はじめに さくらのナレッジ編集部の法林です。 2026年2月11日(水祝)に、さくらインターネットの大阪本社でもあるBlooming Campにて「さくらの夕べ in 大阪」を開催しました。当日は祝日ではありましたが当社 […]

こんにちは、ソフトウェアエンジニアの多根（@SEED0228777）です。普段は、検索領域で地域情報検索システムのためのプラットフォームを開発・運用しております。2025年10月11日から13日の3日...

はじめに さくらインターネットの黒澤です。 2026年2月11-13日(水-金)に大阪にてJANOG57ミーティングが行われました。JANOGでは毎回、さくらのエンジニアがプログラムの募集に応募し、選考に通って発表してい […]

G-gen の片岩です。当記事では Vertex AI Custom Training を使用して、機械学習モデルのトレーニングから推論まで実行する方法を紹介します。Vertex AI Custom Training を使うことで、クラウド上のフルマネージド環境で機械学習モデルをトレーニングできます。 はじめに 機械学習モデルのトレーニング手法 Vertex AI Custom Training とは 構成図 初期設定 データの準備と分割 学習スクリプトの作成 学習ジョブの実行 推論の実行 推論結果の確認

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

本記事は 2026 年 3 月 9 日 に公開された「 Kinesis On-demand Advantage saves 60%+ on streaming costs 」を翻訳したものです。 Amazon Kinesis Data Streams は、あらゆる規模のストリーミングデータをキャプチャ、処理、保存できるサーバーレスのストリーミングデータサービスです。2025 年 11 月 4 日、 Amazon Kinesis Data Streams に On-demand Advantage モードが

2026 年 3 月 3 日、アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社（以下、AWS ジャパン）は、「フィジカル AI 開発支援プログラム by AWS ジャパン」のキックオフイベントを東京の AWS 目黒オフィスにて開催しました。本プログラムは 2026 年 1 月 27 日に発表 し、応募受付を開始したもので、多数の応募の中から厳正な選考を経て採択された皆さまをお迎えし、約 6 ヶ月間にわたる開発支援の幕開けとなりました。 フィジカル AI の可能性 フィジカル AI とは、物理世界で動作する A

2025 年 12 月 1 日 – 12 月 5 日にラスベガスで開催された AWS re:Invent 2025 では、メディア＆エンターテインメント領域における最新の AWS 活用事例が多数紹介されました。また、2025 年 11 月 19 日 – 11 月 21 日に幕張メッセで開催された Inter BEE 2025 では、Global AI x Cloud Pavilion にて Create、Connect、Captivate の 3 つのテーマによる展示を、また DX x IP Pavili

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。 先日、 AI 駆動開発ライフサイクル（AI-DLC） の社内研修を受けて、生成 AI をフル活用することで開発のスピードと品質の両立ができる可能性を実感しました。AI-DLC に関するお客様事例ブログを下記で紹介していますので、ぜひご一読ください。 3 月 25 日（水）には「 AWS での Claude Code の買い方・使い方 」という Claude Code をAWS 上で活用する手段や買い方をご紹介するイベントが開催されます。

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

金融IT本部（兼XI本部）の上野です。 現在は主にアプリケーションエンジニアの文脈におけるアーキテクトとして日々アーキテクチャ設計／コーディングに勤しんでおります。 今回は、Claude CodeでIaCコードを書いた際の備忘を残しておきたく、ブログに起こすものです。 読み進めるうえで、最初に私のインフラ関連のスキルセットを記載しておきます。 AWSで頻出のサービスと役割くらいは理解している。資格は一個もない。 Dockerについては理解しており、k8sレベルになると怪しい。なんとなくデプロイはできる。

現在、AI がメインフレームアプリケーションのモダナイゼーションを可能にすることについて、大きな期待が寄せられています。企業の取締役会は注目しています。CIO はプランを求められています。AI は COBOL のモダナイゼーションを加速する真のアクセラレーターです。しかし、確かな結果を得るには、ソースコードだけでは提供できない追加のコンテキストが必要です。400 社を超える企業顧客と一緒に仕事をした経験から私たちが学んだことは、メインフレームのモダナイゼーションには 2 つのまったく異なる側面があるという

はじめに 従来のロール作成フロー 新しいロール作成フロー ロール名の入力 ポリシーの選択 ロールの作成 試してみた感想 従来との比較 まとめ 余談 こんにちは。アプリケーションサービス部エデュケーショナルサービス課の山本です。 部の名前は「アプリ」ですが、インフラエンジニア（？）として中途採用者の教育などを行っています。 最近は断捨離にハマった結果、家からエアロバイク以外の家具がなくなりました。 はじめに 2026年3月4日、AWS が IAM ロールの作成・設定をサービスワークフロー内で簡素化するアップ

はじめに こんにちは。開発本部 開発1部 デリッシュリサーチチームの 江﨑 です。 本記事では、これまでHive Metastore上のDeltaテーブルで管理していたデリッシュリサーチ用データ（約40テーブル）をUnity Catalogへ移行したプロジェクトの全体像を、インフラ整備からAthena連携・Databricks Managed MCP活用まで紹介します。 はじめに 背景：なぜ Unity Catalog に移行したか 課題 1：テーブルスキーマが「コードを読まないと分からない」 課題 2：

.entry-content ul > li > ul { display: none; } はじめに こんにちは。グローバルプロダクト開発本部SREブロックの纐纈です。 弊チームでは、Kubernetes上で動作する4つのサービス（ZOZOMAT、ZOZOGLASS、ZOZOMETRY、お試しメイク）のリリースを自動化しています。これまでにArgo CDによるGitOpsやArgo Rolloutsによるカナリアリリースを導入してきました。 techblog.zozo.com techblog.zozo