VSCodeでコードを修正すると、次に修正すべきコードの場所を提案してくれる「Copilot Next edit Suggetions」プレビュー公開 マイクロソフトはコードエディタ「Visual Studio Code」の新機能として、コードを修正すると次に修正すべきコードの部分を提案してくれる「Copilot Next edit Suggetions」をプレビュー公開したことを明らかにしました。 この新機能は2月7日に公開されたVisual Studio Code 1.97（January Update）に搭載されています。 Version 1.97 of @code is out now with Copilot Next Edit Suggestions, Python no-config debugging, SVG image preview, and more! Full r

使いこなすことで人生が変わった！と言い切れるツール3選。インターネット、スマートフォン、Notion。 俯瞰＆振り返りが好きなので、Notionユーザーになってからの6年間をざっくり振り返り、自分の変化を言語化してみます。 例によって自分だけが楽しいNotion歴noteですが、使い続けることで、どんな成長が観測できたか？という答えはあるかなと思います。 はじめに（俯瞰図）2019年2月にNotionアカウントを作成してからの6年間を、ざっくり整理してみました。 2023年2月〜11月の「仕事でのNotion決別期（2度目）」の発狂ぶりが、我ながらかわいそオモロイな…と思ってます。本気で暗黒期だった。 6年間の私とNotionプライベートは相変わらずスマホ使いで、都度noteに書いている通りです。一方、仕事／ビジネススキルの変化が顕著だったなあと思います。転職し、上司や業務に恵まれたことも

概要 初めてデータパイプライン(データ分析基盤)を構築する際にAWS Glueを利用しました。 その際に学んだパーティション毎のDynamicFrame作成処理やDataFrameのrepartition関数などについて備忘録としてまとめていきます。 AWS Glue Apache Spark この記事のゴール AWS Glue(PySpark)の具体的なユースケースを通じてAWS GlueやSparkのとっかかりになること。 想定読者 AWS Glueの導入を検討している人 AWS Glueを使い始めたばかりの人 その他、データパイブライン構築などに興味のある人など 実行環境 前提 作者は普段はバックエンドの開発(Go/AWSなど)をやっており、PythonやSpark、データ分析環境構築は初心者であること とりあえず素早く動くものを作ることが目的だった 上記理由のため、誤りや改善点等あ

AWS Glue Data Catalog を理解するために 初めてクラウドサービスを使用する&初めてAWS Glue で ETL 処理のジョブを作って色々やってみようとするとき、不意に登場するのが　AWS Glue Data Catalog ではないだろうか。 「何のために Data Catalog は存在するのだ？」 「Data Catalog はなくても ETL できるんじゃないの？」 こんな思いをした皆さんにこの記事が参考になれば幸いです。 本来はより詳細な Data Catalog の技術記事を紹介しようと思いましたが、今回は「Data Catalog は重要なのね」と理解することがゴールになります。また、ただのツール説明ではなく、データエンジニアリングやデータ基盤を構築するデータエンジニアとしての視点を交えて書いてみました。 とりあえず AWS Glue Data Catalo

はじめに 皆様こんにちは、 クラウド事業本部コンサルティング部のあかいけです。 突然ですが、弊社では業務用PCとしてMac or Windows が支給されます。 私は前職でMacを使っていたので、なんとなくMacを選びましたが、 過去設定した際の手順を残しておらず、今回も検索しながら丸々設定する羽目になりました...。(自業自得) というわけで今後新しいMacをGetした方の手間を軽減するために、 個人的におすすめの設定をまとめておきます。 ※筆者の環境は以下の通りです 機種 - MacBook Pro OS -macOS Sequoia 15.3 基本設定 画面の表示やキーボード、マウスの挙動などMacを使うにあたり、 ちょっとだけ便利になる設定達です。 なおmacOSのバージョンによって設定画面が若干変わることがあるので、 今回はできる限りコマンドで設定してみます。 ソフトウェア ア

