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2025年12月16日
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AWS DevOps Agent はインシデント対応の迅速化とシステム信頼性の向上に役立ちます (プレビュー)
2025 年 12 月 2 日、AWS DevOps Agent のパブリックプレビューを発表しました。AWS DevOps Agent は、過去のインシデントと運用パターンを体系的に分析することで、インシデントへの対応、根本原因の特定、将来の問題の防止に役立つ フロンティアエージェント です。 フロンティアエージェントは、自律的で非常にスケーラブルで、絶え間ない介入なしに数時間または数日働く、新しいクラスの AI エージェントです。 本番稼働のインシデントが発生した場合、オンコールエンジニアは、利害関係
AWS
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GitHub
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New Relic
,
Datadog
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データ分析
,
人工知能
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インフラ
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テスト
,
OSS
,
MCP
AWS
2025年12月16日
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AWS Lambda durable functions で非同期 API のポーリングを試す
本記事はサーバーワークス Advent Calendar 2025 (シリーズ 1)の16日目の記事です。 はじめに AWS Lambda durable functions とは durable functions 登場前 durable functions でポーリングフローを実装してみる 実装してみた結果 実行してみた結果 おわりに はじめに サーバーワークスの宮本です。本記事では re:Invent 2025 で発表された AWS Lambda durable functions のユースケースの
AWS
,
API
サーバーワークス
2025年12月16日
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医療業界の視点から解説!AWSの国内クロスリージョン推論がもたらす恩恵
はじめに この記事は Medley(メドレー) Advent Calendar 2025 16日目の記事です。 こんにちは。医療プラットフォーム本部 病院プロダクト統括部 開発戦略室の竹本です。re:Invent 2025 が閉幕し、今年も残すところあと僅かとなりました。 今回は Amazon Bedrock に関する記事を書いてみたいと思います。 Bedrockで国内限定のクロスリージョン推論が可能に! 少し前のAWSアップデートですが、 2025年9月29日に Amazon Bedrock で Cla
AWS
,
セキュリティ
,
人工知能
,
インフラ
,
HealthTech
株式会社メドレー
2025年12月16日
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AWS Lambda 高耐久関数を使用して複数ステップのアプリケーションと AI ワークフローを構築
現代のアプリケーションでは、複数段階の支払い処理、AI エージェントのオーケストレーション、または人間の決定を待つ承認プロセスなど、サービス間の複雑で長期にわたる調整がますます必要になっています。従来、これらを構築するには、状態管理を実装し、障害を処理し、複数のインフラストラクチャサービスを統合するために多大な労力が必要でした。 2025 年 12 月 2 日より、 AWS Lambda の耐久性のある関数 を使用して、使い慣れた AWS Lambda エクスペリエンス内で信頼性の高いマルチステップアプリ
AWS
,
Python
,
プログラミング
,
インフラ
,
テスト
,
API
,
OSS
,
Serverless
AWS
2025年12月16日
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大規模アプリケーションのデータフローを一元管理するJavaScriptライブラリ「Redux」
Reduxは、Reactなどのフロントエンド開発において、アプリケーション全体の状態を一元管理するためのライブラリです。これにより、データの追跡やデバッグが容易になり、開発効率が向上します。
JavaScript
,
React
,
Redux
,
フロントエンド
Sky株式会社
2025年12月16日
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【AWS re:Invent 2025】スタンプラリーのイベント「/dev/quest」に参加してみた
はじめに スタンプラリーのイベント「/dev/quest」とは 詳細 1. スタンプラリー用のカードを受け取る 2. スタンプを集める 3. SWAGを受け取る 成果 最後に はじめに こんにちは。アメリカから帰国し、疲労困憊中の林です。 AWS最大のイベントであるre:Inventに参加してきました。 今年初めて実施されたスタンプラリー「/dev/quest」に参加してきましたので、その様子を共有したいと思います。 スタンプラリーのイベント「/dev/quest」とは AWS Builder Cente
AWS
NRIネットコム
2025年12月16日
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Amazon Nova Forge の紹介: Nova を使用して独自のフロンティアモデルを構築
組織は、生成 AI の使用をビジネスのあらゆる部分で急速に拡大しています。深い専門知識や特定のビジネスコンテキストを必要とするアプリケーションには、独自の知識、ワークフロー、独自の要件を真に理解したモデルが必要です。 プロンプトエンジニアリング や 検索拡張生成 (RAG) などの手法は多くのユースケースでうまく機能しますが、モデルの核となる理解に専門知識を組み込むことに関しては基本的な制限があります。教師ありファインチューニングと強化学習はモデルのカスタマイズに役立ちますが、開発ライフサイクルの後半にな
AWS
,
セキュリティ
,
機械学習
,
インフラ
,
ロボット
,
設計
,
RAG
AWS
2025年12月16日
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Amazon S3 ストレージレンズにパフォーマンスメトリクスの追加、数十億のプレフィックスのサポート、S3 Tables へのエクスポートが追加されました
