みなさんこんにちは！ワンキャリアのプロダクト開発部 ワンキャリア転職チームの越川（X： @kosshii_ ）です。 突然ですが、みなさんは最近技術書を読んでいますか？

はじめに こんにちは。MIU AI戦略本部でAIエンジニアをしている田中宏樹です。 LLMを活用した ...

みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの戸塚です。今週も 週刊AWS をお届けします。 さて、みなさんはゴールデンウィークのご予定はお決まりでしょうか。今年は長期休暇にされる方も多いようですね。私はというと、6月24日・25日に幕張メッセで開催される AWS Summit の準備があり、飛び石連休をつなげての長期休暇は取れそうにありません。その代わり、趣味のパデルの大会にいくつかエントリーしているので、そこでリフレッシュしようと思っています。 AWS Summit では、パデルのフォームを VR

G-gen の佐々木です。当記事では、Google Cloud Next '26 で発表された Google Cloud のデータベースに関する新機能について、公式の投稿記事「 What’s new with Databases: Powering the agentic future 」の内容をもとに紹介します。 はじめに Embed AI into every layer of the data stack AI Studio とのバイブコーディング連携（GA） データエージェント向けツール（Prev

データベースでNULL値を扱う際に問題となる「3値論理」について解説します。従来の真偽（True/False）に未知（Unknown）が加わることで、SQLクエリがエンジニアの想定外の挙動を引き起こすことがあります。PostgreSQLの具体的な例を用い、NULL許容列に対する比較処理で発生する問題と、`IS NULL`や`COALESCE`関数を使った正しいデータ取得方法を紹介し、NULL値の適切な扱い方の重要性を説明します。

エンジニアの吉田です。 フォルシアにはdevゼミという文化があり、エンジニアが講師となって自身の詳しい分野に関する講義やハンズオンを行っています。 私もこれまでに何度かSQLチューニングを題材としたdevゼミを開講してきましたが、いずれもこちらが一方的に話すという形式に終始しており、実際に受講者が手を動かせる形式での講義も望まれていました。 色々とやり方を模索した結果、コンテスト形式で実際にPostgreSQLのチューニングを行ってもらう、という形の講義を行うことになりました。コンテスト形式での実施にあた

はじめに 従来のAzure Database for PostgreSQL Flexible Serverでは、いわゆるマスター・レプリカ構成が一般的でした。この構成では、インスタンスのスケールアップの他にリードレプリカを追加することで参照系クエリのスケールアウトが可能です。しかし、Amazon Web Services（AWS）のAuroraのReader Endpointのように単一のエンドポイントでリードレプリカへ自動的に負荷分散する仕組みは提供されておらず、アプリケーション側で接続先を切り替える、

Hi, I’m a backend engineer on the Bucketeer ...

こんにちは、サイオステクノロジー武井です。今回は、イケてるOSSであるDaprについて一筆したためました。 Daprとは？ Daprとは、Distributed Application Runtimeの略であり、本当にざっくり一言で言えば、分散アプリケーションサービスを開発する際のインフラレイヤーを抽象化するためのものです。 ここは説明が非常に難しいので、この章では、ざっくりとした理解で構いません。順を追ってDaprの本質に迫っていきたいと思います。 ここでDaprを理解するために一つの例を上げてみましょ

はじめに Architecture Design Grp で エンジニア をしている大塚です。 New Relic Advance: Tokyoというイベントに参加してきました。 New Relicのこれからについて、さまざまな発表がありましたので、簡単にまとめさせていただきました。 今回はCEOなどの登壇もあり、見応えのあるイベントでした！ TL;DR New Relicが日本リージョン（国内データセンター）を追加予定で、データ保管要件とレイテンシ面でメリット 生成AI（Analyzer + MCPなど

生成AIの進化により、アプリケーション開発の在り方が大きく変わり始めています。 AIがコードを書くという世界も、もはや遠い未来の話ではなくなってきました。 本記事では、Codexを活用し、Javaアプリケーション開発をAIがどこまで実践できるのかを検証していきます。 想定読者 AIでアプリケーション開発をしたい人 Codexの基本を理解している人 JavaでのWebアプリ開発の経験がある人 Tomcat,PostgreSQLの基本知識がある人 環境構築編 全体構成 全体構成は以下になります。 Codexは

はじめに こんにちは、クラウドエース株式会社 第一開発部の喜村です。 Google Cloud のアーキテクチャ設計では draw.io で構成図を書くことが多いですが、コンポーネントの配置や矢印の調整に思いのほか時間がかかります。 そこで、draw.io の MCP サーバーを Cursor に接続し、プロンプトだけで構成図を生成できるか試してみました。 draw.io と MCP について draw.io とは draw.io はフローチャートやネットワーク図など、さまざまな図を作成できる Web ベ

はじめに こんにちは、クラウドエース株式会社 第一開発部の喜村です。 Google Cloud のアーキテクチャ設計では draw.io で構成図を書くことが多いですが、コンポーネントの配置や矢印の調整に思いのほか時間がかかります。 そこで、draw.io の MCP サーバーを Cursor に接続し、プロンプトだけで構成図を生成できるか試してみました。 draw.io と MCP について draw.io とは draw.io はフローチャートやネットワーク図など、さまざまな図を作成できる Web ベ

本記事は アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 ソリューションアーキテクト 疋田、畠 と、Fivetran による共著です。 はじめに 本記事では、 Fivetran の Managed Data Lake Service 及び CDC 機能を活用して業務システムの RDBMS から Amazon S3 上の Apache Iceberg テーブルへリアルタイムにデータ連携が必要となるユースケースや構成イメージ、実装例を記載します。 本記事では、業務システムの RDBMS からリアルタイムにデータ

こんにちは、SCSKの松岡です🔗 データ連携の実装でAWS Glue (Python Shell Job)を導入した際の試行錯誤を整理しました。 RDSからデータレイクであるS3 Tablesに連携する際に、横展開可能な軽量なデータ連携ジョブを実現するために気にしたポイントについて紹介します。 背景 データ活用基盤を構築するにあたり、「データをどのように集めるか」は重要なテーマの一つです。 仮に収集元のシステムが単一であっても、対象となるテーブルが複数存在する場合、テーブルごとに連携方法を検討し、ジョブと