1.start-(概要) 初めまして！ KINTOテクノロジーズのCloud Infrastructure GでInfrastructure Architectを担当している劉(YOU)です。 今年の1月に入社して、techblogには初執筆なのでこれからよろしくお願いします！ AWSの認定は23年10月のSAAを始じめ、25年2月のMLAを最後に、1年4ヶ月でやっとAWS認定12冠を取りました。せっかくなので、AWS認定12冠を達成しながら感じた個人的な意見と情報を共有します。 先に話しますと、AWS認

This article is the entry for day 18 in the KINTO Technologies Advent Calendar 2024 🎅🎄 Nice to meet you, I’m Tsuyoshi Yamada, an Android engineer at KINTO Technologies. In this article, we’ll share some handy techniques to help you take the first step in

はじめに はじめましての人ははじめまして、こんにちは！フロントエンドエンジニアのがっちゃん（ @gatchan0807 ）です！ 今回は、GitHub Copilot Chatを使った開発の中で実際に試してみたことと、そこから得られた気づきについて共有していきたいと思います。 （この作業を実施したのが2025年1月中頃の話なので、GitHub Copilot Agentモードが出る前の話である点だけご了承ください。2025年4月の今ならAgentモードでサクサク作らせていたと思いますし、直近はAgentモ

はじめに 株式会社エブリーでCTOをしている imakei です。 本日から弊社では多くの新卒メンバーに入社していただきました。 これから彼ら・彼女らとともにより強い開発組織を作っていきたいと思います。 すでに新卒メンバーからは学ぶことも多く、特にAIに関しては自分以上に使いこなしているところを数多くみています。 そんな彼らに感化された部分もあり、生成AIを使いながら開発していく上でのちょっとしたTipsを紹介できればと思います。 弊社では今積極的に生成AIを活用した開発を行っています。 AIAgentを

あなたや組織が生成 AI 技術を検討をしている最中であれば、これらの先進的なアプリケーションにどの程度の投資が必要か把握しておくことが重要です。運用効率の向上、生産性の向上、顧客満足度の向上など、生成 AI への投資によって期待される利益を目指す一方で、コスト最適化と効率向上を実現するための手段についても十分理解しておく必要があります。この刺激的な旅を案内するため、AI プラクティショナーや FinOps リーダーが AWS での生成 AI 導入に関連するコスト最適化の方法を理解するのに役立つ実践的なヒン

本記事では、クラウド監査にあたり注目すべきポイントについて、いくつかのテーマに分けてまとめます。 クラウド監査の「対話」に意識を向けるきっかけとなれば幸いです。

みなさんこんにちは！ ワンキャリアでエンジニアリングマネージャーをしている宇田川（X： @Ryoheiengineer ）です。以下の記事を投稿した当時はSREとして活動していましたが、3ヶ月の育休を経て、現在はプロダクトチームのエンジニアリングマネージャーとして復帰しています。

こんにちは、OSSよろず相談室のSKです。 日々、多くのOSSに関するお問い合わせをいただいているのですが、今回は、そもそもOSS（オープンソースソフトウェア）とはどんなものなのかというお話です。 オープンソースとは まず、座学的な話になりますが、オープンソースとは、 主に オープンソース・イニシアティブ（OSI） によって推進される概念で、実用性や協調開発を重視しています。 重視されることは、透過性（公開されていること）実用性、協調開発されコミュニティがあることです。 逆に見た目やデザイン、UI（使い勝

入社してから経験してきたことについて こんにちは！2023年にニフティへ中途入社しました、好田（よしだ）と申します。 入社してから2年目に突入しております。現在はインフラグループとして主にカスタマーサポートで使用している環境の運用を行っています。 前職からもカスタマーサポートで利用している環境の運用を行っていたため、インフラ業務に配属させていただきました。まずは前職で行ってきたことについて書いていこうかと思います。 前職で行っていたこと 前職ではオペレーター業務・ニフティのシステムの監視・運用業務を行って

AWS CodeBuild で並列テスト実行のサポートが開始されたことをお知らせします。これにより、テストスイートを同時に実行し、ビルド時間を大幅に短縮できます。 この記事のために作成したデモプロジェクト では、環境をプロビジョニングする時間を含め、テストの合計時間が 35 分から 6 分に短縮されました。 AWS マネジメントコンソール の次の 2 つのスクリーンショットは、その差を示しています。 テストスイートの順次実行 テストスイートの並列実行 継続的インテグレーション (CI) を大規模に実行する

1. 前書き 前回に引き続き、ホワイトペーパー「Elasticsearchを使った簡易RAGアプリケーションの作成」(*脚注1 1 )に記載した技術的要素を紹介いたします。 今回は、検索結果のハイライト表示です。 なお、このブログ内に記載しているソースコードおよび Elasticsearch 用のリクエストは、下記のgithub リポジトリでも公開しています。 blogs/2025-04-highlight at main · sios-elastic-tech/blogs A repository fo

ディープラーニングモデルの学習時にGPUメモリ不足を解決するための手法「Gradient Checkpointing」について説明しています。この手法はメモリ消費量を抑えつつ、学習時間の増加を伴うが、バッチサイズを増やすことで高速化も可能です。

本ブログは、キヤノンITソリューションズ株式会社様と Amazon Web Services Japan が共同で執筆しました。 みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの木村です。 本記事では、 キヤノンITソリューションズ株式会社様 が Amazon Bedrock を活用した新機能によって既存サービスの強化を行なった事例についてご紹介します。 背景 / 課題 キヤノンITソリューションズ株式会社様が提供するローコード開発プラットフォーム「 WebPerformer-NX 」は、デジタ

著：GM竹郎

こんにちは。SCSKの山口です。 今回は、Google Cloud認定資格の受験レポート その➁です。 その①のブログ をご覧になった方はお察しかもしれないですが、Associate Data Practitionerに無事一発合格したので、受験後のレポートを書きます。   はじめに その①ブログにも書いた通り、（記憶に残っている範囲で）下記について書きます。 今回はサクッと読める分量で書きたいと思います。 [受験後] ・合否（もう書いた。） ・出題内容（受験前の想定とのギャップ） ・（追加で）