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はじめに セキュリティ推進室の山田です。 MNTSQはエンタープライズ企業を主な顧客としています。 契約という、顧客企業の事業戦略に直結するような情報を取り扱う性質上、さまざまな観点からセキュリティをしっかりと担保する必要があり、DMARCへの対応もそうした取り組みのひとつです。 DMARCはなりすましメール対策の仕組みであり、実質的な効果を持たせるにはポリシーをp=quarantineまたはp=rejectに設定する必要があります。 しかしMNTSQでは、DMARCレコード自体は存在していたものの、ポリ
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製造業データ活用クラウド CADDi Drawerで SREを担当している佐藤です。 組織編成でCADDi Drawer専任のSREになったことを機に、長らく後回しにしていたDatadog MonitorのTerraform構成の再設計に取り組みました。複数チームの監視設定が単一リソースに混在しOwnershipが不明確なため、各チームが自律的に改善に踏み出せない状態でした。 本記事ではこの課題をOwnership単位のモジュール設計で解消した経緯と学びについて紹介します。 監視設定が抱える課題 単一リソ
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機械学習エンジニアの竹本です。普段は、製造業の膨大なドキュメントを対象にしたRetrieval-Augmented Generation（RAG）の検証に取り組んでおり、その一環として社内検証向けのベンチマークデータセットを作成しました。同じ課題を抱えるエンジニアの方の参考になればと思い、本記事を書きました。 TL;DR 作りたい。でも動き出せなかった 当時の思い込みと、今の自分からの答え合わせ 1. LLM-as-a-Judgeに頼るしかないと思っていた 当時の状況 データセットを作ってみると 2. デ
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はじめに 自身は以前、Databricksを利用した案件に携わっていました。その案件では、ジョブの作成や実行をジョブとパイプラインのUI画面から行っていましたが、手作業による操作はミスをしやすく、またミスに気づきにくい という課題がありました。 この対策としてDatabricks CLIを活用する方法が考えられますが、社内規約や利用環境の制限により、CLIを使用できないケースも少なくありません。 本記事では、Databricks REST APIを用いて、Databricks CLIやジョブ／パイプライン
はじめに NTT西日本の中川です。 本記事では、ブラウザのメインスレッドを占有しないよう Web Worker を使って重い処理をバックグラウンドへ逃がす方法を、実験コードつきで解説します。シングルスレッドのJavaScriptでも、UXを落とさずに計算処理と描画を両立するための実装パターンをまとめました。 本記事は2026年3月時点の情報に基づきます。 仕様書やMDNなどを読んでも、「Workerに逃がす」と口で言うのと、 画面上で動きの差を一度見る のとでは、腹落ちの深さがかなり違います。私自身も最初
本記事は 2026 年 5 月 7 日 に公開された「 Migrating data from an Amazon Aurora snapshot into Amazon Aurora DSQL 」を翻訳したものです。 Amazon Aurora DSQL は、高可用性、無制限のスケール、マルチリージョンの強整合性、そしてインフラ管理不要を実現したサーバーレス分散 SQL データベースです。Aurora DSQL はデータベースへのデータ移行に PostgreSQL の COPY コマンドをサポートしてお
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はじめに こんにちは！モバイルアプリチームの二宮です。 AIエージェントは、ソフトウェア開発の現場でも活用が広がりつつあると感じています。コード補完にとどまらず、タスクの自律的な実行やマルチエージェント連携など、活用できる領域も広がっています。 一方で、まだ発展途上の領域でもあり、新しい機能やコンセプトも継続的に登場している印象です。そのため、キャッチアップするだけでも大変だと感じる場面があるのではないでしょうか。 モバイルアプリチームでは、プロダクト思考を大切にし、ユーザーにとって価値のある機能や体験に
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