vector engine for Amazon OpenSearch Serverless  のプレビューリリースを発表できることを嬉しく思います。ベクトルエンジンは、 Amazon OpenSearch Serverless  でシンプルでスケーラブルでパフォーマンスの高い類似検索機能を提供します。これにより、最新の機械学習 (ML) 拡張検索エクスペリエンスと生成人工知能 (AI) アプリケーションを、基盤となるベクトルデータベースインフラストラクチャを管理することなく簡単に構築

この投稿では、 Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) for SQL Server をセルフマネージド型の Active Directory と統合する方法を説明します。以前は、RDS for SQL Server インスタンスは AWS Managed Microsoft AD ディレクトリにしか接続できませんでした。次の図に示すように、AWS Managed Microsoft AD とオンプレミス AD 間の 信頼関係 を結んでオンプレミス

Amazon RDS Proxy は、フルマネージド型の可用性の高いデータベースプロキシサービスです。RDS Proxy の使用を開始するにあたり、追加のインフラストラクチャをプロビジョニングしたり管理したりする必要はありません。これに加えて、 Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) は RDS Proxy のメンテナンス作業を完全に管理します。アップグレードやパッチ適用などは、アプリケーションのダウンタイムを避けるために段階的に実施されます。 この

はじめに DELISH KITCHENで主にiOSの開発やマネジメントを担当している久保です。 以前、 DELISH KITCHEN iOSアプリ開発のCI環境について という記事でCI環境を紹介しました。 今回は、Xcode Cloudの導入経緯とCI/CD環境の変化についてご紹介します。 Xcode Cloudへ移行した理由 Xcode Cloud の発表以降、さまざまな試行を行ってきましたが、特に以下の理由から全面的な導入を決定しました。 他のサービスと比較して機能が少ないため、学習コストが低い T

エンタープライズストラテジストである私は、マルチクラウドのトピックが、混乱、誤った確信、暫定性をはらんだ多くの議論の中で取り上げられていることに気づいています。企業は、マルチクラウドアプローチを決して採用しないようにというメッセージや、「どの企業もマルチクラウドに切り替えている」のだからマルチクラウドアプローチが必要だ、という相反するメッセージにさらされています。 マルチクラウド戦略を追求するにしても避けるにしてもそれなりの理由があります。このブログでは、マルチクラウドで成功するための 8 つの実証済みの

モダンなサーバーレスアーキテクチャで構築されたものも含め、多くのアプリケーションはデータベースサーバーを多数接続し、データベース接続を高速にオープンしたりクローズしたりして、データベースメモリとコンピューティングリソースを使い果たす可能性があります。また、データベースには一時的な障害が発生してアプリケーションの可用性に影響が出ることもあります。最後にアプリケーションはデータベースに接続するためにデータベースの認証情報を維持する必要があるため、データ漏えいのリスクが高まりセキュリティが低下します。 本日、R

はじめに 以前赤外線受信機を作ったので今回は送信機を作りたいと思います。 以前と同じくIRRemoteライブラリを使用します。 https://github.com/Arduino-IRremote/Arduino-IRremote また送信機には赤外線LEDを使用しますが、こちらは通常のLEDとは違うため作成の際には注意が必要です。 https://www.amazon.co.jp/VKLSVAN-VS1838B-HX1838-赤外線センサー-リモコン受光部/dp/B09NPYNSN5/ref=sr_1

はじめに

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はじめまして。CADDiでバックエンドエンジニアとして働いている中野です。 この記事では、Cloud Data Fusionを利用して作成したデータパイプラインについてご紹介します。 TL;DR Salesforce とBigQuery間のデータ連携にHeroku Connectをこれまで利用していたのですが、Cloud Data Fusionに乗り換えることでダウンタイムなしで約1/8までコストダウンができました。 モチベーション 弊社では、 Salesforce に溜まったデータをBigQueryに連

こんにちは、テリーです。急激に進化しているAI技術をキャッチアップするだけで大変な毎日です。ChatGPT、Stable Diffusionに並んで進化が目覚ましくニーズも強い、AIボイスチェンジャーのプロダクトがたくさ […]

こんにちは。検索基盤部の橘です。検索基盤部では、ZOZOTOWNのおすすめ順検索の品質向上を目指し、機械学習モデル等を活用しフィルタリングやリランキングによる検索結果の並び順の改善に取り組んでいます。 最近行った並び順の精度改善の取り組みについては以下の記事をご参照ください。 techblog.zozo.com また、検索基盤部では新しい改善や機能を導入する前に、A/Bテストを行い効果を評価しています。A/Bテストの内容や分析の自動化への取り組みについては以下の記事をご覧ください。 techblog.zo

導入 こんにちは。ワンキャリアでバックエンドエンジニアをしている田中（ @kakke18_perry ）です。業務では、 ONE CAREER CLOUD の開発に携わっており、リアーキテクチャの一環で、一部の機能をGo+gRPCでリプレイスしています。

みなさんこんにちは！ アマゾンウェブサービスジャパン合同会社 ソリューションアーキテクトの前田です。 2023 年 8 月 31 日に「第三十三回 アップデート紹介とちょっぴり DiveDeep する AWS の時間」をオンラインで開催しました。本イベントは、AWS の数あるアップデートの中から「すぐ使える、運用に役立つ、あったらいいなと思ってた、おもしろい、重要」なものをピックアップし、ちょっぴり DiveDeep してカジュアルな雰囲気でお伝えするイベントです。 今回は「Security 編」というこ

前回の記事（ テスト自動化とテスト設計【前編】～作成済のテストケースの整理と加工 ）では、テスト自動化のために既存のテストケースを整理・加工する際のポイントについて説明しました。 今回はテスト自動化を前提としてテスト設計（およびそれに伴うテスト計画やテスト分析の見直しなど）を行う際の方法について考えます。 これまでの連載記事とは異なり、「こうするとよい」「こうしましょう」といった、わたしの経験や一般の知見に基づくノウハウの共有という意味合いは少なくなっています。 むしろ、「わたしはこう考えて、こんなことを