はじめに こんにちは。ニフティ株式会社の添野 隼矢です。 Vitestの Browser Modeが興味深いと聞き、実際に試してみようと思い、 本ブログ記事を書くことにしました。 以下、Vitestの公式ガイドの「Getting Started」に従って、Browser Modeを試していきます。 https://vitest.dev/guide/browser/ 今回は、以下の項目でテスト環境を作成します。 テスト言語：TypeScript ブラウザプロバイダ：Playwright ブラウザ：Chrom

はじめに こんにちは！　WEARバックエンド部バックエンドブロックの小島（ @KojimaNaoyuki ）です。普段は弊社サービスであるWEARのバックエンド開発・保守を担当しています。 10周年を迎えた WEAR は2024年5月9日に大規模な アプリリニューアル を行いました。アプリリニューアルに伴い負荷試験を行ったので、本記事ではどのように負荷試験を実施したか事例をご紹介します。 記事は計画編と実施編の2部構成で、本記事は後編の実施編です。前編の計画編は「 WEARアプリリニューアルにおける負荷試

本ブログは 2023 年 9 月 28 日に公開された Amazon News ” Meet MadPot, a threat intelligence tool Amazon uses to protect customers from cybercrime ” を翻訳したものです。 サイバー犯罪を阻止することは容易ではありませんが、Amazon は地道に自社の責務を果たし、優れた成果を上げています。 その秘密とは？ MadPot と呼ばれるあまり知られていないプロジェクトです。2010 年代後半に開始

2024 年 8 月 29 日にクリエイティブなコンテンツ制作に関わるお客様向けに、クラウドを活用してクリエイティビティと作業効率を最適化する最新のサービスと情報をご紹介するセミナーを行いました。 AWSが推進するフルクラウドの制作環境の最新情報に加え、2024年4月にローンチした最新のレンダーマネージメントツールであるAWS Deadline Cloudの実際の使用方法も含めたご紹介と実際の作業環境の構築をご紹介。 合わせて、Deadline Cloudのユーザー事例として株式会社毎日放送様をお招きして

こんにちは。サイオステクノロジーの木村です。 今回は、Flutter アプリに Firebaseを導入し、Firebase Cloud Messaging（FCM）を利用してプッシュ通知を導入する方法をご紹介します。 Android と iOS ではPush通知が飛んでくる経路が少し違うため設定内容なども違いますが、今回は iOS に特化した内容で記載します。 Flutter プロジェクトの作成 まずは Flutter プロジェクトを作成します。 以下の記事の手順を参照し作成してください。 【Dart】

XI本部 プロダクト イノベーション センター アジャイル 開発グループの徳山です。 私たちのグループは現在ローコードツール、その中でも マルチプラットフォーム 向けにアプリケーションを開発できるFlutterFlowの活用を行っており、業務アプリのMVP開発などに活用しています。 昨年「 ノーコードツール「FlutterFlow」を利用すると5時間でどんなアプリを作ることができるのか 」というタイトルで記事を書き多くの方に閲覧していただきました。 ノーコードやローコードに対する関心も高まってきているため

あいさつ

はじめに こんにちは。会員基盤ブロックの小原田です。弊社では、ZOZOTOWNという大規模なモノリシックシステムをマイクロサービスへリプレイスする取り組みを進めています。私が所属する会員基盤ブロックでは、ZOZOTOWNの会員情報を扱うマイクロサービスの開発と運用を担当しています。 会員基盤ブロックでは、開発生産性の向上を目指し、約半年間にわたり様々な取り組みを行ってきました。本記事では、会員基盤ブロックが開発生産性の向上のために実施してきた施策と、その成果について紹介します。 目次 はじめに 目次 開発

この記事は Amazon DataZone introduces OpenLineage-compatible data lineage visualization in preview を翻訳したものです。 Amazon DataZone で OpenLineage 互換の API を使用したデータリネージ機能のプレビュー版 の提供を開始したことをお知らせできることを嬉しく思います。この機能により、 Amazon DataZone 上のデータアセットのリネージ (データの流れや変遷) のキャプチャ、保存

はじめに

はじめに

生成 AI の概要 生成人工知能 (生成 AI) は、会話、ストリー、画像、動画、音楽など新しいコンテンツやアイデアを生成できる AI の一種です。AI 技術は、画像認識、自然言語処理 (NLP)、翻訳などの従来とは異なるコンピューティングタスクで、人間の知能をまねようとしています。 生成 AI では、巨大なデータで事前に学習された大規模な機械学習 (ML) モデルがサポートされています。生成 AI では、次の 2 種類のモデルを認識する必要があります。 基盤モデル (FMs) は、一般化されたラベル無し

1．はじめに

はじめに こんにちは、AIチームの大竹です。 今回は弊社AIチームが Nishikaにて開催された音声認識コンペ に参加したので、その参加報告をさせていただければと思います。 弊社は AI Messenger Voicebot や AI Messenger Summary など、音声処理技術を活用したプロダクトを提供しています。しかし、弊社が持っている音声処理に関する技術力をアピールできる機会は少なく、現在のAIチームの技術力のアピールとさらなる技術力向上のために非常に良い機会でしたのでコンペに参加しまし

AI在庫管理の開発チームのバックエンドエンジニアの もっち(@mottyzzz) です。今回は、AI在庫管理の開発において、Gitのコミットログから開発属人性を可視化して品質向上を実施していく箇所の優先順位をつけた事例を紹介します。 この記事は 秋の技術特集 2024 の 16 記事目です。 背景 優先順位をつけて無理なくコツコツ取り組めるアプローチ Gitのコミットログに着目 Gitのコミットログで開発者の偏りを可視化してみました 結果の解釈と活用 Gitのコミットログを取得し可視化するまでの流れ 前提