こんにちは、夏の高校野球を見ながら（執筆期間中）高校は6、7年前か、年をとったなと感じてきました末廣です。 本ブログは、Lambda 関数を HTTP リクエストから呼び出せる 関数 URL を作成し、同機能を持つAPI Gateway と比較してみたり、こちらのブログで 調査してある Provisioned Concurrency を有効化してみたりしたものになります。 関数 URL の概要 やってみる 関数 URL の作成 関数 URL へのアクセス API Gateway との比較 料金 認証方法や

みなさんこんにちは、イノベーションセンターの @Mahito です。普段は社内のエンジニアが働きやすくなることを目標に、コーポレートエンジニアとしての活動やエンジニア向けイベントの企画・運営をしています。 今回は、本 NTT Communications Engineers' Blog を2年間運営してきたノウハウについて共有できればと思います。先日 はてなブログ DevBlog Meetup #1 に登壇させていただく機会があり、ブログ運営に関していくつかお話しさせていただいたのですが、イベント当日に言

G-gen の佐々木です。当記事では Google Cloud（旧称 GCP）の認定資格の1つである、 Professional Machine Learning Engineer 試験の対策や出題傾向について解説します。 基本的な情報 Professional Machine Learning Engineer とは 難易度 試験対策 アルゴリズムや手法の選択 代表的な機械学習アルゴリズム ヒューリスティック 生成 AI 評価指標 回帰問題における評価指標 分類問題における評価指標 データの前処理 欠損

​データ分析基盤グループでデータエンジニアをしている平川です。 DataVaultに関する記事の第2回目となります。(第1回の記事は こちら です) 第2回の記事は、DataVaultモデリングの中心となるHub/Link/Satelliteをdbtのパッケージを利用して作っていくという内容です。 2,3回目の内容が当初と少し変わっていますので、再掲いたします。 第1回: DataVaultってなに？どんな特徴があるの？ 第2回: automate_dvを使ってDataVaultモデリングの中心となるテー

DoGet App は、友人と直接会って時間を共有するためのモバイルアプリケーションです。 この投稿では、DoGet Appが彼らのユースケースに対応し、リアルタイムのアクティビティ提案とマッチメイキングを可能にする Amazon Neptune に支えられたグラフデータモデルをどのように採用したかについて紹介します。 この目的のために構築されたデータベースに対するアプローチにより、彼らのサーバーレスアーキテクチャは、AWS AppSync、AWS Amplify、AWS Lambda、 Amazon S

このブログは Manish Singh（シニアテクニカルアカウントマネージャー）によって執筆された内容を日本語化したものです。原文は こちら を参照してください。 急速に変化するデータ環境（例：大規模なデータが頻繁に作成、共有、複製される状況）により、データストレージの需要が高まっています。多くのお客様は、費用対効果の高いデータの保存方法や、費用をかけずにデータから必要となるすべての情報を入手できる最適な方法を探しています。 クラウドストレージは、「従量課金」モデルによる柔軟なオプションを提供しています。

ISID X(クロス) イノベーション 本部 デジタルエンゲージメントセンター の 根本康平 です。 今回は「Teamsを日ごろ利用している・面倒な作業は嫌・作業を自動化させたい・PowerAutomateは良く知らない」という方に向けて、PowerAutomateで何ができるのかをご紹介する記事です。 本記事の前半では、1から簡単な自動化処理を作り「PowerAutomate」についての理解を深めます。 記事の後半では、PowerAutomateで使える機能や「テンプレート」に触れ、簡単に複雑な自動化処

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MathJax = {tex: {inlineMath: [['$', '$']]}}; Insight Edgeのデータサイエンティストのki_ieです。 今日の記事ではJupyter notebookをはてなブログで公開できるマークダウンに変換する方法を紹介します。 はじめに 数式とコード、さらにコードの実行結果を含む技術的な記事を書くには、Jupyter notebookが便利です。 しかしJupyter notebookは、そのままでははてなブログに公開できる形ではありません。 下書きだけJupy

クラウドエースの北野です。 8月14-8月20日までのGoogle Cloudの主なリリースに関して紹介します。 ! 該当の日のすべての情報ではないので、すべてのリリースノートを確認されたい方は、当該ページからご確認ください。 Google Kubernetes Engine (GKE) GKE Infrastructure Dashboards and Metrics Packages の提供 (GA) interactive playbook ダッシュボードからCPUとメモリ使用率のトラブルシューティ

1. はじめに

Hello. My name is Koyama from KINTO Technologies. I work on mobile app development and maintenance. I am an iOS engineer. Last time, I wrote an article focusing on iOS development, titled( Using Combine to Achieve MVVM ). This time, I’ll be focusing on th

はじめに こんにちは、一休.comデータサイエンス部の平田です。 みなさんChatGPT活用してますか？ 一エンジニアとして便利に使ってはいるものの、自社サービスにどのように組み込もうか模索しているところも多いかもしれません。 一番の利用先として思いつくのが、自社の情報をもとに質問に答えるチャットボットではないでしょうか。 その中では、ハイコンテキストな検索（例えば、「東京から2時間以内で子供も楽しめるアクティビティがあって、景色も良い宿」のような）にも答えられるとボットの価値が増します。 ChatGPT

こんにちは MLエンジニアとMLOpsエンジニアを兼任している押条です。 CADDi の機械学習プロジェクトでは Python がよく使われています。 本番環境にリリースするコードのlinter や formatter、test に関しては、 CI で自動的に適用し運用できていました。 一方、型注釈については開発担当者に一任されており、プロジェクトごとにあるものとないものと混在していました。 採用を強化してチームを拡大していこうという動きもあり、開発に携わる人が増える見込みがあります。 そのような背景から

1. はじめに はじめまして、クラウドエース データML ディビジョン所属の尾杉です。 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、Google Cloud が提供しているデータ領域のプロダクトについて、新規リリースをキャッチアップするための調査報告会を毎週実施しています。 その中で特に重要と考えるリリースを記事としてまとめ、本ペ