TECH PLAY

技術ブログまとめ

「TECH PLAY 技術ブログまとめ」では様々な企業やコミュニティが発信する技術ブログの更新情報をまとめてお届けしています。
プログラミングやインフラ、アーキテクチャといった技術情報はもちろん、マネージメントや開発プロセスなどIT業界で働く皆様のヒントや刺激になる情報が日々蓄積されています。
知りたい分野がある場合はタグから選択して絞り込むこともできますし、気になる企業やグループはお気軽にフォローしてみてください。
TECH PLAYに会員登録していただくと、週に一回技術ブログの更新情報をまとめたメールをお届けします。

掲載企業一覧(92件)

おすすめの記事

はじめに 鹿児島らぐというLinux User Groupで月イチを目処に勉強会を行っています。現在は主にオンラインで活動しており、オープンソースのソフトウェアをVPSにセルフホストしてそれを利用してオンライン勉強会をし […]

TECH PLAYに会員登録して最新の技術ブログ情報を受け取りましょう

会員登録すると毎週の「技術ブログまとめ」をメールで受け取ることができます。
Merpay & Mercoin Tech Fest 2023 は、事業との関わりから技術への興味を深め、プロダクトやサービスを支えるエンジニアリングを知ることができるお祭りで、2023年8月22日(火)からの3日間、開催しました。セッションでは、事業を支える組織・技術・課題などへの試行錯誤やアプローチを紹介していきました。 この記事は、「 GoによるSQLクエリテストの取り組み 」の書き起こしです。 @a-r-g-v(batta):GoによるSQLクエリテストの取り組みについて、発表させていただ
はじめに こんにちは、クラウドエース データ ML ディビジョン所属の工藤です。 クラウドエースの IT エンジニアリングを担うシステム開発部の中で、特にデータ基盤構築・分析基盤構築からデータ分析までを含む一貫したデータ課題の解決を専門とするのがデータ ML ディビジョンです。 データ ML ディビジョンでは活動の一環として、毎週 Google Cloud の新規リリースを調査・発表し、データ領域のプロダクトのキャッチアップをしています。その中でも重要と考えるリリースを本ページ含め記事として公開しています
本記事では、Turing のサマーインターンでの成果を紹介します。2 週間のサマーインターンで、自動運転のための Visual Question Answering データセット・AutoScenesQA の作成を行いました。 AutoScenesQA は、手作業によるアノテーションではなく、LLM(GPT 3.5)とルールベースのロジックを活用し、完全に自動で作成されています. 今回作成した AutoScenesQA は、nuScenesという自動運転用のデータセットをベースとしており、「車載カメラから
エグゼクティブやそのチームに実用的で客観的なインサイトを提供する Gartner は、 2023 Gartner Magic Quadrant for Contact Center as a Service(CCaaS) を発表しました。AWS は、柔軟で AI を活用したクラウドコンタクトセンターである Amazon Connect を 2017 年に提供開始して以来、初めてリーダーに選ばれました。私たちはこのリーダーへの選出は、あらゆる規模の企業が優れた顧客体験を低コストで提供可能にする私たちのイノベ
イベント概要 NIFTY Tech Talkは、ニフティ株式会社の社員が主催するトークイベントです。 本イベントでは、ニフティグループの社員が業務を通じて学んだことを発信しています! TechTalk#15は「今さら聞けない!GitHub Actions超入門」です。 GitHub Actionsをこれから使おうとしている方、GitHub Actionsを使っているもののもっと便利に使えるのではと思っている方はぜひご参加ください。 概要 日程:10月31日(火)12:00〜13:00 配信方法:YouTu
こんにちは。アプリケーションサービス部の居石です。 AWSがaws-samplesに公開している『simple-lex-kendra-jp』をやってみたので紹介したいと思います。 このブログではAmazon Lex V2のデプロイと環境削除を行います。 セットアップがまだの方はAmazon Lex V2 と Amazon Kendra のサンプルプロジェクト(simple-lex-kendra-jp)をやってみた①をご覧ください。 Amazon Kendraのデプロイがまだの方はAmazon Lex V2
こんにちは。アプリケーションサービス部の居石です。 AWSがaws-samplesに公開している『simple-lex-kendra-jp』をやってみたので紹介したいと思います。 このブログではAmazon Kendraのデプロイを行います。 セットアップがまだの方はAmazon Lex V2 と Amazon Kendra のサンプルプロジェクト(simple-lex-kendra-jp)をやってみた①をご覧ください。 手順 Amazon Kendra プロジェクトのデプロイ デプロイ データの取り込み
