本記事は 2026 年 5 月 14 日 に公開された「 Getting started with Change Data Capture in Amazon Aurora DSQL 」を翻訳したものです。 本日、 Amazon Aurora DSQL はパブリックプレビューで Change Data Capture (CDC) を発表しました。これにより、データベースの変更をほぼリアルタイムで Amazon Kinesis Data Streams にストリーミングできます。Amazon Aurora

はじめに 自身は以前、Databricksを利用した案件に携わっていました。その案件では、ジョブの作成や実行をジョブとパイプラインのUI画面から行っていましたが、手作業による操作はミスをしやすく、またミスに気づきにくい という課題がありました。 この対策としてDatabricks CLIを活用する方法が考えられますが、社内規約や利用環境の制限により、CLIを使用できないケースも少なくありません。 本記事では、Databricks REST APIを用いて、Databricks CLIやジョブ／パイプライン

最新の Amazon Q コスト機能は、FinOps チームがクラウド支出を管理する方法を変革しています。FinOps チームがコストのかかる設定を発見した時点では、すでに本番環境で稼働していることも少なくありません。その段階での修正はデプロイへの影響が大きくなりがちで、関係者との調整もより難しくなり、得られるコスト削減効果も本来可能だったものより小さくなってしまうことがよくあります。 Amazon Q は、知りたいことへの回答を得て意思決定を行うまでのスピードを加速させています。この 1 年間で、AWS

はじめに Google BigQuery は、Google Cloud のサーバーレスなデータウェアハウスです。 大量データの集計や分析を SQL で実行でき、インフラ管理をほとんど意識せずに使えます。 その BigQuery 上で、機械学習を SQL を用いて操作できる機能が BigQuery ML です。 AI関数が増えたことで、SQLだけで予測や異常検知を試せる範囲が広がりました。 2025年以降の主な BigQuery の AI 機能アップデートは以下です（2026-04 時点）。 ※ 一部に P

本ブログは、KDDI 株式会社 パーソナル事業統括本部 システム開発本部 ライフデザインプラットフォーム部 アライアンスシステムグループ 中野 利彦 氏、久保田 剛史 氏と、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 安藤 が共同で執筆しました。 みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの安藤です。 マネージドサービスを組み合わせたサーバーレスアーキテクチャは開発・運用の効率化に大きく貢献する一方で、複数サービスにまたがる複合的なインシデントへの対応は依然とし

G-gen の佐々木です。当記事では、Agent Development Kit（ADK）で開発した AI エージェントで Agent Runtime（旧称 : Vertex AI Agent Engine）の Memory Bank 機能を使用することで、セッション間で情報を保持できるエージェントを構築していきます。 構成 当記事で使用するもの Agent Development Kit（ADK） Agent Runtime Memory Bank Cloud Run Memory Bank を使用する

サービス開発部兼ドラクエ部のくればやしです。 今度、淡路島のニジゲンノモリというところにある[ドラゴンクエスト アイランドに遊びに行く予定です。アトラクションもさることながら、グッズコーナーに行くのも非常に楽しみです。 nijigennomori.com はじめに 前回の記事では、既存のLambda関数をAWS::Serverless::Function としてインポートする方法を解説しました。 blog.serverworks.co.jp 本記事では一歩進んで、API Gateway(REST API)

「社内のドキュメント、どこにあったかな？」「ストレージのあのファイルの内容、AI に聞けたら便利なのに…」 多くの企業が社内ナレッジをさまざまなストレージツール上に保管しています。蓄積された膨大な情報を効率よく活用するのは簡単ではありません。 Amazon Quick なら、組織に散らばり保存された社内ナレッジを AI エージェントに接続し、自然言語で質問するだけで必要な情報を引き出せます。 本ブログでは、Amazon Quick の AI エージェントを社内ナレッジへ接続する例として、Microsoft

本ブログは、奈良市 AI・行革推進課 森 大輔 様、株式会社日立システムズ 山田 健太郎 様、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 松本 侑也 の共著です。奈良市における個人番号利用事務系ネットワーク上での生成 AI 活用の取り組みについてご紹介します。自治体の個人番号利用事務系 (マイナンバー系ネットワーク) は、機微情報を扱うためネットワークが厳格に分離されており、生成 AI の活用は困難とされてきました。本ブログでは、ガバメントクラウド上の 個人番号利用事務系ネッ

サイオステクノロジー株式会社 Saman Part 1 では Elastic Agent Skills の概要とインストール方法を、 Part 2 では Claude Code とローカル Elasticsearch をつなぐ手順を紹介しました。 Part 3 では MCP Apps を試します。MCP Apps は、チャットの中にクリックできる画面を直接表示する仕組みです。Elastic は 2026 年 4 月に 3 つの MCP Apps をオープンソースで公開しました。Security、Searc

はじめに こんにちは！NTTデータ テクノロジーコンサルティング事業部の松苗です。 2026年4月22日〜24日の3日間、米国ネバダ州ラスベガスのマンダレイ・ベイで開催されている Google Cloud Next 2026 に現地参加しています。 本記事では、Cloud Runの製品チームや最前線のパートナーが登壇したセッション「What's new in Cloud Run」の内容をレポートします。AI エージェントの開発から大規模運用まで、Cloud Run がどのように進化したのか、現場の熱量と共

はじめに こんにちは、Checkout Reliabilityチームでバックエンドエンジニアをしているかがの（ @ykagano ）です！ 2026/4/11（土）に開催されたPHPカンファレンス小田原2026にブース出店し、今年は「UMECO周辺のBASEショップを巡ろう！ 小田原ショップスタンプラリー」と題した企画を実施しました。 こちらの特設サイトからスタンプラリーをすることができます（5/11までの限定公開）。 odawara2026.thebase.in 当日のスタート地点となっていたUMECO

G-gen の佐々木です。当記事では、Google Cloud Next '26 で発表された Cloud Run の新機能について、公式の投稿記事「What's new for Cloud Run at Next '26」の内容をもとに紹介します。 はじめに Empowering the new era of developers Google AI Studio によるフルスタックアプリのビルドとデプロイ（GA） Cloud Run MCP サーバー（GA） Billing Caps（Coming S

DBRE (DataBase Reliability Engineering)チームの taka-h です。 2025年10月のTiDB User Dayにおいて、 オートスケールについて取組み中(P. 81)であることをご紹介 しました。この記事では、その後のオートスケールの取り組み状況についてお伝えします。 結論としては、2025年11月時点で、DBREが管理するTiDB移行済みの全クラスタでTiDBの水平方向オートスケール導入が完了し、その後も安定稼働しています。 次の画像は、メルカリ内のとあるCl

G-gen の佐々木です。当記事では、法令 API を使用して日本の法令を検索できる AI エージェントを構築し、Google Cloud 上で動作するチャットボットとして利用できるようにします。 構成 法令 API エージェント Google Cloud 上の構成 当記事で使用するもの 法令 API Agent Development Kit（ADK） Vertex AI Agent Engine Cloud Run バックエンドの構築 バックエンドの概要 法令 API エージェントの開発 ディレクトリ