当記事は みずほリサーチ&テクノロジーズ × G-gen エンジニアコラボレーション企画 で執筆されたものです。 当記事では、Cloud Functions を用いて Google Workspace もしくは Cloud Identity (以下、Google Workspace 等) で管理している Google アカウント / グループの棚卸し を日次で行う方法を紹介します。 なお、Google Cloud 側の設定は Terraform を使用します。 概要 背景 今回やること 準備 フォ

TL;DR Chrome Extension経由で独自に学習したMLモデルを社内配布できるようにしました モデルはユーザのブラウザ上で実行するので余計な通信も発生せず クラウド 代も不要です 背景 こんにちは。CADDi AI Lab MLOpsチームの中村遵介です。普段は 機械学習 エンジニアチームの作るモデルを Vertex Endpointsを使用してAPIとして提供 したり、パイプラインに組み込んで推論結果をデータ提供したりするお仕事をしています。モデルは様々な種類がありますが、一番多いのは図面画

当記事では、 Google Cloud（旧称 GCP）の Filestore を Compute Engine（以下 GCE）の Windows Server にマウントする方法を紹介します。 サービスの概要 Filestore とは ネットワーク サービスティア クライアントへの接続 実施内容 構成図 前提条件 構築 事前作業 プロジェクトの作成と請求先アカウントの紐づけ デフォルトプロジェクトのセット API の有効化 ネットワーク構築 VPC とサブネットの作成 ファイアウォールルールの作成 HA

こんにちは、MLデータ部データ基盤ブロックの奥山（ @pokoyakazan ）です。趣味の範疇ですが、「ぽこやかざん」という名前でラジオ投稿や大喜利の大会に出たり、「下町モルモット」というコンビで週末に漫才をしたりしています。私は普段、全社データ基盤の開発・運用を担当しており、このデータ基盤はGCPのBigQuery上に構築されています。そして、データ基盤内の各テーブルは、大きく分けて以下の2種類に分類されます。 システムDBのデータやログデータなどが、特に加工されることなく連携されている一次テーブル

こんにちは、RevComm テックブログ運営担当の小山と申します。この度、社内で共有された技術スライドの一部を公開していくことにしました。 RevComm のエンジニアの情報発信は、今までこのテックブログが中心でした。しかし、社内には技術情報をまとめたスライドが多数あります。中には社内外を問わず広く参考になるような内容も共有されており、技術資料として公開することになりました。 今回はスライドを公開しようとした背景と、最初に公開するスライドの紹介を記事にします。 「どんなスライドが公開されているのかをまず知

当記事では、Cloud Functions の呼び出しを許可されたアカウントのみが実行できるよう制御する方法を紹介します。 概要 背景 構成 準備 必要な API の有効化 サービスアカウントの作成 functions-2 関数のサービスアカウント作成 functions-3 関数のサービスアカウント作成 フォルダ構成 functions_1/main.py functions_1/requirements.txt functions_2_3/main.py functions_2_3/requireme

この記事は「自動運転システムをエッジデバイスに組み込むための技術」を3回に分けて紹介するTURINGのテックブログ連載の第1回の記事「C++でOpenCV完全入門！」です。 第2回の「OpenCVをNPPにした結果→10倍高速に！」、第3回の「詳解V4L2 (video for linux 2)」もぜひご覧ください！ はじめに こんにちは。完全自動運転EVを開発するベンチャー企業、TURING株式会社でインターンをしている東大工学部3年の井上信多郎です。 我々人類は、車を運転するにあたって多くの情報を目か

はじめに こんにちは。 Smart Data Platform (SDPF) クラウド/サーバー SDNチームの田島( @UdonYuya )です。 普段はSDPFクラウド/サーバーのSDN（Software Defined Network）基盤の開発をしています。 この記事では、2022年12月9日に開催されたTech-Nightと、2022年12月28日に行われたTech-Midnightいうイベントをご紹介します。 Tech-Nightとは Tech-NightはNTT Com内の有志で開催している

