! この記事は執筆者個人の体験・見解に基づくものであり、所属組織を代表するものではありません。 ! この記事は Cloud Data and Application Integration R36, Professional Certification の受験体験記です。 本文中の受験情報や表に記載した内容は 2026年3月時点 で確認した情報をもとにしています。試験バージョン、出題範囲、受験環境、名称などは変更される可能性があるため、受験前には必ず公式情報をご確認ください。 はじめに はじめまして。データマネジメント統括部の田辺と申します。 2025年に入社し現在2年目です。（

1.はじめに 1.1本記事で得られること 本記事を読むことで、以下の点を把握できます。 ➀ 社内DNSを利用して複数のSnowflakeアカウントへAWS PrivateLink接続する際に発生しうるDNS名登録上の課題、その際の設計方法 ➁ Amazon Route 53を用いてAWS PrivateLink用DNS名を管理した構成において、VPC内のEC2サーバ(Red Hat Enterprise Linux 9（RHEL 9）)からSnowSQLでSnowflakeに接続する際の注意点 1.2本記事を書こうと思った背景 SnowflakeをAmazon Web Ser

※本記事は、ホスト系COBOL処理系からオープン系COBOL処理系への移行検証を整理する連載の第3回です。 1. 問題の所在 暗黙初期値は、仕様上「未定義」とされる領域です。 しかし移行時に問題となるのは、 未定義であること 実装が環境ごとに異なること その差が業務結果に影響すること です。 つまり、 「未定義」は“差が出ない”ことを意味しない という点が本質です。 2. メモリ表現レベルでの差異 2.1 文字項目（PIC X） 未初期化状態のメモリダンプ比較（例）： 環境 16進表現 現行 40 40 40 40 次期 00 00 00 00

AWS（Amazon Web Services）のデータレイク機能 Amazon S3 Tables を利用して、 Apache Icebergテーブルの作成からアクセス制御まで一通り検証しました。 本記事では、S3 Tablesの検証を通して発生した ハマりポイントとその対処方法を中心に紹介します。 1. 前提 本記事では S3 Tablesを利用したApache Icebergテーブルを検証しています。 最初にIcebergとS3 Tablesについて簡単に説明します。 参考記事： Amazon S3 Tables（Apache Iceberg）をやってみる 1-1. Apa

はじめに こんにちは。生成AIを使ったアプリを作った/作ろうとしている皆さん、プロンプト改善に苦労していませんか？ 私はしていました。新規で何かを実装するときには、プロンプト修正で1つ不具合を消したら新しい不具合が出てきて……と、もぐらたたきのいたちごっこをしてました。既存業務の置き換えのトライアルでも、「なんで人間と同じ判断ができないの？」 ⇒ 「どこにもドキュメントがないからだよ！」 なんてことが日常茶飯事でした。 そこで今回はプロンプト改善から逃げ出す（ことができるかもしれない）方法をご紹介します！ TL;DR LangGraphを使えば直感的な記述で生成AIを利用したワ

はじめに こんにちは。dbt Cloud×Amazon Web Services (AWS) の構成でデータパイプラインを組む機会があり、ジョブ設計面でいろいろと考えた点があるので、自身の備忘録もかねて、どういった思想で設計を行ったのかについて紹介したいと思います。 データパイプラインの構成 AWS×dbt Cloud×Snowflakeを活用してデータ基盤を構築したいという要件のもと、全体のシステムとしては以下のようなアーキテクチャとしました。 ジョブ設計を行う上で考えたこと 案件開始当初は、極力シンプルなジョブ設計としたかったため、 AWS Step Functions

本記事は「IDMC REST API入門」シリーズの第1回です。全4回にわたって、REST APIを使ったログインからジョブ実行・監視・ログ取得までの一連の流れを、公式ドキュメントの記述を交えて解説します。 シリーズ一覧： 第1回：REST APIの基本とログイン　👈 本記事 第2回：ジョブ実行と停止 第3回：ジョブの監視 第4回：ログ取得とまとめスクリプト はじめに Informatica IDMC（Intelligent Data Management Cloud）をGUIで操作することに慣れてきたら、次のステップとしてぜひ覚えたいのがREST APIです。 REST APIを

