こんにちは。SCSK1年目の渡辺です。 今年の re:Invent、皆さんご覧になられたでしょうか。 今年も例年どおり多くの発表があり、かなり盛り上がっていましたね。 私はリアルタイムでの参加はできず、いくつかアーカイブを視聴した程度ですが、 現地に行かれた方の話を聞く機会があり、来年は絶対行ってやる！！と思いました。 会場の熱量など、日本とは別世界なんだな、と改めて感じました。 （kiroのぬいぐるみ欲しかった、、、） 前置きはこのあたりにして、今回の re:Invent の中でも、特に注目を集めていた

Azure環境を構築するうえで、メール送信機能が必要になったので実現できるサービスを実際に使ってみました。 使い勝手としては、AWSで例えてしまって申し訳ないですが、Amazon SESとほぼ一緒でした。 Amazon SESを使ったことがある人なら、特に苦戦せずに使えそうなサービスです。 リソース構成 Azure Communication Servicesでメールを送信する場合、2つサービスを使用することになります。 1つがAzure Communication Servicesです。 こちらは今回メ

Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) for SQL Server インスタンスは、従来、データベースファイルを格納するために単一の Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS) ボリュームを使用していました。追加ストレージボリューム機能の導入により、Amazon RDS for SQL Server インスタンスに最大 3 つの追加ストレージボリュームをアタッチできるようになりました。この機能を使用することで、デ

こんにちは！SCSKの斉藤です🐧 Snowflakeの安全対策をちゃんとやってますか？「まあ大丈夫でしょ」と油断していると、思わぬ落とし穴が…！ 今回は、安全に使うために管理者がやるべき「3つの制限」についてご紹介します！   ①クレジット使い過ぎを制限 Snowflakeを使ってて、気づけばクレジットを消費しすぎて、恐ろしい請求が… そんなことにならない為に、”リソースモニター”という機能があります！ 用途 指定したクレジット量を超過した場合、通知や停止を実施 使用例 アカウント全体で毎月5ク

インメモリデータベースを活用したキャッシュ戦略について説明しています。オンメモリキャッシュの限界と、インメモリデータベースを用いることで得られるメリットを整理し、分散構成におけるキャッシュの共有化の重要性を解説します。

はじめに Amazon SageMakerとは ワークショップの概要 ワークショップの流れ ワークショップの内容 データセット（テーブル）の準備 データをAmazon SageMakerカタログに公開 おわりに はじめに こんにちは、寺嶋です。 re:Invent 2025 に現地参加してきました。その中で「Data analytics for financial organizations with Amazon SageMaker」 というワークショップに参加したので内容をまとめます。 このワークショ

本記事は 2026 年 1 月 27 日 に公開された「 Strategies for upgrading Amazon Aurora PostgreSQL and Amazon RDS for PostgreSQL from version 13 」を翻訳したものです。 本記事では、2026 年 2 月 28 日にスタンダードサポートが終了する PostgreSQL バージョン 13 からのアップグレードを計画する方法をご紹介します。アップグレードの主なメリット、考慮すべき破壊的変更点、選択可能な複数の

こんにちは、カケハシでデータ基盤を担当しているチームの内田です。 カケハシでは、Databricks on AWS上でデータ基盤を構築しています。カケハシのプロダクトはAWS上で動いているものが多く、AuroraやDynamoDBなどのデータベースのテーブルをDatabricksに取り込んでいます。 Databricksでは、昨年末、Lakeflow ConnectのPostgreSQL/MySQL connectorがPublic previewになりました。 現在、AuroraからDatabricks

はじめに PSSLの佐々木です JAXAが面白いものを公開しました。 JAXA Earth API の MCPサーバー対応 です。 MCP（Model Context Protocol）とは、AIアシスタントが外部ツールと連携するための仕組みです。これにより、Claude Desktopから「富士山の植生を見せて」と話しかけるだけで、実際の衛星データを取得できるようになりました。 今回はこれらのデータを利用して地球を感じてみようと思います。 本記事を作成するにあたり技術的な環境構築にはぴっかりん様のブログ

前書き こんにちは、フォルシアでエンジニアをしている太田と申します。 私は主にPythonを利用した開発を行っているのですが、開発内容の関係上、Pythonのコードを極力高速で実行したい瞬間があります。 そこで今回は、Pythonが遅くなってしまうようなアンチパターンと低速化の回避が可能なコードを紹介し、定量的に速度の比較結果も示したいと思います。 今回検証した環境と検証の際の条件を下記に示します。 検証した環境 Python: 3.14.0 (cpython) OS: Linux 5.15.167.4-

はじめに はじめまして。NRIネットコム2025年入社の三浪です。 私は文系出身で、入社時点ではITに関する知識はほとんどありませんでした。入社後に資格取得や学習を重ね、現在はインフラエンジニアとして、主にAWSを用いた設計や開発に携わっています。 「AWSに興味はあるけれど、どこから勉強すればよいかわからない」 私自身も、AWSを業務で扱い始めた当初は右も左も分からない状態でした。そうした状況の中で学習に取り組み、4ヶ月間でAWS認定資格を4つ取得しました。 このブログでは、AWS資格取得に取り組んだ背

はじめに 開発本部でデリッシュキッチンアプリ課金ユーザー向けの開発を担当している hond です！ 2025年6月から社内勉強会の一つとして開催している「AIツールを活用した開発効率化勉強会」が開催から半年かつ現状の参加メンバーで一周したので、そもそもどのような勉強会だったのかやアンケートの結果からどのような成果が得られたのかについて振り返ろうと思います。 AIツールを活用した開発効率化勉強会 現在エブリーの開発部では、入社時に振り分けられる勉強会グループで開催する定期的な勉強会と勉強会のテーマに興味があ

この記事は Measuring the accuracy of rule or ML-based matching in AWS Entity Resolution (記事公開日 : 2025 年 9 月 29 日) を翻訳したものです。 エンティティマッチングのルールセットやモデルが実際に十分な精度を持っているかどうか、どのように判断すればよいでしょうか？複数のアイデンティティプロバイダーを評価する場合でも、独自のマッチングルールを構築する場合でも、企業は達成したい明確な精度レベルの基準と、異なるアプロ

PSSLの佐々木です LLMアプリを作ろうとすると、LangChain、LlamaIndex、Semantic Kernel…と様々なフレームワークが出てきます。「結局どれを使えばいいの？」と迷ってしまうことはありませんか？ 例えばPythonでRAGアプリを作ろうとGoogle検索すると、LangChainのサンプル、LlamaIndexのサンプル、素のSDKで書いてる記事…と情報が錯綜していて混乱します。とほほ。。 この記事では、各LLMフレームワークの種類とその特徴、そして「

AI を使って Lambda のハンドラーを生成していると、event や context 引数の型定義に2種類のライブラリが使われることに気づきました。 # パターン1: aws-lambda-typing from aws_lambda_typing import context as context_, events def handler(event: events.SQSEvent, context: context_.Context): ... # パターン2: aws-lambda-powe