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こんにちは。SCSKの北川です。 今回はServiceNowの更新セットプレビュー時のエラー対応についてまとめました。 更新セットの移送手順はこちら 【ServiceNow】更新セット移送の基本ガイド – TechHarmony 本記事は執筆時点（2025年6月）の情報です。最新の情報は製品ドキュメントを参考にしてください。 プレビューエラーの対応 プレビューした更新セットにエラーが見つかった場合、以下のようなメッセージが表示されれます。 関連リスト「Update Set Preview Problems
はじめに こんにちは、クラウドエースの木村です。 近年、AI エージェント技術は目覚ましい進化を遂げています。単一の指示に応答する従来のチャットボットとは異なり、自律的に思考し、計画を立て、複雑なタスクを実行する能力を持つようになりました。 この先進的なエージェント開発を支援するため、Google は、Google Cloud NEXT'25 にて Agent Development Kit (ADK) を発表しました。 本記事では、ADK をこれから利用する開発者の方を対象に、公式サンプルの中からデータ
本記事は、Prisma CloudのApplication Securityがサブスクリプションの一覧に表示されず、Application Securityを有効化できない人に有効化する方法をお伝えする記事となっています。 Application Securityとは Application Securityとは、ソフトウェア開発ライフサイクル全体を通じて、コードからクラウドまでの包括的なセキュリティを提供する機能です。本機能によって、ソフトウェア開発環境の可視化や、クラウドの設定ミスやコードの脆弱性を特
はじめに こんにちは、クラウドエースの NW ギルド に所属している清水です。 デジタルトランスフォーメーション（DX）やマルチクラウドの普及に伴い、企業のネットワークはますます複雑化しています。従来の WAN が抱えるコスト、パフォーマンス、セキュリティの課題を解決するソリューションとして、Google Cloud が提供する「Cloud WAN」が注目されています。 この記事では、 Cloud WAN の概要から、構成する主要なサービス、具体的なユースケースまでを、構成図のイメージを交えながら徹底解説
クラウド事業推進部の石倉です。 今回はKubernetesのスケーリングで利用されるPodのスケーリングをするHorizontal Pod AutoscalerとノードのスケーリングをするCluster Autoscalerについて手を動かしながら確認してみたのでハンズオンのような形で紹介します。 Horizontal Pod Autoscalerについて 準備 HPAを試してみる Cluster Autoscalerについて 準備 Cluster Autoscalerを試してみる 最後に 参考 Hori
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こんにちは、SCSKの嶋谷です。 これまでに3度SaaS型監視サービスMackerelに関する記事を投稿してきた結果、先日Mackerelアンバサダーを拝命いたしました。今後もアンバサダーとしてMackerelを広めていきたいです。 今回の記事もMackerelに関する記事になっています。 弊社が提供している監視サービスではOracle Databaseの監視をしたいというお客様が一定数います。 Mackerelでは、DBのクエリ実行回数やテーブルロックの回数を監視する機能がありますが、それだけでは不足し
みなさんこんにちは、@ultaroです！ 「数あるブランチ戦略の中からどれを使ったらいいのか？」と悩んだことはありませんか？ブランチ戦略は、チームの開発効率に大きな影響を与える要素です。
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初めまして。星です。 ServiceNowのクローンのやり方について説明させていただきます。 クローンという方法ひとつ取ってもやり方は様々です。 ここには書かれているのは手法の一つであることにご注意ください。 なぜクローンをする必要があるのか ServiceNowではライセンス契約を行うと、インスタンスは2つもらうことができます。 一般的には１つを本番環境、もう一方を開発環境として運用することが一般的です。 ServiceNowを使っていると一方のインスタンスをもう一方へクローンする場面があります。 例え
KubeCon + CloudNativeCon Japan 2025 特集 Blog 最終日の記事 ...
G-gen の堂原です。本記事では Google Cloud（旧称 GCP）の BigQuery において、データセットとリモートモデルが異なるリージョンに存在する場合の、AI データ処理パイプラインを紹介します。 はじめに 本記事の趣旨 ML.GENERATE_TEXT 関数と Gemini 2.0 の対応リージョン 概要 今回用いるデータ テーブル構成と処理概要 留意点 実装 1. us-central1 へ転送するデータ抽出 2. データセット「tokyo_from_tokyo_to_us」のテーブ
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