1. はじめに Microsoftのセキュリティ製品は多岐にわたり、個別サービス単位で理解しようとすると全体像を見失いがちです。 本記事では、Microsoftのセキュリティ資格体系（AZ-500 / SC-100 / 各Associate資格）を軸に、Microsoftセキュリティの体系を整理します。 合格体験記ではなく、資格体系を通じてセキュリティの構造を俯瞰することを目的としています。 本記事は、筆者がAZ-500およびSC系資格（SC-100 / SC-200 / SC-300 / SC-401 / SC-900）を通じて得た知見をもとに整理しています。 想定読者 本記事

はじめに こんにちは！ 本記事では、TLSのバージョンアップ（TLSv1.2 → 1.3）対応を進める際に押さえておきたいポイントを整理してご紹介します。 最近のクラウドサービスやWEBサービスでは、TLSv1.3を有効にすることが推奨される場面が増えています。一方で、実際のシステム運用では「とりあえずTLSv1.2のままでも動いているし、違いもよく分からない」という声も少なくありません。 この記事では、TLSv1.2とTLSv1.3の違いを、SSL/TLSに興味がある新人エンジニアや、運用中システムのTLSバージョンアップを検討している方向けに整理します。特に、一般的な差分解説に加

TL;DR Teamsアプリアイコンに関する公式ドキュメント（Microsoft Learn）記載の 192×192 / 32×32は推奨値で、このサイズを無視しても良さそうです 指定ピクセル以外でも表示は可能でしたが 「保証はない」 です おまけでPowerPointを使った透過アイコンの作り方を記載しています はじめに注意点 本記事の内容は公式資料に合致しておらず、今後も有効である保証はありません。 2026-03-10時点の情報をベースとしています。 この記事で扱う範囲 対象は Teamsアプリのアイコン（color.png / outline.png）です。 （※

はじめに SAPは2025年、新しいデータ活用基盤として SAP Business Data Cloud（BDC） を発表しました。 これまでSAPデータ活用では、以下のようなアーキテクチャが一般的でした。 SAP BW/4HANAを中心としたDWH構成 外部データレイクやクラウドDWHとの個別連携 しかし、AI活用やリアルタイム分析が前提となる現在、データ統合からAI活用までを一貫して扱える基盤 が求められています。 BDCは、従来のような個別ツールの組み合わせではなく、 データ統合・分析・AI活用までを包括的に扱うプラットフォーム として設計されています。 本記事では、BDC

はじめに Informaticaの Intelligent Data Management Cloud（IDMC）（※１）では、 Business 360 Console のページコンポーネントを活用することで、ユースケースに応じたカスタム画面を柔軟に構築することが可能です。 ※1 Intelligent Data Management Cloud 略称はIDMC。旧称はIICS。 Informaticaのカスタム画面機能は、従来のシステム開発のように個別に画面を開発する必要がなく、定義したデータモデルをもとに、ノーコード／ローコードで画面構成を最適化できる点に特長があります。 本

はじめに タイトルの問いに対して、結論から言うとベクトル検索が完全に不要になった、ということはないです。一方、「各文書を分割→ベクトル化→並列に配置して検索」のような従来RAGのアーキテクチャだと対応できないユースケースは多々あります。 本記事では、従来のベクトル型RAGの特徴を振り返り、技術的課題を再認識するとともに、最新のRAGアーキテクチャの利点を踏まえて、これらとベクトル検索をいかに共存させるかを再検討します。 RAG（Retrieval-Augmented Generation） RAGの定義 そもそもRAGとは、外部にあるデータを抽出し、ユーザーの入力と合わせてL

