はじめに こんにちは。クラウドエース株式会社で Application Modernization の設計開発を担当している水野と中原です。 今回は、CI/CD 手軽改善！DORA metrics × Cloud Deploy 実践例 についてご紹介します。 GitHub Actions や Cloud Build を使用して CI/CD を実装している人は増えてきていると思います。 ですが、「ビジネス改善に繋がる指標を決め、どう CI/CD を改善すれば良いか」までできている人はどれくらいいるでしょうか

はじめに こんにちは。クラウドエース株式会社で Application Modernization の設計開発を担当している水野と中原です。 今回は、CI/CD 手軽改善！DORA metrics × Cloud Deploy 実践例 についてご紹介します。 GitHub Actions や Cloud Build を使用して CI/CD を実装している人は増えてきていると思います。 ですが、「ビジネス改善に繋がる指標を決め、どう CI/CD を改善すれば良いか」までできている人はどれくらいいるでしょうか

基幹システムグループ N1! オートメーションスペシャリストの南川です。 今回は、Docker Compose v1 ( docker-compose コマンド) が GitHub Actions の Ubuntu と Windows のイメージで使えなくなった件について説明します。 背景 2024年4月3日の朝に、以前紹介したDockerイメージのビルド失敗を通知するGitHub Actionsのワークフローが失敗しているのを確認しました。 GitHub Actions で Docker イメージを定期

はじめに

はじめに さくらのクラウドには、機械学習やディープラーニング(深層学習)に最適なGPUサーバを利用できる「高火力プラン」があります。 本記事では、GPUサーバを使って画像生成AIを利用してみたいという方に向けて、代表的な […]

こんにちは。XI 本部 AIトランスフォーメーションセンター 所属の山田です。 今回は比較的にライトな内容で、 GitHub Actionsのワークフロー設計のTipsを紹介したいと思います。 紹介するワークフロー ここで紹介するワークフローは、Node.js系アプリケーションで静的解析、テスト、ビルド実行を想定したものになります。 依存関係インストール用のジョブ このワークフローの特徴は、依存関係の解決に重点を置き、取得した依存関係をキャッシュエントリに追加することを目的とするsetupジョブを配置して

はじめに 本連載は、システム開発に必要な知識を得るために、一通りの流れを学ぶことを目指しています。 本連載の第7回からは、実際の業務を想定したメモアプリを例に、開発の流れを解説しています。今回はアプリケーションサーバー( […]

はじめに

エンタープライズクラウド部の松田です。こんにちは。 AWS CDKに入門してみました。 色々触ってみたので、備忘として記事にしておきます。 はじめに 開発環境の概要 環境構築手順 環境構築（Windows） VS Code VS Code拡張機能（Remote Deployment） VS Code拡張機能（Dev Containers） WSL2（Ubuntu 22.04） セットアップ確認 環境構築（Ubuntu） Docker セットアップ確認 環境構築（コンテナ） まとめ はじめに 本記事では環境

はじめに

Androidチームの品質改善の取り組みとして、今回はアプリサイズを計測した話をしたいと思います。 はじめに 動作環境 rulerとは rulerの導入方法 settings.gradleの編集 app/build.gradleの編集 analyzeタスクの実行 継続的に計測する ワークフロー 最後に はじめに 頻繁にアプリを更新しているとある日突然「アプリのサイズが肥大化している」と気が付く時があります。 新しいリソースファイルを追加した 新しいライブラリを導入した など原因は様々考えられますがこれがい

今回は直近のAndroidチームの品質改善の取り組みとして、ユニットテストを導入した件についてお話したいと思います。 はじめに 実際にやった事 ユニットテストを書く どこからユニットテストを書くか 技術スタック JUnit4 + Mockito-Kotlin + Truthを使用したテストコード カバレッジ率の可視化 Jacocoの設定 Jacocoの出力 CIで自動でテストが実行される環境 導入したアクション ワークフロー 最後に はじめに Android版Safie Viewer for Mobile

こんにちは。 電通 総研コーポレート本部システム推進部の山下です。 最近はChatGPTなどのLarge Language Model(LLM)を利用したAIが話題ですね。 そのLLMを応用したRetrieval-Augmented Generation(RAG)という技術があります。 これは、LLMに文書検索などを用いて関連する情報を与えて回答させることで、 LLMが知識として持っていない内容を回答させたり誤った情報を答えてしまうハルシネーションを抑止する技術です。 今回はこのRAGをLlamaInde

目次 目次 はじめに NeWork とは リリース頻度変更の背景 それまでの運用 課題 実現方法 解説 日次でワークフローが起動するようにする main ブランチの HEAD にタグが付与されていなければ付与する develop に差分があれば main へのマージを自動で行う 細かな工夫点 main の内容を develop に自動で取り込む 祝日はリリースしないようにする 自動リリース・自動 develop → main マージの制御 Slack にリリース結果を通知する stg 環境に変更内容を通知