クラウドコスト管理ソリューションを提供する Vantage から CUR に関する包括的な辞書（主に ProductFamily x UsageType の用語集のような印象）を提供する cur.vatage.sh がリリースされました！ Vantage といえば類似するサービスとして instances.vantage.sh（EC2, RDS, EalstiCache, Redshift, OpenSearch の各インスタンス料金を比較） があります。こちらもユニークなサービスです。 何が嬉しいのか？ CUR はコストと使用状況データに関する最も細かく、最も包括的なレポートとして、非常に多くの情報が含まれています。 AWS Black Belt Online Seminar - AWS Cost and Usage Reports User Guide - AWS Data Expor

いつもMackerelをご利用いただきありがとうございます。Mackerelプロデューサーのid:wtatsuruです。 この記事では、今後Mackerelが開発するアプリケーションパフォーマンスモニタリングの開発予定と使い方について紹介いたします。 アプリケーションパフォーマンスモニタリングの開発と今後の予定 Mackerel APMに込めた思い Mackerelのトレーシング機能の利用方法 使ってみた感想やフィードバックをお聞かせください！ 2/13（木）わかった気になる分散トレーシング - OpenTelemetryでトレーシングに入門するハンズオン！ アプリケーションパフォーマンスモニタリングの開発と今後の予定 Mackerelは、2025年前半にアプリケーションパフォーマンスモニタリング（APM）の機能をリリースします。APM機能は、アプリケーションの挙動に注目して性能やエラーの

ここのところ新卒採用を中心に取り上げてきました。特段シリーズ化するつもりはなかったのですが、こういった情報を発信していると追加で情報が入ってきたり、当人である26新卒就活中の方々と話す機会も増えてきました。 一定の条件を満たせないと就職氷河期世代のようになってしまうように見えます。ここ数年かけて徐々に就職氷河期世代に類似したキャリアを選択する新卒が増加しており、諸々の条件が重なって26新卒でははっきりと情報系でも見られるようになりました。 テーマは26新卒ではあるものの、情報をつなぎ合わせていくと将来的なITエンジニアに対する懸念が大きくなってきたので、それについても言及していきます。 良心的な企業からなぜ内定が出ないのか求人倍率が高い26新卒市場ですが、就活生にとっては決して楽勝ではないようです。エンジニアバブル下では採用目標人数を追っていたので受け入れ間口が広かったものの、現状では下記

Amazon Web Services ブログ より詳細なコスト可視化のためのタグ付け戦略の策定・適用の方法 お客様は常に AWS の支出をよりよく理解する方法を探しています。多くのお客様が、特定のチームがどのくらい支出をしているか、特定のアプリケーションの実行コストはどのくらいか、様々な組織的な取り組みにおける節約の機会はどのくらいあるかについて知りたがっています。リソースレベルのコストの透明性を提供できることは、AWS クラウドへの移行の大きなメリットです。このような詳細な可視化を実現するカギは、包括的かつ組織的なタグ付け戦略の実装と適用です。 コスト配分戦略を実装するためのツール この投稿では、組織のコスト意識を向上させるタグ付け戦略を定義・実装・適用するために使用できるツールと、その使用方法について紹介します。最初のツールは AWS Cost Explorer です。これは、組織の

こんにちは。 ご機嫌いかがでしょうか。 "No human labor is no human error" が大好きな吉井 亮です。 プロダクトの規模が小さいと1人 SRE という体制は珍しくないと思います。 1人で何が辛いかというと、相談相手やレビュー相手がいないことです。ですので、最近は AI/LLM に相手をしてもらっています。 運用に使っている Lambda 関数や Terraform のコードをレビューしてみたり（※1）、エラー発生時の1次対応をお願いしてみたり（※2）しています。 ※1 プルリクしたら Bedrock にコードレビューしてもらいたい ※2 AIOps入門 AWS Bedrock で障害分析 私は毎朝のタスクとして、ダッシュボードチェックを行っています。 平日なら前日分、土日祝日なら2〜3日分のメトリクスを眺めながら、異常な挙動はないか、パフォーマンス劣化が起き

