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2025年06月06日
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組織の情報共有はマイドライブでは限界?共有ドライブの活用と管理の最適化
なぜ「共有ドライブ」なのか?マイドライブの限界と組織利用のメリット 「マイドライブ」と「共有ドライブ」の違いをご存じでしょうか?まずはそれぞれの特徴を見ていきましょう。そして、組織として共有ドライブの活用が推奨される理由、その優位性について確認していきましょう。
セキュリティ
,
設計
,
Google Workspace
吉積情報株式会社
2025年06月06日
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ベクトル検索のダークホース: PostgreSQL + VectorChord
概要 ベクトル検索データベースを利用するにあたり、 PostgreSQL + pgvector は有力な選択肢の1つに挙げられると思います。 pgvectorがサポートするインデックスアルゴリズムは一般的で信頼性の高いものですが、近似最近傍探索アルゴリズムは近年でも新しい手法の提案が頻繁に行われている分野であり、そういった新手法をPostgreSQL向けに実装した野心的な拡張機能も存在します。 本稿は、新しいベクトル検索用拡張のひとつである VectorChord の紹介と、簡単な性能検証を試みるものです
C言語
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PostgreSQL
,
アルゴリズム
,
コンテスト
,
Rust
,
ビッグデータ
,
テスト
,
データベース
フォルシア
2025年06月06日
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【2024年度】新人ブログマラソンを開催しました。
みなさん、こんにちは。SCSKのMasedatiです! 最近の私、週2でラーメン屋に通っています。E.A.Kって最高ですね! さてさて、今年で新卒3年目を迎える私ですが、昨年度は新人指導員としてOJTに携わっていました。 その中で改めて感じたのは、 新人の皆さんは日々覚えることが多く、なかなかアウトプットにまで手が回らない という課題です。 私が1年目だった頃、アウトプットの機会を提供する取り組みとして、 月1回のブログ発信を支援する「 新人ブログマラソン 」が実験的に始まりました。 当時は新人としてブロ
AWS
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Oracle
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Vagrant
,
ハンズオン
,
Snowflake
SCSKクラウドソリューション
2025年06月06日
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レバレジーズのアグリゲートサービス開発に飛び込む魅力とは?
こんにちは、ソリューション開発部でフリーランスHubの開発リーダーをしている吉本です。 レバレジーズでは様々なサービスを開発しており、その中にアグリゲートサービスがあります。 本記事では、レバレジーズで運営しているアグリゲートサービスの「 フリーランスHub 」と「 mikaru 」がどのようなサービスなのかを以下の内容をもとにご紹介していきます。 アグリゲートサービスとは フリーランスHubとは mikaruとは 開発体制について チーム構成 技術スタック やりがい 終わりに アグリゲートサービスとは
AWS
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Go
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Laravel
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MySQL
,
PHP
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インフラ
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フロントエンド
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データベース
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Nuxt.js
,
Next.js
レバレジーズ 株式会社
2025年06月06日
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AWS Private CA Connector for Active Directoryを使用して、AppStream 2.0 と WorkSpaces の証明書ベースの認証を簡素化する
このブログは 2024 年 9 月 11 日 に Roberto Moreno、 Jeremy Schiefer によって執筆された内容を日本語化したものです。原文は こちら を参照してください。 この投稿では、 AWS Private CA Connector for Active Directory が、 Amazon AppStream 2.0 および Amazon WorkSpaces の証明書ベースの認証(CBA)の構成をどのように簡素化し、加速するかについて説明します。このコンテキストにおける
AWS
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PowerShell
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UX
,
Windows
,
セキュリティ
,
インフラ
,
ハードウェア
,
設計
AWS
2025年06月06日
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【超入門】DynamoDBのデータをWeb公開!AWSサーバーレス三種の神器(API Gateway, Lambda, DynamoDB)で動くAPIを構築
1.はじめに こんにちは、この度第二新卒で入社いたしました、元オンプレミスエンジニアの山本です。 学習として経験したクラウド環境の構築が、オンプレ時代と比べて圧倒的に速く、そしてシンプルであることに衝撃を受けました。 その感動を元に今回経験した構築の内容を初心者の方にも分かりやすくお伝えします! 1.1 この記事で紹介すること この記事では、AWS DynamoDB上で登録したデータをAPI Gatewayを使用してお手元のWebブラウザで表示する方法を紹介します。 1.2 対象読者 とにかくAWSに興味
AWS
,
初心者
,
データベース
,
Serverless
,
オンプレミス
サーバーワークス
2025年06月06日
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SNS・SQS・Lambdaを使ったファンアウト構成の注意点
こんにちは。上村です。 以前、SNSとSQSにてファンアウトを構成*1しLambdaにメッセージを処理させる仕組みを構築したことがあります。 AWS経験が浅い中での作業だったので、勉強になりました。 その中で、注意ポイントがいくつかあると感じたので本記事で紹介していきます。 本記事で触れないこと SQS設計の上での注意点 標準キューと FIFO キューを使い分ける 適切に可視性タイムアウトを設定する DLQを設計する Lambda設計の上での注意点 べき等性を考慮する 性能試験なども踏まえてメモリを設定す
AWS
,
設計
NRIネットコム
2025年06月06日
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「Interop Tokyo 2025」に IIJ が出展!~次世代データセンター&宇宙インターネット技術をご紹介~
IIJ は、2025 年 6 月 11 日~13 日に開催される国内最大級のインターネットテクノロジーイベント 「Interop Tokyo 2025」に出展します。 今回は、以下 2 つの特別企画エ...
