1. はじめに 気になるテクノロジーについて調査・検証した内容をフラットな視点を持ちつつ・自分観点で整理してアウトプットした記事になります。 最近データベーステクノロジーのアーキテクチャや新潮流のNewSQLやHTAPに関して個人的に気になっています。なかでもリアルタイム性のワークロードに強みを持つSingleStoreに個人的に興味を持ったため、その概要や特徴、業務上活用した経験のあるSnowflake/Databricksとの比較などをこの記事では記載します。 想定読者：データ分析・活用基盤を設計・運

はじめに 世の中には5Gなどのモバイル規格やTV放送、ETCなど電波を用いて無線で様々な情報を伝送する規格が存在します。過去の記事（Wi-Fi編、プライベートLTE編）では主に利用者が無線局免許を取得する必要なく電波発射が可能な無線規格を使ってみた結果をご紹介しています。ただし、無線局免許が無い利用を前提で策定された無線規格であるWi-FiやプライベートLTE（sXGP）の利用条件には制約が多く存在します。 一方で、5Gなどのモバイル規格は元々無線局免許を取得して電波を優先的に利用できる前提の無線規格のた

本投稿は、 2025 年 10 月 21 日に公開された記事 「 Restore self-managed Db2 Linux databases in Amazon RDS for Db2 」を翻訳したものです。 より多くの組織がセルフマネージドの Db2 on Linux ワークロードを Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) for Db2 へ移行するにつれ、移行チームは「準備こそがプロジェクト遅延を防ぐ鍵」であることを学んでいます。よくある障

! この記事はSnowflake公式仕様の解説ではありません。内部実装の詳細は公開されていないため、実験で観測できた事実とサポート回答をもとに考察しています。 はじめに Snowflake Intelligenceを検証する中で、ひとつの課題に直面しました。 KPIである「会員売上率（＝会員売上 ÷ 全体売上）」を算出しようとすると、 計算自体はシンプルにもかかわらず、実行方法（直接実行か、Intelligence経由か）によって結果が安定しないケースがあったのです。 業務利用を考えると、KPIの数値が実

はじめに 生成AIの業務利用は急速に広がっています。 ChatGPT や Copilot をはじめとした各種生成AIサービスは、業務効率を大きく改善し、現場にとって欠かせない存在になりつつあります。 一方で、セキュリティの観点では 「生成AIは内部不正を助長するのではないか」 という議論を耳にする機会も増えてきました。 本記事で取り上げたいのは、 生成AIおよび「シャドーAI」が、内部不正の中でも「過失」によるリスクを拡大させているという点です。 内部不正は「故意」と「過失」に分類される 内部不正は、大き

はじめに なぜ「運用」の話をするのか 現場でよくある5つの課題 アラートが多く疲弊する 対応判断が人に依存する 夜間・休日対応による負担 セキュリティ設定のばらつき 組織・ベンダー間で連携が取りづらい システムごとに運用を設計すると、運用効率が下がる 標準的な運用基準を作成し、統一することで運用を効率化する 標準的な運用を統一して、課題にアプローチする 監視基盤 標準リソースの自動展開 セキュリティ統制 標準化を進めても、残る負荷はある 外部の監視サービスによる24/365運用への対応 NRIネットコムの

こんにちは、ソフトウェアエンジニアの多根（@SEED0228777）です。普段は、検索領域で地域情報検索システムのためのプラットフォームを開発・運用しております。2025年10月11日から13日の3日...

.table-of-contents > li > ul > li > ul { display: none; } はじめに こんにちは、ZOZOTOWN開発本部 ZOZOTOWN開発1部 Android2ブロックの高橋です。普段はZOZOTOWNのAndroidアプリ開発を担当しています。 アプリ開発において、Google Analyticsなどのイベントトラッキング機能はプロダクトの改善のための重要な機能です。しかし、「正しいデータが送信されているか」だけでなく「正しいタイミングで送信されているか」の

はじめに さくらインターネットの黒澤です。 2026年2月11-13日(水-金)に大阪にてJANOG57ミーティングが行われました。JANOGでは毎回、さくらのエンジニアがプログラムの募集に応募し、選考に通って発表してい […]

G-gen の片岩です。当記事では Vertex AI Custom Training を使用して、機械学習モデルのトレーニングから推論まで実行する方法を紹介します。Vertex AI Custom Training を使うことで、クラウド上のフルマネージド環境で機械学習モデルをトレーニングできます。 はじめに 機械学習モデルのトレーニング手法 Vertex AI Custom Training とは 構成図 初期設定 データの準備と分割 学習スクリプトの作成 学習ジョブの実行 推論の実行 推論結果の確認

エピソード紹介 Ep.1 – クリーンアーキテクチャとは ← 今回はこちら Ep.2 – 認証方式の実践的な紹介 Ep.3 – ER設計と監査ログ Ep.4 – RepoScanner の実装とテスト Ep.5 – Copilot プロンプトを効率化 こんな方へ特におすすめ クリーンアーキテクチャが何かイメージを掴みたい方 概要 こんにちは。サイオステクノロジーのはらちゃんです！ フロントエンドを開発していたとき、アトミックデザインという手法を知

はじめに こんにちは、カケハシの生成AI研究開発チームとMusubi Insightチームにてデザイナーをしている堤です。 最近、X界隈では「Figma不要論」といった過激な言葉も飛び交うなど、UIデザインのプロセスが大きな転換期を迎えています。2026年3月現在、私自身のワークフローを振り返ってみても、ほぼ全てのプロトタイピングをコードで行うようになっています。正直なところ、新しいコンポーネントの細かな調整以外でFigmaを開く時間は、以前に比べて劇的に減りました。 この記事は、デザインプロセスの変化に

著：素数カブトムシ

Between 16th and 17th Febrary 2026, Global Tech Master Community of NTT DATA Group had thrown 4th In-person Meetup at Barcelona Spain. Before GTMC, it was called Global Cloud Architect Community(GCAC) which has a lot of top level engineers for NTT DATA Gr

こんにちは。イノベーションセンターの加藤です。普段はコンピュータビジョンの技術開発やAIシステムの検証に取り組んでいます。 今回は最新版のPyTorchを使って軽量なTransformerベースOCRモデルであるPARSeq(Permuted Autoregressive Sequence)をTensorRTモデルに変換して高速化した取り組みについて紹介します。 PARSeqとは PARSeqのTensorRT化 PyTorch Lightningによるモデル変換 AutoregressiveとItera