はじめに こんにちは！重要な機能開発を任されて最近まで業務で手一杯だったなーがです。今回はBicepで作成したAzure FunctionsとApplication Insightsをリンクする方法について解説します。 Azure Functionsをデプロイした際、Azure PortalのFunctionsの画面から直接ログを確認したいというニーズは多いかと思います。しかし、Bicepでそれぞれを個別にデプロイしただけでは、Azure FunctionsのポータルからApplication Insig

複数システムへの入力、フォーマット統一の悩み、チーム内の周知漏れ...そんな「あるある」な管理業務を、AIの活用とワークフロー自動化で解決した実践ストーリーをお届けします。技術的な仕組みから実際のプロンプトまで、すぐに使える具体的なノウハウが満載です。 ※本記事は以下記事を基に、追加取材・編集をおこなったものです

この記事は Proven Practices for Succeeding with a Multicloud Strategy を翻訳したものです。 企業戦略家としての経験から、マルチクラウドに関する議論は多くの場合、混乱と矛盾したアドバイスに悩まされていることがわかります。マルチクラウド戦略を採用しないよう警告するアドバイザーもいれば、採用しなければ業界全体の変革に乗り遅れると指摘するアドバイザーもいます。マルチクラウド戦略の採用には正当な理由がありますし、また反対も同様です。成功には、マルチクラウド

物流業界を取り巻く環境は、深刻な人手不足や国際紛争、厳しい法規制などにより、ますます複雑で困難な状況になっています。このような厳しい環境の中でも、倉庫スタッフやトラックドライバー、海運・空運に携わる皆様が、社会基盤である物流を支えるために日々懸命に取り組んでおられることに、心から感謝しております。 一方で、現在の物流ビジネスを持続可能なものとするためには、そうした現場の努力に頼るだけではなく、企業全体あるいは社会全体として無駄をなくし効率化を図ることが必要です。特にデータを活用した改善は、物流DXとして総

メルカリハロで QA Engineering manageをしている @____rina____ です。 本記事では、プロジェクトチームで実施したオフサイトについて、スクラムマスターとしてワークショップデザインを担当した経験を共有します。 リモートワークも継続する中で、対面でのオフサイトをどのように設計し、初回参加者への配慮をどのように実践したかについて詳しく解説します。 この記事から読者が学べること： 長期プロジェクトの効果的なふりかえり手法（タイムラインふりかえり） AIを活用したワークショップデザイ

はじめに 今日は、Amazon Athena クエリのパフォーマンスを向上させる方法についてご紹介します！ Athena とは、Amazon S3 に保存されているデータを中心に、SQL を使ってさまざまなデータソースにクエリを実行できるサービスです。 クエリのパフォーマンスを向上させる方法はいくつかありますが、その中でも効果が大きいのが「スキャンするデータ量を減らす」ことです。 Athena の料金はスキャンしたデータ量に応じて発生するため、パフォーマンスを向上だけではなくコストも最適化できます。 At

XRは、現実には存在しないモノを3次元のデジタル映像で再現したり、現実の環境にデジタル情報を重ね合わせたりする技術の総称です。本記事では、XRの中に含まれるVR、AR、MRの違いや、それぞれの技術の概要とビジネス活用例について解説しています。

こんにちは、広野です。 AWS Cloud9 は研修用途では非常に使い勝手が良かったのですが、AWS が新規アカウントへの提供を終了してしまいました。今回は私が試みた代替ソリューションの設計を紹介したいと思います。実装編は AWS CloudFormation テンプレートになりますが、続編記事として作成します。 インスピレーションを受けた記事 多くの有志の方々が AWS Cloud9 代替品の作成方法を記事にしてくれていまして、大変参考になりました。ですが中でも一番参考にしたのは AWS が提供してくれ

みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの根本です。 今週も 週刊AWS をお届けします。 アップデートの前に一つ宣伝させてください。 AWS Innovate の次回開催が決まり、登録ページが公開されています。今回は、マイグレーション＆モダナイゼーションがテーマで、実践手法とそれを支えるAWSテクノロジーを学ぶことができる内容となっています。ご調整の上、ぜひご参加ください！ AWS Innovate: Migrate and Modernize 2025 年 9 月 18 日 | 13:00 –

タイミーQAEnablingチームの松田( @yoshi_engineer_ )です。 先日、私の地元で開催されたスクフェス大阪に参加してきました！ スクラムフェスに初めて参加したのは去年のスクラムフェス大阪24でして、その時の感動と熱が忘れられず、25年度も参加することに決めました。 www.scrumosaka.org 去年は個人で参加したのですが、今回は弊社のTED10というエンジニアの成長を支える制度を利用して参加させていただきました。 productpr.timee.co.jp 今年のスクラム大

この記事では、Databricksで利用されるUnity Catalogにおけるデータの階層構造と、その各コンポーネントの役割を解説します。本記事の最終的な目標は、公式チュートリアルに取り組む際に、Unity Catalog独自の用語でつまずかないように基礎知識を身につけられるレベルです。 Unity Catalogのコンポーネントと階層 カタログ (Catalog) データ資産をカタログ単位で分ける場合の主な分け方の例 スキーマ (Schema) / データベース (Database) 主な用途 第3階

従来、データ基盤は「データレイク」と「データウェアハウス」を組み合わせるのが一般的でした。 しかしこの構成は、システムの複雑さや運用コストの増大といった課題を抱えていました。 データレイクハウス（以下、レイクハウス）は、これらの課題を解決するために登場した新しいアーキテクチャです。 本記事では、その概要と、実現の鍵となる「Delta Lake」について紹介します。 レイクハウスとは レイクハウスの特徴 Delta Lakeとは まとめ 参考 レイクハウスとは レイクハウスとは、一言でいえば「データレイク」

2025 年 6 月 から 7 月に公開された AWS Black Belt オンラインセミナーの資料及び動画についてご案内させて頂きます。 動画はオンデマンドでご視聴いただけます。 また、過去の AWS Black Belt オンラインセミナーの資料及び動画は「 AWS サービス別資料集 」に一覧がございます。 YouTube の再生リストは「 AWS Black Belt Online Seminar の Playlist 」をご覧ください。 Amazon Aurora 概要編 AWS が提供するマネ

はじめに データレイクとは データレイクのメリットについて とりあえず放り込める 一元管理し易い 分析や機械学習に利用するためのデータを揃えやすい データレイクのデメリットについて 何が入っているかわからなくなる（データの沼化） データの品質と整合性が取りにくい 管理と人材のコストがかかる データレイクの課題をDatabricksで解決する レイクハウスとは データレイクとDatabricksを活用する事例を考えてみた 膨大なIoT家電データの活用 データレイクでのデータ収集 Databricks（Del

みなさん、こんにちは。アマゾン ウェブ サービス (AWS) ジャパン合同会社 AI / ML 事業開発チームの近藤 祐丞です。業務への実装が進む生成 AI で汎用の大規模 LLM に加えて特定の業界やタスクに特化したモデルを開発される会社が増えてきています。 本日は、 AWS ジャパンの生成 AI 実用化推進プログラム を通じて独自の大規模言語モデルを開発された野村総合研究所 (NRI) AI ソリューション推進部の岡田智靖様、大河内悠磨様に AWS 目黒オフィスに来社頂き、「業界タスク特化型 AI モ