こんにちは。Findy Tech Blog編集長の高橋（ @Taka_bow ）です。 前編では、Gene Kim氏の26年にわたるDevOps研究の旅路、DORA研究によるハイパフォーマーの実態、DevOps Enterprise Summitの多彩な事例、そしてスティーブン・スピアー博士との共著『Wiring the Winning Organization』から導かれた"勝つ組織の魔法"のフレームワークとカウチのメタファーを紹介しました。 後編では、この魔法を解き放つ3つのテクニック ── 巧遅（前

SCSKの畑です。 引き続きデータベース関連のトピックです。今回こそ小ネタです。ちなみに、本エントリの内容で言及している RDS は、 先般の エントリ で言及していたものと同一です。   小ネタ本題 本エントリのタイトルに書いてある通りです！で終わらせられる程度の内容ではあるのですが、幾つか補足しながら説明していきます。 まず、当初は RDS の配下に Aurora Global DB をレプリカとして構成することを検討していました。Aurora Global DB の大阪リージョンのレプリカ

2026年2月17日、当社主催の「LINEヤフー Development with Agents Meetup #1」を紀尾井町オフィスとオンラインの同時開催で実施しました。会場参加は定員100名で満...

0、はじめに 本記事では、Microsoft Copilot Studio を問い合わせ対応業務へ活用することを目的として構築したエージェント事例をご紹介します。 また、今回の事例はアジャイル開発の成果物です。4週間でMVP（Minimum Viable Product）プロトタイプを合計3つ構築し、その中の汎用的な事例を今回の題材として取り上げました。 本取り組みの位置付け 今回のエージェント構築は、実業務への本格適用を見据えた PoC（Proof of Concept）として実施しています。 Micr

本投稿は、 2025 年 10 月 21 日に公開された記事 「 Restore self-managed Db2 Linux databases in Amazon RDS for Db2 」を翻訳したものです。 より多くの組織がセルフマネージドの Db2 on Linux ワークロードを Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) for Db2 へ移行するにつれ、移行チームは「準備こそがプロジェクト遅延を防ぐ鍵」であることを学んでいます。よくある障

エピソード紹介 Ep.1 – クリーンアーキテクチャとは ← 今回はこちら Ep.2 – 認証方式の実践的な紹介 Ep.3 – ER設計と監査ログ Ep.4 – RepoScanner の実装とテスト Ep.5 – Copilot プロンプトを効率化 こんな方へ特におすすめ クリーンアーキテクチャが何かイメージを掴みたい方 概要 こんにちは。サイオステクノロジーのはらちゃんです！ フロントエンドを開発していたとき、アトミックデザインという手法を知

こんにちは。LINEヤフー株式会社で検索エンジン開発のマネジメントを行っている真鍋です。検索のなかでも、今回はベクトル検索についてお話しします。ベクトル検索は、LINEヤフーでも検索や広告配信、レコメ...

みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの杉山です。今週も 週刊AWS をお届けします。 新しいワークショップ Accelerating Smart Product SDLC with AI Agent Workshop Lab4 をリリースしました。このワークショップは、Kiro を SDLC (ソフトウェア開発ライフサイクル) 全体に活用し、HVAC (空調) 制御システムを題材に Kiro を用いた組込ソフトウェアやライフサイクルの長いソフトウェア開発への適用を実証します。新しい生成 AI

SCSKの畑です。 先般のエントリ で予告していた通り、なぜ以下のような MySQL レプリケーション構成を取っているのかについて、幾つかの観点から説明していきたいと思います。   補足その1：レプリケーションフィルタ仕様の差異 まず真っ先に疑問として浮かぶであろう点は、何故 Aurora と RDS の間にわざわざ中継用レプリカとして EC2 上の MySQL を挟んでいるのかだと思います。以下のように直接 Aurora と RDS の間でレプリケーションを構成してしまえば 1 台インスタンス

本記事は 2025 年 12 月 16 日 に公開された「 Reference guide for building a self-service analytics solution with Amazon SageMaker 」を翻訳したものです。 今日の組織は、データレイク、データウェアハウス、SaaS アプリケーション、レガシーシステムなど、複数のサイロに分散したデータという重大な課題に直面しています。データの分断により、顧客の全体像の把握、業務の最適化、リアルタイムなデータドリブンの意思決定が困

このブログ記事では、移行途中の過渡期に於けるハイブリッドアーキテクチャの連携パターンと連携ソリューションを設計する方法を紹介します。 多くの一般的なメインフレーム環境には、データやコードを共有するアプリケーション間の複雑で密結合されたシステム間連携があります。メインフレームアプリケーションを AWS クラウドに移行するとき、大規模な移行には Strangler fig パターン を使用した段階的なアプローチが推奨されます。インクリメンタルなアプローチでは、過渡期 (移行) フェーズまたはトランスフォーメー

MySQLと高い互換性を持つデータベースのTiDBでは、DDLが高速かつオンラインで実施されとても有用です。メルカリの運用における気付きとして得られた、主に実行の速度制御とmodify columnの完了時間見積もりの学びについてお伝えします。 背景 メルカリではMySQLと高い互換性を持つTiDBを利用しているため、DDLはオンラインで実行でき、現状のところ大きな問題なく動作しています。 先日、数十億レコード程度のテーブルのALTERを実施した際、実行の完了時刻が予測できない、と感じた事象がありました。

2026 年 2 月 23 日週、私は AI-DLC (AI-Driven Lifecycle) ワークショップを通じてお客様がビジネスを変革するための支援に全力で取り組みました。2026 年になってから、数多くのお客様を対象としたこれらのセッションの進行役を務め、測定可能なビジネス価値をもたらす AI ユースケースを組織が特定、優先化、実装するために役立つ構造化されたフレームワークを通じてお客様を導くというすばらしい機会に恵まれてきました。 AI-DLC は、技術的能力とビジネス成果を一致させることによ

はじめに こんにちは、京都工芸繊維大学ロボコン挑戦プロジェクトのマンゴーです。この記事では、さくらインターネット様より提供いただいた「さくらのVPS」で使用しているメールサーバソフトウェア「Stalwart Mail S […]

本稿は株式会社タイミー様と AWS Japan の共同執筆により、AI 駆動開発ライフサイクル（AI-DLC）Unicorn Gym の実践を通じて得られた学びと今後の取り組みをお伝えするものです。 はじめに 株式会社タイミー様（以下同社）は、スキマバイトサービス「タイミー」を展開しているスタートアップ企業です。同社では個々のチーム/エンジニアが独自の方法で AI を活用し生産性を高めている一方で、次のステップとして組織全体でどう活用していくかが課題となっていました。 この課題に対して、同社と AWS は