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

はじめに こんにちは、SRE部 フロントSREブロックの秋田と池田です。普段はリプレイスプロジェクトをはじめ、BFF・WebアプリケーションやオンプレのWebサーバーなど、ユーザー体験に関わるシステムの運用保守に携わっています。 ZOZOTOWNでは長年、オンプレミスのDNSアプライアンスとして Infoblox を利用してきました。しかし、7年間運用してきたInfobloxがEOL（End of Life）を迎えることとなり、リプレイスを検討することになりました。 本記事では、Infobloxのリプレイ

本記事は 2026 年 6 月 11 日 に公開された「 Provision Oracle Database@AWS resources using Terraform 」を翻訳したものです。 本記事では、 Terraform を使用して Oracle Database@AWS の主要コンポーネント（ ODB ネットワーク 、 Oracle Exadata インフラストラクチャ 、 Exadata VM クラスター 、 Autonomous VM クラスター ）をプロビジョニングする方法を紹介します。 O

1. はじめに AIコーディングエージェントの活用が広がる中で、開発現場では次のような問いが増えてきました。 Kiro、Claude Code、GitHub Copilot、Codexなど、どのツールを選ぶべきか 同じツールでも、どのモデルを使うべきか 高性能なモデルを使うコストは、品質向上に見合っているのか チームや案件全体に展開したとき、費用対効果をどのように説明するのか AIコーディングエージェントは、単純に「一番賢いモデルを使えばよい」というものではありません。 簡単な修正であれば軽量なモデルで十

本記事は 2026 年 1 月 12 日 に公開された「 Provision Oracle Database@AWS stack using AWS CloudFormation 」を翻訳したものです。 Oracle Database@AWS (ODB@AWS) は、 Oracle Cloud Infrastructure (OCI) が管理する Oracle Exadata インフラストラクチャを AWS データセンター内から提供します。Exadata の高性能、スケーラビリティ、高度な機能を活かしなが

トリビューでWebエンジニアとして、コーポレートエンジニアを兼務しているHirokazu （@hirokazu_narrgi）です。 これまで主にバックエンドを触ってきましたが、徐々に領域を広げ、1人でサービス全てを扱えるエンジニアになるため勉強中です。まずはインフラ分野を触りたいと思っていましたが、個人でやるには初期環境から作るのが大変でどうしようか悩んでいました。ちょうどその時、今回のテーマとなる課題が社内で議論されていたので、挑戦したいと手を上げて担当しました。こうして、はじめてのインフラ構築に取り

NTTデータの奥村です。AWS（Amazon Web Services）のマルチアカウント環境でセキュリティ統制を設計するとき、私がいつも頭を悩ませるテーマがあります。どこまで Control Tower の Control Catalog を使い、どこから各サービス側の管理機能に任せるべきなのか、というものです。今回はこのテーマについて現時点での私の見解を紹介したいと思います。 登場する管理主体 話を始める前に、今回出てくる管理主体、つまりコントロールを実際に管理する仕組みやサービスを説明します。 1