はじめに こんにちは！KTCグローバル開発部に所属している崔です。 現在 KINTO FACTORY の開発に参加しており、今年はチームメンバーと一緒にWebサービス内のメモリリークの原因を調査し、特定した問題点を修正して解決しました。 このブログでは、調査アプローチ、使用したツール、調査結果、そしてメモリリークに対処するための措置について詳しく説明します。 背景 私たちが現在開発・運用しているKINTO FACTORYサイトには、AWSのECS上で動作しているWebサービスがあります。 このサービスでは

クラウドエース SRE 部のアイルトンです。 SRE 部の中で、セキュリティギルドのギルドマスターをしています。 ギルド活動の一環として、 Google Compute Engine (以降、GCE と表記) でハニーポットを構築してみんなで観察してみたので、その時の記録を共有したいと思います。 ハニーポットとは 不正なアクセスを受けることを前提として意図的に設置される「罠」のようなシステム・ネットワークのことです。 攻撃者に侵入させやすい状態をつくり攻撃者の行動を監視することで、攻撃に関する対策を用意す

クラウドエース SRE 部のアイルトンです。 SRE 部の中で、セキュリティギルドのギルドマスターをしています。 ギルド活動の一環として、 Google Compute Engine (以降、GCE と表記) でハニーポットを構築してみんなで観察してみたので、その時の記録を共有したいと思います。 ハニーポットとは 不正なアクセスを受けることを前提として意図的に設置される「罠」のようなシステム・ネットワークのことです。 攻撃者に侵入させやすい状態をつくり攻撃者の行動を監視することで、攻撃に関する対策を用意す

G-gen の大津です。当記事では、Google が提供する画像生成 AI モデル Imagen と、Web UI 用の Python フレームワークである Gradio を使用した、シンプルな画像生成 Web アプリの開発手順を紹介します。 はじめに Imagen Gradio 当記事で開発するもの ソースコードの開発 Python のバージョン requirements.txt main.py 動作確認 ローカルでの実行 画像生成 Web アプリを使用した画像生成 Google Cloud へのデプロ

はじめに Testcontainersとは Testcontainersのメリット ハンズオン 環境設定 goプロジェクトの作成 必要なパッケージのインストール テストコードの作成 コンテナリクエストの設定 コンテナの起動 コンテナのホストとポートの取得 結果の確認 まとめ はじめに こんにちは！ エンジニア２年目のTKDSです！ 前回は Dagger を紹介しました。 今回もコンテナ技術を活用して、テストを容易にするツールについて紹介します。 今回取り上げるのは、統合テストやエンドツーエンドテストのため

みなさんこんにちは！ワンキャリアのデータサイエンティスト兼マーケターの長谷川(GitHub：@tyuyoshi)です！ 今回は、最近リリースされたGoogleの新サービス「NotebookLM」について紹介したいと思います。NotebookLMは、Googleの最新言語モデルGemini 1.5 Proを搭載した、パーソナライズされたAIリサーチアシスタントです。自分のドキュメントをアップロードすることで、その情報に特化した専門家のようなAIを作れるのが特徴です。

初めに PS/SLの佐々木です。 今までWeb3チームではEthereumのようなパブリックチェーンを使用しての開発や技術検証を行ってきましたが、今年から新しい取り組みとしてコンソーシアム型のチェーンやプライベートチェーンを使用した開発を行っていこうと思っています。 コンソーシアムチェーンで最も有名なところで行くとHyperledger Fabricが候補に挙がってくるのでキャッチアップがてらチュートリアル( 参考 )を進めて使用感を見てみようと思っています。 Hyperledger Fabricの詳細な

まえがき エンジニアの吉田です。 このブログのタイトルを見て記事をご覧になった方は言うまでもなく常日頃よりexplainコマンドの結果とにらめっこする生活を送っていることと推察しますが、PostgreSQL(以下postgres)の実行計画について「完全に理解した」と言える人は果たしてどれくらいいるでしょうか。 かくいう私も「ここでSeq Scanが走っているんだな」「ここはNested Loop Joinになっているんだな」「ここはパラレルに実行されているんだな」程度の極めて浅い見方しかできていない、と

はじめに こんにちは、クラウドエース SRE 部の渡辺です。本記事では、前回の記事で構築した、Continuous Integration/Continuous Delivery & Deployment（以下、CI/CD）パイプラインを自分が習熟のために実装したコードを例に活用し、WordPress のローカル環境とホスティング環境の同期を自動化する具体的な手順を解説します。本記事を通じて、CI/CD の実践的な使い方を学び、開発効率の向上を目指しましょう。 概要 本記事では、CI/CD パイプ

はじめに こんにちは、クラウドエース SRE 部の渡辺です。今年で社会人(エンジニア) 2 年目になりました。最近、コンテナ化した WordPress を Cloud Run にホスティングし、Continuous Integration/Continuous Delivery & Deployment（以下、CI/CD） パイプラインを組み合わせることでクラウド ネイティブな WordPress 運用環境について学びました。本記事では、自分で実装したことを整理し、CI/CD パイプラインの構築に

G-gen の武井です。組織のポリシーでリソースロケーションに制約のあるプロジェクトで gcloud builds submit (Cloud Build のビルドコマンド) を実行したところ、 HTTPError 412 エラーが出力され Docker イメージのビルドに失敗する事象が起きました。 当記事では、事象の原因と対策をご紹介します。 事象 構成 実行内容 エラーの詳細 原因 調査 判明した原因 対処法 その他 事象 構成 今回問題のあった環境は、組織 example.co.jp のツリー構造に

ベクトル検索 世間は AI 花盛り。パブリッククラウド各社の新機能発表でも AI 関連の機能が盛り沢山です。 AI アシスタントとのチャットや画像の生成といった機能がわかりやすい例ですが、他にも比較的地味ではありつつ強力な機能がいろいろあります。今日はそういった機能の中から、ベクトル検索を取り上げてみたいと思います。 たとえば Google Cloud では AlloyDB や BigQuery がベクトル検索に対応した database として名前があがっています。BigQuery では model の

はじめに

はじめに 前提 起こったこと 原因 回避策 1. poetryを使用する 2. requirements.txtを使用する 開発環境ではPipfileを使用しつつ、パッケージングにはrequirements.txtを使うパターン 3. カスタムDockerイメージを使用する 最後に はじめに アプリケーションサービス部の鎌田(義)です。 最近CDKを使った構築に関わる機会があり、 プログラミング言語で記述できる点が気に入っていて、個人的にもIaCにはCDKを使う機会が増えています。 その中でPython3

Dev Container ファンのホシイです。 わりと最近まで Intel CPU 搭載の MacBook を使ってきたのですが、経年には勝てず、更新のためにふだんの作業環境を Apple シリコン搭載の MacBook に切り替えました。 しかし、開発ターゲット (サーバー環境) は引き続き Intel が大多数ですし、チームでは Windows での開発も混在しているので、開発やテストは Intel (というか amd64 または x86_64) で行うのが望ましい状況です。特に、開発対象に nat