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概要 S3のオブジェクト単位でコスト配分をおこないたいです。 S3バケット内のオブジェクトへタグを付与し、タグの値ごとに料金を配分することができないか考えます。 結論 できませんでした。 下記の公式ドキュメント内に「Cost allocation tags can only be used to label buckets.」と記載があります。 docs.aws.amazon.com 詳しく S3のオブジェクトへタグを付与することはできますが、料金は配分されません。 補足ですが、S3のオブジェクトへタグを
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This article is the entry for day 4 in the KINTO Technologies Advent Calendar 2024 🎅🎄 Introduction Hello. My name is Nakaguchi, and I am the team leader of the iOS team in the Mobile App Development Group. In my day-to-day job, I work on: the KINTO Kantan
はじめに こんにちは!Webサービスやモバイルアプリの開発において、必要となる共通機能=会員プラットフォームや決済プラットフォームなどの企画・開発を手がける共通サービス開発グループの中谷( @tksnakatani )です。 本記事では、多くの方が一度は経験したことがある「ヒヤッとするインシデント」の中から、決済プラットフォームで実際に本番環境で発生したAurora MySQLのデッドロックの事例をご紹介します。 デッドロックが発生した状況 2024年の某日、ログ監視システムからインシデント通知が届きまし
こんにちは、学びの道の駅チームのHOKAです。 学びの道の駅チームは、部活動のような感じで業務時間でありながら、本業+オンで活動していました。が、この秋(9月?)から技術広報グループにジョインしました。 その詳細についてはこちらのブログを御覧ください↓↓ https://blog.kinto-technologies.com/posts/2024-12-03-the-next-goal/ 技術広報グループにジョインしたこともあり、12月のアドベントカレンダーを学びの道の駅チームからも書こうということになり
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12 月 3 日、 Amazon Bedrock Guardrails の新しい保護手段として自動推論チェック (プレビュー) を追加しました。これにより、 大規模言語モデル (LLM) によって生成される応答の正確性を数学的に検証し、ハルシネーションによる事実の誤りを防ぐことができます。 Amazon Bedrock Guardrails では、望ましくないコンテンツをフィルタリングし、個人を特定できる情報 (PII) を編集し、コンテンツの安全性とプライバシーを強化することで、 生成 AI アプリケー
12 月 3 日、 Amazon Bedrock Model Distillation のプレビュー版の提供開始をお知らせします。これは、教師モデルと呼ばれる 大規模な基盤モデル (FM) から応答を生成し、生成された応答を使用して生徒モデルと呼ばれるより小さな FM をファインチューニングすることで、特定のユースケースのための蒸留モデルを作成するプロセスを自動化します。データ合成手法を用いて、教師モデルからの応答を改善します。その後、Amazon Bedrock は推論のために蒸留された確定モデルをホス
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