この記事は、「 Use AWS services to build secure, resilient, and global OT and IT networks 」を翻訳したものです。 エネルギー企業は事業領域において多数の制御・運用技術 (OT)、情報技術 (IT)、および OT 資産を展開しています。SCADA (監視制御および データ収集) システム、OPC UA サーバー、PLC、IoT デバイス、ヒストリアンなどは、AWS のエネルギー業界のお客さまが利用している最も著名な OT 資産の一部

はじめに 2023年10月にシニアリサーチャーとして入社したアドバンスドテクノロジーラボ（ATL）の梅谷俊治です。 2023

このブログの内容をポッドキャストでも配信中！ こんにちは。ソフトウェアプロセス改善コーチでFindy Tech Blog編集長の高橋（ @Taka_bow ）です。 2024年10月23日、2024 DORA Accelerate State of DevOps Report、通称DORA Reportが公開されました。 2024 DORA Accelerate State of DevOps Report 表紙 このレポートは、ソフトウェア開発における運用と実践について、科学的な手法で調査・分析した結果

はじめに こんにちは、EC基盤開発本部SRE部カート決済SREブロックの金田・小松です。普段はSREとしてZOZOTOWNのカート決済機能のリプレイスや運用を担当し、AWSやAkamaiの管理者としても活動しています。 本記事では、前編と後編に分けて、Classic ASPの手動リリースをGitHub ActionsとAWX Operatorを活用して自動化したプロジェクトについてご紹介します。手動で行っていたリリース手順を自動化することで、効率化と安定性をどのように実現したか、そのアプローチをお伝えしま

はじめに こんにちは、KINTO テクノロジーズ ( 以下、KTC ) SCoE グループの桑原 @Osaka Tech Lab です。 SCoE は、Security Center of Excellence の略語で、まだ馴染みのない言葉かもしれません。KTC では、2024 年 4 月に CCoE チームを SCoE グループとして再編しました。SCoE グループについて知りたい方は、 クラウドセキュリティの進化をリードする SCoE グループ を参照ください。 また、KTC の関西拠点である Os

AI在庫管理の開発チームでバックエンドエンジニアをしている沖（ @takuoki ）です。AI在庫管理では、サーバーサイドの大部分で Python を使用しているため、私も毎日 Python をごりごり書いています。ただ、私が Python をちゃんと触り始めたのは、カケハシに入社した 1 年半前で、それまでは主に Go を書いていました。 Go の方が後発の言語のため、Pythonista が Gopher になったという記事の方が簡単に見つかるのですが、ここでは逆に「Gopher のための Pytho

12 月 4 日、 QuickSight の Amazon Q の新機能を発表しました。この機能により、ユーザーはシナリオ分析を実行して複雑な問題の答えをすばやく見つけることができます。この AI 支援データ分析エクスペリエンスは、自然言語プロンプトを使用して、分析アプローチの提案、データの自動分析、推奨アクションによる結果の要約など、詳細なデータ分析を段階的に導き、ビジネスユーザーが複雑な問題に対する答えを見つけるのに役立ちます。この新機能により、スプレッドシートやその他の方法を使用して分析を行うために

私はデータサイエンティストとして、機械学習の経験がないビジネスアナリスト、マーケティングアナリスト、データアナリスト、データアナリスト、データエンジニアが、それぞれの分野の専門家である機械学習（ML）を利用できるようにするという課題を直接経験してきました。だからこそ、 Amazon Q Developer が Amazon SageMaker Canvas で利用できるようになったという 12 月 4 日の Amazon Web Services (AWS) の発表に特に興奮しています。私が注目したのは、

12 月 4 日、 Amazon Bedrock は、 生成 AI によるデータ分析の方法を効率化する 4 つの拡張機能を導入しました。 Amazon Bedrock データオートメーション (プレビュー) – Amazon Bedrock のフルマネージド機能で、ドキュメント、画像、オーディオ、ビデオなどの非構造化されたマルチモーダルコンテンツから貴重な洞察を効率的に生成できます。Amazon Bedrock を使用すると、自動化された インテリジェントドキュメント処理 (IDP) 、メディア分析、およ

はじめに こんにちは、MA部MA基盤ブロックでマーケティングオートメーションのシステムを開発している長澤です。この記事ではBigQueryとDatadogを活用した監視を導入した話を紹介します。 はじめに、日々のマーケティングオートメーション（以下、MA）の開発・運用における課題としてシステム信頼性の向上がありました。ZOZOTOWNは年間の購入者数が1,100万人を超えており、MAによりユーザーの皆さまに向けて多様かつ大規模なキャンペーン配信を展開しています。そのため、MAのシステム信頼性の担保が重要課

aptpod Advent Calendar 2024 12月13日の記事を担当します、ソリューションアーキテクトの門脇です。 今回はintdash を活用し、取得した時系列データの分析にフォーカスします。簡易的な例として計測データの傾向を可視化するための分析ボード 構築手法を共有します。 そして計測から分析可視化までのプロセスを自動化します。 今回の要件 概要構成 intdashとは？ intdash Motionとは？ 分析ボードの構築プロセス intdash APIを使ったデータ取得 データ分析 デ

こんにちは。SCSK池宮です。 今さらながら、先日Athenaデビューしました。 初心者にも非常に扱いやすいサービスですが、私と同じように「いざコンソールに入るとどこから始めていいか…」と悩んでしまう方向けに基本操作をまとめてみました。 お役に立ちましたら幸いです。 Amazon Athenaとは Amazon Athenaとは、S3上のデータに対し、サーバレスでクエリを行うことができるサービスです。 サーバレスのため事前にインスタンスやクラスターを用意する必要がなく、”使いたい時”に”使いたい分”だけク

12 月 3 日、Amazon SageMaker Lakehouse の一般提供をお知らせできたことを大変嬉しく思います。これは Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) データレイクと Amazon Redshift データウェアハウス全体のデータを統合する機能で、強力な分析や、人工知能と機械学習 (AI/ML) アプリケーションを単一のデータのコピー上に構築するのに役立ちます。SageMaker Lakehouse は次世代 Amazon SageMaker

サーバーレスの NoSQL データベースである Amazon DynamoDB は、100 万人を超えるお客様が低レイテンシーで大規模なアプリケーションを構築するために使用している、信頼度の高いソリューションです。データが増加するにつれて、組織は DynamoDB に保存されることが多い運用データから貴重なインサイトを引き出す方法を常に模索しています。しかし、Amazon DynamoDB のこのデータを分析と機械学習 (ML) のユースケースで最大限に活用するために、お客様はカスタムデータパイプラインを

はじめに 今年の10月初旬にアメリカのラスベガスで行われたdbt coalesce 2024にデータアナリティクスエンジニアの電電、木内、山