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Linux サーバーの「構築 → 動作確認 → 異常調査 → 復旧」を一通り学ぶための個人学習ラボです。業務での運用実績を示すものではなく、本人が実行した範囲と未実施の範囲を分けて記録することを方針として掲げています。ライセンスは MIT、作者は島田則幸（Noriyuki Shimada）。 中核の構成は、認証付きの Flask アプリ（コンテナ内で psutil を用いて状態を返す）と、その入口となる nginx を Docker Compose で起動するものです。ブラウザからは 127.0.0.1:8080 を通じてアクセスし、health 応答と Basic 認証の有無による 200 / 401 の違いを確認できます。監視系は Prometheus がアプリと node-exporter を定期取得し、Grafana が可視化、さらにログ集約（Alloy / Loki）と Alertmanager による通知までを含む詳細構成図を用意しています。ホスト全体の数値は node-exporter 側で見るべき点も明記されています。 構築の自動化には Ansible を用い、common / docker などのロールを含む foundation.yml（基盤構築）と、監視まで含む site.yml（フルスタック）を分けています。冪等性の確認や、Ubuntu と AlmaLinux それぞれへの基盤適用の記録が残されています。加えて復旧手順や変更管理、SLO・エラーバジェットといった運用面のトピックも扱います。 検証は GitHub Actions の python-check と full-stack-e2e ワークフローで自動化され、pytest は 167 件という記録があります。証跡台帳（docs/evidence）では実行日時・環境・対象 commit・結果・未実施範囲を管理し、2026-08-22 のフルスタック E2E では一括構築・冪等性・復旧・復元など 23 ID が PASS、2026-09-04 には Ubuntu と AlmaLinux の基盤構築実測、2026-09-07〜08 には Hyper-V 上の Ubuntu に対する手作業構築（固定 IP・SSH 鍵認証・sudo・UFW・時刻同期・自動更新）と Docker 最小構成の起動が記録されています。判定は PASS 14 / PASS-ADAPTED 4 / PARTIAL 2 / NOT RUN 1 といった内訳まで公表されています。 一方で、AWS への実適用と削除、Slack への実配信、監視ラボの長期稼働、ホスト障害からの復元（D-2）は NOT RUN として明示され、実測計画が別途用意されています。手作業記録についても、Ansible や本リポジトリのコードを使わない OS 単体の演習であり特定案件の受け入れではないこと、AI が手順案内や画像読取・記録編集を支援したこと、独力再現や長期稼働は対象外であることが注記されています。 ドキュメント群は学習者向けに厚く、最初に開く初心者向け学習ガイド（最小 2 サービスから始める 5 ステップ）、Level 0〜5 の一本道ラーニングパス、408 語のサーバー基礎用語集、サーバー構築キーワード集、初心者実習記録テンプレート、案件パック（要件→設計値→構築→試験→証跡→運用→変更）、設計判断、失敗から学んだ事例、手放して進める運用キットなどを含みます。AI の利用範囲も公開し、学習記録には自分で実行・説明できる範囲と AI 支援範囲、未確認範囲を残す方針が説明されています。