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はじめに ビルド、テスト、デプロイのプロセスを自動化することは、モダンなソフトウェア開発とデリバリーの基本的な要素です。継続的インテグレーション (CI)、継続的テスト (CT)、継続的デプロイ (CD) の強力なパイプラインを実装することで、組織は効率を高め、市場投入までの時間を短縮します。 このブログ記事では、柔軟な環境でコンパイルと機能同等性テストを自動化する継続的インテグレーション、継続的テスト、継続的デリバリー (CI/CT/CD) パイプラインを紹介します。これにより、本番環境にあるようなプレ
はじめに BASE の ProductDev でエンジニアをしているTorataです。 2025年6月28日（土）に開催された「PHP Conference Japan 2025」にBASEのエンジニアが登壇 & ゴールドスポンサーとして協賛したのでその様子をお届けします！ ちなみに今年は例年とは違いホットな夏開催でした！ BASEのスポンサーブースの紹介について 先日のブログ でも紹介した通りBASEのスポンサーブースでは「教えて！PHPerの皆さん」というテーマでのアンケート形式の企画を実施し
はじめに はじめまして！マイクラバドミントンを運営している団体「まいばどすたっふ」のかずえもん、ふらみんご、さいらすです。 今回は、普段マイクラバドミントンのシステム開発・インフラ管理を担当している私たち3名で、マイクラ […]
はじめに こんにちは！株式会社ココナラで技術戦略室に所属している、たにかずです。 「GraphQL、便利そうだけど学習コストが…」「RESTの経験はあるけど、GraphQLの"お作法"が分からない」。 そんな声に応えるため、ココナラではGraphQL開発を始めるメンバー向けのガイドラインを整備しています。 初めてのGraphQLのような名著はありますが、日本語の書籍が少ないのが現状です。 特に「操作タイプ」と「型システム」に絞り込み、REST/gRPCとの比較を通じて、経験者が直感的に理解できる内容を目指
PSSLの佐々木です。 今回は、Dockerのマルチステージビルドを使ってPythonアプリケーションのサイズを削減する方法を解説します。 JavaやGoのようなコンパイル言語であればビルド時と実行が明確に分かれており、実行時にはバイナリだけあればよいのでマルチステージビルドと相性よく組み合わせて容量を削減できるというのは非常にわかりやすいと思いますが、PythonやRubyのよなインタプリター言語の場合には効果があるのかないのかいまいちピンとこなかったので自身の検証もかねてブログにまとめました。 そもそ
はじめに NTTデータでシニアデータサイエンティストを務めております秋本です。 2025年6月にサンフランシスコで開催されたDatabricksの年次カンファレンス「Data + AI Summit 2025」にて、ノーコードのAIエージェント作成ツール「Agent Bricks」が発表されました。 https://www.databricks.com/jp/blog/introducing-agent-bricks https://docs.databricks.com/aws/ja/generativ
概要 クラウドインテグレーション部クラウドソリューション3課の沖本です。 AWS Summit Japan 2025 1日目（6/25）にオフラインで参加してきました。 本記事は私が参加したセッションについてのレポートです。
こんにちは、SCSKの前田です。 私が携わった LifeKeeper の案件で導入を行った ARK について紹介をかねてお話したいと思います。 今回は、日立製作所から提供されているジョブ管理製品である JP1/AJS3 を簡単に冗長化するための ARK の導入事例をご紹介していきます。 おさらい LifeKeeper の ARK について、おさらいしたいと思います。 ARK とは、Application Recovery Kits の略で、LifeKeeper が特定のアプリケーション（オープンソースソフ
G-gen の高井（Peacock）です。Compute Engine (GCE) VM に Ops エージェントのインストールを試みた際、 gce_workload_cert_refresh というプロセスから HTTP 404 エラーがログに出力され Ops エージェントのインストールが失敗する事象について、その原因と対処法を解説します。本記事ではまず Ops エージェントについて簡単に触れ、その後に具体的なエラーと対処法を説明します。 Ops エージェントとは 事象 原因 対処法 Ops エージェン
目次 【インターンレポート】OpenAI Agents SDK (Python版) でコールセンター風音声対話型マルチエージェントデモを作ってみた(おまけ付き) はじめに 1.AIエージェント✖️音声 = 音声エージェント 1.1 普及してきたAIエージェントについて 1.2 音声エージェントの恩恵について考える 1.3 リアルタイム音声対話API・音声エージェント開発ツールの紹介 2. OpenAI Agents SDK (Python版)で作る音声対話型マルチエージェントツール 2.1 OpenAI
こんにちは、処方箋データ連携チームの岡田です。 突然ですが、皆さんは開発の現場で 「あの決定、誰がいつ、どういう背景で決めたんだっけ？」 と頭を抱えた経験はありませんか？ 私はプロダクトに対する意思決定を行う立場上、こうした問いを投げかけられることが多く、その度に記憶を頼りにあやふやな回答をしては、もどかしい思いをしていました。ソフトウェア開発において、こうした「なぜ」の欠如は、手戻りやコミュニケーションコストの増大、そして「技術的負債」の温床となります。とくに、外的要因による方針変更の背景などは意識して
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マネージドサービス部 佐竹です。AWS re:Inforce 2025 に現地参加してきましたので、そのレポートを日別に記載しています。本ブログは2日目の総まとめとなっています。比較的"日記"の色合いが強い記事となっていますのでお気軽にお読みください。2日目は基調講演と AWS Jam への参加がありました。
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Hello. My name is Hoshino, a member of the DBRE team at KINTO Technologies. In my previous job, I worked as an infrastructure and backend engineer at a web production company. Over time, I developed a strong interest in databases and found the work of DBR
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