インターネットイニシアティブ
2025年06月06日
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Spindle MCP で変わるデザインシステムの開発 ~ Figma 連携で実現する超高速開発 ~
みなさんこんにちは。Amebaデザインシステム「Spindle」テックリードの原 ( @herabl ...
CSS
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Node.js
,
TypeScript
,
React
,
ネットワーク
,
OSS
,
アクセシビリティ
,
Figma
,
大規模言語モデル(LLM)
,
MCP
CyberAgent
2025年06月06日
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CodeAgentとMCPで実現するデータ分析エージェント / CA DATA NIGHT #6 〜活用から実務へ──生成AI・LLMの“業務の入り口”を探る〜
CA DATA NIGHTは、サイバーエージェントが主催するデータサイエンスに特化した技術者向けの勉 ...
Python
,
SQL
,
SaaS
,
自然言語処理
,
データ分析
,
人工知能
,
アーキテクチャ
,
設計
,
大規模言語モデル(LLM)
,
MCP
CyberAgent
2025年06月06日
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LLMを用いたメタデータベースレコメンド検証 / CA DATA NIGHT #6 〜活用から実務へ──生成AI・LLMの“業務の入り口”を探る〜
CA DATA NIGHTは、サイバーエージェントが主催するデータサイエンスに特化した技術者向けの勉 ...
アルゴリズム
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SQL
,
自然言語処理
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データ分析
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人工知能
,
テスト
,
データベース
,
設計
,
大規模言語モデル(LLM)
,
MCP
CyberAgent
2025年06月06日
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AlloyDB for PostgreSQLの停止・起動・再起動オペレーションを解説
G-gen の佐々木です。当記事では AlloyDB for PostgreSQL の停止・起動および再起動オペレーションについて解説します。 前提知識 AlloyDB for PostgreSQL とは AlloyDB の料金の基本 インスタンスの停止・起動 停止・起動の仕様 Activation policy 停止・起動の影響 読み取りプールインスタンスやセカンダリクラスタがある場合の注意点 インスタンスの停止オペレーション インスタンスの起動オペレーション インスタンスの再起動 再起動の仕様 インス
Google Cloud
,
PostgreSQL
,
ネットワーク
,
データベース
株式会社G-gen
2025年06月06日
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もう迷わない!VS CodeとDev Containerで始める理想の開発環境
本記事は エディタウィーク 5日目の記事です。 👩🏫 4日目 ▶▶ 本記事👨🏫 はじめまして、髙田です。 入社以来さまざまな拠点を転々と渡り歩いて、現在は大阪でバックエンドシステムの保守業務に携わっています。 「VS Code+Dev Containerを普段使いしているからエディタウィークにブログ出さない?」と推薦されたので初ブログに挑戦です! 今回は「エディタウィーク」の一環として、Visual Studio Code (VS Code) と Development Containers (Dev
NRIネットコム
2025年06月06日
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Salesforceダッシュボードだけでは見えないインサイト – 営業の成果をあげるデータ分析とは
Salesforceをご利用中の方であれば、リードや商談、取引先、担当者、活動履歴など、日々膨大な営業データに囲まれているのではないでしょうか。ダッシュボードには、コンバージョン率やパイプラインの金額、成約件数といった主要なKPIが並びます。しかし、こうした数値だけでは、顧客の行動や意思決定の背景までは見えてこず、「なぜこの結果になったのか」「次に何をすべきか」といった深いインサイトを得るのは容易ではありません。 たとえば、以下のような疑問はありませんか? なぜ、見た目は似ているリードでも、成約に至るケー
Salesforce
,
プログラミング
,
Tableau
,
データ分析
,
人工知能
,
設計
,
CRM
,
統計
dotData, Inc
2025年06月06日
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趣味でもビジネスでも、AIに「丸投げ」はうまくいかない
著:お寿司
Windows
,
人工知能
,
インフラ
,
ネットワーク
,
学生
株式会社ソフトクリエイト
1
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