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2024年05月17日
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ログベース指標に基いた通知に、ログの一部を含めたい。textPayloadとかを。
クラウドエースの亀梨です。 監視通報メールを受け取ったとき、具体的な情報が掲載されていてほしいですよね。 Cloud Monitoring のログベース指標では、ログ出力というイベントに起因する通知を構成することができます。 そこで「ラベル」機能を設定することによって、その送信される通知に、元となったログの全部または一部を含めることができます。 TL;DR 〜 この記事の要約 ログベースの指標を作成する際、「ラベル」を付与するよう指定することができる。 「ラベル」には、LogEntry の一部を抽出した値
テスト
,
API
クラウドエース
2024年05月17日
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コンテナイメージ署名ワークフローを試してみた/技術情報のインプット・アウトプット戦略~NRIネットコム TECH AND DESIGN STUDY #32~
こんにちは、ブログ運営担当の小嶋です。 5/28(火)19:00~20:00 当社主催の勉強会「NRIネットコム TECH & DESIGN STUDY #32」が開催されます!! 今回のTECH & DESIGN STUDYは、当社クラウドエンジニアが、「ECS × AWS Signer を使ったコンテナイメージ署名ワークフローを試してみた」についてと、「AWS Community Builder流:技術情報のインプット・アウトプット戦略」についてお話します。 【1本目】ECS × AWS Signer
AWS
NRIネットコム
2024年05月17日
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高効率のLLM学習手法ReFTを試してみる
こんにちは AIチームの戸田です 今回は先月スタンフォード大学が発表した新しいParameter-efficient fine-tuning(PEFT)のReFTを試してみたいと思います。 PEFT PEFTはLLMのような大規模な事前学習済みのニューラルネットワークのモデルを、効率的にfine-tuningする手法の総称です。モデル全体ではなく一部のパラメータだけを更新することで計算コストを大幅に削減できる上に、Full fine-tuning(モデル全体を学習)するのと同等の性能を達成することができる
GitHub
,
人工知能
,
ネットワーク
,
API
,
大規模言語モデル(LLM)
株式会社AI Shift(株式...
2024年05月17日
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フィッシングキットから生成されたサイトの調査 (インターンシップ体験記)
はじめに こんにちは、ドコモグループのウインターインターンシップ2023に参加した猪飼です。 普段は、大学院でマルウェアの動的解析に関する研究をしています。 「サイバー攻撃の原理を理解し、攻撃インフラ(マルウェアインフラ)を解明するセキュリティアナリスト」のポストに参加させていただきました。 この記事では、私がインターンシップで取り組んだ内容について紹介します。 NA4Secプロジェクトについて まずは、私がお世話になったNA4Secプロジェクトについて紹介します。 正式には「Network Analyt
セキュリティ
,
HTML
,
インフラ
,
テスト
,
組み込み
NTTドコモビジネス
2024年05月17日
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フィッシングキットから生成されたサイトの調査 (インターンシップ体験記)
はじめに こんにちは、ドコモグループのウインターインターンシップ2023に参加した猪飼です。 普段は、大学院でマルウェアの動的解析に関する研究をしています。 「サイバー攻撃の原理を理解し、攻撃インフラ(マルウェアインフラ)を解明するセキュリティアナリスト」のポストに参加させていただきました。 この記事では、私がインターンシップで取り組んだ内容について紹介します。 NA4Secプロジェクトについて まずは、私がお世話になったNA4Secプロジェクトについて紹介します。 正式には「Network Analyt
HTML
,
インフラ
,
テスト
NTTドコモビジネス
2024年05月17日
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AppSheet の導入戦略ベストプラクティス
本記事では、Google のノーコード開発ツールである AppSheet の管理者向けに、導入戦略のベストプラクティスをご紹介します。 はじめに AppSheet とは 当記事について 開発モデルの選択 集中開発 ハイブリッド開発 市民開発 ガバナンスモデルの策定 導入企画のステップ 1. ステークホルダーを特定する 2. 実行チームを組織する 3. 目標と優先順位を決定する 4. ゴールを定義し、追跡する指標を決定する 5. ガバナンス戦略に合わせて、導入ステップを計画する 役割の設計 ガバナンスポリシ
ハンズオン
,
品質管理
,
ノーコード/ローコード
株式会社G-gen
2024年05月17日
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BigQuery editions の Autoscaling の自動設定・料金按分の仕組みを紹介します
はじめに 初めまして。横断クラウドアーキグループの勝俣です。 私は普段 BigQuery の計算リソースである Slot と呼ばれるものを全社横断的に購
GitHub
,
Google BigQuery
,
Terraform
株式会社リクルート
2024年05月16日
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OWASP SAMMではじめる、プロダクトセキュリティの評価と中期計画
こんにちは。 ワンキャリアでセキュリティエンジニアをしている蟹と申します。 本稿は、先日下記のイベントで、セキュリティ組織についてのフレームワーク「OWASP SAMM」についてお話しした内容を記事化したものです。
キャリア
,
OWASP
,
ChatGPT
株式会社ワンキャリア
2024年05月16日
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2月・3月入社メンバー紹介
