さくらインターネット の技術ブログ

はやい!かんたん!さくらのクラウド シンプル監視をやってみよう(1) WebサーバーのグローバルIPアドレス監視

はやい、かんたん、やすい、の『シンプル監視』 さくらのクラウドには『シンプル監視』というサービスがあります。その名の通り指定したエンドポイントを監視して、異常が発生した際にメールなどで通知を行います。名前の通り設定がとて […]

さくらのクラウド検定学習アプリ「さくマス!」リニューアルの裏側

はじめに はじめまして。さくらインターネットに2025年新卒エンジニアとして入社しました菊池、鈴木、山下です。 今回この記事では、さくらのクラウド検定学習アプリの「さくマス!」のリニューアルの裏側について、2つの軸でご紹 […]

gpt-oss-120b を試す!高火力 DOK で始めるコンテナ型GPUクラウド活用

はじめに さくらインターネットの平山です。2025年8月、OpenAI からオープンウェイト言語モデル gpt-oss-120b と gpt-oss-20b がリリースされました。 今回は、コンテナ型GPUクラウドサービ […]

「さくらの夕べ in 松江」レポート 〜コンテナ型データセンターとRedmineと高火力まくら!?〜

さくらのナレッジ編集部の法林です。 7月30日(水)に松江市の松江オープンソースラボにて「さくらの夕べ in 松江」を開催しました。本イベントの模様をレポートします。ちなみに松江での「さくらの夕べ」は2016年に開催した […]

さくらのクラウドMCPの開発

はじめに はじめまして、さくらインターネット2025年度新卒入社の前田雄作です。新入社員研修の一環として、さくらのクラウド向けのMCPサーバの実装を行いました。本記事では、実装したMCPサーバの機能と利用方法・応用事例に […]

THANKS & NEXT 〜さくらインターネット、福岡での次の取り組み〜

はじめに こんにちは、さくらのナレッジ編集部 安永です。2025年3月14日、さくらインターネット福岡オフィスにて、Fukuoka Growth Next内へのオフィス移転前の最後のイベント「THANKS & N […]

State of Namespace──Namespace機能の設計と現在地

はじめに こんにちは、さくらのナレッジ編集部です。2025年4月に愛媛県松山市で開催されたRubyKaigi 2025。その中でも注目を集めたセッションの一つ、さくらインターネット 田籠さんによるState of Nam […]

「なめらか」を求めて 〜TEDxHokkaidoU 2025レポート〜

はじめに さくらのナレッジ編集部の法林です。 さくらインターネットはさまざまなITコミュニティの活動を支援しています。その一環として、北海道大学を中心とする学生の皆さんにより運営されているTEDxHokkaidoUに対し […]

さくらのクラウドでつくるワークフロー: Workflowsをやってみよう(3) サービスプリンシパルを用いたサービス間連携

前回までのおさらい 前回の記事では作成したワークフローの内部で外部APIを呼び出す例と、ワークフロー自体をさくらのクラウドAPIを用いて呼び出す例をご紹介しました。 第三回目の本記事では、サービスプリンシパル という新し […]

さくらのクラウドでつくるワークフロー: Workflowsをやってみよう(2) 外部API呼び出しと、ワークフローのAPIによる起動

はじめに 本連載では、さくらのクラウドの新サービス「Workflows」を使ってワークフローを作成する方法を紹介しています。前回の記事ではさくらのクラウドのWorkflowsの基本機能を見てきました。今日は第二弾として以 […]

さくらのクラウドでつくるワークフロー: Workflowsをやってみよう(1)

クラウド時代の「ワークフロー自動化」がもたらす価値 クラウドコンピューティングの発展により、現在では多くの企業がクラウドを活用するようになりました。クラウドは、必要なときに必要なだけリソースを確保できる「弾力性」や、主要 […]

さくらの生成AIプラットフォームで作るローカルLLMとDifyによるチャットボット(4) ローカルLLMによる埋め込みモデルを活用した低コストRAG

前回に引き続きローカルLLMを活用したチャットボットを作成していきます。今日はRAGを作っていきます。 RAGとは RAG(Retrieval-Augmented Generation) とは、ナレッジと言われる外部の知 […]

さくらの生成AIプラットフォームで作るローカルLLMとDifyによるチャットボット(3) ローカルLLMのDifyへの組み込みとチャットボットの作成

前回の記事ではさくらの高火力 DOKというコンテナー型GPUクラウドサービスを活用して、軽量な日本語対応オープンソースLLMモデルであるllama3.2-1b(Hugging Face上の軽量Llama 3ベースモデル) […]

さくらの生成AIプラットフォームで作るローカルLLMとDifyによるチャットボット(2) ローカルLLMの起動

前回の記事では、さくらのクラウドでUbuntu仮想サーバを作成してDifyを起動し、OpenAIを活用したチャットボットを構築しました。 第二回のこの記事では、さくらの生成AIプラットフォームでGPUを用いたオープンソー […]

さくらの生成AIプラットフォームで作るローカルLLMとDifyによるチャットボット(1) Difyの起動

みなさんは最近、生成AIのトレンドでDifyというキーワードを聞いたことはありますでしょうか。この記事ではさくらの生成AIプラットフォームやGPUを活用し、ローカルLLMを用いたチャットボットを構築する過程を複数回連載で […]