GenAIと共に歩むF5資格試験の道: Day3 〜技術英語と実践学習で知識を深める

Posted at 2025-02-13

本日も、生成AIのサポートを受けながらF5資格の勉強をしました。
特に会話型リアルタイムフィードバックの力を実感した一日となりました。

本日利用したツールはChatGPT o3‑mini-highとPerplexityです。
両ツールの個人的な使い分け方法も記載しています。

1. 技術英語セッション（10～15分）

タスク①: フラッシュカード作成

作業内容:
- キーワード：load balancing, traffic management, SSL offloading, BIG‑IP, TMOS
- 上記用語をChatGPT o3‑miniのプロジェクト内で管理している用語集に追加しました。

2. 技術学習セッション（F5‑101/201教材の精読）

タスク②: 章の要点整理と理解補助

タスク③: 公式ドキュメントとの照合

作業内容:

ChatGPTから「ロードバランシングとSSLオフロードの基本原理」というドキュメントを読むよう指示を受けましたが、該当資料が見つからなかったため、試験要綱セクション1.01「アーキテクトとアプリケーションのデプロイ」をPerplexityに食わせて授業をしてもらいました。
試験要綱の具体的な内容は以下の通りです:

タイトル: "アーキテクトとアプリケーションのデプロイ"
目的:
  "1.01":
    説明: "必要な設定オブジェクトを特定し、最適なアプリケーションデプロイを実施する"
    例:
      - "最小限の設定オブジェクトの選定"
      - "設定オブジェクト間の依存関係の理解"
      - "必要なLTMプロファイルの特定"
      - "仮想サーバと仮想アドレスの違いの把握"

補足:
- LTMプロファイル: 単なるHTTPプロファイルとは異なり、細かなプロトコル制御が可能（例：Compression_ONKeep-Alive_HTTP_PRF：圧縮＆キープアライブON）。
- その他のLTMプロファイル:
  - TCPプロファイル: 遅延ACK制御、ウィンドウサイズ調整、OneConnect機能。
  - SSLプロファイル: SSLオフロード、証明書管理、TLSバージョン制御。
- 仮想サーバ: LTM上で定義される、特定のIP/ポートを利用するクライアント入口。FortigateのExplicit Proxy設定に類似しており、理解が進みました。
感想: Perprexicity先生の授業を通じて、理論だけでなく具体的な構成の理解が深まりました。

3. ツール比較とフィードバック

ChatGPT

タスク①ではChatGPTを利用しました。学習する単語が明確であり、ハルシネーションが起きる確率が少ないと思いました。

特徴:
- ChatGPTの最近のモデルでは拙いインプット情報でも、的確に理解・解釈して、高品質なフィードバックをくれます。他の生成AIでも的確にプロンプトを書けばよいのですが、o3‑miniを利用することで時短になります。
- プロジェクト機能のおかげで、チャットアーカイブの管理が容易になり、学習の振り返りもしやすいです。

Perplexity

タスク②③ではネットに存在するソースを元に授業をして欲しかったので、Perplexityを利用しました。

特徴:
- 何も自分で用意がない場合でも、何かしらのソース資料を参照しながら回答してくれるのが有用です。

使い分けのポイント

資料が自前にある場合: ChatGPTを使用して、深い理解や詳細なフィードバックを得る。
資料がない場合やWeb情報を参照した回答が欲しい場合: Perplexityを活用して、ある程度の適切な回答を得る。回答してもらった後にソース資料の確認を行う。

4. 動画視聴＆ノート作成

タスク④: 動画の視聴と要点抽出

作業内容:
- ベーシックなハンズオン動画が見たかったので、YouTubeで検索し、NetMavenさんの「F5 BIG-IP LTM/DNS(GTM) Training」再生リストから、「Initial Configuration - VLAN, Self-IP」と「Standard Virtual Server」のハンズオンセッションを視聴。
- 学びのポイント:
  - IPアドレスの振り分け方法
  - Node、Pool、Virtual Serverの作成
  - ラウンドロビンによる負荷分散の確認
感想: 実際に仮想環境で設定を試してみたいという意欲が湧きました。

5. 英語での振り返り

タスク⑤: 英語での学習内容のパラグラフ作成

作業内容:
- 当日の学習内容を短い英文パラグラフにまとめ、新しい単語やフレーズをリストアップ。
- 初稿を作成後、ChatGPT o3‑miniに英語の添削を依頼し、より自然な表現にブラッシュアップしてもらいました。
感想: 英語力の低下を実感しつつも、丁寧なフィードバックにより改善のヒントを得ることができました。

まとめ

本日の学習では、以下の成果を実感しました：

技術英語の強化: フラッシュカード作成や英語パラグラフ作成を通じ、専門用語と実践的な表現の習得に努めました。
教材と公式資料の精読: F5の基礎機能を理解し、実際の設定に役立つ知識を得ることができました。
ツールの使い分け:
- ChatGPT: 「賢い学友」として、深い理解と具体的なフィードバックを提供。
- Perplexity: Web情報を補完し、ソース資料を活用した回答が得られる。
実践的な学習: ハンズオンセッションの視聴により、実際の構成手順が具体的にイメージでき、仮想環境での試行への意欲が高まりました。

明日からは、試験問題形式のアウトプットも意識し、さらに実践的なスキルの習得に挑戦していきます。

参考リンク: F5公式サイト
 参考リンク: DevCentral
参考リンク: F5 BIG-IP LTM/DNS(GTM) Training

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