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Datadog」に関連する技術ブログ

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本稿は、SBI ネオバンキングシステム株式会社による AWS EKS Auto Modeの活用について、主導されたSBI ネオバンキングシステム株式会社 新藤様より寄稿いただきました。 はじめに SBI ネオバンキングシステム株式会社(以下、弊社)は、地方銀行向けのインターネットバンキングサービスをマルチテナント型 SaaS として開発・運用しています。サービス基盤には Amazon Elastic Kubernetes Service(以下、Amazon EKS)を採用しており、従来は AWS Farg
本ブログは、荏原製作所 情報通信統括部様 と Amazon Web Services Japan が共同で執筆しました。 こんにちは、AWS ソリューションアーキテクトの野間です。 2026年3月25日(水)、荏原製作所様と Amazon Web Services Japan が共同で「Ebara Cloud Day」を開催しました。 本ブログではその取り組みと成果についてご紹介します。企業内でクラウドを浸透させることに苦労されているIT担当者の方も多いかと思います。このブログの内容が皆様の活動の参考にな
はじめに MiiTel Phone の開発チームでは Claude Code などの AI コーディングエージェントを活用して、生産性やコード品質の改善などに取り組んでいます。 本記事では実際に取り組んでいる内容や課題などについて紹介します。 実施している取り組み UI コンポーネントの実装の効率化 Figma MCP などを活用して、デザインデータから React コンポーネントを生成しています。Storybook 向けのストーリーの生成も任せることで、コーディングエージェントが実装してくれた UI コ
PART2:23 億ドキュメントの移行プロセスとコスト約 50% 削減の効果 -移行・効果編- PART1 では、 AWA がドキュメント指向データベースの特性をどのように活用しているか、そして Amazon DocumentDB の採用に至った経緯を解説しました。 PART2 では、23 億ドキュメントの大規模環境をニアゼロダウンタイムで Amazon DocumentDB へ移行した具体的なプロセスと、直面した課題、そして移行後の効果についてご紹介します。 移行前後のシステム構成 移行先の構成 移行前
本記事は 2026 年 3 月 31 日 に公開された「 Announcing General Availability of AWS DevOps Agent  」を翻訳したものです。 本日、 AWS DevOps Agent の一般提供開始をお知らせします。AWS DevOps Agent は、いつでも対応可能な運用チームメイトです。インシデントの解決とプロアクティブな予防を行い、アプリケーションの信頼性とパフォーマンスを最適化し、そして AWS、マルチクラウド、オンプレミス環境をまたいでオ
目次 はじめに 背景と課題 避難訓練の全体像 GUIベースのツールを選定した理由 AIによるシナリオ ...
はじめに こんにちは。プラットフォームエンジニアリングチームに所属している徳富( @yannKazu1 )です。 新規プロダクトを立ち上げるとき、インフラ構築って意外とやることが多いですよね。その中でも地味にめんどくさいのが DBユーザーの作成と権限付与 。手動でやると「あ、権限つけ忘れた」「このユーザー名スペルミスってない?」みたいなヒヤリハットが発生しがちです。 今回は、この作業をTerraformでIaC化した話を書いていきます。 背景:ボイラープレートでインフラ構築を爆速にしている 弊社では Te
はじめに 医療プラットフォーム本部 プラットフォーム開発室 SREグループの吉田です。医療機関向けSaaSである CLINICS の安定稼働とシステム信頼性の向上に取り組んでいます。 CLINICSではメインDBとしてMongoDBを使用しており、以下の3つの目標を掲げて、DBM(Database Monitoring)を導入しました。 なおCLINICSでは監視・オブザーバビリティ基盤としてDatadogをすでに活用(*1)していたため、Datadog DBM(Database Monitoring)を
はじめに SREの寺島です。 MNTSQでは、本番環境でのAWSの手動操作や顧客情報データへのアクセス等をCloudTrailログから検知し、操作者に目的や理由を確認するセキュリティ監査を運用しています(詳細は こちらの記事 を参照)。 これまではログからの異常検知は自動化されていたものの、その後の操作内容の確認や目的や理由を確認する運用が人力で行われており、運用上のToilとなっていました。 この課題を解決するため、今回、セキュリティ監査運用を自動化するSlack Botを開発しました。本記事では、その
はじめに こんにちは、WEAR開発部 バックエンドブロックのaao4seyです。普段は WEAR というプロダクトのバックエンド開発を担当しています。WEARバックエンドシステムでは2025年夏頃からパフォーマンス課題が顕在化し、SLOの悪化や運用負荷の増大といった問題に直面しました。本記事ではこれらの課題に対し、チームとしてどのように改善サイクルを構築し継続的に取り組んできたかをご紹介します。 目次 はじめに 目次 WEARバックエンドシステムが抱えていたパフォーマンス課題 DB負荷上昇の要因 SLOへ
はじめに   こんにちは!2026年2月に CA Tech Job インターン生として就業 ...
はじめに 東京科学大学情報理工学院情報工学系修士1年の千代丸怜央と申します。 2025年2月7日から ...
はじめに こんにちは。リテールハブ開発部の清水です。 先日 SRE Kaigi 2026 に参加してきまして、私の中でSRE熱がかなり高まっています。 私たちはDatadogをオブザーバビリティ基盤として使用しているのですが、私自身はDatadogをまともに触った経験がありませんでした。 Datadogの画面を開くと左のメニューだけでも大量の項目があって、何ができるのか把握すること自体に大きなハードルを感じていました。 そのような中で、Datadog Learning Centerというものを知りました。
こんにちは。ファインディのPlatform開発チームでSREを担当している 原 です。 ファインディでは、普段私たちが開発しているファインディのプロダクトの裏側や、開発メンバーが日々どのように働いているのかをお伝えするために、Findy Tech Talkという技術系のオフラインイベントを開催しています。 今回は、そのイベントの第二弾となる「Findyのサービスを支える、横断SREチームのマネジメントと技術の挑戦」を開催しまして、その当日のそれぞれの登壇内容について書いていこうと思います。 findy-i