本記事は 2025 年 1 月 30 日に公開された “ Enhancing Code Generation with Real-Time Execution in Amazon Q Developer ” を翻訳したものです。 AI がソフトウェア開発における急速なイノベーションを推進する中で、高品質なコード生成を促進するためには、リアルタイムにテストできる信頼性の高い実行環境が不可欠です。開発者は、 AI が生成したコードがプロジェクトの要件を満たしているかを確認するためのデバッグと反復に多くの時間を

2024 年 12 月 2 日から 6 日の AWS re:Invent で、Amazon の CEO であるアンディー ジャシーは、Amazon が社内で約 1,000 の 生成 AI アプリケーションを開発した経験から得た 有益な教訓を共有しました 。ジャシーは、この大規模な AI デプロイから引き出した 3 つの重要な見解を示しました。これらの見解が Amazon のエンタープライズ AI 実装へのアプローチを形作りました。 1 つ目は、生成 AI アプリケーションをスケールするにつれて、コンピュー

こんにちは、@ultaroです！いつも読んでいただきありがとうございます。今回は「認知負荷」を中心に「プラットフォームエンジニアリング」が、「なぜ」必要なのか？を解きほぐします！ どうぞお付き合いください。 もし前回の記事を読んでいない方は、 前回記事 を読んでもらえると、今回の内容がより一層理解していただけると思います。

G-gen の杉村です。Google Cloud の Cloud Run functions を使い、Slack のスラッシュコマンドを作ってみました。主に Google Cloud 側の開発に関する概要を解説します。 はじめに 当記事について 免責事項 構成 構成図 レシーバー関数とバックエンド関数を分ける理由 Slack の署名検証 Slack へのメッセージ返信 レシーバー関数の開発 Slack からの HTTP リクエスト ソースコード Pub/Sub クライアントの生成 Slack からの署名を

ソフトウェアを開発する中で、テストがどれだけ重要なのかはあえて言う必要もないでしょう。テストされていないコードをリリースすることは、致命的な不具合を生み出す可能性があります。ソフトウェアだけでなく、工業製品などは常にテストを行い、品質を保証します。ソフトウェアについても同様に、品質や機能を保証するためにテストは必ず必要です。 本記事では、社内テストと第三者検証という観点からテストについて考えてみます。第三者検証と社内テストの違いやメリット、使い分ける方法を解説いたします。 社内テストとは？役割とメリット・

こんにちは。 開発本部のデータ&AIチームでデータサイエンティストをしている古濵です。 最近はAIプロダクト開発をメインで担当しています。 今回は、Databricks Asset Bundlesを活用して、AIプロダクト開発向けにCI/CDパイプラインを整備した内容をまとめます。 Databricks Asset Bundlesとは Databricks Asset Bundlesは、データやAIプロジェクトでソフトウェア開発におけるソース管理、コードレビュー、テスト、CI/CDなどを導入しやす

こんにちは、AGESTでエンジニアをしているタカです。 今回は、最近話題のAI活用型コードエディタ「Cursor」のComposer機能を使って、簡単なNext.js製Webアプリケーションを開発し、CI/CDパイプラインを構築してGoogle Cloudの環境にデプロイする、という一連の流れに挑戦します。 目的は、個人的にCursorの操作に慣れることと、直近で触れていなかったGoogle Cloudの設定やCI/CD周りの知識を思い出すことです。実践を通して、これらのスキルをブラッシュアップできればと

はじめに プロダクトをつくる私たちエンジニアや組織は 「本当に顧客のために開発できているだろうか？」 と、一度は自問したことがあるのではないでしょうか。 事業成長し、組織が大きくなるにつれ、エンジニアと顧客の距離は遠くなりがちです。 かつては直接届いていた「この機能、助かりました」「ここが使いづらい」といった顧客の生の声も届きづらくなります。 複数チームでの分業や、多くの ステークホルダー が関わる場合、このように感じる方もいるのではないでしょうか。 こうした環境下では、 　「リリースした機能は、本当に役

この記事は Preventing log loss with non-blocking mode in the AWSLogs container log driver (記事公開日: 2023 年 8 月 3 日) を翻訳したものです。 Introduction 可観測性の向上とトラブルシューティングのために、コンテナログをコンピューティングプラットフォームから、ログ集約サーバーに転送することをお勧めします。実際には、ログサーバーが到達不能になったり、ログを受け入れられなくなる場合があります。ログサーバ

こんにちは、サイオステクノロジーの遠藤です。 生成AIが身近になり、多くの場面で活用されるようになってきました。しかし、「もっと自分の業務に特化した情報をAIに学習させられたら…」「社内のナレッジを活かして、より正確な回答を返せたら…」と思ったことはありませんか？ そんな課題を解決するのが RAG（Retrieval Augmented Generation） という技術です。RAGを活用すると、AIが外部のデータを検索し、その情報をもとに回答を生成できるようになります。これにより、一般的な知識に基づくだ

この記事は 「 Upbound Group builds its modernized point-of-sale platform on AWS 」（記事公開日： 2024 年 11 月 18 日）の翻訳記事です。 Upbound Group Inc. (NASDAQ: UPBD) は、テキサス州 Plano に本社を置くオムニチャネルプラットフォーム企業です。 時代とともに進化する消費者のニーズや期待に応える、革新的で包括的、かつテクノロジー主導の金融ソリューションを提供することに力を入れています。

みなさんこんにちは。 「ソフトウェアレビューをエンジニアリングっぽく捉える会」 の”きたのしろくま”です。 これから6回に渡って「ソフトウェアレビュー」についてのリレー投稿を開始します。 私たちは何者か？ 私たち「ソフトウェアレビューをエンジニアリングっぽく捉える会：Software Review Engineering Explorers／SReEE(スリー)（以降、SReEE、とします）」は、2017年頃から月一度のペースで「ソフトウェアレビューをエンジニアリングっぽく捉える」ことを目指してあれこれ議

はじめに こんにちは、クラウドエース 第三開発部の松本です。 普段はデータ基盤や機械学習システムを構築したり、Google Cloud 認定トレーナーとしてトレーニングを提供しています。 今回は、Professional Data Engineer 試験対策ガイドのデータストレージ編として、データ取り込み編に続き、データストレージのプロダクトを中心に試験対策の内容をご紹介します！ 尚、前回のデータ取り込み編をまだ見ていない方は、以下をぜひご覧ください。 https://zenn.dev/cloud_ace

はじめに 概要 実装 1. FRESHNESSの定期実行を対象テーブルに定義 2. CREATE ALERT で監視設定 お片付け おわりに 参考 はじめに アプリケーションサービス部の鎌田(義)です。 今回は、SnowflakeのFRESHNESSを触ってみます。 概要 データ活用基盤では日々データソースからDWHへデータを収集、蓄積していきますが、 様々なイレギュラーが起こり得るかと思います。 最新のデータが反映されているか、というのもデータ品質を担保する上で重要な要素となります。 例えば、Snowp

LifeKeeper記事では、前々回DRBD×LifeKeeperの組み合わせの製品と性能についてご紹介しました。 第10回　DRBD × LifeKeeperの高可用性リアルタイムレプリケーションを探る – TechHarmony   今回の記事では、DRBD×LifeKeeper製品であるDisaster Recovery Add-onの構築方法そして機能の検証をしていきたいと思います！   検証環境について 今回、Disaster Recovery Add-onの機能を確認する環