技術ブログまとめ
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みなさん、こんにちは。AWS ジャパン 執行役員 パブリックセクター技術統括本部長の瀧澤です。 電子カルテベンダーの皆様が、ガバメントクラウドと公共 SaaS を正しく理解し、クラウドネイティブな電子カルテへの第一歩を具体化するためのブログシリーズを紹介します。なお、この投稿は、同じチームで、ヘルスケアソリューションアーキテクトの松浦さんと一緒に書いています。よろしくお願いします。 電子カルテを取り巻く環境は、大きく変わろうとしています。厚生労働省とデジタル庁は 2026 年 3 月 31 日に、 「中小
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AWS は re:Invent 2023 で Amazon CloudWatch Application Signals を発表しました。これは Java アプリケーションの健全性をモニタリングして理解するための新機能です。本日、Application Signals が Python アプリケーション のサポートを開始したことをお知らせします。 Application Signals を有効化することで、コード変更なしで Python アプリケーションに AWS Distro for OpenTelem
コンテナ化されたアプリケーションを監視するには、正確性と効率性が求められます。アプリケーションの規模が大きくなるにつれて、アプリケーションとインフラストラクチャのメトリクスを収集して要約することは困難になります。この課題に対処する方法の 1 つは、AWS が提供するネイティブのモニタリングツール Amazon CloudWatch Container Insights を使用することです。 Amazon CloudWatch Container Insights は、お客様がAmazon Elastic
高速でパーソナライズされた体験を提供するために、Web アプリケーションの構築とレンダリング方法は、長年にわたって大きく進化してきました。その過程で、Web アプリケーションを構築する開発者の役割も、この進化を反映して変化してきました。本記事では、フルスタックの Web 開発の進化過程と、急速に変化する Web アプリケーションエコシステムやユーザーのニーズに対し、開発者が AWS Amplify を使って適応する方法について説明します。 Server-Side Rendering の黎明期 1990 年
Hello (or good evening), welcome to the third installment in the intermittent Svelte series. Below are our other articles in the series: Insights from using SvelteKit + Svelte for a year Comparison of Svelte and other JS frameworks - Irregular Svelte seri
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Amazon Bedrock では、主要な人工知能 (AI) 企業が提供する高性能な基盤モデル (FM) を利用できるため、生成 AI アプリケーションの構築とスケールする事が容易になります。これらのモデルの中には、特定のユースケースに合わせて微調整したりカスタマイズしたりできるウェイトが公開されているものもあります。ただし、カスタマイズされた FM を安全かつスケーラブルな方法で導入することは容易ではありません。 4月23日より、Amazon Bedrock では、サポートされているモデルアーキテクチャ
本記事は、2024 年 4 月 30 日に投稿された Accelerate software development and leverage your business data with generative AI assistance from Amazon Q を翻訳したものです。 我々は生成 AI があらゆる顧客体験を革新する可能性があると考えています。そのために、 生成 AI スタックの 3 層 すべてで最も包括的な機能を提供すべく、急速にイノベーションを進めています。これには以下が含まれます
4 月は新規リリースが目白押し! この傾向は4月29日週から続き、セキュリティ、分析、DevOps などのさまざまなドメインをサポートする多くの新しいリリースと、生成 AI のさらにエキサイティングな新機能が追加されました。 AWS Summit London 2024 を見逃した方も、 オンデマンドでセッションを視聴 できます。VP & Marketing Director, EMEA の Tanuja Randery による基調講演や、今後数週間にわたって公開される予定の多くの分科会セッション
製造業において効率性と冗長性の絶妙なバランスは、市場競争力に大きく寄与します。INVISTA は、ポリマーや繊維などを扱う化学中間製品のグローバル企業です。同社は先ごろ実施した全面的な業務の見直しにより、単なる改善ではなく、事実上完全な変革を成し遂げました。INVISTA はデジタルツインの取組みにおいて、Amazon Web Services ( AWS ) に支援を依頼し、 AWS パートナーである Matterport ( 空間データの先駆的企業 ) と AWS IoT TwinMaker （建築物
本記事は、2024年4月30日に投稿された Amazon Q Business and Amazon Q in QuickSight empowers employees to be more data-driven and make better, faster decisions using company knowledge を翻訳したものです。 2024年4月30日、 Amazon Q の一般提供を発表しました 。Amazon Q は、ソフトウェア開発を加速し、企業の内部データを活用するための最も
1. はじめに 製造業における品質管理は非常に重要な課題です。製品の外観や組立状態を確認し、欠陥の有無を判断する外観検査工程は、高い品質を維持するうえで欠かせません。この検査工程を人手に頼らず自動化できれば、コスト削減と品質の安定化が期待できるため、さまざまな検査工程の自動化が試みられています。今でも外観検査のソリューションとしてAWSではAmazon Lookout for Visionというサービスを提供していますが、今回は違う切り口から、Amazon Titan Multimodal Embeddi
おはようございます!こんにちは!場合によってはこんばんわ! SREチームマネージャーの藤原です。 今年の3月からSREチームの中で、勉強会を定期的に実施するようになりました。 本エントリでは勉強会を開催するにあたって考えたことと、実際の進め方についての事例解説です。 勉強会を通じて実現したいことの説明から、テーマ設定、効果最大化のための開催形態と頻度、現時点(2024/4・5時点)の結果について解説しています。 勉強会を通じて実現したいこと チーム内勉強会を通じて実現したいこととして、以下を設定していまし
はじめに Anthropic が 2024年 3月に Claude3 を発表 し、4月には Meta が Llama3 を発表 するなど、生成 AI の進化は止まるところを知りません。一方、生成 AI の進化を支える大規模言語モデルの開発及び運用に掛かるコスト、計算機リソースの確保は多くの企業が抱える大きな課題です。AWS では機械学習 (ML) アクセラレーターチップ AWS Trainium 、 AWS Inferentia2 を自社開発し、これらの課題解決に取り組んでいます。（ Anthropic
こんにちは、エンジニアの籏野です。 フォルシアの API 開発では OpenAPI 定義を利用し、TypeScript の型定義や各種ソースコードを自動で生成していることがあります。 最近は型の生成にopenapi-typescript、フロントエンドで利用する API クライアントにopenapi-fetchを利用する機会が増えてきました。 openapi-fetch を利用する場合、クエリ/パスパラメータ―や JSON.stringify できるようなボディパラメーターについては特に気にすることなく利
Googleスライドで画像生成だけでなくタイトルや本文を含むスライド全体の生成にチャレンジした内容を共有します。