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ここ数か月で私たちが目撃したことの一つは、 基盤モデル (FM) におけるコンテキストウィンドウの拡大です。今日では多くの FM が、わずか 1 年前には想像もできなかったシーケンス長を処理できるようになりました。しかし、エンタープライズでの使用に必要な信頼性とセキュリティ基準を維持しながら、膨大な量の情報を処理できる AI を利用したアプリケーションを構築することは、依然として困難です。 これらの理由から、4 月 28 日より、フルマネージドサーバーレスオファリングとして、 Writer の Palmy
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本記事は 2025 年 4 月 29 日に公開された “ Extend the Amazon Q Developer CLI with Model Context Protocol (MCP) for Richer Context ” を翻訳したものです。 本日、 Amazon Q Developer はコマンドラインインターフェイス（CLI）での Model Context Protocol (MCP) サポート を発表しました。開発者は MCP サポートを使用して外部データソースを Amazon Q
はじめに こんにちは、クラウドエースの許です。 今回は Java 21 の環境構築方法を紹介していきます。 Java の環境構築の記事は意外と少ない(執筆主調べ)と感じたので、こちらを参考に構築していただければと思います。 前提環境 環境: Mac M1Pro IDE: IntelliJ 2025.1 (Visual Studio Code でも問題ない) JDK: Java 21 shell: zsh distribution: Temurin 環境構築手順 Java の環境構築は意外と簡単にできます。
1. はじめに こんにちは、クラウドエース第三開発部の秋庭です。 今回は Auth0 の活用方法として、OIDC と SAML プロバイダの登録についてご紹介できればと思います。 前回は FE と BE の SDK でそれぞれどのようなことが出来るのかをまとめました。 https://zenn.dev/cloud_ace/articles/bfff5ad2a58d1a ユーザー認証において、OIDC や SAML を利用した ID プロバイダでのログイン提供はサービスの UX の向上に欠かせません。 本記
米国東部 (バージニア北部) リージョンは、 Amazon Web Services (AWS) が初めて立ち上げた リージョン であり、過去数年間で驚異的な成長を遂げ、お客様に広く利用されてきました。現在、スタートアップから大企業まで、幅広いお客様にご利用いただいている AWS は、米国東部 (バージニア北部) リージョンのインフラストラクチャとキャパシティを着実に拡大してきました。米国東部 (バージニア北部) リージョンは 6 つの アベイラビリティーゾーン で構成されており、強化された冗長性をお客様
この記事では、Amazon EC2 上に Elastic Stack 8.x (Elasticsearch、Logstash、Kibana、Filebeat) をインストールしたときの手順を、備忘録として、またこれから同じことをやろうとしている方への参考としてまとめました。 実際に体験したつまずきポイントや工夫した点も交え、実践的な内容を目指しています。 目次 本題に入る前に Elastic Stack とは？ 1. 前提条件の整理 2. EC2インスタンスを起動 3. SSH接続と初期パッケージの準備
4 月 24 日、 AWS AppSync Events がチャネル名前空間のデータソース統合をサポートするようになったことをお知らせします。これにより、デベロッパーは、より高度なリアルタイムアプリケーションを作成できるようになりました。この新機能により、 AWS Lambda 関数、 Amazon DynamoDB テーブル、 Amazon Aurora データベース、および他のデータソースをチャネル名前空間ハンドラーに関連付けることができます。AWS AppSync Events を利用すると、データ
2018 年の AWS Graviton プロセッサのリリース 以来、当社はイノベーションを続け、お客様のクラウドワークロードのパフォーマンスを向上させてきました。Graviton3 ベースのインスタンスの成功を受けて、NVMe ベースの SSD ローカルストレージ搭載の AWS Graviton4 プロセッサ を利用した 3 つの新しい Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) インスタンスファミリーであるコンピューティング最適化インスタンス (C8gd)、汎用
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はじめに こんにちは。 新卒でレバレジーズにエンジニアとして入社し、HRTech系SaaS NALYSYSで開発をしている、矢野と申します。 最近、流行ってきている AI議事録ツールを、企画立案から設計、開発、リリース、社内展開まで約4ヶ月で完了 させました。 右も左もわからない新卒エンジニアが、色んな苦難や葛藤と戦いながら、爆速で企画立案から社内展開まで成功させた軌跡をお伝えします。 この記事に書かれていること 新卒エンジニアが1人でプロダクトの企画から社内営業までを一気通貫でやり遂げた奮闘記 オールイ
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