はじめに 従来のAzure Database for PostgreSQL Flexible Serverでは、いわゆるマスター・レプリカ構成が一般的でした。この構成では、インスタンスのスケールアップの他にリードレプリカを追加することで参照系クエリのスケールアウトが可能です。しかし、Amazon Web Services（AWS）のAuroraのReader Endpointのように単一のエンドポイントでリードレプリカへ自動的に負荷分散する仕組みは提供されておらず、アプリケーション側で接続先を切り替える、あるいはHAProxy等を利用して振り分けるなどの対応が必要になります。また、レ

はじめに Power BIでレポートを作成する際、データの取り込み元としてExcelやCSV、あるいはSQL Serverなどのデータベースを利用するのが一般的です。 しかし、インポートモードで扱うデータが「数十GBクラスの大容量」になったとき、その運用に頭を抱えたことはありませんか？今回は、30〜60GBという膨大なデータを扱うプロジェクトにおいて、運用効率化のためにSharePoint接続を検証・導入した際の知見を共有します。 対象読者 ・Power BIで扱うデータ量が肥大化し、パフォーマンスや運用に課題を感じている方 ・複数人でダッシュボードを共同開発しており、ファイルの

1. はじめに 本記事では、Entra ID（旧 Azure AD）と Snowflake を SCIM で連携する際のネットワーク設計および構築手順を解説します。 Snowflake のユーザ／ロール管理を手動で運用している企業は少なくありません。しかし以下のような課題が顕在化します。 入退社・異動対応の運用負荷が高い ロール付与ミスによるセキュリティリスク 監査対応の証跡管理が煩雑 これらは SCIM（System for Cross-domain Identity Management）連携によって解決可能です。 一方で、実際の導入では次の点がボトルネックになります。

はじめに 近年、国内外の企業ではランサムウェアをはじめとしたサイバー攻撃が相次ぎ、事業継続に深刻な影響を与える事例が増えている。例えば、アサヒグループHDでは2025年9月に大規模なランサムウェア攻撃が発生し、基幹システム停止や出荷業務中断、さらには個人情報流出の可能性が生じるなど甚大な被害が報告された[1]。 また2024年6月には、ドワンゴが運営する「ニコニコ」サービスがランサムウェアを含む大規模サイバー攻撃を受け、データセンター内の仮想マシンが暗号化され、サービス全般が停止する事態に陥った[2]。このようなセキュリティインシデントが発生すると、企業は事業停止や風評被害、顧客対応

はじめに はい、のっけから長いタイトルでとっつきにくい記事になってしまいましたが、あきらめずにお読みいただければと思います。 （とはいえ、この記事は自分のための備忘録だったりもします。） 堅苦しいですが前提 マスタデータマネジメントシステム構築プロジェクトといっても、完全に新規で全てのマスタデータとシステムを構築するということは昨今ではほぼ無く、 既存のマスタデータ・マスタデータマネジメントシステムのルール・仕組みを活用して新しいマスタデータマネジメントシステムを構築するということが多数です。 この新しいマスタデータマネジメントシステムを構築するといった場合、どのようなツール、開

はじめに Go 1.24 から crypto/cipher の NewCFBEncrypter / NewCFBDecrypter（および NewOFB）が deprecated（非推奨） になったことで golangci-lint で staticcheck SA1019 が検出され、設定によってはCIが失敗する（または警告が出る）ようになりました。非推奨となった理由は主に「認証（改ざん検知）がない」「標準ライブラリ実装が最適化されていない」「FIPS 140-3 モジュールの検証範囲外」であり、アプリケーションでは AEAD の利用が推奨、それでも 認証なしの Stream モー

はじめに こんにちは、NTTデータに勤務する一人のオジサンです。 これまでC/C++言語を使って、がっつりとポインタやら参照やらに向き合いながら、プログラムを書いてきました。構造体と仲良くなり、クラスに振り回され、newとdeleteに責任を持つ。そんな人生でした。 しかし時代は変わり、AIだ、データサイエンスだ、機械学習だと騒がれる中、「とりあえずPythonに触れないとまずい」という危機感に駆られて、Pythonの世界へ足を踏み入れた。。。 そんなオジサンの独り言です。 勘違いがあっても、大目にみてください。 まずは構文の違いを噛みしめる // cpp int add(int