はじめに こんにちは、ZOZOMO部SREブロックの中村です。普段は ZOZOMO のSREを担当しています。 本記事では、CloudFrontでカナリアリリースを実現する方式の選定基準と、CloudFront FunctionsとKeyValueStoreの実装・運用で得られた実践的なノウハウをご紹介します。CloudFront + S3構成へのカナリアリリース導入を検討している方の参考になれば幸いです。 目次 はじめに 目次 背景・課題 対象システムと従来の構成 満たすべき3つの要件 CloudFro

はじめに この記事で扱う題材（ユースケース） 前提条件 設計の出発点：判断はエージェント、確定はコード ソリューションアーキテクチャ全体像 データフロー 設計上の選択とトレードオフ 1. AgentCore Harness（宣言的）か、Runtime にコードを載せるか 2. シングルエージェント vs マルチエージェント 3. パターンの組み合わせと、その理由 4. テナント分離モデル：プールかサイロか 5. Policy のロールアウト：LOG_ONLY から ENFORCE へ 6. レイテンシー・

はじめに こんにちは。リテールハブ小売アプリ開発チームの池です。 小売アプリチームでは、昨年から CodeRabbit を利用して PR レビューを行っています。日々活用してはいるものの、アップデートの内容を追いきれていませんでした。そこで本記事では、2026 年にアップデートされた内容を整理し、気になった機能をピックアップして紹介します。 なお、本記事の内容は 2026 年 8 月 12 日時点の情報をもとにしています。CodeRabbit はアップデートの頻度が高いため、機能の挙動やプラン要件は変わっ

現在、FinOps プラクティショナーは増え続ける AI ツール群を利用できるようになりました。しかし、それぞれのユースケースに適したツールを組み合わせることこそが、プラクティスを加速させるか、不要な複雑さを持ち込むかの分かれ目になります。AWS は、AI ラインナップの各ツールを、それぞれ異なるコンテキストと異なる種類の作業に向けて設計しています。このブログでは、5 つのツールについての実践的な整理、それぞれをいつ使うべきか、そしてなぜそれが FinOps にとって重要なのかを説明します。 ここで重要な

はじめに 　レバレジーズ株式会社 テクノロジー戦略室 SRE チームの中野です。レバレジーズでは「SRE 化を通して、Developer Experience の改善、事業の拡大への対応、お客様に信頼されるサービスの提供を実現する」をミッションとして、サービス改善の文化的土俵の構築や開発生産性の向上を進めています。 　過去記事 (= Terraform による IaC の標準化を通じた、全社規模の開発体験の向上への取り組み ) では、社内標準となる IaC ツールの選定と、IaC 化の作業負荷の軽減を狙っ

AWS メディア業界向け勉強会 #9（2026 年 7 月 10 日開催） 2026 年 7 月 10 日（金）に、メディア業界のお客様向けに AWS 勉強会を開催いたしました。放送局のお客様にご登壇いただき、 AWS の活用事例についてご紹介いただきました。この記事では、カスタムモデルの生成等を通じてリアルタイム翻訳の精度を向上させた事例や、社内の基幹システムをクラウド移行する際の勘所、AI 会話システムの構築、クラウド編集環境の構築、社内ハッカソンにおける Kiro の活用などのメディア業界におけるク

はじめに Turingのインフラチームで、クラウドGPUクラスタの構築・運用を担当している大戸（おおど）です。前回の記事を書いた当時はMLOpsチームに所属していましたが、兼務期間を経て、現在はインフラチームの専任になりました。 Google Cloud Next Tokyo 26では、CTOの山口が「End-to-End 自動運転開発を加速するデータ - セントリックな GPU 計算基盤」を発表しました。そこで紹介したのが、Google Cloud上に構築したA3 Ultra（NVIDIA H200 ×

1. はじめに ! 要約/結論 Amazon Bedrock Agents は Amazon Bedrock Agents Classic に名称変更され、メンテナンスに移行しました（既存利用者は継続利用可） Bedrock Agents Classicの代替としてAmazon Bedrock AgentCore上に新しいAIエージェントを構築する場合、AgentCore Harness（設定中心）とAgentCore Runtime（コード中心）が主な選択肢になります。 本記事では AgentCore

はじめに デジタルエンジニアリング部AI/DATA課1Gの辻口です。 普段の業務では、インフラ基盤、設計、構築、運用、保守を幅広く担当させていただいております。 最近流行りのIaCですが、みなさん使っておりますでしょうか？ 初学の一歩として私が得意としているTerraformというIaCツールがあります。

この記事は、”Reimagine your mainframe applications with Agentic AI and AWS Transform” を翻訳したものです。 本ブログでは、reimagine パターンによってメインフレームのレガシーアプリケーションをモダナイズする AWS のアプローチの概要を説明し、組織がレガシー COBOL アプリケーションをモダンなクラウドネイティブアーキテクチャに変換する方法を紹介します。 人材不足、コスト増加、ビジネスアジリティの制約により、組織はレガシー

G-gen の佐々木です。当記事では、Google Cloud の生成 AI 開発・運用プラットフォームである Gemini Enterprise Agent Platform に統合された評価サービス、 Gen AI Evaluation Service を解説します。生成 AI の出力品質を客観的・データドリブンに評価できるサービスです。 概要 Gemini Enterprise Agent Platform とは Gen AI Evaluation Service とは 当記事で扱うインターフェース

1. はじめに AIコーディングエージェントの活用範囲は、コード生成だけでなく、AWS（Amazon Web Services）環境の調査、構築、障害対応にも広がりつつあります。 例えば、AIエージェントに次のようなAWS関連の作業を依頼することが考えられます。 AWS環境の設定やログを確認し、問題の原因を調査する 複数のAWSサービスにまたがる構成を確認する 指定された要件に沿ってAWSリソースを作成する 設定不備を修正し、AWSリソースを期待する状態へ変更する ただし、AIエージェントが「原因を特定し

1. はじめに 生成AIやAIエージェントの活用が広がる中で、ソフトウェア開発の現場でもAI活用が進んでいます。 これまでは、コーディング支援、テストコード生成、ドキュメント作成、コードレビュー補助など、開発工程の一部にAIを使うケースが多かったと思います。 一方で、AWS Summit Japan 2026の各セッションを見ても、最近は「AIでコードを書く」だけでなく、要件定義、設計、実装、テスト、デプロイ、運用まで含めて、開発ライフサイクル全体をAI前提で見直す流れとなっています。 その文脈で重要にな

はじめに CIU（CyberAgent group Infrastructure Unit）で Ia ...

みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの野間です。今週も生成 AI に関する 1 週間のアップデートをお届けします。今回は Kiro の公開 1 周年にあわせた記事群やAWS Summit Japan 2026 の開催報告など、盛りだくさんの内容です。 7 月 28 日（火）に「 AWS Bedrock LLM Day Japan 」が東京 赤坂インターシティにて開催されます。AWS Summit New York で発表された最新のサービスアップデートを日本のお客様向けにいち早くお届け