はじめに こんにちは、11月入社のnamです! 本記事では2024年2,3月入社のみなさまに、入社直後の感想をお伺いし、まとめてみました。 KINTOテクノロジーズに興味のある方、そして、今回参加下さったメンバーへの振り返りとして有益なコンテンツになればいいなと思います! J.O  自己紹介 3月入社のJ.Oです。KINTO ONE開発部 新車サブスク開発Gでプロデューサー職と
R
,
ハンズオン
,
SaaS
KINTOテクノロジーズ
2024年05月16日
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AWS Backup で保護した VMware 仮想マシンを Amazon EC2 としてリストアする
はじめに AWS を利用しているお客様が、 VMware 仮想環境上で稼働する仮想マシンのデータ保護の手法として、AWS Backup の利用を検討することが増えてきました。AWS Backup を活用することで、VMware 仮想マシンのバックアップを他のネイティブ AWS リソースと一括してクラウド上で管理・保管できるため、オンプレミスとクラウドの両環境の包括的な保護が実現できます。自動化、柔軟なポリシー設定、信頼性の高いデータ保護が可能で、運用コストの最適化を図ることもできます。 これまでは、VMw
VMware
,
Windows
,
Linux
AWS
2024年05月16日
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fluentd/fluent-bitでTreasure Dataにログを送信するときにハマった話
はじめに DelishKitchen や ヘルシカ でインフラをやったりバックエンドをやったりしているyoshikenです。 今回は、Treasure Dataにログを送信しようとfluentdとfluent-bitを使っていたときにハマった話を書きます。 fluentdからfluent-bitへ もともと弊社では歴史的背景でfluentdを使っていました。が、 大々的なlogの加工が必要なものはTreasure Dataなど別サービスで行う リソースの消費がやや気になる FireLensはじめ、Farg
AWS
,
Treasure Data
,
データ分析
株式会社エブリー
2024年05月16日
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FractalDB: LINEヤフーのオンプレミス・マルチテナンシー型データベースシステムの紹介
こんにちは、LINEヤフー株式会社でデータベース部門に所属している、今野です。現在は、先日LINEヤフー社内にて提供を開始したFractalDBの開発と運用を担当するチームに所属しています。 Frac...
MongoDB
,
MySQL
,
SQL
LINEヤフー Tech
2024年05月16日
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AWS Amplify の新機能: SQL データベース、OIDC/SAML プロバイダー、AWS CDK との統合
AWS Amplify のローンチウィークの「拡張性の日」へようこそ! AWS Amplify の Gen 2 では、ビジネスニーズに合わせてアプリをカスタマイズするための 4 つの新しい機能を提供しています。本日発表する機能は以下の通りです。 既存のデータソース (PostgreSQL または MySQL データベースを含む) との統合 任意の OpenID Connect (OIDC) または SAML 認証プロバイダーによる認証 Amplify で生成された AWS サービスのリソース (Amazo
AWS
,
MySQL
,
PostgreSQL
AWS
2024年05月16日
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Rust関連のアウトプットの紹介
こんにちは、プラットフォームチームの Taiki です。 Finatextのプラットフォームチームでは、最近GoだけでなくRustも用いているので、Rust関連のブログ記事やZenn本を書きました。ぜひご覧ください! https://medium.com/media/8e8e799d90c074249d5d00d189ca025d/href https://medium.com/media/d6cc252e92f63973065eed666aabde23/href https://medium.com/m
Rust
Finatextホールディング...
2024年05月16日
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Google Cloud でのビッグデータ処理の選択肢
はじめに こんにちは、クラウドエース データソリューション部所属の伊藤です。 普段は、データ基盤や機械学習基盤を中心とした案件に携わったり、エンジニアリングマネージャーをしたり、Google Cloud 認定トレーナーとしてトレーニングを提供したりしてます。 データ処理システムのよくある課題として、データ処理が遅い、今後データ量が増える、などといったものがあります。 そのような課題を解決するために、Google Cloud では、ビッグデータ処理を行うための様々なプロダクトが提供されています。 ただ、候補
Google Cloud
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Apache Spark
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SQL
,
Google BigQuery
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TensorFlow
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人工知能
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ビッグデータ
,
インフラ
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オンプレミス
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ノーコード/ローコード
クラウドエース
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