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Google Workspace版NotebookLMでも十分便利ではあるが・・・ 最初に言っておきたいのは、通常のNotebookLMが物足りないツールというわけでは全くありません。むしろ、個人利用やチーム内でのナレッジ整理であれば、通常のNotebookLMだけでも十分便利です。

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プロスポーツの世界では、わずかな差が勝敗を分けることが多いです。世界中のチームが、選手のパフォーマンス最適化、怪我の軽減、競争優位性の獲得のために、データを利用したインサイトに注目しています。 Catapult Sports は、プロチームがデータに基づいた意思決定を行えるよう支援するスポーツテクノロジー企業です。 AWS IoT サービスを活用することで、Catapult はチームがデータを収集・分析・活用する方法を変革しています。 Catapult は、プロチームが選手の健康を最適化し、怪我を減らし、
今から 20 年前の 2006 年 3 月 14 日、 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) は、 「新着」 ページに掲載されたわずか 1 段落のシンプルな発表とともにひっそりとリリースされました: Amazon S3 はインターネットのためのストレージです。デベロッパーがウェブスケールコンピューティングをより簡単に利用できるように設計されています。Amazon S3 は、ウェブ上のどこからでも、いつでも、どのような量のデータでも保存および取得するために使用で
はじめに 前回の記事「[Informatica IDMC] Secure Agentグループの負荷分散の仕組みと設計の基本」では、Secure Agentグループの負荷分散の仕組みと設計の基本を解説しました。複数のSecure Agentをグループにまとめることで、タスクの負荷分散やワークロードの分離が実現できることを確認しました。 しかし、パフォーマンスの観点を考慮するとそれだけでは設計は終わりません。1台のSecure Agent自体の処理能力を最大限に引き出すチューニングも同じくらい重要です。デフォ
はじめに InformaticaのIDMC(Intelligent Data Management Cloud)を使い始めてしばらくすると、タスクの数が増え、1台のSecure Agentでは処理が追いつかない場面に直面することがあります。 「もっとタスクを並列で動かしたい」 「部門ごとにリソースを分けたい」 「特定用途のジョブが他のジョブに干渉して困る」 こうした課題を解決するのが、Secure Agentグループの仕組みです。 本記事では、IDMCにおけるSecure Agentグループの負荷分散がど
こんにちは、セーフィーのリアーキ推進Gの金成と申します。 今回は、自分たちのチームで開発している認証サーバーのデプロイ改善について話させてください。 課題感 認証サーバーのリリースは、影響するサービスが多く、より安全にリリースすることが求められていました。具体的には、下記のような課題がありました。 意図せずに破壊的な変更がリリースされる可能性がある 本番のみで発生するエラーを事前に検出できない可能性がある 影響範囲をコントロールできるようにしたい etc こういった課題を解決するために、まず安全にリリース
はじめに Informatica Intelligent Data Management Cloud(IDMC)はGUIから各種ログの参照が可能ですが、表示件数や検索期間には制約があり、長期保管や大量ログの横断分析には向いていません。 そのため、ログを「データとして管理する」仕組みとして、REST APIを活用した自動取得・外部保管の設計が有効です。 監査・セキュリティ・自動化運用の観点では、特に以下のようなユースケースが考えられます。 長期(例:数年単位)でのログ保管が求められる場合 内部統制や外部監査
こんにちは、ブログ運営担当の遠藤です。 3/23(月)12:00~13:00 当社主催の勉強会「NRIネットコム TECH & DESIGN STUDY #95」が開催されます!! 今回のTECH & DESIGN STUDYでは、当社エンジニアから「昔話で振り返るAWSの歩み ― S3誕生から20年、クラウドはどう進化したのか」についてお話します。 発表概要 2026年、Amazon S3 は誕生から 20周年を迎えます。 いまでは当たり前のように使われているクラウドですが、 S3が登場した2006年当
はじめに # MCPサーバーは、エージェントやツールが呼び出せる実行可能な「サービス」を定義する仕組みです。 このページでは、VS CodeのMCP拡張からMCPサーバー(今回はMarkitdownを使用)を起動して、AIエージェント/MCPクライアントで呼び出す手順を紹介します。 用語補足(この記事での使い方) MCP(Model Context Protocol)サーバー エージェントに実行可能なツールを提供する仕組み。 エージェントはMCPサーバーの「ツール」を呼び出すことで外部処理を実行できる。
エピソード紹介 Ep.1 – クリーンアーキテクチャとは Ep.2 – 認証方式の実践的な紹介 Ep.3 – ER設計と監査ログ Ep.4 – RepoScanner の実装とテスト ← 今回はこちら Ep.5 – Copilot プロンプトを効率化 こんな方へ特におすすめ クリーンアーキテクチャの理屈は分かったけど、どこから書き始めるの?と疑問な方 クリーンアーキテクチャで小さな MVP を実装するワークフローに興味がある方 TDD(テスト駆動開発)を実務に取り入れて、壊れにくいコードを書き
ランキング参加中プログラミング こんにちは。フロントエンドエンジニアをしているNokogiri(@nkgrnkgr)です。 はじめに 私たちのReactをつかったプロダクトでは Suspense をデータフェッチに利用しています。useTransition や useOptimistic も触ったことはありましたが、プロダクションでどう活かすかという解像度がまだ上がっていませんでした。 そんなとき、uhyo さんの「React 19時代のコンポーネント設計ベストプラクティス」や「Async Reactとは
さとうです。 最近データ基盤のOLAPとOLTPについて考えることが増えてきたので記事にしました。 趣旨はタイトル通り、「OLTPデータベースをデータ基盤に取り込むためにはどうしたらいいか?」という課題に対する設計パターンのまとめです。 OLTPとOLAPについて 概要 データ基盤にOLTPを統合したい動機 OLAPとOLTPの処理性能の比較 OLTPを統合する場合の課題 OLTPとOLAPの同期 データカタログの統合管理 設計原則 データベースの分離 SSOT(信頼できる唯一の情報源)を決める ETLジ