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はじめに こんにちは、BASE Department で PHPer をしている @meihei です。 この記事は、Amazon OpenSearch Service で動く商品検索の認証認可を紹介する記事の後編です。前編はこちらです。 devblog.thebase.in 前編では、OpenSearch Service で制御する3層(ネットワーク、ドメインアクセスポリシー、きめ細かなアクセスコントロール)を紹介しました。後編では、その上にあるアプリケーションの層で、自分のショップ以外の情報を検索でき

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はじめに こんにちは、ZOZOTOWN開発2部Androidブロックの大江です。普段はZOZOTOWN Androidの開発を担当しています。 ZOZOTOWN Androidはリリースから10年以上経過し、現在のソースコードは9年近く開発されています。そのため、複数のアーキテクチャが混ざった状態になっていて、開発速度の向上を妨げる要因になっていました。 そこで今ZOZOTOWNにある3つのAndroidブロックから、それぞれテックリードなどの代表者を立て、アーキテクチャを統一するための座談会を週に1度開
こんにちは、出前館のプロダクトを担当しているヨンジェです。私は10余りのオープンソースプロジェクトをディレクションして開発し、チームで新しいソフトウェアを設計するときは、なるべくオープンソースへの移行...
こんにちは。暖冬と言われていたのに毎日寒いのは年齢のせいでしょうか。しゅっちんです。久しぶりのエンジニアブログへの投稿となります。今回は、話題の生成AIに関連してRAGの検証を行いたいと思います。 R...
はじめに ポイント1:エラーログを読む ポイント2:デバック機能を使う ポイント3:公式ドキュメントを参照する ポイント4:エラー原因とその対処方法をまとめておく おわりに はじめに はじめまして。入社1年目の藤本です。 webアプリケーションを開発する際には、様々なエラーに遭遇します。 私は、研修で初めてSpring Bootをつかってwebアプリケーションを作った際に、数多のエラーと出会い、気が滅入りました。 入社するまで、Spring BootはおろかJavaにさえ触れたことのなかったので、どう解決
自己紹介 部署紹介 一日の流れ 朝のルーチン: 午前中の仕事: 9:00~11:00 フォーカス課題の分析 11:00~11:30 データアナリスト全体のデイリーミーティング 11:30~12:00 他のメンバーのクエリレビュー 昼休憩: 午後の仕事: 13:00~13:30 依頼タスクのヒアリング 13:30~14:30 依頼タスクの対応、納品 14:30~16:30 フォーカス課題の分析 16:30~17:00 定例ミーティング(部署連携の持続PJT) 17:00~18:00 採用面接 18時から中抜
本記事は 基盤デザインウィーク 6日目の記事です。 🌈 5日目 ▶▶ 本記事 ▶▶ 7日目 💻 はじめに PCI DSS の概要 PCI DSS v4.0 の概要 要件6.4.3の詳細 CSP (Content Security Policy) 概要 CSP レポート とは 適用例 基盤側の対応 さいごに はじめに 初めてブログを執筆する事になりました。 基盤デザイン事業部所属の川島と申します。 2022年11月にキャリア入社しまして、1年と2か月が経ちました。(一瞬でした。。) 入社してから一貫してAW
G-gen の佐々木です。当記事では Cloud Run で Cloud Storage バケットをボリュームマウントする方法を解説します。 前提知識 Cloud Run とは Cloud Storage(GCS)とは ネイティブ機能によるマウント Cloud Storage バケットの作成 バケットにテキストファイルをアップロード Artifact Registry リポジトリの作成 コンテナイメージの作成 使用するコード コンテナイメージのビルド Cloud Run サービスの作成 コンソールから C
こんにちは。コーポレート本部 サイバーセキュリティ推進部の耿です。 以前 Amazon Verified Permissions についての 記事を書きました が、アプリケーションの認可以外にもこのサービスを利用できるのではないかと思い、汎用のポリシー判定エンジンとして使ってみました。具体的な ユースケース でお話ししたいと思います。 社内クラウド SOC 運用上の課題 Verified Permissions を汎用ポリシー判定エンジンとして使う Cedar ポリシー スキーマ定義 ポリシーの例1 ポリ
こんにちは、Insigt Edgeで働いているデータサイエンティストの藤村です。 画像認識モデル開発に携わっています。 今回は、画像上の異常検知において一般的な問題である学習データ不足に着目し、その解決方法としての画像生成AI活用について解説します。 異常検知の現場課題とその重要性 品質管理における製品の微細なキズや欠陥の検出は非常に重要です。これらを解決する手段の1つとして画像認識による欠陥の異常検知がよく使われます。しかしながら、これらの欠陥は非常に稀であるため、「異常あり」の画像データを十分に集める
本ブログ記事は Flexible Compute を担当する プリンシパルソリューションアーキテクトの Ahmed Nada と Amazon EC2 Auto Scaling を担当する プリンシパルプロダクトマネージャーの Kevin OConnor による共著です。 Amazon Web Services (AWS) を利用する世界中のお客様は Amazon EC2 Auto Scaling を使用して、自身のワークロードのための Amazon Elastic Compute Cloud (Amaz

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