Amazon Web Services ブログ 農林中央金庫様、情報系システムをAmazon Auroraへ移行し、13年間で100億円以上削減へ(Part 1/3) PART1:Oracle DatabaseからAmazon Auroraへの移行 -検討編- 農林中央金庫は、農林水産業を支える全国金融機関として、金融業務をはじめとした経営健全性確保に向けた指導など、多岐に渡って日本の農林水産業の発展に貢献されています。また、JA・信農連(信用農業協同組合連合会)・農林中央金庫で構成されたJAバンクは、1 つの金融機関として機能するよう運営されており、貯金量 100 兆円超、店舗数 6,000 超、ATM 10,000 台超を誇る巨大金融グループです。 JAバンクの基幹システムである「JASTEM システム」は、2002 年に勘定系と情報系の 2 つで構成されて構築されました。情報系は、勘
Today we're releasing the LangMem SDK, a library that helps your agents learn and improve through long-term memory. It provides tooling to extract information from conversations, optimize agent behavior through prompt updates, and maintain long-term memory about behaviors, facts, and events. You can use its core API with any storage system and within any Agent framework, and it integrates natively
株式会社メルカリのPlatform Enablerチームで新卒エンジニアとして働くTianchen Wang (@Amadeus)です。今回は、Large Language Model (LLM)を利用してフリマアプリ「メルカリ」の次世代インシデント対応を構築した事例を共有します。 今日の急速に進化する技術環境において、堅牢なオンコール体制を維持することは、サービスの継続性を確保するために重要です。インシデントは避けられないものですが、迅速に対応し解決する能力は、お客さまに安心・安全の体験を提供するために不可欠です。これは、メルカリのすべてのSite Reliability Engineer(SRE)と従業員が共有する目標です。 この記事では、Platform Enablerチームが生成AIを活用して開発したオンコールバディであるIBIS (Incident Buddy & Insight
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