技術ブログまとめ
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はじめに KINTOテクノロジーズでインフラエンジニアをしているyassanです。 先日、GitHub Actionsのワークフローを意図せず大量に起動してしまい、 社内のCI/CDパイプラインを約1時間にわたって止めてしまう という事故を起こしました。 この記事では、小さなミスがどう連鎖して大きな障害になったのか、そしてそこから何を学んだのかをお話しします。 前提：コメント駆動のCI/CDパイプライン 私たちのチームでは、Terraformのインフラコードを管理するリポジトリでGitHub Action
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
はじめに こんにちは。プラットフォームエンジニアリングチームに所属している徳富( @yannKazu1 )です。 新規プロダクトを立ち上げるとき、インフラ構築って意外とやることが多いですよね。その中でも地味にめんどくさいのが DBユーザーの作成と権限付与 。手動でやると「あ、権限つけ忘れた」「このユーザー名スペルミスってない？」みたいなヒヤリハットが発生しがちです。 今回は、この作業をTerraformでIaC化した話を書いていきます。 背景：ボイラープレートでインフラ構築を爆速にしている 弊社では Te
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
みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの木村です。 関東では先週から桜が咲いていてとても癒されています。 そんな先週の 3 月 26 日には、 Amazon Quick が東京リージョンにて一般提供開始されました。日本のお客様がより便利に使えるようになりましたので、ぜひお試しいただければと思います。 「 AWS ジャパン生成 AI 実用化推進プログラム 」も引き続き募集中ですのでよろしくお願いします。 それでは、3 月 23 日週の生成 AI with AWS界隈のニュースを見ていきまし
高精度・軽量な姿勢推定AIモデル「RTMPose」を、大規模なフレームワークなしで手軽に利用できる推論ライブラリ「rtmlib」を紹介します。rtmlibは依存関係が少なく、Pythonから簡単に骨格推定を実行できます。本記事ではその特徴やAPI構成、Pythonでの具体的な実装例を解説します
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。 前記事では、EC2への接続記録を必ず取得するという観点から、 Session Managerのログ記録 Fleet ManagerのRDP録画 ネットワーク経由の従来型ログイン を考慮する必要があることを説明し、1. Session Managerのログ記録 について設定方法等を解説しました。 AWS Systems Manager Session Managerでの監査ログ取得 - セッションログ設定編
1. はじめに データ基盤を構築する際、Excelでテーブル定義書を作成し、カラムの意味や業務定義を整理してから実装する作業が面倒に感じたことはありますか。 データカタログ製品を導入してメタデータ管理する組織も多いと思いますが、 導入したものの 運用が定着せず、メタデータが古いまま放置されていたり、説明が穴あきになっている ケースも少なくありません。 そんな中で見つけたのが、Snowflakeの Cortex Descriptions という機能です。 テーブルやカラムの説明を自動生成できるこの機能を使え
はじめに こんにちは、久保(賢)です。 AWSにおいてRAG（Retrieval-Augmented Generation）を実現する際に必要なナレッジベースをフルマネージドに提供するサービス「Amazon Bedrock Knowledge Bases」には、そのデータを検索するためのAPIとして Retrieve と RetrieveAndGenerate(および RetrieveAndGenerateStream) が用意されています。 Retrieveは単純にナレッジベースから関連する情報を検索し
こんにちは。 アプリケーションサービス部、DevOps担当の兼安です。 今回はKiro IDEの話で、簡単な感想記事です。 はじめに 最近のKiro IDE 想定していた技術検証の流れ 設計を自分で書いていないので指示が適当になっている 欲が出て余計な要件を入れてしまっている 自分も間違える、AIも間違える はじめに 先日ベクトルデータベースの技術検証記事を書いたのですが、この時の技術検証はKiro IDEをフル活用して書いています。 blog.serverworks.co.jp 検証用コードはこちらです
はじめに こんにちは！テクノロジー戦略室AIMLチームで半年間内定者インターンをしていたYFです。 「AIエージェントってそんなにプログラム書くわけでもないし、1週間くらいでサクッと作れるでしょ？」 …開発を始める前の私は、正直そう思っていました。 今回は、私が内定者インターンとして開発に携わったクラウドコスト調査AIエージェント「マッコーリー」の開発の裏側をお話しします。 結論から言うと、プロトタイプは３日で動きましたが、そこから実業務に耐えうるレベルまでエージェントを安定稼働させる道のりは決してスマー
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