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2024年07月25日
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油断すると忘れてしまうかもしれないAmazon Aurora MySQLのパラメータグループの豆知識
こんにちは。 DevOpsが好きなアプリケーションサービス部の兼安です。 今回はパラメータグループのお話です。 (主に私が)油断すると忘れそうなAmazon Aurora MySQLのパラメータグループの豆知識をいくつか書いてみました。 本記事の対象者 本記事執筆にあたった際の検証環境 Amazon Aurora MySQLのパラメータグループとは デフォルトおよびカスタムパラメータグループ DBクラスターパラメータグループとDBインスタンスパラメータグループ パラメータグループのパラメータの優先順位 パ
DevOps
サーバーワークス
2024年07月25日
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IT未経験から入社後1年でスクラムマスターになれた理由
はじめに
アジャイル
,
スクラム
SHIFT EVOLVE
2024年07月25日
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【開催報告】AWS Summit Japan 2024 流通・小売・消費財業界向けブース展示
6 月 20 日と 21 日の 2 日間にわたり、幕張メッセにおいて 13 回目となる AWS Summit Japan が「AWSと創る次の時代」をテーマに開催され、会場では 3 万人以上、オンラインも合わせると過去最高となる 5 万人超の方の参加者を記録しました。 流通・小売・消費財業界担当チームでは「Accelerate Innovative Customer Journey(加速するカスタマージャーニーのイノベーション)」をテーマに展示を行い、多くのお客様に足を運んでいただきました。デモをご体験い
AWS
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オムニチャネル
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スタートアップ
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ネットワーク
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HealthTech
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Serverless
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3D
,
アーキテクチャ
AWS
2024年07月25日
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e コマースと店舗を繋ぐーImmersive Commerce とその店舗への拡張
顧客にとって、買う前に試すことができるということは重要です。e コマース(以下 EC)と店舗のどちらにおいても、顧客の購入を後押しするためには、商品について十分な情報を提供する必要があります。その手段として近年注目されている技術の一つが、VR/AR/3D をはじめとする Spatial Computing 技術です。特にオンラインショッピングにおける Spatial Computing 技術の活用は Immersive Commerce とも呼ばれ、 Amazon.com をはじめとした EC サイトで実
AWS
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GitHub
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セキュリティ
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React
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VR
,
3D
AWS
2024年07月25日
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Amazon One Enterprise の機能とユニファイドコマースの実現
Amazon One Enterprise は、Amazon Web Services (AWS) の新たな生体認証サービスとして昨年 2023 年 11 月に発表され、AWS Summit Japan 2024 では日本で初めて実機を展示しました。この Amazon One Enterprise は、手のひらと静脈の画像を組み合わせて生体認証を行うことで、99.9999 %の高い精度を実現しています。また、高度な暗号化方式を使用し、AWS 規格に従って手のひらデータをクラウド上に保存しており、安全に利用
AWS
,
Go
,
セキュリティ
,
人工知能
AWS
2024年07月25日
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〜可視化編〜 Amazon Managed Grafana を使って Amazon Monitron のデータを可視化する
はじめに Amazon Monitronのデータを使って可視化する機会がありましたので、記事にしました。 前回の記事で、Amazon MonitronからデータをS3に送信し、Glue Crawlerでテーブルを作成するまでの手順を紹介したので、 本記事では、Glueテーブルに対してAthenaでクエリを実行し、Amazon Managed Grafanaでグラフを作成するまでの手順紹介となります。 基本的にAWSの公式ブログにそって手順を進めましたが、いくつか記載がないようなポイントもあったので参考にな
AWS
サーバーワークス
2024年07月25日
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AWS Secrets ManagerとGitHub Actionsを使った安全なCI/CDパイプラインの構築
本記事では、Secrets Managerの設定からGitHub Actionsの設定、両者の統合方法、ベストプラクティスまでを詳しく解説します。
AWS
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GitHub
,
Node.js
,
Python
,
Salesforce
,
Ubuntu
,
セキュリティ
,
テスト
,
データベース
SHIFT EVOLVE
2024年07月25日
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Platform Engineering Kaigi 2024 〜SRE課ふりかえり〜
SRE課の飯野です。 去る2024/7/9(火)、『 Platform Engineering Kaigi 2024 』(以下PEK)が開催されました。 弊社からは7名(SRE課6名+インフラ部長)が現地参加し、登壇企業の皆さまの熱量あふれるセッションを肌で体感してきました。 本ブログでは、PEK参加後にSRE課メンバーで実施した社内でのふりかえりの内容をお届けします。 目次 PEKとは? 当日の様子 ふりかえりやってみよう 総括 PEKとは? 『Platform Engineering Kaigi 20
スクラム
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DevOps
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インフラ
,
SRE
,
Microservices
,
設計
株式会社ラクス
2024年07月25日
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Hyperledger Fabric 入門 – トランザクションフローの説明 –
こんにちは! サイオステクノロジーの安藤 浩です。 エンタープライズ向けブロックチェーンのデファクトスタンダードといわれているHyperledger Fabricの入門の続きとして、Hyperledger Fabricでいうところの合意形成の仕組みであるトランザクションフローについて説明していきます。説明や用語などは以下の前回の記事をもとにしています。 Hyperledger Fabric 入門 – Hyperledger Fabricとは、Hyperledger Fabricのコンポーネント
アルゴリズム
,
ブロックチェーン
,
ネットワーク
,
スクール
サイオステクノロジー(Tech...
