本記事は、EKSの運用自動化機能「EKS Auto Mode」の技術検証結果を共有し、そのメリットと ...

AIコーディングツールの進化により、少人数のコーポレートエンジニア組織でも企業内システムの内製が合理的選択に。

はじめに - Vol.15 本記事では、IPA[1] が公開する 非機能要求グレード[2] の「A.2 耐障害性」を対象に、 金融 IT 基盤に 30 年以上携わって得た知見をもとに “やらかしがちな” 技術課題と対策を解説します。 筆者は非機能要求グレード初版の執筆に関わった経験があり、行間を含め解説します。 シリーズ全体の構成は 👉 非機能要求グレードの歩き方 Index をご覧ください。 A.2 耐障害性 中項目「A.2 耐障害性」では、機器故障に対する対策レベルについて記述します。 本項目は「A.

こんにちは、広野です。 検証で Amazon Linux 2023 のデスクトップ環境 (GUI) が必要になり、最新ソリューションを調べてたところ Amazon DCV を使ってみたくなったので環境をつくってみました。 Amazon DCV について 私が説明するまでもなく AWS 公式サイトに説明があるので、そちらを紹介します。もともと NICE-DCV という名前で開発されていたツールを AWS が買収したものです。 Amazon DCV - Amazon Web Services (AWS) aw

本記事は 夏休みクラウド自由研究2025 8/25付の記事です 。 こんにちは、稲葉です。 近年次々と生成AIの技術が登場して、めまぐるしいですね。 クラウド自由研究の記事をきっかけに触ってみようと思いました。 先日AWSからリリースされたKiroは、AIが仕様書やタスクリストを作成しながら実装を行ってくれる「仕様駆動開発」が特徴です。 以下の記事に仕様駆動開発の流れが紹介されています。 Hey Kiro, Spotifyのプレイリストで打線組んで。 AWSが発表した次世代エージェント型IDE「Kiro」

G-gen の佐々木です。当記事では Firestore におけるデータベースのクローン機能を紹介します。 Firestore データベースのクローンとは 手順 ポイントインタイムリカバリの有効化 クローン作成（Google Cloud コンソール） クローン作成（gcloud CLI） Firestore データベースのクローンとは Firestore におけるデータベースの クローン 機能では、1つのデータベースを対象に、 同じプロジェクト 、 同じリージョン にデータベースのクローン（複製）を作成し

本記事は 情報処理試験ウィーク 1日目の記事です。 ✨📓 告知記事 ▶▶ 本記事 ▶▶ 2日目 📓✨ 1.テーブル設計がしやすくなった 2.DB調査を行いやすくなった 3.より幅広いDB調査手段を知ることができた 4.DBの非機能要件をより意識できるようになった トランザクション デッドロック まとめ こんにちは、上村です。 私は2年前、データベースに関する知識を深めたいと思い、情報処理技術者試験である「データベーススペシャリスト試験」を受験し、無事合格することができました。 過去にもいくつか資格試験を受

開発現場における生成AIツール導入には、「便利な一方で、情報漏洩などのリスクもある」というイメージがつきまといます。 DAAE統括部でSHIFTのノープロンプト生成AIツール「天才くん」のエンジニアを務める任（いむ）。本記事の主人公である彼は、AIコードエディタ「Cursor」を安全かつ効果的に活用する環境について語ってくれました。

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はじめに こんにちは、クロス イノベーション 本部エンジニアリングテク ノロ ジー センターの小澤英泰です。 Claude Codeなどのコーディングエージェントをgit worktreeを使って並列実行している方も多いのではないでしょうか。 これまではgitコマンドや サードパーティ 製の VSCode 拡張機能 を利用してworktreeを管理するのが一般的でしたが、 VSCode 2025年7月版（version 1.103）から標準でgit worktreeの管理機能がサポートされました。 これに

こんにちは！ファインディのTeam+開発部でEMをしている奥村です。 チームや組織が大きくなるにつれ、横の繋がりが薄くなった気がする…そんな課題を感じたことはありませんか？ 私たちファインディのTeam+開発部は多くのメンバーを迎え入れながら拡大を続けています。 現在26名（業務委託除く、正社員のみ）が所属しており、そのうちここ一年でジョインしたメンバーが11名にのぼります。 一方で横軸のコミュニティ構築とメンバーの主体性の促進が組織の課題として挙がっていました。 そこでOpen Space Techno

ソフトウェア開発において、品質の高いプロダクトを効率的に提供することは、どのチームにとっても重要な課題です。 特に新しいビルドが頻繁に作成されるアジャイル開発の現場では、そのビルドが安定しているかどうかの確認を迅速に行う必要があります。 そんな品質保証の「入り口」として欠かせないのが、スモークテストです。 このテストは開発プロセスの初期段階で、致命的な欠陥がないかを短時間でチェックすることで、後工程での手戻りを防ぎ、プロジェクト全体の生産性を飛躍的に向上させます。 そこで今回はスモークテストの基本的な知識

キーワード駆動テストとは、テストの操作を「キーワード」として抽象化し、テスト設計と実装を明確に分離する手法です。 これにより、非エンジニアでもテスト設計に参加できるようになり、チーム全体の協業性が高まります。またテストの自動化にも貢献します。 そこで今回はこのキーワード駆動テストの基本的な概念から、その具体的な仕組み、データ駆動テストといった類似手法との違い、さらに導入のメリット・デメリットまでを網羅的に解説します！ import haihaiInquiryFormClient from "https:/

本記事作成に至った経緯(Background) ITD2-1-2のH.Tです。内製開発を頑張っています。 今回はプラットフォームエンジニアリングについて考えつつ、同時にTeam Topology概念からどういった方向性を目指すか、目指すべきかの検討ができるかなと思ったのがモチベーションです。 Platform Engineeringとは 開発者の生産性を高めるために、標準化されたツール、自動化されたワークフロー、一貫した環境を備えたプラットフォームを作成および管理する分野です。 IBM: プラットフォーム

こんにちは！「 SHIFTグループ技術ブログ 」編集部です。 お役立ち記事を発信していますので、ぜひご注目ください！！ 本ブログは、IT技術だけでなくSHIFTグループのあらゆる知見やノウハウを広義の“技術”とし、入社歴や部署の垣根を超えて従業員が公式ブロガーとして記事を執筆しています。