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会話術
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こんにちは。採用チームの徳山です。 今回はクラスメソッドのAWS総合支援事業を担う「AWS事業本部」にフォーカスをあてて、AWS事業本部の各部門でどのような業務が行われているのかにお伝えしたいと思います! 2024年1月にAWS事業本部に特化した会社説明会<AWSを深めていきたい方向け会社説明会~AWSを駆使するエンジニアたちのワークスタイル~>を実施したのですが、こちらの説明会でお話しさせていただいた内容をもとにAWS事業本部についてのあれこれをブログにしたためさせていただきます(^^) 1.AWS事業本部とは プレゼンター:AWS事業本部 本部長 菊池修治 AWS事業本部のMVVB(ミッション・ビジョン・バリュー・ビジネス) AWS事業本部のMVVB(ミッション・ビジョン・バリュー・ビジネス)は以下となります。 Mission(存在意義) AWSのノウハウ提供・発信により全ての企業に貢
当エントリは弊社AWS事業本部による『AWS 入門ブログリレー 2024』の25日目のエントリです。 このブログリレーの企画は、普段 AWS サービスについて最新のネタ・深い/細かいテーマを主に書き連ねてきたメンバーの手によって、 今一度初心に返って、基本的な部分を見つめ直してみよう、解説してみようというコンセプトが含まれています。 AWS をこれから学ぼう!という方にとっては文字通りの入門記事として、またすでに AWS を活用されている方にとっても AWS サービスの再発見や 2024 年のサービスアップデートのキャッチアップの場となればと考えておりますので、ぜひ最後までお付合い頂ければ幸いです。 では、さっそくいってみましょう。今回のテーマは『Amazon EKS』です。 はじめに Kubernetesとは EKSは「マネージド型の Kubernetesクラスター」を提供するものである
外部ツール・スクリプト無しでTerraformでMFA認証を使ったAssumeRoleをシンプルに実行する(aws configure export-credentials) Terraform実行時のMFA認証を使ったAssume Roleを楽にできる方法がないか調べていたら、以下のコメントを見つけました。 Doesn't ask MFA token code when using assume_role with MFA required #2420 どうやらツールや長いコマンドの実行なしで、MFA認証ありでも簡単にAssume Roleができそうです。 便利だったのでブログにしてみました。 TerraformのMFA認証事情は以下のブログをご確認ください。 結論 この方法では、aws-vaultやaws-mfaなどのツールのインストールはいりません。 以下のようにProfileを用意
こんにちは、つくぼし(tsukuboshi0755)です! 以前以下のブログで、利用しているAWS料金を毎日LINEに通知するツールを構築しました。 上記ブログは様々な方々から大きな反響を頂いた一方で、以下のような課題もありました。 AWS SAMの利用を前提とするため、ローカル開発環境の構築が別途必要 通知間隔として毎日しか指定できない 通知先としてLINEしか指定できない LINE Access Token等の機密情報をLambdaの環境変数に直接入力しているため、セキュリティに多少不安が残る そこで今回は以前のコードをさらに改良し、上記の課題を解消しつつ、初心者でも簡単かつ柔軟に構築できるAWS料金通知ツールを作成したので紹介します! システム概要 アーキテクチャ 今回作成するシステムは以下のような構成になります。 なお後述するEmailAddress/SlackWebhookURL
こんにちは、NTT東日本の白鳥です。 AWSでネットワークを構築する際にBGPの設定が必要になるケースが出てくるかと思います。 なかにはハンズオンで出てきた設定をそのまま入れられる方もいらっしゃるかもしれません。 AWSを利用するためのBGPを少しでも理解が深まると幸いです。 ※本記事はBGPのすべてを理解することが目的ではなく、あくまでAWS利用時に必要となる部分に絞っています。 AWSのネットワーク設定においてBGPが出てくるシチュエーション AWSのネットワーク設定を行う中でもBGPの設定に出会うシチュエーションは大きく3つあります。 Direct Connect Transit Gateway Site-to-Site VPN たとえば、仮想プライベートゲートウェイを作成するときに、こんな設定項目を見たことがあるかと思います。 BGPとは?BGPが必要になる背景 BGPはBorde
