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2025年12月11日
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WindowsのイベントログをGoogle SecOpsで収集してクエリしてみた
G-gen の三浦です。当記事では、Windows Server のイベントログを Google SecOps で分析する方法を解説します。 概要 Google SecOps とは Bindplane とは 検証概要 構成図 前提条件 検証の流れ Bindplane コレクタの設定 Bindplane コレクタのインストール Google SecOps 転送用のパラメータと認証情報の取得 Google SecOps 転送設定 ログに対するクエリ Windows イベントログへのクエリ 国外からの Wind
Google Cloud
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PowerShell
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Windows
,
セキュリティ
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人工知能
,
ネットワーク
,
OSS
,
Windows Server
,
オンプレミス
株式会社G-gen
2025年12月11日
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失敗から学ぶ 〜Androidでバーコード読み取り機能を実装して学んだこと〜
この記事はTimee Product Advent Calendar 2025の11日目の記事です! qiita.com こんにちは。Androidエンジニアの Hunachi( @_hunachi )です。 突然ですが、日常生活において、バーコードを目にしたり、使ったりすることはけっこうありますよね。私もセルフレジでいつもピッピしています 🥦🛒 そんな身近なバーコードの読み取り機能を、Androidアプリに実装してみて失敗したときの話をします。失敗はしましたが、今はすでに安定稼働しているのでご安心くださ
Android
,
iOS
タイミー
2025年12月11日
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Looker Studio の「計算フィールド」を活用し、URLに含まれる既存の情報だけで行える応用的な分析の活用例
本記事は 【Advent Calendar 2025】 11日目の記事です。 🌟🎄 10日目 ▶▶ 本記事 ▶▶ 12日目 🎅🎁 はじめに こんにちは。入社 1 年目の中山です。 普段はGA4 を始めとした Google マーケティング プラットフォームのテクニカルサポートを担当しています。 その業務の一環として今年初めて Looker Studio を使用しましたが、直感的なクリック操作だけでダッシュボードや各種グラフを作成できるため、 基本的なレポート作成にはすぐに慣れることができました。 一方で、デ
Google Analytics
,
GA4
NRIネットコム
2025年12月11日
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Golden Kubestronautになりました
【IIJ 2025 TECHアドベントカレンダー 12/11の記事です】 はじめに こんにちは。SRE推進部の霜鳥です。 2024年に新卒入社し、IIJのサービス共通基盤であるIKE (IIJ K...
インターネットイニシアティブ
2025年12月11日
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DatadogのRust製オブザーバビリティデータパイプラインVectorを本番導入した
この記事は Datadog Advent Calendar 2025 11日目の記事です🎄 ABEM ...
JavaScript
,
プログラミング
,
Datadog
,
データ分析
,
Rust
,
Kubernetes
,
IaC
,
テスト
,
OSS
,
Terraform
CyberAgent
2025年12月11日
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識別式型 vs JWT: Ameba認証基盤刷新でアクセストークン形式をどう選んだか
この記事は CyberAgent Developers Advent Calendar 2025 1 ...
AWS
,
API
CyberAgent
2025年12月11日
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AWS CodePipelineでNew Relic監視設定を自動展開する - Terraform実装ガイド
この記事では、AWS CodePipelineとCodeBuildを使ってNew Relic監視設定を自動展開する方法を解説します。GitHubへのマージをトリガーに、CodePipelineが起動してterraform planとapplyを順次実行する仕組みを構築します。 実装後は、アラート設定やダッシュボードの変更をコードで管理でき、AWS環境と統合した形で安全に本番環境へ展開できるようになります。S3バケットでのtfstate管理、Secrets Managerでの認証情報管理、環境別のパイプライ
AWS
,
GitHub
,
New Relic
サーバーワークス
2025年12月11日
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日本の朝にDXを!「月曜から朝かつ!」が今の時代に必要な理由
🎄こちらは、 For Everyone アドベントカレンダー2025 Day.9 の記事です。 For Engineers アドベントカレンダー2025 の記事も毎日公開していますので、ぜひあわせてご覧下さい! 🎁Qiitaでも公開中 SHIFT Group 技術ブログ - Qiita Advent Calendar 2025 - Qiita
SHIFT EVOLVE
2025年12月11日
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IT未経験からIT講師になった話
🎄こちらは、 For Engineers アドベントカレンダー2025 Day.9の記事です。 For Everyone アドベントカレンダー2025 の記事も毎日公開していますので、ぜひあわせてご覧下さい! 🎁Qiitaでも公開中 SHIFT Group 技術ブログ - Qiita Advent Calendar 2025 - Qiita
SHIFT EVOLVE
2025年12月11日
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【イベントレポート】次世代のJr. Champions応援LTに若手エンジニアが参加してきた!