私は、中小企業のデジタル化をご支援をしています。 これからデジタル化をするという会社で重要なのは要件定義。 ここに力を入れて、毎回10時間以上かけています。 ヒアリングに4時間 業務フロー図の設計に4~6時間 提案書の作成に2~4時間ほど プロジェクトの最初の大事な部分なので、時間がかかることは仕方ないのですが、もっと楽にできないかなと普段から悩んでいます。 個人的には、ヒアリングは全然苦ではないのですが、業務フロー図の作成と提案書の作成が大変なため、どうしても気が進まないことが多いです。 喋る時と資料を作るときは脳の使い方が違うのか、ストレス値が非常に高いように勝手に思っています。 最初に粗くても、たたき台を書き出してくれればその後ツッコミ入れるのはいくらでもやるのに 提案書の大体の型とイメージはあるけど、寝ている間に誰か勝手に作ってくれないかな となんともズボラな根性が毎回顔を出してき

ソリューション他のメンバーと一緒にビジュアル思考に取り組めば、アイデアの発想から実現までがもっとスムーズに。

こんにちは、株式会社Berryの浅沼です。 この記事を書いている数週間前くらいから話題のClineを会社で導入し、開発に利用しています。最初はコードの自動生成から試していたのですが、.clinerulesを使ってプロジェクトごとのカスタム設定ができることを知り、どんどん活用の幅を広げていきました。 特に大きかったのが、プロジェクト内のコード構造・コーディングルールの設定に加えて、コミットメッセージやプルリクエストのタイトル・サマリーを生成するルールを追加したことです。これによって、「コードを書く→コミットメッセージを考える→プルリクを書く」という一連の作業がスムーズになり、全体の開発効率が格段に上がりました。 この記事では、実際の.clinerulesの内容も含めて、どのようにルールを作り、育て、活用しているのかを紹介します。特に、コードの自動生成以外の使い方にも触れますので、すでにCli

さがらです。 Snowflake CopilotがAWS東京リージョンでも利用可能となりました！（私自身も@civitaspoさんのXの投稿で知りましたｗ） まだリリースノートにも反映がされていませんが、簡単にどのようなことが出来るかをやってみたのでこの記事でまとめてみます。 Snowflake Copilotとは Snowflake CopilotはSnowflakeのSQLワークシートとNotebooks上で利用できる機能で、自然言語で問い合わせをすることで、データ構造に対する質問やSQLクエリの生成を行うことが可能です。 2025年1月29日時点では、無料で利用することが出来ます。（将来的には有償となる可能性がありますので、ご注意ください。） その他にもクロスデータベース・クロススキーマでのクエリ生成はサポートしていないなど制限事項があります。詳細はドキュメントをご覧ください。 やっ

Learn complex topics visually.To truly make sense of what you've learned, visualize your notes with whiteboards, sections, and mindmaps. Learn More Research and discover insights faster.Bring all your highlights, annotations, PDFs, journals, and research notes together to discover new insights. Learn More Project management, reimagined.Manage complex projects with clarity and flexibility by using

「図書館に住みたい！」その理想を実現した2人の家づくりをまとめた一冊『図書館を建てる、図書館で暮らす―本のための家づくり―』（新潮社）が刊行された。 読書家なら震えるほど羨ましいコンセプトの自宅を作り上げた2人は、学芸プロデューサーの橋本麻里さんと、文筆家でゲーム作家の山本貴光さんだ。 2019年末に建ちあがった、膨大な蔵書を収める家〈森の図書館〉を作り上げるまで、そしてそこで実際に暮らして考えたことを綴った本作の読みどころとは？ 翻訳家で文芸評論家の鴻巣友季子さんの書評を紹介する。 鴻巣友季子・評「『良き隣人』たちと築く知の宇宙」 『図書館を建てる、図書館で暮らす―本のための家づくり―』は、多くの読書家、蔵書家、あるいは積ん読家にとって、まさに憧憬の書と言えるだろう。 私はご夫妻のうち山本さんと先にお会いしているが、初対面で戴いた瀟洒な名刺には「森の図書館司書長」と刷りこまれていた。よく