はじめに 試したこと モチベーション 試してみた感想 さいごに はじめに 株式会社ユーザベース スピーダ事業 Product Teamの阿久津です。 私が開発に関わっているスピーダ 経済情報リサーチは多くのマイクロサービスによって様々な機能が提供されています。 そして、その多くのマイクロサービスはモノレポで管理されています。 今回新しくマイクロサービスを作ることになったのでその際に試したことを書き残そうと思います。 試したこと 今回試したことは単純に一つのマイクロサービスに関わる登場人物を一つのディレクト

こんにちは、クラウドエースの岸本です。 今回の記事では、2024 年 9 月 21 日(土)に開催された ServerlessDays Tokyo 2024 に登壇した感想と当日の様子を共有します。 前置き (TL;DR) イベントは 2 日間行われました。 1 日目は、テクノロジーカンファレンスでセッションが行われ、様々なトピックについて話されました。 2 日目は、自分の好きなテーマから選んでハンズオンワークショップに参加できます。 この記事では 1 日目の様子について記述します。 以下が公式ページと

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はじめに こんにちは。ニフティ株式会社の添野 隼矢です。 Vitestの Browser Modeが興味深いと聞き、実際に試してみようと思い、 本ブログ記事を書くことにしました。 以下、Vitestの公式ガイドの「Getting Started」に従って、Browser Modeを試していきます。 https://vitest.dev/guide/browser/ 今回は、以下の項目でテスト環境を作成します。 テスト言語：TypeScript ブラウザプロバイダ：Playwright ブラウザ：Chrom

はじめに

更新情報（2025 年 4 月） 重要: この記事は Langfuse v2 向けの手順を記載しています。2025 年 4 月現在は Langfuse v3 がリリースされており、この記事の手順ではそのままデプロイできません。 v2 版を使用する場合: コンテナイメージに docker.io/langfuse/langfuse:latest ではなく docker.io/langfuse/langfuse:2 等の v2 を指すタグを明示的に使用してください v3 版のデプロイ手順: Google Clo

はじめに こんにちは、クラウドエースの SRE 部に所属している遠矢です。 最近、多くの企業が LLM（大規模言語モデル）を活用したアプリケーションの開発に取り組んでいます。 そこで今回は、LLM アプリケーションの監視とマネジメントを支援するオープンソースツール「Langfuse」を Google Cloud 上にセルフホスティングしてみました。 Langfuse の概要と主要機能 概要 Langfuse は、LLM アプリケーションのパフォーマンス向上に役立つオープンソースの LLM エンジニアリング

はじめに こんにちは！　WEARバックエンド部バックエンドブロックの小島（ @KojimaNaoyuki ）です。普段は弊社サービスであるWEARのバックエンド開発・保守を担当しています。 10周年を迎えた WEAR は2024年5月9日に大規模な アプリリニューアル を行いました。アプリリニューアルに伴い負荷試験を行ったので、本記事ではどのように負荷試験を実施したか事例をご紹介します。 記事は計画編と実施編の2部構成で、本記事は後編の実施編です。前編の計画編は「 WEARアプリリニューアルにおける負荷試

CDKでスタック間参照してはいけません。 スタック間の依存関係が意図した通りに解決されず、cdk deploy時に失敗してしまいます。

本ブログは 2023 年 9 月 28 日に公開されたBlog ” How AWS threat intelligence deters threat actors ” を翻訳したものです。 Amazon Web Services (AWS) のクラウドインフラストラクチャ全体で、私たちは毎日、混乱や損害を引き起こす可能性のある何百ものサイバー攻撃を検知し、成功裏に阻止しています。これらの重要ではあるものの、ほとんど表に出ない成果は、グローバルなセンサーネットワークと、それに関連する一連の防御ツールによっ

初めに デジタルイノベーション部IoT/AIソリューション3課の樋山です。

本ブログは 2023 年 9 月 28 日に公開された Amazon News ” Meet MadPot, a threat intelligence tool Amazon uses to protect customers from cybercrime ” を翻訳したものです。 サイバー犯罪を阻止することは容易ではありませんが、Amazon は地道に自社の責務を果たし、優れた成果を上げています。 その秘密とは？ MadPot と呼ばれるあまり知られていないプロジェクトです。2010 年代後半に開始

こんにちは。新卒1年目エンジニアのyokochiです。 本配属から3か月が経とうとしております。 その中で私は、本配属から2か月で、Wedding Parkのサービスにまつわる10機能をリリースすることができました。今回は10機能のスピードリリースに至るまでの、自身の中での スピードUPポイント や さらに伸ばせる と感じたことについて書かせていただきます。 目次 配属後の主な業務 業務の流れ スピードアップポイント さらに伸ばせるところ まとめ 配属後の主な業務 研修期間が終わり、新たなチームへの配属後

こんにちは。SCSKの山口です。 今回は、 過去のブログ で作成したモデルが算出した予測値を説明させてみよう。の回です。 以前作成した線形回帰モデルで、工場の製造コスト、人件費、生産効率、従業員数から、工場の「原材料費」を予測するモデルを作成し、下記の予測値を出力として得ました。 この結果、 モデルがどうやって算出したのか 気になりませんか、、、？ そんな時に役立つのが、 XAI とも呼ばれる BigQuery Explainable AI です。早速見ていきましょう。   BigQuery E

2024 年 8 月 29 日にクリエイティブなコンテンツ制作に関わるお客様向けに、クラウドを活用してクリエイティビティと作業効率を最適化する最新のサービスと情報をご紹介するセミナーを行いました。 AWSが推進するフルクラウドの制作環境の最新情報に加え、2024年4月にローンチした最新のレンダーマネージメントツールであるAWS Deadline Cloudの実際の使用方法も含めたご紹介と実際の作業環境の構築をご紹介。 合わせて、Deadline Cloudのユーザー事例として株式会社毎日放送様をお招きして