こんにちは。 AWSでマネージドなKafkaを扱うとき、Amazon MSK（Managed Streaming for Apache Kafka）は選択肢の一つです。 この記事では、構築・運用の中で気づいた押さえておきたいポイントの一部を紹介します。 前提条件 本記事で触れている内容は、以下の構成を前提としています。 ブローカータイプ：標準ブローカー（kafka.m5.large など） クラスタタイプ：プロビジョンドクラスタ メタデータ管理：Apache Zookeeper モード Serverles

はじめに こんにちは、株式会社ユーザベース スピーダ事業 Sales System Engineering Teamの村松（あだ名：MJ）です。 ユーザベースのSalesforceのアドミン/デベロッパーを担当しています。 今回は私たちのチームで用いているトリガーフレームワークについてご紹介します！ Salesforce開発において、トリガーの管理は規模が大きくなるほど複雑になります。 オブジェクトごとにトリガーが増え、処理順序の制御やメンテナンスが困難になるというのは、 多くの開発チームが直面する課題か

こんにちは。LINEヤフー研究所でHuman-Computer Interaction（HCI）の分野の研究をしている池松です。皆さんはスマートフォン（以下、スマホ）でレシピを見ながら調理しているとき...

こんにちは。ワンキャリアでデータエンジニアリングチームに所属している塚田（github：@carbscountry）です。 本記事では、AWS 上の RDS（PostgreSQL）の更新差分を GCP の Datastream で取得し、BigQuery へリアルタイム連携した取り組みについて紹介します。

本ブログは、キヤノン株式会社イメージング事業本部様と 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木村です。 2025 年 6 月から 12 月にかけて、キヤノン株式会社のイメージング事業本部様と共に生成 AI ハッカソンを実施しましたので、その取り組みと成果についてご紹介します。 1. 取り組みの背景 キヤノン株式会社様は、イメージング技術を核とした幅広い事業を展開するグローバル企業です。デジタルトランスフォーメーションの加

本ブログは 2026 年 2 月 26 日に公開された AWS Blog “ Inside AWS Security Agent: A multi-agent architecture for automated penetration testing ” を翻訳したものです。 AI エージェントには従来、学習した情報を保持できない、短期間を超えて自律的に動作できない、常に人間による監視が必要である、という 3 つの根本的な制約がありました。AWS はフロンティアエージェントによってこれらの制約に対処して

チームで GitHub Copilot code review を全PRに自動で入れるようにし、去年12月ごろから数か月運用してきました。 狙いはシンプルで、レビュアーが見る前にPRの質を上げて、人によるレビューの時間を減らすことです。 実際にやったこと自体は、全PRで自動レビューを入れる設定と、 copilot-instructions の整備が中心です。この記事では、その設定そのものよりも、今どんな流れで運用しているのかと、実際にどうよかったのかを書きます。 チームとしての課題 自分たちのチームで大き

はじめに はじめまして。2025年10月にキャディ株式会社へ入社した、エンジニアリングマネージャー（EM）の蟹澤です。 先日、リードアーキテクトの小森（@littleforest12）が、設計フェーズにおける不確実性への向き合い方を綴った記事（ https://caddi.tech/2025/12/16/112311 ）を公開しました。本記事は、同じプロジェクトをプロジェクトマネージャー（PM）として担当した私からの、アンサーソングです。 本プロジェクトは、今後すべてのチームが依存する、キャディの根幹にズ

こんにちは、SCSKの松岡です🪣 データ基盤の構築でIceberg (S3 Tables)を導入した際の試行錯誤を整理しました。 従来のS3によるファイル格納型のデータレイクと比較し、Icebergを採用することで得られたメリットや、それをマネージドで扱えるS3 Tablesの利便性について紹介します。   背景 データ活用基盤におけるデータレイクは、単にデータを蓄積するだけでなく、直接参照して検索・分析に活用したいというニーズが増えています。そのような用途では、複数テーブルのJOINや同時アク

はじめに 本記事では、分散メッセージングシステムであるApache Kafkaの基本的な構成要素を整理したうえで、「未処理メッセージ件数の取得方式」について紹介します。 Kafkaは高いスケーラビリティと耐障害性を備えた強力な基盤ですが、その特性上、従来のキューシステムのように単純に「残件数」を把握することが難しいケースがあります。特に、メッセージの中身に応じて特定条件の件数を把握したい場合、設計や実装に工夫が求められます。 本記事では、Kafkaの基本概念の簡単な解説と、Offsetの仕組みを活用しつつ

はじめに（リモートアクセスについて） 現代では、コンテナやマネージドサービス等、運用者からの直接ログインなしで運用できる範囲が広がっています。 しかし、現実問題として、運用上の要件や制約によって完全にリモートアクセス（ログイン）を無くすのは難しいケースが多いと思います。 リモートアクセス経路・方式の設計にはいつも悩まされます。 統制・監査の実現方式 GUIを利用しようとする場合の接続プロトコルや方式 認証・認可等セキュリティの実現方式 ロケール対応（日本語対応）の実施 など、難しい設計要素を含むためです。

はじめに NTT西日本の中川です。 本記事では、オブジェクト指向設計の重要な考え方である 「SOLID（ソリッド）の原則」 を、JavaScriptのサンプルコードと共に解説したいと思います。 本記事は、2026年2月時点の情報に基づきます。 対象読者 本記事が想定する対象読者は以下の通りです。 もっと「保守性の高いコード」を書きたい方 過去の自分のコードを見て「修正が怖い」と感じた経験がある方 チーム開発で設計の指針を求めているエンジニアの方 目次 はじめに 対象読者 目次 1. 目的 1. S：単一責

本記事は 2026 年 3 月 23 日 に公開された「 Simplifying Kafka operations with Amazon MSK Express brokers 」を翻訳したものです。 本記事では、 Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK) の Express ブローカー が、Kafka 管理に関わるエンドツーエンドの作業をどのように効率化するかを紹介します。Apache Kafka はリアルタイムデータストリーミングの

こんにちは！KINTOテクノロジーズ（以下、KTC）のAIファーストグループで、生成AIの社内活用推進を担当している和田です。普段は生成AIを使った業務価値の創出から、社内の教育研修、技術の手の内化まで、「AIを現場に届ける」仕事をしています。 今回お話ししたいのは、 AI Agent（AIエージェント） というトレンドです。KTCのようなテックカンパニーの内側で何が起きているのか。そして、ITやAIの知識を持つ我々と、業務の知識を持つ方々（それは時によってメーカーの設計技術者さんだったり、販売店の営業さ

こんにちは！KINTOテクノロジーズ（以下、KTC）のAIファーストグループで、生成AIの社内活用推進を担当している和田です。普段は生成AIを使った業務価値の創出から、社内の教育研修、技術の手の内化まで、「AIを現場に届ける」仕事をしています。 今回お話ししたいのは、 AI Agent（AIエージェント） というトレンドです。KTCのようなテックカンパニーの内側で何が起きているのか。そして、ITやAIの知識を持つ我々と、業務の知識を持つ方々（それは時によってメーカーの設計技術者さんだったり、販売店の営業さ