この記事は 2026 年 3 月 3 日に公開された “The Hidden Price Tag: Uncovering Hidden Costs in Cloud Architectures with the AWS Well-Architected Framework | Amazon Web Services” を翻訳したものです。 AWS とクラウドコンピューティングは、企業の業務運営のあり方を変革しました。組織はクラウド上で大規模にデータを保存、処理、管理できるようになり、コンピューティングリソ

G-gen の佐々木です。当記事では、Google Cloud が提供する、フルマネージドの AI エージェントプラットフォームである Vertex AI Agent Engine について解説します。 はじめに Vertex AI Agent Builder とは Vertex AI Agent Engine とは 他のエージェント実行基盤との比較 Agent Engine の基本 エージェントの開発 エージェントの実行環境 実行環境の基本事項 コールドスタート エージェントの使用 エージェントに対する

はじめに こんにちは。AmebaLIFE事業本部エンジニアのsatominです。 この記事では、ビジ ...

ABEMA バックエンドエンジニアの大真です。 ABEMAのサブスクリプションシステムをリファクタリ ...

こんにちは、クロスイノベーション本部リーディングエッジテクノロジーセンターの大岡叡です。 私は、昨年AWS資格を全種類取得しまして、現在Google Cloudの資格勉強をしております。 AWS資格の勉強法をGoogle Cloudの資格勉強にも適用しようと考え、勉強方法の改善検討をしたところ、AIで自動化できる部分があることに気づきました。本記事では、これまでの勉強法の課題、その課題に対するAIを用いた解決策、そして実際に導入してみての所感をお伝えしたいと思います。 これまでの勉強法の課題 AIを用いた

2026 年 3 月 24 日に公開された “ Building a modern network for your VMware workloads using Amazon Elastic VMware Service ” を翻訳したものです。 組織がクラウド移行を加速させようとする中で、多くのお客様は既存の VMware ワークロードを Amazon Web Services (AWS) にリフトアンドシフトする方法を求めており、アプリケーションのリファクタリングやスタッフの再トレーニングのオーバー

このシリーズでは、当社のデジタルテクノロジー戦略本部（通称：デジ戦）で働く社員が、どのようにスキルを伸ばし、キャリアの幅を広げてきたのかを紹介します。キャリアチェンジの背景や挑戦のプロセス、日々の学びを通じて、デジ戦で描けるキャリアの可能性をお伝えします。 筆者プロフィール 所属：ビジネスイノベーション第1統括本部 ITソリューション第3統括部 ビジネスシステム部 入社時期：2019年 中途入社 職種：システムエンジニア 経歴： 新卒で鉄道会社に入社し、駅係員などの業務に従事。 2019年2月にマイナビへ

はじめに 普段はRuby, PHP, Typescriptを主に使ってアプリ開発をしているITエンジニア4年目のY.Mです。 AWSを勉強していく中で、「サービスめっちゃ多い」とか「どんな用途で使えばいいか毎回忘れる・混乱する」なんて経験ありませんでしょうか？ また、実際にAWSを触ってみて、VPC・ECS構築やCI/CD自動化などで「今自分って何でこの操作しているんだろう．．．」と思うことありませんでしょうか？ 自分はもうすぐ社会人4年目を終えるところで、AWSもちょこちょこ触ったりしているのですが、あ

本稿は、2025 年 11 月 19 日に AWS Machine Learning Blog で公開された “ Claude Code deployment patterns and best practices with Amazon Bedrock ” を翻訳したものです。 Claude Code は、Anthropic が提供する AI 駆動のコーディングアシスタントで、自然言語による対話を通じて開発者がコードの作成、レビュー、修正を行うのを支援します。 Amazon Bedrock は、主要な

はじめに はじめまして！カスタマーサポートグループサポートシステムチームの植田です。 プライベートでは、「旅行」「運動」「カラオケ」「勉強」、以外のことが好きです（インドア派です）。 お客様が自身の契約情報を確認する会員サポートページやカスタマーセンターのオペレータが使用する社内ツールの開発や運用を行っています。 直近ではカスタマーセンターのオペレータが使う社内ツールのAzureへのクラウド移行を担当しました。 これまでの経歴と転職のきっかけ 前職はCG業界で、CGプログラマーという仕事をしていました。

はじめに こんにちは。基幹システム本部・リプレイス推進部・リプレイス推進ブロックの岡本です。 私たちのチームでは、ZOZOの基幹システムリプレイスの一環として、会計領域のシステムを新規構築しています。アーキテクチャにはCQRS（Command Query Responsibility Segregation）+ES（Event Sourcing）を採用しました（以降、CQRS+ESと略記します）。 本記事では、CQRS+ESを実務へ適用する中で直面した「小さな集約を保ちながら、大量の集約をまたいだ業務出力

はじめに 2026年1月26日~29日にラスベガスで開催された「Dynatrace Perform 2026」に参加してきました。 最初の2日間はテーマ別にハンズオン形式のTraining Sessionが開催されDynatraceを実際に触って理解を深められました。メインとなる後半2日間では新機能の発表、40以上の各ユーザ活用事例の発表などがあり、進化への衝撃を受けるとともに様々な活用方法を学ぶことができ、大変有意義な時間でした。 本記事では、現地参加して感じた会場の雰囲気や基調講演で発表された新機能、

はじめに 「導入したAIの予測精度をさらに引き上げたい」「AIの判定をより安定させて、現場のビジネスに深く定着させたい」――。AIモデルを開発・提供する当社にも、ビジネスを前進させるためのこうした前向きなご相談が頻繁に寄せられます。AIのみならず、データを活用したプロジェクトを成功に導き、期待以上の投資対効果（ROI）を生み出す最大の鍵。それは、AIに入力される 「データ」の品質 です。私たちAIベンダーは、日々モデルのアルゴリズムを磨き上げ、最高精度のエンジンを開発しています。 しかし、その最先端のAI

インシデント発生時の根本原因分析は、クラウドアプリケーション運用において最も時間がかかり、ストレスの大きい作業の一つです。エンジニアは複数のサービスにまたがるテレメトリデータを迅速に相関づけ、デプロイ履歴を確認し、複雑なアプリケーションの依存関係を把握しなければなりません。しかもそのすべてを、サービス復旧というプレッシャーの中で行う必要があります。AWS DevOps Agent は、運用チームに自律的な調査能力をもたらすことでこのパラダイムを変革し、平均復旧時間 (MTTR) を数時間から数分に短縮しま

本投稿は、 Sagar Desarda と Yutaka Okaによる記事 「 Amazon CloudFront now supports mTLS authentication to origins 」を翻訳したものです。  Amazon CloudFront  は相互TLS（mTLS）機能をカスタマーオリジンに拡張しました。これにより、ビューワーからカスタマーオリジンまでの接続パス全体を通じた、真のエンドツーエンド認証が可能になります。CloudFront は