タイミーでは、Flaky Test がデプロイの妨げになることで開発効率が悪化していました この問題を解決するため、AI エージェント「Devin」を活用し、Flaky Test の検出から修正プルリクエストの作成までを完全に自動化しました 結果、CIは安定し、開発者は本来の業務に集中できるようになったことで、開発体験が向上しました こんにちは！タイミーでバックエンドエンジニアとして働いている 福井 ( bary822 ) です。 皆さんは Flaky Test に悩まされた経験はないでしょうか? タイミ

開発2部の内原です。文字コードの話は大好物です。 一般的に、アプリケーションの開発において文字数カウントは非常に身近な機能です。パラメータ取得時やフォーム入力時など、様々な場面で文字数計算を実装する機会があります。 しかし、Unicode文字、特に絵文字や結合文字などが混在するテキスト処理において、「正しい文字数カウント」は意外に複雑な問題です。 この記事では、Go言語でのUnicode文字数カウントに焦点を当てて、実装時に注意すべき点を述べます。 文字数カウントの罠 まず、以下のコードについて考えます。

AWS ジャパンの 広域事業統括本部では、中堅・中小企業のお客様のデジタルトランスフォーメーション（DX）、クラウドや生成 AI の利活用などを支援しています。過去 2 年間、 AWS では7月の「中小企業魅力発信月間」に合わせて、最新のテクノロジーがどのように中堅・中小企業の成長に貢献するのか、どういった成功事例があるのかなどを定期的にご紹介してきました。 2023年は、鶴見酒造株式会社様に、 AWSクラウドを活用した温度センシングシステム「もろみ日誌クラウド」を導入し、10分ごとに温度データを自動収集

はじめに こんにちは！Data Platformチームでデータエンジニアとして働いている @shota.imazeki です。 弊チームでは、従来の分析基盤を段階的に刷新する取り組みを進めており、その第一歩として、ECS上で動かしていたAirflowをAWS上のマネージドサービスである Amazon Managed Workflows for Apache Airflow（以下、MWAA）に移行しました。 もともとはインフラ管理の手間を減らすことが目的でしたが、結果としてバッチ処理時間が大幅に短縮されると

はじめに 企業は、開発者の生産性向上、アプリケーションの高速開発、レガシーコードの保守負担軽減を支援する方法を模索しています。Amazon Q Developer は、企業がカスタマイズされた SAP 環境に関連する技術的負債を解消し、新機能をより迅速に提供できるように支援する生成 AI サービスです。このブログでは、Amazon Q Developer が SAP 開発者の生産性向上とイノベーションの加速にどのように役立つかについて説明します。 SAP は、世界中の数千の企業のビジネスを支えるミッション

こんにちは、石原です。 AWS上のデータベースのバージョンアップの際使用した 「Insight SQL Testing」 についてご紹介する内容の第二弾になります。 こちらはインサイトテクノロジー社が提供している製品になります。 Insight SQL Testing - 株式会社インサイトテクノロジー データベース移行及びバージョンアップ向けSQLテストソフトウェア。異種データベース間でSQLのテストができる唯一の製品。 www.insight-tec.com 本内容をご確認いただく前に前回の内容をまず

はじめに NTTデータ セキュリティ＆ネットワーク事業部 テクニカル・グレードの田中智志です。 近況： 昨年に引き続き、2025 Japan AWS Top Engineers(Networking)を受賞しました！大変光栄です！ https://www.nttdata.com/global/ja/news/evaluation/2025/062501/ 本題： 本BlogではAmazon Web Services(AWS)上にデプロイしたFortiGateVMを含む構成でADVPN2.0とSD-WANの

はじめに 以前の記事では、Snowflake Openflow × PostgreSQL をテーマに、構造化データの初回同期（Snapshot Load）から増分同期（Incremental Load）までを検証しました。GUIベースでフローを構築し、Amazon Web Services (AWS) 上にBYOC構成での環境構築まで実践できる内容となっており、 「まずOpenflowを触ってみたい！」 「環境構築から始めたい！」 という方には、先にそちらの記事をおすすめします。 https://zenn

みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの根本です。 今週も 週刊AWS をお届けします。 アップデートの前に、先日開催された re:Inforce のre:Capイベントを含め今月いくつかイベントが予定されているので紹介させてください。よかったらご参加ください。 — 商用データベースをAWSで活用する 2025 年 7 月 17 日 (木) 10:00 – 12:00 JST 開催場所：オンライン 申し込みは こちら AWS re:Inforce 2025 re:Cap 〜クラウドセキュリティを

7 月 8 日、AWS 内で Oracle Real Application Clusters (RAC) を含む Oracle Exadata ワークロード向けの新しいオファリングである Oracle Database@AWS の一般提供の開始を発表しました。 お客様は過去 14 年間にわたって、 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) を使用してクラウド内で Oracle データベースワークロードをセルフマネージドで管理するか、フルマネージドの Amazon

各ツールの概要と特徴 まずは、3つのツールがそれぞれどのような特徴を持っているのかを見ていきましょう。提供元である企業の特色が、ツールの方向性にも大きく影響しています。

現代のシステム開発において、GDPR（一般データ保護規則）への対応は避けて通れません。 特に、開発・テスト段階で利用する「テストデータ」の取り扱いは、思わぬコンプライアンスリスクにつながる可能性があります。 そこで今回はGDPRの規制要件を完全に満たしつつ、効率的かつ安全にテストデータを管理する方法について徹底解説します！ import haihaiInquiryFormClient from "https://form-gw.hm-f.jp/js/haihai.inquiry_form.client.j

本記事は 2025/07/03に投稿された SQL to NoSQL: Modeling data in Amazon DynamoDB を翻訳した記事です。 翻訳はソリューションアーキテクトの Kenta Nagasue が担当しました。 この投稿では、既存のデータベース構造とアクセスパターンを分析した パート1 の内容を基に、効果的な Amazon DynamoDB データモデルの設計に焦点を当てます。DynamoDB は、アプリケーションの特定の要件と使用パターンに合わせた異なるデータモデリングアプ

AIエージェントはなぜ今注目されているのか。発展の背景と基礎を詳しく解説 2025.7.10 株式会社Laboro.AI　リード機械学習エンジニア　川崎奏宜 概　要 前回の記事（ AIエージェントの定義。2025年の最重要AI用語の概念を整理 ）では、LLMの登場からAIエージェント（ユーザーから与えられた指示に対し、自律的に問題解決やタスク実行を行うシステム）までの技術進歩やAIエージェントの定義について掘り下げました。今回はその続編として、AIエージェントの「基礎」に焦点を定め、AIエージェントが今こ

こんにちは、処方箋データ連携チームの岡田です。 突然ですが、皆さんは開発の現場で 「あの決定、誰がいつ、どういう背景で決めたんだっけ？」 と頭を抱えた経験はありませんか？ 私はプロダクトに対する意思決定を行う立場上、こうした問いを投げかけられることが多く、その度に記憶を頼りにあやふやな回答をしては、もどかしい思いをしていました。ソフトウェア開発において、こうした「なぜ」の欠如は、 手戻りやコミュニケーションコストの増大、そして「技術的負債」の温床 となります。とくに、外的要因による方針変更の背景などは意識