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LifeKeeperの『困った』を『できた！』に変える！サポート事例から学ぶトラブルシューティング＆再発防止策 こんにちは、SCSKの前田です。 いつも TechHarmony をご覧いただきありがとうございます。 システム基盤の主戦場がオンプレミスからパブリッククラウドへと移り変わり、AWSやAzure上でHAクラスタを構築する機会がぐっと増えました。クラウドでのインフラ設計において、「いかにクラウドリソースを最適化し、コストや構築の手間を抑えるか」は常に重要なテーマです。 そのため、サーバーのNICを
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2026 年 3 月 24 日、アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社（以下、 AWS ジャパン）は、「フィジカル AI 開発支援プログラム by AWS ジャパン」の採択企業向け勉強会を東京の AWS 目黒オフィスにて開催しました。勉強会では、 Physical AI on AWS リファレンスアーキテクチャ と Physical AI Scaffolding Kit の 紹介 、参加企業向けの個別相談会を開催しました。 本プログラムについては、過去のブログも参照してください。 「フィジカル AI
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弊社ではこれまで、S3 APIの動作検証にMinIOを利用していましたが、Dockerイメージのサポート終了に伴い代替を検討。本記事では、選定理由、注意点、導入手順について、Rust製のS3互換ストレージ「RustFS」を実際に検証した内容をまとめます。
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こんにちは、エデュケーショナルサービス課の井澤です。 機械学習をビジネスに活用したいけれど、「モデルの構築やコードの記述がハードルになっている」と感じることはありませんか？ 今回は、Amazon SageMaker Canvasを使い、データのインポートからモデルの構築まで、ノーコードでの機械学習を試してみます。 なお、サンプルとして、有名な機械学習ライブラリscikit-learnから入手できる「カリフォルニア住宅価格データセット」を用います。 Amazon SageMaker Canvas とは？ S
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はじめに 2026年3月に Genkit for Dart が Preview 版として公開され、Flutter / Dart だけで AI ワークフローを組み立てる選択肢が現実的になりました。 https://github.com/genkit-ai/genkit-dart 本記事では、Google の AI フレームワークである Genkit の Dart 版を主題として、実際のサンプルアプリを通じて、構造化出力、Tool、Flow といったコア機能を整理します。 そのうえで、ローカル実行だけではなく
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