Find the “bottleneck” in operations, replace it with an AI agent, measure the results with KPIs, and report. It took us a while to realize that this perfectly rational approach was a breeding ground for failure. In this blog, we share the insights gained

はじめに マイクロサービスアーキテクチャ（MSA）のような多層のアプリケーション・多数の処理ルートを持つシステムでは、タイムアウト値の設計が重要です。呼び出しチェーンのどこかで待ち時間（＝タイムアウト値）の整合性が崩れると、想定外のタイムアウトが発生しやすくなるためです。 タイムアウト値の設計では、原則、呼び出し元のタイムアウト時間を、呼び出し先の想定処理時間よりも長く設定するのがベストプラクティスとされていますが、MSAのように、リクエストが通過するルートのパターンが複雑で多様なシステムにおいては、この

クラウドエース株式会社 第一開発部 喜村拓未です。 Cloud Armor の事前構成 WAF ルールを本番環境に適用する前に、プレビューモードでログを確認しながら誤検知を炙り出し、ルール除外でチューニングした経験をもとに、その手順と実際に使ったクエリをまとめました。 Cloud Armor の事前構成 WAF ルールと誤検知 Cloud Armor の事前構成 WAF ルール（Preconfigured WAF rules）は、OWASP ModSecurity Core Rule Set をベースにし

G-gen の佐藤です。当記事では、BigQuery から外部ストレージを参照する2つの構成、従来の外部テーブルと BigLake テーブルの違いを検証した結果を紹介します。 はじめに BigLake とは 検証方法 検証環境の構築 Cloud Storage 外部テーブルと BigLake テーブル 検証1. 列レベルのアクセス制御 概要 外部テーブルの場合 BigLake テーブルの場合 検証2. 行レベルのセキュリティ 概要 外部テーブルの場合 BigLake テーブルの場合 検証3. パフォーマン

! この記事は執筆者個人の体験・見解に基づくものであり、所属組織を代表するものではありません。 ! この記事では、筆者の環境で実際に詰まったポイントと、そのときに有効だった対処を紹介しています。 PC や WSL、SnowSQL、社内ネットワーク、Zscaler の設定によって挙動が異なることがあるため、環境によっては必要な手順や結果が変わる場合があります。 はじめに はじめまして。データマネジメント統括部の田辺と申します。 2025年に入社し、現在（記事公開時点）2年目です。 業務でSnowflakeを

はじめに はじめまして。 株式会社NTTデータグループ TC＆S分野 DSS事業部の平手愛と申します。 Snowflakeには、自然言語からコード生成やデータ分析を支援する「Cortex Code」という機能があります。 本記事では、プログラミング未経験者の視点から、Cortex Codeを使って「SQL生成からダッシュボード作成まで」を一通り検証してみます。 今回試したのは、Snowflake の AI コーディング支援機能である Cortex Code を使って Python コードのたたき台を生成し

こんにちは、SCSKのhosynary（江浜）です。 SCSKでは現在、社内のデータ活用基盤としてSnowflakeを採用しており、Snowflake Intelligenceの利用についても検証を行っています。 Snowflake Intelligenceを使って社内データ活用のPoCを始める – TechHarmony 特に回答精度については、現在運用中の定型ダッシュボードと同じデータモデルを参照したうえで、Snowflake Intelligence上で同等のインサイトを得ることができるか、といった

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

G-gen の佐々木です。当記事では、ADK で開発した AI エージェントに BigQuery Agent Analytics のプラグインを組み込むことで、エージェントのリクエストやレスポンス、ツール呼び出しなどのイベントを BigQuery に記録し、SQL で分析できるようにしていきます。 構成 当記事で使用するもの Agent Development Kit（ADK） Vertex AI Agent Engine BigQuery BigQuery Agent Analytics について 概要

こんにちは。SCSKの岡尾です。 皆さん、S3 Tablesについてご存じでしょうか。 AWS re:Invent 2024で発表され、話題を呼んだ新機能「 Amazon S3 Tables 」。データレイクの構築・運用を根本から変えるポテンシャルを秘めたこのサービスについて、「実際にどう使えるの？」「既存のS3バケットと何が違うの？」と気になっている方も多いのではないでしょうか。 本記事では、S3 Tablesの基本的な概要を紹介しつつ、実際にS3 Tablesへのデータ連携（ETL処理）を実装する中で

1.はじめに 1.1本記事で得られること 本記事を読むことで、以下の点を把握できます。 ➀ 社内DNSを利用して複数のSnowflakeアカウントへAWS PrivateLink接続する際に発生しうるDNS名登録上の課題、その際の設計方法 ➁ Amazon Route 53を用いてAWS PrivateLink用DNS名を管理した構成において、VPC内のEC2サーバ(Red Hat Enterprise Linux 9（RHEL 9）)からSnowSQLでSnowflakeに接続する際の注意点 1.2本記

本ブログは 株式会社スギ薬局様 とアマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社が共同で執筆いたしました。 みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの吉田です。 「生成 AI を業務に活用したいが、一過性の PoC で終わってしまう」「成果を組織全体に広げるにはどうすればいいか」——こうしたご相談をいただく機会が増えています。 今回ご紹介するのは、株式会社スギ薬局様の事例です。現場の業務課題と技術を組織として結びつけながら、 Amazon Bedrock を活用した年末調整 QA ボットと調

G-gen の min です。BigQuery でデータ分析情報を生成する機能 データ分析情報 （Data insights）について解説します。 データ分析情報とは 概要 2つの分析レベル 分析情報を生成するモード 事前準備 必要な API の有効化 必要な IAM ロール テーブル分析情報 提供される機能 クエリの生成 説明の生成 生成言語の制御 生成手順 生成した分析情報の保存 データセット分析情報 提供される機能 データセットの説明 リレーションシップグラフ リレーションシップテーブル クエリの推

はじめに ある案件で外部データをSnowflakeに取り込む作業を担当しました。手順書どおりにSQLを実行するだけなら難しくないのですが、「なぜこの順番なのか」「なぜ開発と本番で手順が違うのか」が最初はわかりませんでした。

以前、運用高度化のためにGoogle CloudでAIチャットボットを作成したのですが、MicrosoftではどのようなAIツールがあるのか…気になったので調べてみました。 本記事では、「Microsoft Copilot Studio」と「Azure AI Foundry」の機能や特徴を徹底比較します。ぜひAI開発ツール選定の参考にしてください。 Microsoft Copilot Studioとは？ 企業が独自のAIアシスタント（Copilot）を作成したり、既存の「Microsoft Copilot