2025 年 12 月 2 日、 ストレージのパフォーマンスと使用パターンをより深く理解できる Amazon S3 ストレージレンズ の 3 つの新機能を発表しました。パフォーマンスメトリクスの追加、数十億のプレフィックスの分析のサポート、 Amazon S3 Tables への直接エクスポートにより、アプリケーションパフォーマンスの最適化、コストの削減、Amazon S3 ストレージ戦略に関するデータ主導の意思決定に必要なツールが手に入ります。 新しいパフォーマンスメトリクスカテゴリー S3 ストレージ
AWS
,
SQL
,
インフラ
AWS
2025年12月16日
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一般提供が開始された Amazon Nova Act で UI ワークフロー自動化のための信頼性の高い AI エージェントを構築しましょう
2025 年の初めに 、Nova Act のリサーチプレビューをリリースしました。これは、AI エージェントがユーザーインターフェイスと相互作用し、複雑なワークフローを自動化する可能性を実証したものです。開発者は Nova Act を試して、これらの自動化エージェントを本番稼働環境に導入したいと私たちに話しました。 しかし、エージェントを本番稼働環境に持ち込むには、モデルへのアクセスだけでは不十分でした。開発者は、信頼性の高い自動化を実現するために、ワークフローの調整、プロンプトの改良、適切なツールの選択
AWS
,
機械学習
,
テスト
,
アーキテクチャ
,
設計
,
IDE
,
Cursor
AWS
2025年12月16日
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Amazon GuardDuty が Amazon EC2 と Amazon ECS に Extended Threat Detection 機能を追加
2025 年 12 月 2 日、 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) インスタンスと Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) タスクの 2 つの攻撃シーケンス検出結果を追加した、 Amazon GuardDuty Extended Threat Detection の新しい拡張機能を発表しました。これらの新しい検出結果は、既存の Extended Threat Detection 機能に基づいており、 AW
AWS
,
DNS
,
セキュリティ
,
機械学習
,
ネットワーク
,
API
,
Serverless
AWS
2025年12月16日
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PostgreSQL 17 増分バックアップの実践活用と運用上の考慮点
この記事は SRA Advent Calendar 2025 18 日目の記事です。 PostgreSQL には様々なバックアップの方法が提供されています。 それぞれのバックアップの方法は利点が違い、運用方法も手順も異な […]
PostgreSQL
株式会社SRA OSS
2025年12月16日
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警察機関におけるElasticsearch活用事例
情報源: Elastic公式サイト – ブラジル警察機関の顧客事例 目次 はじめに 導入前の課題 時間のかかるデータベース検索 スケーラビリティの問題 Elasticsearch導入によるソリューション ベクトルデータベースを活用した顔認証システム カスタムモバイル・ウェブアプリケーションとElasticsearchの連携 導入効果 検索時間の大幅な短縮 犯罪者の迅速な特定と逮捕 市民サービスの向上 現場での捜査活動の強化 技術的アーキテクチャの特徴 大規模データ処理能力 高速ベクトル検索 ま
Elasticsearch
,
データベース
,
アーキテクチャ
サイオステクノロジー((DXS...
2025年12月16日
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gRPC AI推論サーバーの実装比較:Python(Sync/Async) vs C++ による劇的なコスト差について
この記事は Safie Engineers' Blog! Advent Calendar 16日目の記事です。 みなさま初めまして、AI開発部の菅井です。 昨今、AI開発の現場では、単に精度の高いモデルを作るだけでなく、 「いかにしてAIをプロダクトとして使える形にするか」 というエンジニアリング力が強く求められていると感じます。 我々AI開発部においても例外ではありません。 素晴らしいモデルができても、それを動かすためのサーバー費用が莫大であれば、ビジネスとして成立しないからです。特にカメラ映像を扱う場
AWS
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Python
,
R
,
機械学習
,
人工知能
,
インフラ
,
ネットワーク
,
サーバーサイド
,
API
,
ハードウェア
セーフィー株式会社
2025年12月16日
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AI時代のビッグウェーブに乗れ!検索知識0の新米エンジニアがレガシーな検索基盤を安全かつ効率的に更新している話(前編)
はじめに ソーシャル経済メディア「NewsPicks」SREチーム・エンジニアの樋渡です。このブログは、NewsPicksの NewsPicks Advent Calendar 2025の15日目の記事となります。 今回はAWSリソースの「AWS OpenSearch Service」(以降、OpenSearch)・「Elastic Container Service」(以降、ECS)の機能を活用し、弊社の検索基盤を大幅にアップデートを実施し、AI時代における高い当たり前品質を実現できる検索基盤へ更新して
AWS
,
SRE
株式会社ユーザベース
2025年12月16日
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AI Observability 実践:Streamlit × Snowflake × TruLens で RAG を評価する
この記事は、NTTデータ Snowflakeアドベントカレンダーの16日目です。 1. はじめに 生成AIを活用したアプリケーション、特に RAG(Retrieval-Augmented Generation)ベースのチャットボットを運用していくうえで、「回答の品質を継続的に評価すること」 は欠かせません。 RAG の品質評価には大きく分けて次の2つがあります。 人手による評価(Human Evaluation): 人が実際の回答を読み、正確性や有用性を判断する LLM による評価(LLM-as-a-Ju
Python
,
人工知能
,
アーキテクチャ
,
品質管理
,
Snowflake
,
大規模言語モデル(LLM)
,
組み込み
,
RAG
NTTデータ
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