はじめに おのやんです。 当エントリは弊社AWS事業本部による『AWS 入門ブログリレー 2024』の24日目のエントリです。 このブログリレーの企画は、普段 AWS サービスについて最新のネタ・深い/細かいテーマを主に書き連ねてきたメンバーの手によって、 今一度初心に返って、基本的な部分を見つめ直してみよう、解説してみようというコンセプトが含まれています。 AWS をこれから学ぼう!という方にとっては文字通りの入門記事として、またすでに AWS を活用されている方にとっても AWS サービスの再発見や 2024 年のサービスアップデートのキャッチアップの場となればと考えておりますので、ぜひ最後までお付合い頂ければ幸いです。 では、さっそくいってみましょう。今回のテーマはAmazon EC2 Auto Scalingです。 Amazon EC2 Auto Scalingとは? Amazon
はじめに 昨日公開された日本語音声認識に特化した「Kotoba-Whisper」のkotoba-whisper-v1.0を試してみました。 本モデルは、OpenAIの「Whisper large-v3」を教師モデルとして使用し、蒸留(大規模な学習モデルから、同機能を持つより小さなモデルを開発する手法)を用いて開発されました。 kotoba-whisper-v1.0は、ReazonSpeechコーパスの一部である日本語音声と文字起こしのペアデータセットを使用して学習されたモデルです。学習データには、日本のテレビ番組の音声と、文字起こしたものが含まれています。具体的には、1,253時間の音声データと16,861,235文字の文字起こしデータが使用されています。 本モデルは、Pythonのライブラリであるtransformersに対応しており、短時間の音声ファイルの文字起こしから、長時間の音声フ
初めに 本日のAWS CloudFormationのアップデートで変更セット上でより詳細な変更差分が確認できるようになりました。 従来ではCloudFormationで変更セット作成することで変更前後のテンプレートでどのリソースが変更対象となるかまでは確認できたのですが、具体的にどのような変更が発生したかを変更セット上では確認することができないものとなっておりました。 その関係で意図しないリソースの変更は軽減できるものの意図しない設定値の変更までは見ることができなかったのですが、今回のアップデート以降はプロパティレベルで確認できるようになりより具体的な変更をチェックできるようになりました。 デプロイをするときなどはいつも手元でgit diffを確認して本当に大丈夫?gitに乗ってないような変更もないよね?と心配になるシーンは多くありましたが、今回の変更のおかげでマネジメントコンソール上で具
2024/4/10にGAになったTerraformのVersion1.8にて、Providerが関数を定義できるようになりました。各Providerの開発者はそのProvider固有の問題解決に特化した関数を作成できるようになりました。 本エントリでは新関数たちを触ってみてレポートします。 Providerって? Terraformをあまりご存じない方向けに説明すると、ProviderはTerraformのプラグインです。実はTerraform単体ではAWSのリソースなどをプロビジョニングすることはできません。AWSリソースをプロビジョニングしたい場合はAWS provider、Google Cloudのリソースをプロビジョニングしたい場合はGoogle Cloud providerなどといったように、対応するproviderと組み合わせてTerraformを使うことではじめてリソースをプ
Amazon Bedrockで発話での注文から、商品名と数量を抽出し、商品マスタの商品名と突合してみた[AIチャットボット] はじめに Amazon Connect、Amazon Bedrock、Whisper APIを組み合わせて、電話で発話された注文内容(商品名と数量)を認識し、商品マスタと突合する方法とその精度を検証しました。 精度の確認方法は、発話された商品名と数量がAWS Lambdaのログで発話通りに認識されているかを確認しました。 利用シーンとしては、電話での注文を無人対応するケースです。注文をヒアリング後は、自動で発注、もしくはオペレーターにエスカレーションが考えられます。 電話での対話の流れは、以下のようなイメージです。 発話した商品名と商品マスタの商品名を、生成AIを利用して突合することができれば、自動で発注が実現できます。 注文内容を復唱後、ユーザーには発話やプッシュ
