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。 2024 年 10 月 17 日 (木) に「 生成 AI と AWS Ad/Marketing Tech Services で実現する広告・マーケティングイノベーション 」というイベントをオンラインで開催します。クッキーレス時代における広告やマーケティングの最新技術とビジネスの動向、AWS のお客様事例をお届けします。広告やマーケティングに携わる方はぜひご参加ください。 コンテンツ回りでは「 2024 年 9 月の AWS Black

クラウドサービスの普及に伴い、インフラ管理の効率化や自動化を実現するIaC（Infrastructure as Code）の活用が進んでいます。インフラをコードで管理し、効率性、再現性、一貫性、バージョン管理の向上をもたらすIaCについて説明します。

カスタマーサクセス部の山﨑です。 今回はEC2インスタンスのバックアップを取得する3つの方法を比較検討してみます はじめに バックアップとリストア EC2インスタンスのバックアップを取得する3つの方法 結論 手動AMI作成が適しているユースケース Amazon Data Lifecycle Manager (DLM)が適しているユースケース AWS Backupが適しているユースケース 簡易比較表 手動AMI作成 コンソール画面またはAWS CLIを用いたバックアップ取得 Amazon Data Life

カスタマーサクセス部の山﨑です。 今回は、AWSでのEC2インスタンスのバックアップを自動化する方法のひとつ、Amazon Data Lifecycle Manager (DLM) に注目します。DLMを利用すると、バックアップ作業を効率化し、手動作業によるミスを防ぎながら、システムの信頼性を向上させることが可能です。 この記事では、DLMの設定方法や具体的な活用シーンについて、実際の手順を交えながら詳しくご紹介します。バックアップの自動化に興味がある方や、バックアップ作業を簡便化したい方に役立つ内容です

こんにちは。バンダイナムコネクサス 上田です。 前回に引き続き、広告出稿のKPI最大化のためのデータ基盤開発について紹介します。 対象読者はデータ基盤新規開発プロジェクト立ち上げに将来携わるエンジニア、PM、ビジネスサイドのメンバー全員を想定し、これから広告関連のデータを触る予定のエンジニアやPMはもちろん、広告関連のデータに関わりのない方、非エンジニアの方にとっても有益な情報となることを願います。 記事に書いてあること 前回までの記事 前回の第2章では 「1. 出稿している広告のデータを毎日収集し、利用

こんにちは。バンダイナムコネクサス 上田です。 前回に引き続き、広告出稿のKPI最大化のためのデータ基盤開発について紹介します。 対象読者はデータ基盤新規開発に将来携わるエンジニアを想定し、これから広告関連のデータを触る予定の方、Airflowで開発予定の方々にとって有益な情報となることを願います。 記事に書いてあること 前回までの記事 第3章ではAirflowコードをできる限り型化して広告データパイプラインを開発したことを紹介しました。 今回の記事 今回は、第3章で触れた「Airflowコードを型化した

みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの下佐粉です。 今週も 週刊AWS をお届けします。 みなさんは「週刊AWS キャッチアップ」をご存じでしょうか？過去に一度紹介したことがあるのですが、この週刊AWSと週刊生成AI with AWSの内容を振り返るオンラインの勉強会です。実施回数は現時点で50回を超えていますから、1年以上も継続されていることになりますね。過去の内容はYoutubeでアーカイブされているのを見ることが出来ますし、参加されたい方はぜひ以下JAWS-UGのリンクから、次回スケジュ

intdashとタイムリーにシステム連携したいみなさん、 こんにちは。ソリューションアーキテクトの伊勢です。 2023年12月バージョンから待望のWebhook機能が利用できるようになったのでご紹介します。 はじめに Webhookとは やってみた Webhookリクエストの確認 計測作成イベント：Slack 計測完了イベント：地図マッチング 地図マッチングとは 全体構成 GPS補正Lambda レスポンス返却Lambda API Gateway 起動 おわりに Appendix. サンプルソース 計測作

このブログは 2024 年 9 月 17 日に Kanishk Mahajan (Principal, Solutions Architect) と、NetApp の Michael Shaul 氏と Sasha Korman 氏によって共同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。 生成 AI アプリケーションは、一般的に Retrieval Augmented Generation (RAG) と呼ばれる手法を使用して構築されます。RAG を使用することで、基礎モデル

こんにちは、佐々木です。 2024年10月12日に広島で開催されたJAWS FESTAに登壇してきました。 テーマはアーキテクチャ設計の考え方ということで、自分がAWSのサービスを選定する際にどういう事を考えていたのか、またサービス特性を把握するためにどういうことをしていたのかを話しました。 発表資料 当日の発表資料です。 よくよく考えたら、一人でTeamsかZoomで立ち上げて話した内容を録音しておけばよかったですね。 speakerdeck.com お伝えしたかった事 資料のみでは伝わりづらいかと思い

初めましてこんにちは！ ソーシャル経済メディア「NewsPicks」プロダクトエンジニアの 寺坂 です。 2024年5月に中途入社して4ヶ月が経ちました。 だんだんと会社にもチームにも慣れてきたぞ！、ということで、今回は私のオンボーディング体験をご紹介します。 初めましてこんにちは！ 私とオンボーディング オンボーディングカリキュラム ユーザベースでは、パーパス・バリューがとても大事 オープンコミュニケーションと風通しの良さ とても手厚い1on1 まとめ 私とオンボーディング 私にとって、今回が初めての転

こんにちは。okodoooonです🌵 ラスベガスに来てから、同行しているメンバーと手分けをしてセッションを聞いて、知見をまとめる作業に追われており、なかなかハードな日々を過ごしておりました。 今回は初日に聞いた5つのセッションがどれも知見に溢れるものだったので、そちら紹介していきたいと思います💪 スライドが公開されたり他メンバー担当分の記事が上がり次第リンクなど追って貼っていきます。(2日目以降のやつも頑張って書いております) 目次 Data alone is not enough（訳：データだけでは不十

これからCatoクラウドが新たに導入予定の「自然言語検索によるイベントフィルタリング」機能を、先行して使ってみました。 ・ 自然言語検索(EA)によるイベントのフィルタリング この機能は、複雑なクエリやコマンドを使わずに、日常の言葉でイベントデータを検索できるというものです。 これまでの検索方法は、自分で適切なフィルタを決める必要がありました。 用意されているフィルタの数は膨大で、いったいどれを指定すればよいのか、一度は迷ったことがあるのではないでしょうか。 新機能では、検索バーに自然言語でクエリを入力す

はじめに こんにちは。計測プラットフォーム開発本部バックエンドチームの佐次田です。普段はZOZOMATやZOZOMETRYなどの計測技術に関わるシステムの開発、運用に携わっています。 本記事では計測システムにおける計測データの管理方法を進化させた点についてご紹介します。 目次 はじめに 目次 計測プラットフォーム開発本部 バックエンドチームとは ユビキタス言語 3Dデータ 計測箇所 計測値 ZOZOMETRYとは ZOZOMETRYのコア機能 計測箇所のカスタマイズに関する課題 計測処理をサーバーが担当す