2026年4月7日、AWSは「Amazon S3 Files」の一般提供（GA）を発表しました。S3 Filesは、S3バケットを共有ファイルシステムとしてマウントできる新機能です。これにより、オブジェクトストレージとファイルシステムを用途に応じて使い分ける必要が減ります。 本記事では、S3 Filesの仕組み・ユースケース・料金体系・始め方までをまとめます。 S3 Filesとは S3 Filesは、S3バケットに格納されたデータをNFSファイルシステムとしてマウントし、EC2・ECS・EKS・Lamb

1. はじめに ジョブスケジューラは、限られた計算資源でタスク順序を整理するためのツールです。実行待ち、資源の競合、状態管理、履歴の追跡などを一貫して扱えるジョブスケジューラは、共有の計算サーバを使うHPC環境（High Performance Computing, いわゆるスパコン）では昔から使われてきました。計算処理が長時間になり、試したいパターンが複雑になるケースでは、多数の計算ジョブを登録・管理することで効率的に実験を回すことができます。 一方、最近ではClaude CodeやCodexなど、Co

本記事は「 Planview saves 40+ hours per audit cycle by automating SOC 2 compliance with Kiro CLI 」を翻訳したものです。 コンプライアンス管理は、時に圧倒的な負担に感じることがあります。多くのエンジニアリングチームにとって、継続的に大きな注意を払い続ける必要がある業務です。チームは年間サイクルごとに 40 時間以上をかけてエビデンスを収集し、クラウドプロバイダーのコンソールを操作し、監査期限が迫る中でスプレッドシートを作

※本記事は、ホスト系COBOL処理系からオープン系COBOL処理系への移行検証を整理する連載の第3回です。 1. 問題の所在 暗黙初期値は、仕様上「未定義」とされる領域です。 しかし移行時に問題となるのは、 未定義であること 実装が環境ごとに異なること その差が業務結果に影響すること です。 つまり、 「未定義」は“差が出ない”ことを意味しない という点が本質です。 2. メモリ表現レベルでの差異 2.1 文字項目（PIC X） 未初期化状態のメモリダンプ比較（例）： 環境 16進表現 現行 40 40

前回の Week in Review に、2026 年、お客様との AI-Driven Development Lifecycle (AI-DLC) ワークショップに多くの時間を費やしたことを書きました。これらのセッションに共通するテーマは、コストの可視性を高める必要があるということです。チームは AI の導入を急速に進めていますが、実験段階から本番環境に移行するにつれ、財務部門と経営陣は、誰がどのリソースをどの程度のコストで使用しているかを把握する必要があります。だからこそ 2026 年 4 月 13

はじめに エブリーでデリッシュキッチンの開発をしている本丸です。 日頃の業務でClaude Codeを活用しているのですが、AWSからリリースされたAIツール群（IAM Policy Autopilot、Agent Plugins for AWS）がClaude Codeと連携できることを知り、社内勉強会を機に実際に試してみました。 本記事では、これらのツールの概要と、素のLLMに指示した場合と専用ツールを使った場合でどのような違いが出るのかを4つのシナリオで比較した結果をまとめます。 IAM Polic

PC向けCPUの二大巨頭IntelとAMD、そして新勢力Armの特徴を徹底比較。それぞれのアーキテクチャ（CISC/RISC）の設計思想の違いから、得意な処理、代表ブランド、そして現代における進化までを分かりやすく解説します。

こんにちは、CTOの公手です。 この4月から、ラクスの新しい中期経営計画がスタートしました。 前中期経営計画の5年間、私たちは「ハイグロース」を掲げ、売上・組織規模ともに約4倍という急成長を遂げました。次なる3年で私たちが目指すのは「クオリティグロース（質の高い成長）」です。AIを駆使して組織をより筋肉質に変え、真の意味で「強い」組織へと進化させるフェーズに入ります。 この方針のもと、次の中期経営計画で開発本部が推進する3つのプロダクト戦略と、それを実現するために不可欠な3つの変革について、簡単ではありま

セキュリティサービス部 佐竹です。本ブログでは、2026年3月末頃に公開された AWS 公式リファレンス「AWS Lifecycle Changes」をもとに、サービスの改廃状況を整理しました。 これまで各サービスごとにバラバラだった終了通知が、一つのドキュメントで俯瞰できるようになったことは、インフラ管理における大きな進歩です。

AI の業務活用が広がる中、多くの企業が次の課題に向き合っています。個別の AI 活用は始まっているものの、組織全体として推進する仕組みが追いついていない。「何から手をつけるべきか」が見えにくい ― そんな声は少なくありません。 パナソニック エレクトリックワークス株式会社 （以下、同社）も、こうした課題意識のもとで動き出した企業の一つです。同社は、電気設備を起点に、Well-Being や Energy Management などの新たな価値を創出し、持続可能な豊かな社会づくりに挑戦しています。その中で

AWS（Amazon Web Services）のデータレイク機能 Amazon S3 Tables を利用して、 Apache Icebergテーブルの作成からアクセス制御まで一通り検証しました。 本記事では、S3 Tablesの検証を通して発生した ハマりポイントとその対処方法を中心に紹介します。 1. 前提 本記事では S3 Tablesを利用したApache Icebergテーブルを検証しています。 最初にIcebergとS3 Tablesについて簡単に説明します。 参考記事： Amazon S3

本記事は「 Kiro CLI 2.0: a new look and feel, headless CI/CD pipelines, and Windows support 」を翻訳したものです。 ターミナルで作業する開発者にとって、ワークフローに合ったツールが必要です。その逆ではありません。だからこそ私たちは Kiro CLI を開発しました。Kiro CLI は、そのまま使えるエージェント型ターミナルで、高品質なコードをより速くリリースできます。ローンチ以来、皆さんから素晴らしい反響をいただきました。

はじめに コンスタナイズー！（気さくな挨拶） ココナラのDevOpsグループCREチームのy.s.(@inu_no_hou)です。 皆さん、constantize というメソッドをご存知でしょうか。文字列からRubyの定数（クラス）を動的に解決するActiveSupportのメソッドです（ぎえー）。 私がココナラの会計システム（のちに自らマイクロサービス化することになる）のコードで初めてこれを見たとき、正直に言うと震えました。 def factory(acct_event, option = {}) kl

はじめに こんにちは。生成AIを使ったアプリを作った/作ろうとしている皆さん、プロンプト改善に苦労していませんか？ 私はしていました。新規で何かを実装するときには、プロンプト修正で1つ不具合を消したら新しい不具合が出てきて……と、もぐらたたきのいたちごっこをしてました。既存業務の置き換えのトライアルでも、「なんで人間と同じ判断ができないの？」 ⇒ 「どこにもドキュメントがないからだよ！」 なんてことが日常茶飯事でした。 そこで今回はプロンプト改善から逃げ出す（ことができるかもしれない）方法をご紹介します！

こんにちは、LINEヤフー株式会社の福野です。社内のさまざまなアプリの開発を横断的に支援する仕事をしています。本記事では当社のAndroid・iOSアプリを衛星通信に対応させるための取り組みについてご...