みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの野間です。4 月は新年度のスタートということで、新入社員として新たにクラウドや生成 AI の世界に飛び込まれた方も多いと思います。そうしたみなさんが最新のトレンドや実践的な活用例をキャッチアップする一助として、このブログを日々の情報収集や学習に役立てていただければ幸いです。日本のお客様向けに、生成 AI の実用化を支援する各種プログラムや事例も増えてきており、「どのように始めるか」だけでなく「どうスケールさせるか」「どう安全に運用するか」といった観

本記事は 2025 年 8 月 14 日 に公開された「 How to use 3ds Max with service-managed fleets on AWS Deadline Cloud 」を翻訳したものです。 AWS Deadline Cloud のマネージドインフラストラクチャを活用しつつ、 Autodesk 3ds Max をワークフローで使い続けたいスタジオやアーティストにとって、両立は難しい課題となる場合があります。本記事では、 設定スクリプト（host config script） を

本記事は 2026 年 4 月 3 日 に公開された「 Introducing OpenTelemetry & PromQL support in Amazon CloudWatch 」を翻訳したものです。 Kubernetes やマイクロサービスのワークロードを AWS で実行している場合、メトリクスには namespace、pod、container、node、deployment、replica set、カスタムのビジネスディメンションなど、多数のラベルが付いているでしょう。環境全体を把握す

はじめに 分散ワークロードを運用するチームは、根深い運用上の課題に直面しています。障害が発生した際、解決に必要な情報はログ、デプロイパイプライン、設定変更履歴、サードパーティの監視ツールなど、あちこちに散在しています。深夜2時にアラートで呼び出された Site Reliability Engineer (SRE) は、複数のソースからテレメトリを手動で突き合わせ、サービス間の依存関係をトレースし、仮説を立てなければなりません。この作業には通常、数時間を要します。システムの複雑さが増すにつれ、AI を活用し

この記事でわかること Safie AI Studio を使うと、カメラ映像から独自のAI分析アプリケーションをどれだけ手軽に作れるか 実際に構築した工場のリアルタイムモニタリングダッシュボード「Safie Factory Insight」の全体像 映像 → AI検知 → 可視化 → LLMによるインサイト生成までのアーキテクチャ ! 対象読者: 映像×AIに興味があるエンジニア、製造業DXに取り組んでいる方、Safie AI Studioで何ができるか知りたい方 ! 本記事で紹介する「Safie Fact

プロダクトの急成長に伴い、マイクロサービスの増加やチームの多角化が進むメガベンチャーの現場では、品質管理の難易度が飛躍的に高まっています。 各チームが独自のルールでテストを進める「部分最適」の運用を続けてきた結果、情報の分断や先祖返り、そして予期せぬ障害の増加に頭を悩ませているQAマネージャーも少なくありません。 長年使い慣れたExcelやスプレッドシートによる管理は、初期段階こそ柔軟ですが、組織がスケールするにつれて「属人化の温床」や「進捗可視化の壁」へと姿を変えてしまいます。 そこで今回はQAを「コス

本記事は 2026 年 3 月 12 日に公開された Ryan Yanchuleff, Kartik Rao, Arnab Satpati による “ Enterprise governance: control your MCP servers and models ” を翻訳したものです。 AI コーディングツールを評価するエンタープライズのセキュリティおよびコンプライアンスチームは、一貫して 2 つの機能を優先しています。MCP サーバー接続の一元管理と、組織全体で使用される AI モデルのガバナン

はじめに AI エージェントをオープンソースのフレームワークで作ろうとすると、実装はもちろんですが「コンテナ化」「Webサーバー構築」「認証・セキュリティ統合」「スケーリング」「監視」「ロールバック」といった運用まわりの課題に直面することが多いのではないでしょうか。 Microsoft Foundry の Hosted Agents は、こうした "エージェントを動かし続けるための面倒ごと" をプラットフォーム側に任せ、開発者が エージェントの振る舞いそのものに集中できる ようにするためのフルマネージドな

2026 年 3 月 23 日週の出来事で私が最も心を躍らせたのは、AWS Agentic AI バイスプレジデントである Swami Sivasubramanian が開始した 2026 年 AWS AI & ML Scholars プログラム です。これは、世界中の学習者最大 100,000 人に AI 教育を無料で提供するプログラムで、基本的な生成 AI スキルを学ぶチャレンジフェーズと、その後で上位 4,500 名の成績優秀者に提供される 3 か月間の Udacity NanoDegree

LifeKeeperの『困った』を『できた！』に変える！サポート事例から学ぶトラブルシューティング＆再発防止策 こんにちは、SCSKの前田です。 いつも TechHarmony をご覧いただきありがとうございます。 システム基盤の主戦場がオンプレミスからパブリッククラウドへと移り変わり、AWSやAzure上でHAクラスタを構築する機会がぐっと増えました。クラウドでのインフラ設計において、「いかにクラウドリソースを最適化し、コストや構築の手間を抑えるか」は常に重要なテーマです。 そのため、サーバーのNICを

本記事は 2026 年 4 月 2 日 に公開された「 Agentic AI for observability and troubleshooting with Amazon OpenSearch Service 」を翻訳したものです。 Amazon OpenSearch Service は、組織のオブザーバビリティワークフローを支えるサービスです。Site Reliability Engineering (SRE) チームや DevOps チームは、テレメトリデータを集約・分析する統合ビューとして活用

本記事は 2026 年 3 月 31 日 に公開された「 Announcing General Availability of AWS DevOps Agent  」を翻訳したものです。 本日、 AWS DevOps Agent の一般提供開始をお知らせします。AWS DevOps Agent は、いつでも対応可能な運用チームメイトです。インシデントの解決とプロアクティブな予防を行い、アプリケーションの信頼性とパフォーマンスを最適化し、そして AWS、マルチクラウド、オンプレミス環境をまたいでオ

はじめに 本稿は、2026 年 03 月 20 日に公開された “ Migrate Amazon CloudFront public origins to private VPC origins ” を翻訳したものです。 この記事では、さまざまな戦略を使用して  Amazon CloudFront  のパブリックオリジンを  Amazon Virtual Private Cloud  (Amazo

はじめに 2026年3月に Genkit for Dart が Preview 版として公開され、Flutter / Dart だけで AI ワークフローを組み立てる選択肢が現実的になりました。 https://github.com/genkit-ai/genkit-dart 本記事では、Google の AI フレームワークである Genkit の Dart 版を主題として、実際のサンプルアプリを通じて、構造化出力、Tool、Flow といったコア機能を整理します。 そのうえで、ローカル実行だけではなく

はじめに こんにちは！サーバーサイドエンジニアの酒井です。 私たちのチームでは先頃、開発で利用している GitHub を Terraform によるリポジトリ管理に移行しようとし、断念するということがありました。この記事では、なぜそのような結論に至ったのか経緯を含め説明し、得られた知見を共有したいと思います。 課題 プロジェクトに着手した時点で、セーフィーにおける GitHub 運用にはいくつかの課題がありました。 一つ目は、「リポジトリに対するアクセス権の管理が不明瞭・非効率」であったことです。 セーフ