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この記事は、「 Snowflakers Advent Calendar 第11日目 」です。 2025年11月28日にSnowVillage＆みん強コラボ企画として、「ここがヘンだよ！？ Snowflake 〜 みんなが考えた最強のデータ基盤には、なんでSnowflakeが多いのか？」が開催されました。 こちらのイベントで「見た目インフルエンサー、中身はSRE集団が作る要塞 〜SnowflakeのSLA真面目すぎ問題〜」というタイトルで登壇をしてきました。司会やイベントの企画・運営もやらせていただき、とに
医療情報システムとは、医療に関する患者情報を扱うシステム全般を指し、安全かつ信頼性のあるアーキテクチャで構築、運用される必要があります。 具体的には、日本では 3 省 2 ガイドライン ( 厚生労働省が定めた「 医療情報システムの安全管理に関するガイドライン 」 、総務省・経済産業省が定めた「 医療情報を取り扱う情報システム・サービスの提供事業者に おける安全管理ガイドライン 」の総称 ) に対し、医療機関等と共に関連事業者や責任者が要求事項を整理検討し、必要に応じて対策を施す必要があります。 前回の 医
はじめに 先日、私が所属する、アルサーガパートナーズ株式会社で社内ハッカソンが開催されました。その時に作成した成果物と作成工程を共有したいと思います。 成果物の概要 Raspberry Piとを使用して、特定の人物がRaspberry Pi用のカメラに映し出されたら、電圧ブザーが鳴るシステムを作りました。顔の認識はOpneCVで行い、特定の人物を判定する処理はTensorflowとKerasを使用して、ディープラーニングを行いました。 外観 カメラはRasTech Raspberry Piを使用して、Ra
はじめに 本記事では、Tensorflowが提供しているディープラーニングのチュートリアルを通して、ディープラーニングがどのように動作するのか、その仕組みについて解説していきます。 https://www.tensorflow.org/tutorials/quickstart/beginner?hl=ja チュートリアルでは、ディープラーニングの処理に必要なモデルの構築、ニューラルネットワークの構築、活性化関数、過学習、最適化、損失関数といった、難しい内容を手軽に試すことができます。 最終的にPython
Catoクラウドのサービスを利用していると、拠点（Site）のネットワークが遅い、アプリケーションのレスポンスが悪いなどのネットワーク接続の遅延問題が発生することがあります。 今回は、そのような時のCatoクラウドでのトラブルシュート手順について解説したいと思います。 ※本投稿に記載の手順はあくまで一例です。 概要 まず、ネットワーク接続遅延が発生した場合のトラブルシュート手順について表にまとめてみました。 各手順については、次項以降で詳しく説明していきます。 <トラブルシュート手順> Cat
はじめに クラシルリワードについて データ基盤の全体構成 BigQueryの選定理由 データ基盤における重要な役割 アプリのイベントログのscan量削減 DynamoDBやRDSをBigQueryにSync Snowflakeの活用 BIツール(Redash, Looker) Redash Redash repositoryのフォルダ・ファイル構成 git管理下のSQLクエリをRedashに反映 Lookerについて さいごに はじめに こんにちは！クラシルリワードで開発責任者をしているfunzinです。
Catoクラウドのすべてのログが一元的に確認できる、便利な「Events」ですが、慣れるまでは使い方が少し難しいです。 この記事では、Eventsのログの絞り込み方を簡単にご紹介します。 ※画面は2023年8月時点のものです。機能アップデート等で変わる場合がありますので、あらかじめご了承ください。 Events画面の概要 Cato Management Application(以下CMA)にログインし、Monitoring > Events を選択すると、以下の画面になります。 ログ表示期間の選択
フォルシアの技術広報チームではこれまで、自社エンジニアが社内外へ発信しやすい環境を作るため、試行錯誤を繰り返してきました。 今回はその中でも、「企業の技術ブログを無理なく継続的に続けていくための仕組み」 について、現時点で私たちがベストプラクティスだと感じている方法を記事にしました。 「会社で技術ブログを運営しているが、なかなか執筆してくれる人がいない」「同僚・チームメンバーにももっと発信してほしい」と感じているエンジニアや広報の方にとって、なにかひとつでも参考になれば幸いです。 フォルシアの技術記事 フ
こんにちは。SCSKの島村です。 Google Cloudの最新生成系AIについて前回のブログでいくつかご紹介させていただきました。 まだ読まれていない方は、下記リンクよりご一読いただけますと幸いです。 【GCP】【AIML】Google Cloudの最新生成AIについて整理してみました。 Google Cloudの生成系AIをご存知でしょうか。大規模言語モデル（LLM）としてGoogleの「Bard」については既にご存知の方も多いのではないでしょうか。 本ブログでは、これからGA予定のサービスを含め、
はじめに こんにちは、クラウドエース データML ディビジョン所属の松本です。 クラウドエースのITエンジニアリングを担うシステム開発部の中で、特にデータ基盤構築・分析基盤構築からデータ分析までを含む一貫したデータ課題の解決を専門とするのがデータML ディビジョンです。 データML ディビジョンでは活動の一環として、毎週 Google Cloud の新規リリースを調査・発表し、データ領域のプロダクトのキャッチアップをしています。その中でも重要と考えるリリースを本ページ含め記事として公開しています。 今回紹
▼ 参加応募フォームはこちら イベント概要 AIを”どう使うか？”に注目が集まっていますが、完璧ではないAIを” どうテストするか？ “についてはほとんど議論がされていません。 AIプロダクトのテストについて、AIテストの第一人者であるStuart Reid博士と西康晴先生をお招きして特別セミナーを開催します。 なお、当セミナーは オフラインのみでの開催 （於：帝国ホテル東京）です。 ※1 AIの話題に浸りながら、コーヒーブレイクも味わえる、オフラインならではの体験をお
現代のダイナミックな市場におけるサプライチェーンの管理には多くの課題があります。なぜなら、企業は急速に変化する消費者需要、技術の進歩、経済の不安定性、競争の激化に対処しなければならないからです。 これらの要因は需要と供給のバランスを崩し、業務の複雑さを増します。 供給計画、つまり顧客の需要を満たすために必要な製品（または原材料や部品）の数量を見積もるプロセスは、サプライチェーンの最も重要な分野の1つです。 従来、供給計画担当者は、需要予測とサプライヤーのリードタイムデータを元に平均値や固定値を使用してこれ
資材のインバウンドサプライチェーンの目的は、予備部品、補修可能部品、消耗品を予定されたメンテナンス作業に間に合うように工場に届けることです。 しかし、パフォーマンスの低さ、チーム間の信頼の欠如、資材調達における可視性の低さなどが原因で、頻繁に再計画が行われ、メンテナンス作業を確実に実行するために必要以上に慌ただしくなります。 主要な鉱業およびエネルギー企業は、クラウドコンピューティング技術を活用して以下のようにビジネス成果の向上とリスクの軽減を図るケースが増えています。 作業開始日より前に資材が確実に届く
ソフトウェアテストの中には大きく分けて、スクリプトテスト(scripted testing)とアンスクリプトテスト(unscripted testing)があります。要はテストケースを作成するかしないかの違いです。 ここではunscripted testingであるモンキーテストについて深堀りし、アドホックテストとの違いについて書いていきたいと思います。 モンキーテストとアドホックテストの違いとは？ 2023年現在、私がクライアントからよく依頼されるテストが下記のケースです。 「新しいOSでモンキー的にテ
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