こんにちは。アプリケーションサービス部の居石です。 AWSがaws-samplesに公開している『simple-lex-kendra-jp』をやってみたので紹介したいと思います。 長くなりましたのでPart①②③と分けています。 概要 手順 前提条件の確認 Node.jsのインストール リポジトリをクローンする AWS CDK のセットアップ AWS CDK の Bootstrap 概要 AWSがGitHubにAmazon Lex V2 と Amazon Kendraを日本語で試すことができるサンプルを公
データベースリソースの使用率を把握すると、データベースワークロードの特性と使用傾向を理解するのに役立ちます。このデータは参照点として役立ち、後の測定値と比較することでパフォーマンスの問題を特定して調査できます。偏差は、パフォーマンスのチューニング、データベースのメンテナンス、または構成の変更を必要とする懸念事項を示している可能性があります。 リソース使用率は通常、オペレーティングシステムとデータベースの使用状況、データベースの待機イベント、クエリ処理時間など、データベースのパフォーマンスに影響を与えるメト
Amazon CodeWhisperer などの AI コーディング支援ツールは、デベロッパーがコードを迅速かつ安全に記述できるようにサポートすることで、デベロッパーの生産性を向上させることを目的としています。しかし、特定のケースでは、デベロッパーは、毎日多用する内部ライブラリと API に基づくコードのレコメンデーションが必要です。 既存の AI コーディング支援ツールのほとんどはオープンソースコードでのみトレーニングされているため、プライベートコードリポジトリを使用してコードのレコメンデーションをカス
はじめに こんにちはokodoonです タイミーのデータ基盤に対してデータモデリングを始めてしばらく経ったので、現状の全体構成を紹介したいと思います 全体構成 弊社のBigQueryは以下の4層にレイヤリングされています それぞれの役割は以下のような切り分けになっています レイヤー名 役割 データレイク層 複数ソースシステムのデータを未加工の状態でBigQueryにロードする宛先 dbt snapshotによるソースの履歴化 ステージング層 複数ソースシステムのデータを共通した処理でクレンジングする層 D
こんにちは。 秋田県出身の丹(たん)です。 JAWS FESTA 2023 KYUSHU の盛り上がりにやる気をもらって本記事を書き始めました!(書き始めて既に2週間経過しました・・)オフラインイベントに参加したい今日この頃です。 JAWS FESTA当日は、家族行事で東北にいたため当然現地参加できていませんが、X(旧Twitter)から雰囲気だけ楽しんでいました。 JAWS FESTAとは、地方で地方のJAWS-UG支部が主催で開催するカンファレンスで、2019年札幌開催後4年ぶりとなります。 NRIネ
みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの根本です。 今週も 週刊AWS をお届けします。 皆さんの中にはAWS PrivateLinkをお使いの方も多いのではないでしょうか? 実は、PrivateLinkのリージョン対応はWhat’s newが出ないことが多く、気づかれてないことも多いです。 最近だと大阪リージョンのAPI Gatewayで private API が利用できるようになっています。もし、対応を待っているサービス、リージョンがある場合定期的にチェックしてみてください。お近くにSAに
こんにちは。2023年1月に中途入社した今村です。 先日、4年ぶりにオフライン開催されたJAWS FESTA 2023 in Kyushuに企業サポーターの一員として参加してきました! (私は初めての JAWS FESTA でした) 今回はその様子をお届けします! JAWS FESTAとは? 日本のAWSユーザーがボランティアで運営する勉強会コミュニティ JAWS-UG(AWS User Group – Japan)が企画する全国規模の交流イベントです。 JAWS-UGが企画する全国規模のAWSイベントに
Amazon Bedrock は、基盤モデル (FM) を使用して生成系AI アプリケーションを構築およびスケーリングする簡単な方法です。フルマネージドサービスとして、AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Stabability AI、Amazon などの主要な AI 企業が提供する高性能な FM を選択できます。また、生成系 AI アプリケーションの構築に必要な幅広い機能も備えているため、プライバシーとセキュリティを維持しながら開発を簡略化できます。 BedrockはAmazo