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あなたがグローバルな e コマースプラットフォームを運営していると想像してみてください。北米、ヨーロッパ、アジア太平洋地域に 200 万人のアクティブユーザーが分散しています。今日はブラックフライデー。注文が毎秒 5,000 リクエストの勢いで流れてきています。お客様は、自分がどこにいようと、舞台裏で何が起ころうと、シームレスな体験を期待しています。 グローバル規模でビジネスを運営するということは、予期しない事態に備えなければならないということです。ある AWS リージョンでイベントが発生し、ワークロード
はじめに こんにちは、デリッシュキッチンでiOSエンジニアをしている谷口恭一です。 デリッシュキッチンの iOS アプリでは、プッシュ通知やディープリンクから特定の画面・特定のセクションへ直接遷移する導線を数多く提供しています。 delish://scroll_to_any_section このリンクの例で意図しているのは、次の一連の動作です。 アプリを起動し、下部タブバーで特定のタブに切り替え目的の画面に遷移し、その中の特定のセクションまでスクロールし、必要ならそのセクションのモーダルを提示する。 一見
本記事は、2026 年 4 月 21 日に Networking & Content Delivery で公開された Automated network incident response with AWS DevOps Agent を翻訳したものです。翻訳は Technical Account Manager の由原が担当しました。 ※AWS DevOps Agent が日本語をサポートしていることに伴い、 aws-samples GitHub リポジトリ のコードを用いた再現検証を行った結果を
本記事は 2026 年 5 月 12 日に公開された Ankit Sharma による “ Specs just got faster (and smarter) ” を翻訳したものです。 仕様駆動開発を導入したとき、Spec フローは最初こそ少し時間がかかるかもしれないが、最終的にはより高品質な実装をもたらすと考えていました。しかし時間が経つにつれ、「構造と品質は遅さを意味する」という前提自体を問い直すようになりました。 たとえば、10 個のタスクを持つ Feature Spec があるとします。そのう
この投稿は、 Amazon DynamoDB グローバルテーブルのベストプラクティスに関するシリーズのパート 3 です。 パート 1 では、リージョン障害に向けてアプリケーションをどのように準備するかについて議論しました。 パート 2 では、リージョン障害時のフェイルオーバー戦略について取り上げました。 この投稿では、 AWS Fault Injection Service (AWS FIS) を使用して、 DynamoDB グローバルテーブル に対する制御された実験を実行することで、アプリケーションがリ
このシリーズの パート 1 では、 Amazon DynamoDB グローバルテーブルによるリージョナルレジリエンスの基礎、つまりレプリケーションの仕組み、ワークロードにおける RPO と RTO の意味、そして制御されたフェイルオーバーと混乱状態のフェイルオーバーを分ける運用準備について取り上げました。 パート 3 では、AWS Fault Injection Service (FIS) を使用してフェイルオーバー戦略を検証する方法を紹介します。 時刻は午前 2 時。ページャーが鳴りました。あるリージョ
はじめに 今月お誕生日の人、おめでとうございます🎉エデュケーショナルサービス課の森純子です。 最近は、業務でも日常生活でも生成AIを使うのがすっかり当たり前になってきましたよね。 さまざまなAIツールがある中で、今回は私が愛用しているAIコードエディタ「AWS Kiro(以下、Kiro)」の「Agent Steering(以下、ステアリング)」という機能についてのお話です。 これは簡単に言うと、「新しくチャットを開くたびに、毎回同じ指示を打ち込む面倒くささをゼロにする機能」です。 たとえば、新しくチャット
はじめに さくらのナレッジ編集部の法林です。 ある日、さくナレ編集部に読者からのお便りが届きました。そこには、「高齢者の家族が子どもや孫たちとビデオで会話する仕組みを、さくらインターネットのサーバを使って作りました。せっ […]
はじめに こんにちは。medibaの山本です。 エンジニアとしてSES企業でさまざまな開発を渡り歩いた後にmedibaに入社し、受託開発案件のBE・インフラ領域でリーダー業務に携わってます。 普段の開発業務のなかで、「見積もり」に膨大な時間を取られて頭を悩ませることはありませんか? 今回は、思い切って見積もり作業の一部をAIに委任してみた試行錯誤の記録と、そこから見えてきた課題・今後の方針について共有します。 AI見積もりの導入の背景と目的 開発組織において、見積もりは常に「重い課題」としてのしかかります
本ブログは、KDDI株式会社 高山 伸也 氏、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 安藤 が共同で執筆しました。 みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの安藤です。 位置情報データを活用した商圏分析は、小売・飲食・観光業界において出店計画や集客戦略の意思決定に広く活用されています。今回は、 KDDI株式会社 (以下、KDDI)が提供する位置情報ビッグデータ分析サービス「KDDI Location Analyzer(以下、KLA)」の新機能開発事例をご紹
はじめに 2025年10月に開催した「GNSS TimeSync 2025」には、100名を超える参加者が集い、時刻同期領域に技術的な関心のある層に新たな光を当てることになりました。 継続を望む声も多...
Excelやスプレッドシートでテストケースを管理していると、最新版が分からない、進捗集計に時間がかかる、不具合情報と紐づかないといった問題が起こりやすくなります。 最初は手軽に運用できても、案件数や関係者が増えるほど、確認作業や報告資料作成に追われやすくなります。 ただし、テスト管理ツールは「便利だから導入したい」という理由だけでは承認されにくいものです。 承認者が知りたいのは、現場の使いやすさだけでなく、会社として投資する必要性、費用に見合う効果、導入しない場合のリスクです。 そのため稟議書では、導入目
「不具合管理とテスト管理は同じものなのか」と迷う場面は、テスト工程を管理する立場になるとよく起こります。 不具合票は作っているのに、テストケースの消化状況、未実施項目、品質リスク、リリース可否を説明できない現場も少なくありません。 結論からいえば、不具合管理は発見された問題の対応を管理する活動であり、テスト管理はテスト活動全体を管理する活動です。 不具合管理では、見つかった不具合を記録し、調査、修正、再テスト、クローズまで追跡します。 テスト管理では、テスト計画、テストケース、実施状況、結果、不具合情報、
システムテストに入ると、要件定義書、設計書、テスト仕様書、不具合管理表が別々に動き始め、どの要件をどのテストで確認しているのか見えにくくなります。 その結果、要件とテストケースの対応関係を説明できない、テストの抜け漏れが不安、品質レビューで根拠を求められて困る、といった悩みが起こりやすくなります。 システムテストでは、単にテストを実行するだけでなく、要件・設計・テスト結果・不具合をつなげて管理することが重要です。 トレーサビリティ管理を理解すると、テストの網羅性、仕様変更時の影響範囲、不具合対応の優先度を
AIエージェントがユーザーの自然言語リクエストに応じて動的にSQLクエリを生成・実行するアーキテクチャを紹介します。このアプローチの利点は、多様な要求に迅速に対応できる柔軟性と、API開発・保守コストの削減にあります。クエリ生成精度を向上させるプロンプト手法と、安全な実行基盤「Model Context Protocol (MCP)」という2つの核心技術について解説します。