概要 クラウドインテグレーション部、 クラウドソリューション2課の川井です。

G-gen の佐々木です。当記事では、Cloud Run の手動スケーリング機能について解説します。 Cloud Run とは 手動スケーリングの仕様 手動スケーリングとは サービスとリビジョンの設定 トラフィック分割への影響 サービスの無効化 手動スケーリングの使用 手動スケーリング設定時の料金 リクエストベースの課金の場合 インスタンスベースの課金の場合 スケジュールベースの自動スケーリング Cloud Scheduler の利用 自動スケーリングにおけるスケールのスケジューリング Cloud Run

挨拶 ども！ノリでブログを書いていると、今週は月曜日から毎日ブログを書いている龍ちゃんです。最近は、 Dify入門ガイドシリーズ に力を入れています。 今回は、Azure OpenAI Serviceのお話になります。生成AIを活用したアプリを作成する際に、レスポンスがJSONで返答されるかどうかは重要な要素になります。DifyでもAOAIでも、方法を模索して実装していました。 Difyでの構造化：「 Dify入門ガイド：LLM出力を構造化する！JSONデータ作成の具体的手順 」 AOAIでの構造化：「

こんにちは、サイオステクノロジーの佐藤 陽です。 引き続きCosmosDBを勉強しているので、どんどんアウトプットしていきたいと思います。 今回のテーマはインデックスポリシーです。 インデックスの概念については 前回の記事 にてご紹介しているので、是非ご参照ください！ はじめに 今回はCosmosDBのインデックスの中でもインデックスポリシーについてご紹介します。 インデックスポリシーとは、 インデックスを作成するための指示内容 になります。 CosmosDBにおいてはデフォルトで、すべてのコンテナのすべ

This article is the entry for Day 12 of the KINTO Technologies Advent Calendar 2024 🎅🎄 Hi, I’m Nakanishi from the Manabi-no-Michi-no-Eki (Learning Roadside Station) team. This year, the Learning Roadside Station project was officially launched and structu

はじめに こんにちは、9月入社のMizukiです！ 本記事では2024年8、9月入社のみなさまに、入社直後の感想をお伺いし、まとめてみました。 KINTOテクノロジーズに興味のある方、そして、今回参加下さったメンバーへの振り返りとして有益なコンテンツになればいいなと思います！ K.W 自己紹介 グループコアシステム部  共有サービス開発G JP会員PFチーム所属のPdMです。 新卒で大手webサービス会社でPdMとして入社し、KINTOテクノロジーズ(KTC)は2社目となります。 所属チームの体制は？ J

こんにちは！AIチームの戸田です。 近年、様々な作業の自動化を目的としたAI Agent（以下、Agent）が注目を集めています。特に、GUIを操作するAgentは、ユーザーインターフェースを介したタスクの自動化を可能にするため、大きな可能性を秘めています。 AnthropicのClaude 3.5 Computer Use や OpenAIのOperator 、オープンソースは browser-use などがその代表例です。研究分野でも、学習用データセット（ GUI-World: A Dataset f

以下勉強会が開催されますのでご紹介します（オンライン・無料）。   Japan Stream Engineering Group (JaSEG) 第3回勉強会  2/28（金）14:00～ 「沖縄ネット事情：QoS、QoE、CDN環境」 Japan Stream Engineering Group (JaSEG)     ●アジェンダ   「OTT視点：沖縄の網構成、CDN事情、QoS」   スピーカー：鍋島 公章(メディアコンサルタント / Ｊストリーム）   「eスポーツ選手に最適なインターネット回線

USBメモリが認識されない場合の対処法について説明します。DiskPartコマンドを使ってクリーンにし、新しいパーティションを作成することで、USBメモリが再認識される可能性があります。

PART3：Oracle DatabaseからAmazon Auroraへの移行 -運用編- PART1 では、農林中央金庫が Amazon Aurora の採用に至った経緯・評価点を解説しました。 PART2 では、農林中央金庫とNTT データで Amazon Aurora の採用に伴う非互換対応や性能試験に実施された内容を解説しました。PART3では、Amazon Aurora へ移行した後の実運用経験を踏まえ、これから Amazon Aurora へ移行検討されている方に向けて農林中央金庫

PART2：Oracle DatabaseからAmazon Auroraへの移行 -移行作業編- PART1 では、農林中央金庫がコスト削減の重要なポイントである Amazon Aurora の採用に至った経緯や、ベンダーの NTTデータとどのような点を評価していったかを解説しました。 PART2 では、Amazon Aurora の採用に至った後、移行フェーズにおいて実際に Oracle Database から Amazon Aurora へ移行する際にどのような非互換対応を実施したのか、性能

PART1：Oracle DatabaseからAmazon Auroraへの移行 -検討編- 農林中央金庫は、農林水産業を支える全国金融機関として、金融業務をはじめとした経営健全性確保に向けた指導など、多岐に渡って日本の農林水産業の発展に貢献されています。また、JA・信農連(信用農業協同組合連合会)・農林中央金庫で構成されたJAバンクは、1 つの金融機関として機能するよう運営されており、貯金量 100 兆円超、店舗数 6,000 超、ATM 10,000 台超を誇る巨大金融グループです。 JAバ

今日のグローバルサプライチェーンの複雑な状況において、正確な需要予測は極めて重要ですが、それだけでは十分ではありません。企業は予測精度を向上させ、最適な在庫を実現するために、高度な分析能力や機械学習（ML）の導入に投資を行ってきました。しかし、これらの広範な取り組みにもかかわらず、2021年以降、 在庫売上高比率 は上昇を続けており、需要と供給の変動に対応するために過剰在庫を抱えていることを示しています。この事実は、予測の改善と実際のビジネス価値の実現との間に、まだ重要な要素が欠けていることを示唆していま

サプライチェーン管理の領域では、経済の変動や多様化する顧客ニーズにより、常に変化にさらされています。このような環境下では、効率性と適応力が極めて重要です。多くの企業では、手作業のプロセスを削減し、効率性を高め、全体的なパフォーマンスを向上させるため、自動化ソリューションを求めています。 前回 お伝えした通り、AWS Supply Chain ソリューションは、可視性の向上とコスト最適化および俊敏性を促進する実用的な分析情報という利点を提供します。このソリューションは、需要計画、供給計画、インサイトなどの機

既存アクションの 「EC2: AMIをリージョン間でコピー」に世代管理機能 を導入しました。 この機能により、コピー先のリージョンで保持するAMIの世代数を指定し、不要なAMIの登録解除ができるようになりました。 これまでの課題 課題の解決 導入によるメリット 既存アクションへの影響 利用方法 世代管理を行うための前提条件 既存のアクションで世代管理を設定する場合 新規にジョブを作成し、世代管理を設定する場合 利用イメージ おわりに これまでの課題 従来の「EC2: AMIをリージョン間でコピー」アクショ