本記事は アジアクエスト Advent Calendar 2025 の記事です。
アジアクエスト
2025年12月11日
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2025年の技術広報振り返りと2026年に向けての意気込み!
こんにちは! 株式会社ココナラのHead of Informationの ゆーた(@yuta_k0911)です。 技術広報 Advent Calendar 2025 シリーズ1 11日目の記事です。 株式会社ココナラ 2/2 Advent Calendar 2025 11日目の記事も兼ねています。 2024年の技術広報振り返りサマリ 2024年のアドベントカレンダーで振り返り記事を書いていたので、その内容を抜粋します。 https://zenn.dev/coconala/articles/676673e4
株式会社ココナラ
2025年12月11日
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Cloud Tasksを使って直列でのキュー処理をさせるなら、後段にPub/Subを挟んだほうが良い(かも)
はじめに この記事は Bitkey Developers Advent Calendar 2025 11日目の記事です。 ビットキーでエッジデバイス間の接続・及び他社システムとの連携を担当している @pika_opera が担当します。 他のメンバーが大作を投稿している中ですが、私は日々の運用で得られた『ちょっとした、でも意外と効果の大きかったTips』を共有したいと思います。 背景 とあるシステムに対して連携する際に、以下のような要件がありました。 システムに対して大きな負荷をかけたくない それぞれのタ
Google Cloud
,
IaC
,
アーキテクチャ
,
組み込み
株式会社ビットキー
2025年12月11日
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BigQueryのデータをAIでフィルタリング!手動→自動化→コスト最適化の3ステップ
こんにちは、AIテクノロ ジー グループの竹田です。 本記事は Enigmo Advent Calendar 2025 の11日目の記事です。 本稿では、BigQueryで抽出したデータに対して「金額に関する記述が含まれているか」をAIで判定する方法を、段階的に進化させながら紹介します。 この記事を書いた背景 私は元々検索システムの運用保守やMLOpsの Ops 周りを担当していました。 しかし、ここ最近は生成AIが実用的なツールとして利用できるようになり、業務でもAIを活用した対応が急増しています。 そ
Google Cloud
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Linux
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Google BigQuery
,
プロトタイピング
,
API
,
macOS
,
MLOps
,
大規模言語モデル(LLM)
株式会社エニグモ
2025年12月11日
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AWS re: Invent2025で登場した3つのFrontier Agentsの1つである「AWS DevOps Agent」を触りつつ、概要について整理してみる。
はじめに こんにちは。クロス イノベーション 本部 クラウド イノベーション センター3年目の宮崎です。 AWS re:Invent 2025 で発表された AWS DevOps Agent を触ってみたので、概要を記載したいと思います。 AWS re:Invent 2025については、同じくクロス イノベーション 本部エンジニアリングテクノロ ジー センターの宮原さんが、速報記事を書いているので、是非下記の記事もご覧ください! AWS re:Invent2025 Keynote現地速報 また、 AWS
AWS
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GitHub
,
New Relic
,
キャリア
,
Datadog
,
データ分析
,
人工知能
電通総研
2025年12月11日
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同じ記事でもこんなに違う? -人手 vs AI の要約比較と考察-
この記事は「ビギナーズ Advent Calendar 2025」の11日目の記事です。 はじめに 生成AIの進化により、記事の要約や情報整理をAIに任せる機会が増えてきました。 しかしその一方で、「人が読んでまとめた内容と比べてどのような差が生まれるのか」といった疑問を、私自身感じるようになりました。 そこで本記事では、同じ記事を「人手」と「AI」でそれぞれ要約し、その特徴や違いを分析することにしました。AIを活用する際の判断材料として、本記事の内容を参考にしていただければ幸いです。 実施内容 本記事で
アルゴリズム
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人工知能
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設計
,
大規模言語モデル(LLM)
NTTデータ
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