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こんにちは。SCSKの大原悠利です。現在、クラウド研修を終え、AWSを用いた基盤更改のプロジェクトに参画しております。 本記事では、プロジェクト中に理解に苦しんだ「 S3バージョニングとライフサイクルルールの削除 」についてご紹介します。 S3のバージョニング機能は、クロスリージョンレプリケーション（CRR）や MFA削除、オブジェクトロックを有効化する目的で利用している方も多いのではないでしょうか。 一方で、「S3 バージョニングが有効な状態でオブジェクトを削除すると、実際には何が起きているのか」につい
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こんにちは、SCSKでAWSの内製化支援『 テクニカルエスコートサービス 』を担当している貝塚です。 前回・前々回の記事では、AWS Systems Manager Session Managerのセッションログ記録とRDP録画の設定方法を解説しました。SSM-SessionManagerRunShellドキュメントでCloudWatch Logsへのログ記録を有効化し、Just-in-timeノードアクセスでRDP接続の画面録画を設定することで、EC2インスタンスへのすべての操作を証跡として残す仕組みを
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こんにちは。SCSKの井上です。 この記事では、New Relic APM エージェントを導入した後に、アプリケーション監視画面をどのように読み解けばよいかを解説します。インフラとアプリケーション双方の状態を理解することで、ボトルネックを特定し、問題の早期発見や性能改善につなげられるようになります。 はじめに アプリケーションを安定して動かすには、どの処理に時間がかかっているのか、どこで性能低下が起きているのかを把握することが重要です。New Relic APM を使うことで、アプリケーション内の動きを可
前回 Gensparkとは？をご紹介しましたが、今回は Genspark の音声入力ツール Speakly を紹介します。 エージェント型AI Gensparkとは？ 次世代型AIオールインワンワークスペース Genspark（ジェンスパーク）AI ワークスペース 3.0 について紹介します。 blog.usize-tech.com 2026.03.24 Speakly とは？ Speakly（スピークリー） とは、エージェント型AI（AIエージェント）Genspark が開発・提供する、
DBRE (DataBase Reliability Engineering)チームの taka-h です。 大規模なデータ更新や削除は、やりたいこと自体はSQLで表現できても、そのまま一度に実行すると運用上のリスクが高くなります。例えば大きなトランザクションが発生すると、レプリケーション遅延やDB負荷の増大、UNDOログの肥大化などにつながり、結果としてサービス影響を招く可能性があります。 そこで私たちは、UPDATE/DELETEのような「最終的にやりたい操作」をSQLに近い形で記述しつつ、実行時には
ZOZO開発組織の2026年2月分の活動を振り返り、ZOZO TECH BLOGで公開した記事や登壇・掲載情報などをまとめたMonthly Tech Reportをお届けします。 ZOZO TECH BLOG 2026年2月は、前月のMonthly Tech Reportを含む計16本の記事を公開しました。特に次の3記事は反響も大きく、とても多くの方に読まれています。いずれも「Claude Code」に関連した記事です。ぜひご一読ください。 techblog.zozo.com techblog.zozo.
こんにちは、開発業務のため部屋にいる信号灯と寝食苦楽をともに過ごしているイノベーションセンターの石禾（GitHub： rhisawa ）です。 2026年3月に、OsecTの新機能として、パトライト社信号灯との連携機能をリリースしました。「メール通知では異常に気づきにくい」という課題を解決するために開発した、信号灯連携機能とその実現アーキテクチャについてご紹介します。 既存ネットワークの設定変更を回避し、導入のハードルを下げるためにモバイル回線を活用した構成を採用した点が大きな特徴です。開発にあたっての技
こんにちは、SCSKの松岡です🕸️ Webクローリングおよび名寄せの検証において、AWS lambdaと Amazon Bedrock を活用したデータ収集アーキテクチャを検討した際の試行錯誤を整理しました。 従来のルールベースのクローリングと比較し、生成AIを用いた柔軟な情報抽出を取り入れることで、サイト構造の差異に耐えるデータ収集方式をどのように実現したか、また収集データと既存マスタを突合する名寄せの課題についても紹介します。 背景 データ活用基盤において、外部サイトからの商品情報を収集
こんにちは、SCSKの松岡です📊 今回は、データの可視化・分析において、Amazon Redshiftを用いて事前集計アーキテクチャの見直しを行った際の試行錯誤を整理しました。 また、データマネジメントの観点で、Amazon Sagemaker (Amazon Datazone) を用いて改善できるポイントについてもご紹介します。 背景 データ活用基盤を構築するにあたり、データの可視化・分析のために、「データマートとして、どこでデータを加工・集約するか」は重要な設計ポイントの1つです。 BI
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はじめに はじめまして。株式会社スタメンのエンジニアの鈴木( @16suzu )です。 弊社スタメンでは、組織のエンゲージメントを高めるためのサービスである TUNAG と、チャットサービスの TUNAGチャット を開発・運営しています。 弊社ではドッグフーディングの一環としまして、この TUNAG と TUNAGチャットを全社で業務利用しています。 日々、これらのサービスを運営する中で、CSチーム経由でお客様からお問い合わせをいただきます。 これまでは、 TUNAGチャット上で連絡が来た際に、PdMが手
サーバーワークスの尾崎です。 SNSで Andrej Karpathy 氏の autoresearch が話題になっていました。AIエージェントにLLMの学習を自律的に改善させるフレームワークです。面白そうだったので「このパターン、LLM学習以外にも使えるのでは？」と思い、手近な題材として社内アプリケーションのバックエンドテスト（pytest）の実行時間短縮を試してみることにしました。 github.com autoresearch とは テスト速度改善に応用してみた やったこと: autoresearc
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