近年、クラウドサービスの選択肢はますます多様化しており、さまざまなクラウドが活用されています。 世界のクラウドプロバイダーのシェア上位3社を見ると、AWSが29%、Microsoft Azureが20%、Google Cloudが13%となっており※、 Microsoft AzureやGoogle Cloud Platformも成長を続けていますが、依然としてAWSがトップの座を維持しています。 (※2025年第3四半期データ　 Cloud Market Growth Rate Rises Again i

「金融リファレンスアーキテクチャ日本版」 では、2022 年の初版公開以来、継続的にコンテンツの拡充を進めています。その中で、「ミッションクリティカル (勘定系) 」や「顧客チャネル」など、金融業界固有のワークロードに応じたリファレンスアーキテクチャが AWS CDK サンプルコードと共に公開されています。例えば「ミッションクリティカル (勘定系) 」は勘定システムだけでなく、一般的なOLTPシステムでご利用できます。 一方で、具体的なシステム特性を踏まえた上で、より詳細な考慮点やアーキテクチャ上の決定根

はじめに こんにちは、AI・アナリティクス本部データサイエンスブロックの大戸徳仁です。普段は、サービスや機能の現状把握・要因分析、施策の効果検証、需要予測モデルの開発・運用などを担当しています。私が所属するチームでは、「データに基づいた意思決定を支援すること」をミッションに、社内の各部門に対してデータ分析サービスを提供しています。 その取り組みの一環として、ZOZOの物流拠点「ZOZOBASE」のデータ活用に取り組んでいます。中でも、出荷計画や人員配置の判断材料となる「注文数の予測」については、予測精度が

G-gen の min です。Google Cloud のデータ変換パイプラインツールである Dataform で、データ品質テストを実装するための アサーション （assertion）機能について解説します。 概要 Dataform とは アサーションとは アサーションの種類 組み込みアサーションの詳細 nonNull uniqueKey / uniqueKeys rowConditions 手動アサーションの詳細 定義方法 参照整合性のチェック例 集計値のチェック例 アサーションの依存関係の制御 すべ

目次 Flutter アプリにおける Datadog RUM を使った SLI 計測 目次 はじめに ...

メリー・クリスマス、セーフィーCTOの森本です。 この記事は Safie Engineers' Blog! Advent Calendar 25日目の記事です。 一昨年 創業以来10年の開発組織の振り返り について掲載し、2年が経ちます。 ありがたい事に会社の事業、開発組織も順調に新しい取り組みを交えつつ大きく成長している事を実感している今日この頃です。 これもメンバーの皆さんの頑張りの賜物であると感謝しています。 そのおかげもあって、自分の時間を手を動かす事に使うことも少しずつ出来るようになってきました

この記事は「ビギナーズ Advent Calendar 2025」の25日目の記事です。 はじめに システム開発において「誰が」「何を」「どこまで操作できるか」を制御する「認可(Authorization)」は、欠かせない要素です。ユーザーごとの権限や共有範囲が複雑になると、従来の仕組みでは表現しきれない場面も出てきます。 たとえば、 同じグループのメンバーは編集可能、それ以外は閲覧のみ あるユーザーが作成したデータを、同じ組織のメンバーにだけ共有したい といったケースは、ロールや属性だけでは捉えにくくな

こんにちは。クロス イノベーション 本部エンジニアリングテクノロ ジー センターの宮原です。 本記事は 電通総研 Advent Calendar 2025 の19日目の記事になります。12/1から始まっている 電通 総研 Advent Calendarもいよいよ最終日となります。執筆されたみなさん、お疲れ様でした！ さて、本記事では AWS re:Invent 2025で発表された新機能の一つである AWS Lambda Durable Functionsの機能をご紹介できればと思います。 AWS re:

こんにちは、 エニグモ の嘉松です。普段はデータ活用推進室にて、データ分析・データ活用の推進やMAツールを用いた CRM 施策などを担当しています。 本記事は Enigmo Advent Calendar 2025 の最終日（25日目）の記事です。1ヶ月間にわたり様々なテーマで繋いできたバトンも、いよいよ今回が最終回となります！ 最終回は、データ分析・データ活用の裏側を支える技術にフォーカスし、BigQueryに関する（少しディープな）知見を共有します。 時点データとは？ データ分析において、現時点のデー

はじめに こんにちは、スタメンにてエンジニアインターンをしております中村です。 「 TUNAGチャット 」では、データベースとしてGoogle Cloud（旧GCP）のAlloyDB for PostgreSQLを利用しています。以前から平日昼間のCPU使用率は55~65％の水準でしたが、ある時期からデプロイのタイミングでDBのCPU負荷が100%に達し、一時的に障害となる事態が問題となりました。 一週間で２度、CPU使用率が100%までスパイクした様子 本記事では、以下のアプローチで行ったパフォーマンス

サイオステクノロジーのひろです。今回はAzure OpenAIでスキーマに沿ったJSON形式データを出力することをゴールに、以下の目次で解説していきます。 前回の記事はこちら Azure OpenAI入門：モデルのデプロイとpythonからAPIを実行 LLMの構造化データ出力 LLMは流暢で自然な文章を出力することが可能です。学習した膨大なテキスト情報を使い、ユーザの入力(プロンプト)に沿った文章を出力してくれます。 例えばAzure OpenAIモデルに「こんにちは」というプロンプトを渡すと以下のよう

gpt-oss-20bをCPUで推論したらGPUより爆速でした。なぜこのようなことになったのでしょうか？今日は最近のARMのCPU推論の話を書きます。 まずは、ベンチマーク結果を見ていきましょう。 評価環境 マシン: OrangePi 6 CPU: CIX CD8160 4x ARM Cortex-A720 (最大2.6 GHz) 4x ARM Cortex-A720 (最大2.4 GHz) 4x ARM Cortex-A520 (最大1.8 GHz) GPU: Immortalis G720 MC10

AWS の AI を活用したカスタマーエクスペリエンスソリューションである Amazon Connect 、そのコアに、フローとモジュールがあります。フローはカスタマージャーニーを定義し、モジュールは運用を合理化する再利用可能な要素として機能します。 フローとモジュールに関して、これまで以上に強力で柔軟性があり、保守性を高める 3 つの新機能を発表しました。これらの機能強化により、コンタクトセンターアーキテクトが直面するフローとモジュール間のデータのやり取りの管理の一般的な課題に対処し、コンタクトセンター

はじめに コンタクトセンターの運用チームがよく直面する課題として、従来のアプローチでは日常的な変更を行う際に開発者の支援とコード変更が必要になることによる遅延があげられます。Amazon Connect Data Tables は、管理者がノーコードインターフェースを通じて運用データを管理できるようにすることで、この課題に対処し、一般的なタスクの俊敏性を向上させ、実装時間を短縮します。 このブログ記事では、 Amazon Connect Data Tables を活用してコンタクトセンター運用を効率化する

はじめに こんにちは！株式会社スタメンの ちぇる です！ 長らく動画変換を支えてきた Amazon Elastic Transcoder（以下 Elastic Transcoder）の EOL（サポート終了）が発表されました。AWS 公式でも AWS Elemental MediaConvert（以下 MediaConvert）への移行 が強く推奨されています。 弊社が運営する「TUNAG」でも、これまで Elastic Transcoder と MediaConvert が混在していましたが、この度 M