深夜 2 時にインシデントが発生したとき、オンコール担当者がどれだけ的確に対応できるかは、そのシステムについてどのような知識を持っているかに左右されます。最初に見るべきメトリクスはどれか、このサービスの「平常時」はどんな状態か、デプロイ履歴はどこを見ればわかるのか。こうした知識は、ランブックや社内 Wiki、そしてシステムを作ったシニアエンジニアの頭の中にあることが少なくありません。そのため、調査の質は「誰が呼び出されたか」で変わってしまいます。サービスを作った本人が対応すれば、根本原因の分析にかかる時間

はじめに 8 月と 9 月は、 Amazon CloudWatch Omni が一般提供 (GA) となりました。Omni は AI ファーストかつアプリケーション中心のオブザーバビリティを提供し、AWS アカウント、リージョン、Azure のワークロードをまたいだテレメトリを 1 つのスペースに集約します。アラームにはウォームアップ期間 (アラーム作成後、一定時間だけ評価を遅延させる機能) とウォールクロック評価ウィンドウ (毎時 0 分や深夜 0 時といった暦の境界に評価を揃える機能) が追加され、起

■ 目次 はじめに このブログの概要 対象読者と前提知識 1. なぜ、そうなっていたのか？ オンプレミスという前提 Kubernetes導入で得られたもの 残った4つの課題 「境界」と「粒度」 2. 境界をどう引き直したのか？ Namespaceの割り当て先 Tenant境界の導入 セルフサービスでの環境発行 エコシステムのテナント分離 論理的な境界の積み重ね 3. リソースの粒度をどう変えたのか？ k8sリソースの粒度の問題 マニフェスト抽象化OSSの選定 PlatformAppの記述例 拡張性とガード

はじめに 以前の記事 では、SUSE AIとSUSE AI Factoryの概要と、両者の位置づけを紹介しました。今回は、SUSE AI Factoryの中身について紹介します。 vLLMで高速推論、Milvusでベクトル検索、Open WebUIでチャット、MLflowで実験管理。生成AI基盤に欠かせないこうしたOSSを、SUSE AI Factoryならひとつのプラットフォームで扱えます。 本記事では、まずSUSE AI Factoryの仕組みとユースケース、アーキテクチャを紹介します。そのうえで、S

2026年8月19日（水）、「AWS Future of Money」を開催しました。銀行・証券・決済など金融業界から約45名のお客様にご参加いただき、オンチェーン金融の最前線とAI×ブロックチェーンが変える決済の未来について、活発な議論と交流が行われました。本記事では、イベントの模様をレポートします。 企画の背景 ― オンチェーン金融が「実装フェーズ」に入る今 AWSは金融業界のお客様に向けて、インフラ提供にとどまらない、ベストプラクティスの展開やイベントでの業界横断の事例共有、コミュニティ醸成に取り組

はじめに # 前回の記事（ 自前vLLMをOpen WebUI経由でVS Code（Cline）に接続！トークンフリーで開発する ）では、オープンソースのWeb UI・APIゲートウェイ「Open WebUI」を採用し、AWS上で動かす自前vLLMサーバーをVS Code拡張機能「Cline」のバックエンドとして直結させました。 前回の検証では「1台のGPUサーバー（ g6.xlarge ）をチーム3〜5人でシェアする」運用モデルを検討し、実用的なコストパフォーマンスが得られることを確認しました。しかし、

テクノロジー本部事業基盤部アーキテクトグループの福留です。最近気になっている技術はAWS CodeBuildの Docker Server です。 LIFULL HOME'Sの開発環境を改善した際の、組織を超えた協業の様子をお伝えします。 1. 背景 2. ローカル環境化への道のり 3. 部署を超えた協力体制の構築 4. 技術基盤だけでは開発環境にならない 5. TEが共通の開発基盤を整える 6. PEがE2E基盤で機能を検証する 7. LFTVとLFTMが利用者として検証する 8. 課題を組織の間で受け

G-gen の杉村です。2026年9月に発表された、Google Cloud や Google Workspace のイチオシアップデートをまとめてご紹介します。記載は全て、記事公開当時のものですのでご留意ください。 はじめに Google Cloud のアップデート Cloud Run services で Agent Platform 機能が使用可能に（Preview） Gemini モデルで Agentic video understanding が Preview 公開 Gemini 3.8 Fl

本記事は 2026 年 9 月 30 日 に公開された「 Amazon Aurora PostgreSQL now supports direct querying of Apache Iceberg and Parquet data in your data lake 」を翻訳したものです。 本日、 Amazon Aurora PostgreSQL の新機能を発表します。既存の PostgreSQL アプリケーションやツールを使って、運用データと、データレイクに Apache Iceberg および A

はじめに こんにちは！ KINTOテクノロジーズのデジタル戦略部DataOpsグループ所属の三浦です。 普段は、社内のデータ分析基盤の開発・保守・運用に加え、Google Analytics 4（以下、GA4）やGoogleタグマネージャー（以下、GTM）を利用した、Webサイトのアクセス解析や計測環境の整備を担当しています。 WebサイトでGA4やGoogle広告を計測する場合、一般的にはGoogleドメインからGoogleタグを読み込み、Googleドメインへ計測リクエストを送信します。 一方、ブラウ

はじめに こんにちは、2026年6月入社のhyokoです！ 本記事では、2026年6月に入社したメンバー2名の入社直後の感想をまとめました。 KINTOテクノロジーズ（以下、KTC）に興味のある方、そして、今回参加したメンバーの振り返りとして有益なコンテンツになればいいなと思います！ hyoko 自己紹介 KINTO開発部で契約管理システムを担当しています。 今後、要件のとりまとめやリリースまでの進行管理を担当する予定です。 これまでは、SIer（2社）、ITコンサル、事業会社の社内SEを経験してきました

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。先日、Platform Engineering Kaigi 2026（PEK2026）で、マルチクラウドとオンプレミスにまたがるGPU基盤の構築・運用についてお話ししました。この記事は登壇後の補足として、AWSでのストレージ運用を詳しくまとめたものです。 この記事を3行でまとめると GPUは認識されているのに、学習が進まない。Turingの学習環境で起きたFSx for LustreのI/O問題を

Logstashを用いたログ収集基盤において、フォーマット不整合によるパース失敗や、Elasticsearch側のマッピング衝突による書き込みエラーは避けて通れません。本記事では、運用負荷を下げるためのLogstashエラー処理設計パターンについて解説します。 目次 1. Logstashにおけるエラーの分類 2. フィルター処理でのエラーハンドリング（タグベースの分岐） タグを利用したエラーログの分離ルーティング 3. 主要 filter プラグインとデフォルトエラータグのマップ 4. まとめ：エラーを

こんにちは。LINEヤフーで、プライベートクラウドのネットワーク関連サービスを開発している清水です。現代の大規模なWebサービスにおいては、一つのモノリシックなアプリケーションだけで構成されることは少...

1. はじめに 株式会社NTTデータは2026年6月、株式会社Queueと対話型データ可視化AI領域で協業を開始しました。Queueが開発するSquadbaseと、NTTデータが持つデータ活用の知見やデータ基盤構築力を組み合わせ、企業のデータ活用を支援する取り組みです。 Squadbaseは、既存のデータ基盤に接続し、AIとの対話を通じてダッシュボードや業務アプリケーションを作成できるプラットフォームです。今回の検証では、機能一覧だけでは分からない次の3点を確かめました。 Snowflakeのような既存の