSのスポットインスタンスを利用しています。Terraformの変数 spot_enabled によりスポットとオンデマンドの選択が可能で、誰でも利用できる設計です。さらに、check_spot.py というPythonスクリプトが variables.tf 内の価格を自動調整し、継続的な最適化を行います。
4. GitLabによる包括的なCI/CDパイプライン
GitLab CI/CDパイプライン（gitlab-ci.yml に定義）でデプロイをオーケストレーションしています：
- Terraform：インフラのplanとapply。
- インスタンス管理：SSM経由での起動、停止、状態確認。
- APIキー管理：安全な追加・削除。
- ユーザー登録：LibreChatへのアクセス制御。
export.sh スクリプトにより、ローカルでもCI/CD上でもコマンドが簡素化され、スムーズでプロフェッショナルな操作が可能です。
5. 多言語対応によるグローバルなアクセシビリティ
幅広いユーザーに届くよう、READMEは6言語（英語、ドイツ語、スペイン語、日本語、韓国語、中国語）に翻訳しています。これは私のAI翻訳スクリプトによるもので、プロジェクトの包括性を高めています。
6. 技術的課題とその解決
LibreChat 0.7.6への対応は細かな調整を必要としました：
- Mistralサポート：
librechat.yamlの更新によりmistral-large-latestを対応。 - Nginx：HTTP/2のためのSSLディレクティブ修正。
- スポット/オンデマンド：Terraformでの柔軟な管理。
これらの課題は徹底したテストと詳細なドキュメントで解決しました。
7. このプロジェクトが優れている理由
本プロジェクトの特徴：
- 完全自動化：インフラからインストールまで全てスクリプト化。
- 最適化：コスト削減と性能向上の両立。
- セキュリティ：集中管理とデフォルトでのHTTPS。
- アクセシビリティ：多言語ドキュメントとシンプルなオプション。
これは私のAWSアーキテクチャ、DevOps、クラウドとスクリプティングのスキルを反映しており、オープンソースへの情熱を示しています。
ぜひ触ってみてください！
プロジェクトはGitLabで公開しています。ぜひ試してフィードバックをください。専門家も初心者も歓迎します。貢献してプロジェクトを成長させましょう！
連絡先： contact@jls42.org
私について： 私はJulien LS、AWSクラウドアーキテクチャ、DevOps、AI、自動化を志すエンジニアです。本プロジェクトは私の他の取り組み、例えばBabelFish AIの流れの一部です。プロフィールはGitLabでご覧ください。
この文書は gpt-5-mini モデルを使用して fr バージョンから ja 言語へ翻訳されました。翻訳プロセスの詳細については https://gitlab.com/jls42/ai-powered-markdown-translator をご参照ください。