2024年07月25日
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Amazon Connect 添付ファイルスキャンによる保護とレピュテーションリスク低減
顧客とエージェントのチャット対話中にファイルを共有できる機能は、全体的な顧客体験を大幅に向上させる重要な利点があります。顧客がチャットセッション中に文書、画像、スクリーンショットなどのファイルを共有できるようにすることで、より明確なコミュニケーションが可能になり、顧客の問題をより包括的に理解できます。これにより、問題の解決が早まり、より顧客にパーソナライズした対応ができます。エージェントは添付ファイルを使用して、製品ガイド、トラブルシューティングの手順、または必要な情報を共有することで、提供するサポートを
AWS
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Git
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GitHub
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機械学習
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インフラ
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テスト
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API
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Serverless
,
アーキテクチャ
,
DX
AWS
2024年07月25日
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コード品質向上のテクニック:第35回 引数の持ち腐れ
こんにちは。コミュニケーションアプリ「LINE」のモバイルクライアントを開発している石川です。 この記事は、毎週木曜の定期連載 "Weekly Report" 共有の第 35 回です。 LINEヤフー...
LINEヤフー Tech
2024年07月25日
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「ゼロから始めるソフトウェアテスト技法」を解説
こんにちは。今回、Udemyにて「ゼロから始めるソフトウェアテスト技法」の講座を公開させていただきましたことをお知らせします。 本記事では、公開された講座がどのようなものなのか、ソフトウェアテストの近い未来をお伝えします。 講座の紹介 本講座の「ゼロから始めるソフトウェアテスト技法」では、ソフトウェアテスト技法の基礎から、よくある仕様を使ってソフトウェアテスト技法の実践的な適用方法を解説したものです。 本講座は、次のような方に見てもらいたい内容となっています。 ソフトウェアテスト未経験者 ソフトウェアテス
機械学習
,
人工知能
,
ソフトウェアテスト
,
テスト
,
スクール
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メタバース
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ChatGPT
,
統計
,
学生
AGEST
2024年07月25日
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terraform (plan|apply) in GitHub Actions
この記事は、2024年6月24日(月)に行われた社内IaC勉強会における発表を、さくナレ編集部にて記事化したものです。 はじめに さくらインターネット SRE室の久保です。 今日は「terraform (plan|app […]
AWS
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GitHub
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Mackerel
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IaC
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API
,
SRE
,
Terraform
さくらインターネット
2024年07月25日
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IT完全未経験の元教師がJSTQB FLに合格!~スクラムを添えて~
はじめに
アジャイル
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ソフトウェアテスト
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設計
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DX
SHIFT EVOLVE
2024年07月25日
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Failure Analysis Assistant – AIOps で障害分析を効率化してみよう –
システムやサービスを提供する上で、障害はつきものです。障害を迅速に分析し対処することがユーザビリティやサービス信頼性を向上し、結果顧客満足度につながります。一方で近年システムは複雑さを増しており、障害特定が従来に比べて難しくなっています。したがって障害分析の効率化や高度化が重要になっています。 従来の手動による障害分析では、膨大なログデータの中から問題の根本原因を特定するのに多大な時間と労力を要し、ダウンタイムの長期化やサービス品質の低下につながる可能性がありました。そこで注目されているのが、人工知能 (
AWS
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初心者
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SRE
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設計
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オンプレミス
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大規模言語モデル(LLM)
AWS
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