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こんにちは!SHIFTのKoshiishiです。 これまでに、このような技術ブログを書いています。
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はじめに こんにちは。KINTOテクノロジーズ(以下KTC)プラットフォームグループ Platform Engineeringチームで内製ツールの開発・運用を担当している山田です。普段はアプリケーションエンジニアとして、JavaとSpring Bootを使ったバックエンドや、JavaScriptとReactを使ったフロントエンドでCMDB(Configuration Management Database)の開発をしています。ここ1年ほどは生成AIブームに乗り、CMDBにRAGやText-to-SQLを活
アプリケーションサービス部の遠藤です! 今回は Step Functions と Lambda の連携を強化するために、エイリアスを活用した事例をご紹介します。 AWS Step Functions を使ってサーバーレスワークフローを構築する際、Lambda 関数との連携は非常に一般的です。 しかし、Lambda 関数のコードを更新するたびに Step Functions の定義も手動で更新するのは手間がかかり、バージョン管理も複雑になりがちです。 本記事では、AWS SAM (Serverless Ap
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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。 現在、「Amazon Q CLI でゲームを作ろう」キャンペーンが開催されています。 生成AIの活用方法を模索するのに良い機会だと思い、参加してみました! 今回はこのキャンペーンに乗っかって、Amazon Q CLIを試してみたというお話をします。 aws.amazon.com Amazon Q CLI とは? どんなゲームを作ったの? どんな感じで作ったの? 所感 [追記]キャンペーンでTシャツをいただきました Amazon Q C
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さとうです。 表題の通りですが、データ分析基盤のジョブをStep Functionsで実装する場合とGlue Workflowで実装する場合の違いをまとめてみようと思います。 まとめと言う割には大長編になってしまいました! 前提 データ分析基盤に必要なETLパイプライン Glueで実装するETLパイプライン、何で制御するか問題 ETLパイプラインのユースケース(必要になることが多い機能) 本題 (結論)ユースケースに着目したGlue WorkflowとStep Functionの違い ①定時実行したい G
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