はじめに エス・エム・エス BPR推進部カスタマーデータGrで、「 ナース人材バンク 」等のキャリア事業を中心に、社内のデータ活用の推進、データ基盤の開発を担当しています、橘と申します。 私達カスタマーデータGrでは、Google CloudのBigQueryを中心としたデータ基盤を構築しており、社員がデータを利用して意思決定をする業務をサポートする役割を担っています。本記事ではそのデータ基盤についてご紹介したいと思います。 カスタマーデータGrのデータ基盤について 私達が運用するデータ基盤のデータ連携ア

概要 スマートキャンプでエンジニアをしている佐々木です。 本記事では、自然言語処理モデルを用いて新規サービスを作れないか試行錯誤した話をしようと思います。 今回は精度の良い検索はうまく実装できませんでしたが、機械学習モデルをインフラで動かす流れは学ぶことができました。 実際に実装したコード例ともに紹介します。 概要 経緯 検索の仕組み MLモデルのトレンド 採用した文章の類似度計算のアルゴリズム 類似度計算モデルのデプロイ 実際のコードの紹介 モデルの取得とデプロイ 必要なライブラリのimport 事前学

DXプラットフォーム部エンジニアの吉成です。 皆さんの日々の業務では、awk というプログラミング言語（あるいはコマンド）を活用されているでしょうか。 awk はテキスト処理が得意で、正規表現による文字列マッチング機能も強力です。 特にレコード・フィールドといった一定単位でのテキストの取り扱いに長けています。 レコードは awk プログラムにおけるテキストの処理単位で、典型的にはテキストデータの「行」などを指します。 フィールドはレコードをさらに細かく区切った単位で、典型的には csv ファイルの「,」で

はじめに 初めまして！イノベーションセンターテクノロジー部門　データ分析コンサルタントPJの松岡和志です。普段はお客様の経営課題に対して、データ分析を通して解決策を提示する仕事をしています。 この記事では内製開発サービスである ノーコードAI開発ツール Node-AI を用いた需要予測について紹介していきます。 読んでほしい人 AIについてこれから勉強しようと思っている人 AIを使ったデータ分析をやりたい人 AIを活用した需要予測を業務に導入したいと思っている人 効率的にデータ分析したい人 ノーコードツー

「エス・エム・エス社員に訊いてみた」第三弾として、介護事業者向け経営支援サービス「カイポケ」の事業責任者である園田さんへのインタビュー記事をお届けします。 事業責任者の役割 本日はよろしくお願いします。はじめに、園田さんの担っている「事業責任者」という役割がどんな役割なのかを教えてください。 カイポケに関わる組織のうち、プロダクトマネジメントとエンジニアリングの部署は田辺さん（ @sunaot ）が担当で、それ以外のセールス、マーケティング、カスタマーサクセス、事業開発といった部署を僕が担当しています。事

要約 serverless-python-requirements で設定値を変更した後は $ serverless requirements cleanCache を実行しておかないと変更が反映されないときがある。 そして、プロファイルごとに実行しよう。 はじめに こんにちは。アプリケーションサービス部の保田（ほだ）です。 気が付けば前回の投稿から丸一年経っていました。恐ろしいですね。 前提 Lambda の Python ランタイムに含まれない外部ライブラリも一緒に Serverless Framew

こちらの記事はDatabricks Advent Calendar 2022の25日目の記事になります。 こんにちは、カケハシでMusubi Insightという薬局向けBIツールのバックエンドエンジニアをしている高田と申します。 BIツールを開発しているということもあり日常的にETL処理の実装を行っていますが、普段の開発ではAWS Glueを採用しています。 しかし、カケハシでは全社的なデータ活用基盤のプラットフォームとしてDatabricksが採用されたこともあり、とあるプロジェクトでDatabric