Cloud Workstations・Gemini Code Assistを活用した開発環境構築 はじめに こんにちは。バンダイナムネクサス データ戦略部の山野です。 今回は、Google Cloudのサービスを活用してエンジニア向けの開発環境を刷新した事例をご紹介します。私たちの課題と、それをどう解決したかについて、具体的なポイントを深掘りしていきます。 経緯と背景 エンジニア向けの開発環境を、ユーザーと管理者の両方にとってより使いやすく、効率的にしたいという要望がありました。そのため、以下の点に注目し

目次 1. はじめに 2. ログデータの収集 GCP インフラ構成の説明 各サービスの設定 ディレクトリ構成 共通リソースの作成 個別プロジェクトリソースの作成 3. ログデータの可視化 4. まとめ 1. はじめに こんにちは。Insight Edge で Developer をしている熊田です。 普段システム開発を進める上で、システムの利用者数や頻繁に利用されている機能を調べたいと思うことはありませんか？ 特にPoC検証やシステム運用フェーズにおいては、そのようなニーズが多くあるのではないでしょうか。

はじめに クラウドエース株式会社 第二開発部の坂本です。 Terraform で Google Cloud のリソースを作成する際に、IP アドレスが必要になることがあります。 例えば、Compute Engine インスタンスに固定のグローバル IP アドレスを割り当てたり、ロードバランサのフロントエンドにグローバル IP アドレスを設定したりする場合などです。 その際に、毎回 IP アドレスのリソースを Hashicorp のドキュメントを見て調べているのですが、 ドキュメントが少しわかりづらいと感じ

はじめに クラウドエース株式会社 第二開発部の坂本です。 Terraform で Google Cloud のリソースを作成する際に、IP アドレスが必要になることがあります。 例えば、Compute Engine インスタンスに固定のグローバル IP アドレスを割り当てたり、ロードバランサのフロントエンドにグローバル IP アドレスを設定したりする場合などです。 その際に、毎回 IP アドレスのリソースを Hashicorp のドキュメントを見て調べているのですが、 ドキュメントが少しわかりづらいと感じ

このブログは 2024 年 9 月 17 日に Kanishk Mahajan (Principal, Solutions Architect) と、NetApp の Michael Shaul 氏と Sasha Korman 氏によって共同執筆された内容を日本語化したものです。原文は こちら を参照してください。 生成 AI アプリケーションは、一般的に Retrieval Augmented Generation (RAG) と呼ばれる手法を使用して構築されます。RAG を使用することで、基礎モデル

Terraformを用いたInfrastructure as Codeの実践ガイド。マルチクラウド対応や宣言的なコード構文を活用した、効率的なインフラ管理手法を紹介します。初心者から経験者まで幅広く役立つ情報を掲載。

はじめに こんにちは、\textcolor{red}{赤髪}がトレードマークの Shanks です。 皆さんは Google Cloud のフルマネージド NAT サービスである Cloud NAT をご存知でしょうか。 本日はその中でも新たに GA（一般提供）された「ハイブリッド NAT」についてご紹介します。 https://cloud.google.com/nat/docs/release-notes#September_30_2024 ! 記事執筆段階で日本語ドキュメントはプレビュー表記ですがご安

はじめに こんにちは、\textcolor{red}{赤髪}がトレードマークの Shanks です。 皆さんは Google Cloud のフルマネージド NAT サービスである Cloud NAT をご存知でしょうか。 本日はその中でも新たに GA（一般提供）された「ハイブリッド NAT」についてご紹介します。 https://cloud.google.com/nat/docs/release-notes#September_30_2024 ! 記事執筆段階で日本語ドキュメントはプレビュー表記ですがご安

はじめに こんにちは！トモニテにて開発を行っている吉田です。 今回は API を本番のデータにつなぎながら確認できるようステージング環境を作成したのでそのことについて書いていきます！ 目的 本番環境へのリリース前には、さまざまなケースを考慮したテストを行うことが不可欠です。しかし、開発環境で考えられる限りのケースを網羅しても、どうしても考慮漏れが発生することがあります。このようなリスクを軽減するために本番環境を利用したステージング環境を構築しました。 これにより、実際のデータを使用しながら運用時を想定した

はじめに おはようございます。IWSです。 AWSを使っている人であれば一度は見たことがあるであろう Amazon CloudWatch のダッシュボード(以下ダッシュボード)。 私達のチームではコンソール画面からぽちぽち手動で作っていたのですが、今回 Terraform で1から環境を作る機会があり、ダッシュボードも Terraform を使って作ってみました。 せっかくなので備忘録がてら記事にしていこうかなと思います。 Terraform 今回使うTerraformのディレクトリ構成はこちらです。関係

こんにちは。会員システムグループでエンジニアをしている山田です。 今回はterraformの注意点について紹介します。 概要 terraform import はterraformを使っていなかった頃のリソースを取り込むためのものであり、定常運用で使うものではないという話です。 terraformで運用するならterraformだけで完結させてください。importは常用するための機能ではありません。 importの限界 importを前提とした運用には以下の問題があります import漏れ コンソールで

自己紹介 レバレジーズのテクノロジー戦略室、AI/MLチームで二週間の就業型サマーインターンシップに参加した、早稲田大学創造理工学部経営システム工学科3年の住井と、慶應義塾大学理工学部情報工学科3年の小山です。 インターンシップの内容 僕たちは、 NALYSYS というツールの問い合わせ機能を充実させるため、以下の二つのプロダクトを作成しました。 QAbot QAbotの精度評価基盤. 作業を二人で分担することにし、QAbotのアプリ面の開発を住井、内部のRAGの精度向上・評価、QAbotの精度評価基盤の

はじめに さくらインターネット SRE室の伊東です。当社では以前よりTerraformからさくらのクラウドを操作するためのプラグインである、Terraform for さくらのクラウドを提供しています。そしてこのたび、新 […]

Terraformを使った設定の挙動を実環境で試してまとめました。IaCツールの設定変更やリソースブロックの追加方法など、実際のコード例とともに解説します。