はじめに こんにちは！KINTO テクノロジーズ クラウドセキュリティGの大高です。 普段は、クラウド環境のガードレールの整備とCSPMや脅威検知を利用した監視と改善活動に取り組んでいます。 現在のセキュリティを取り巻く状況について最新の情報にキャッチアップすべく、 Hardening Designers Conference 2025 に参加しましたので、レポートをお届けします。 Hardening Project とは Hardening Projectは、実践的なサイバーセキュリティスキルの向上を目

こんにちは！SREチームのkasaiです。 KINTOテクノロジーズ株式会社は、「SRE NEXT 2025」にて、プラチナスポンサーとして協賛いたしました！ ブースにお越しいただいた方ありがとうございました！ 参加者の皆様とお話しすることができ、いい刺激になりましたし、さまざまな学びを得ることができました。 SRE NEXTに参加した弊社社員による座談会の様子は、以下の記事で読むことができますので、ぜひご覧ください！ https://blog.kinto-technologies.com/posts/2

0. はじめに KINTOテクノロジーズのCloud Infrastructure G(CIG)でInfrastructure Architectを担当している劉(YOU)です。 AIの著しい進化に伴い、世界的に生成AIを活用して様々な取り組みを実施することが日常になりました。生成AIをどれだけ使いこなせるかが重要ですが、併せて生成AIを利用することにより発生するリスク対策も重要になります。 弊社の今年の年間テーマとして AIファースト が掲げられており、積極的なAI活用を始め社内外で多くの活動を実施して

はじめに Git & GitLab入門ブログ Gitマスターへの道の第3回です。前回の Git & GitLab入門ブログ2 Gitマスターへの道「Git操作入門」 では、ローカルPCにGit、VSCodeを導入し、最初のコミットを行うまでの手順を解説しました。 今回は、チーム開発で使うコマンド、コミットを戻す際に使用するコマンドについて紹介します。 チーム開発で行うことがある操作 まずは前回説明したGit操作を踏まえて、実際のチーム開発でよく使うコマンド（操作）について活用例を交えて紹介

セールスフォースを活用した営業改革の必要性 セールスフォースは、世界No.1のCRMツールとして、現代の営業活動において不可欠な存在となっています。特にSales Cloudは、営業活動の履歴や進捗、顧客情報を一元管理することで、営業担当者が必要な情報に迅速にアクセスし、チーム全体での情報共有も容易になっています。 しかし、セールスフォースを導入しても、そこに日々蓄積されている膨大なデータが必ずしも十分に活用されているわけではありません。営業活動の現場では、依然として「経験と勘」に頼った意思決定がなされる

(この記事は、 TSMC certifies Siemens EDA tools on AWS for N2/N3 process node technology を翻訳したものです。) 半導体業界は急速な技術進歩を続けており、設計ワークフローもより良いパフォーマンス、効率性、スケーラビリティのために進化することが求められています。この進化における重要なマイルストーンが Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) による AWS クラウド上での Si

(この記事は、 Accelerate chip-design verification process by running Siemens EDA Calibre on AWS を翻訳したものです。) Amazon はチップを設計するファブレス半導体企業でもあります。毎年複数のテープアウトを完了し、Kindle、FireTV、Echo などの製品を生み出しています。一方、Amazon Web Services (AWS) は Annapurna Labs の社内チームを通じてデータセンター運用向けの半導

本記事は、2025 年 6 月 2 日に公開された Best practices for upgrading Amazon MWAA V1.x to V2.x を翻訳したものです。翻訳はプロフェッショナルサービスの佐藤が担当しました。 Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (Amazon MWAA) は、データ駆動型の意思決定をする組織にとって重要な基盤となっています。複雑なデータパイプラインを管理するためのスケーラブルなソリューションとして、Amazon

  Ｊストリームは、九州産業大学 下川研究室様、株式会社Geolocation Technology様と共同研究とデータ提供・利用に関する契約を締結し、2025年8月より「ジオロケーションデータを用いたトラフィックコントロールの高度化に関する研究」を開始します。本日付けのプレスリリース記事をご紹介します。   本研究の目的は、地域判別とCDN技術を活用して地域内でのトラフィックの折り返しを実現し、それにより、配信品質の向上やネットワークコストの削減効果を検証することです。   本研究成果の適用後

忙しい方のための3行まとめ Amazon Connect Contact Lens の要約機能は日本語未対応 Amazon Bedrock や他の AIサービスと連携すれば、日本語に対応した要約も実装可能 Gemini がだいぶ賢くなっている（気がする） 本題 はじめに こんにちは、エアコンの温度調節が上手くいかず暑いと寒いをずっと繰り返しているサーバーワークスの松尾です。 Amazon Connect の通話を要約したい、というご要望をいただく機会が増えてきたので、ブログ化しました。 Amazon Co

AWSを利用したクラウドサービスの負荷試験で発生したRDS（PostgreSQL）のDBパフォーマンス問題について、原因と対応策を紹介しています。特にキャッシュメモリの圧迫によるスループット低下の原因と、データ管理の改善策について説明しています。

はじめに こんにちは、山本です。 今回は、近年大流行りしているAIに関するアプリケーション開発について簡単に構築ができるプラットフォームである「Dify」について触れてみたので実際の構築内容と感想も交えつつご紹介したいと思います。 Difyとは？ 今回「Dify」という名前は私は初めて聞きましたが、調査したところ特徴として以下のようなものがありました。 ノーコード/ローコードでAIアプリケーションを開発・運用できるプラットフォーム AIへの指示をGUIのみで設計可能 独自の資料を知識ベースとして構築し応答

はじめに 前提 技術スタック 監視の構成 現状の課題 Devin選定理由 1. マルチRepository対応の容易さ 2. 自律型AIとしての運用効率 構成 手順 Playbook 1. Devinの起動とSentryアラート情報の取得 2. Devin Playbookの実行 2-1. 関連情報の取得 2-2. 分析 2-3. 追加情報の取得 2-4. 図表の作成 3. Slackへ出力 結果 運用してみた結果 運用してみて見えてきた課題 まとめ はじめに 開発本部でデリッシュキッチンのアプリウェブグ

自己紹介 ラクスでPdMをしております。 @keeeey_m と申します。 現在の担当商材は、楽楽シリーズ(楽楽精算、楽楽明細、楽楽電子保存、楽楽債権管理)を担当しており、個人としては楽楽精算×AIの担当、楽楽明細・楽楽電子保存・楽楽債権管理PdMチームのリーダーをしております。 はじめに 前回の記事では、ジョブ理論の重要性について詳しく解説しました。顧客の真の「ジョブ」を理解することの重要性と、それが企業にもたらす競争優位性についてお伝えしました。 しかし、顧客の真のニーズを理解したとしても、それを組織

はじめに