DevelopersIO OSAKA Day One -re:union-にて発表した資料を公開します。 データアナリティクス事業本部インテグレーション部機械学習チーム・新納(にいの)です。 2024/4/11に、淀屋橋に移転したクラスメソッド大阪オフィスにてDevelopersIO OSAKA Day One -re:union-を開催しました。ご来場いただいたみなさま、ありがとうございました! 当日の様子はXのハッシュタグ「#devio_osakaday1」でもご覧いただけます。 私が所属するデータアナリティクス事業本部は、niinoとNayuta S.の2人で「〜小さく始めて大きく育てる〜データ分析基盤の開発から活用まで」というセッションをお届けしました。 概要 パブリッククラウドのアナリティクス系サービスやdbtのようなOSSを使ったデータ分析基盤構築から、BI・機械学習サービスを
Amazon Bedrockで電話での問い合わせ内容の種別を判定し、担当者に振り分けてみた[AIチャットボット] はじめに 本記事では、Amazon Connect + Amazon Bedrock + Amazon Lexを組み合わせて、電話での問い合わせ内容を種別判定し、最適な担当者に振り分ける方法と、その精度結果をまとめました。 ユーザーのお問い合わせの種別を判定し、種別ごとに担当者に振り分けるコンタクトセンターでのAIチャットボットによる一次対応を想定し、生成AIであるBedrockのClaudeが種別判定機能を担います。 お問い合わせの種別判定は、以前Amazon Kendraを利用して試しましたが、今回は、BedrockのClaudeを利用してみます。 構成 構成としては、下記の通りです。 以下は、ユーザーがお問い合わせした内容を種別判定し、内容によって担当者に振り分けするまで
[アップデート] Amazon RDS for MySQL でも rds_superuser_role がサポートされるようになりました いわさです。 先日のアップデートで Amazon RDS for MySQL が rds_superuser_role をサポートしたとアナウンスがありました。 私は前に別件で rds_superuser_role を触った記憶があり、「あれ、前から使えなかったっけ」と感じまして、過去バージョン含め検証してみることにしました。 RDS for MySQL でのバージョンごとに検証してみた アナウンスやドキュメントによると RSD for MySQL のバージョン 8.0.36 以上(執筆時点の最新バージョンは 8.0.36)でこのロールが有効になっているようです。 そこで本日は次のように 8.0.35 と 8.0.36 の環境を用意して検証してみることに
また、AWSのリージョンは「バージニア北部 (us-east-1)」を使用します。 (東京リージョンでは利用できるモデルが限られるため) 準備 Lambda関数の作成を始める前に、いくつか準備をします。 Bedrockの「モデル」を利用可能にする Bedrockマネジメントコンソールの「モデルアクセス」から、利用したい「モデル」へのアクセスを有効化しておきます。 Lambdaレイヤーの作成 Lambda関数の標準状態ではLangChainのPythonパッケージが含まれていないため、Lambdaレイヤーを使ってパッケージが利用できるようにします。 Lambdaレイヤーの作成と利用の方法は、下記ブログ記事を参考にしてください。 Lambda関数で使用するPythonと同じバージョンのPythonが使用できる環境で、LangChainのパッケージを含むzipファイルを作成します。 $ mkdi
Google CLoudデータエンジニアのはんざわです。 Google Cloud Next'24において、各サービスで多数のアップデート情報が紹介されました。 この記事では、BigQueryのアップデート情報、特にデータエンジニア向けの情報をまとめて紹介したいと思います! 新機能が発表されたセッションとその内容を簡単に紹介していきます! 気になる内容があった方は是非、YouTubeの動画を確認してみてください。 注意点 本記事の内容にBigQuery ML関連のサービスは含まれていません。 不足している情報があれば随時更新します... 2024年4月13日時点では、Google Cloud Next'24で発表された機能のほとんどがリリースノートやドキュメントに反映されていません。そのため今後変更される可能性がありますので注意してください。 Build a unified, open,
しばたです。 まだAWS公式のアナウンスは出ていないのですが新しいサービスと思しき「AWS Control Catalog」が増えています。 AWS API Changesの更新履歴によれば2024年4月8日に増えた模様です。 どんなサービス? アナウンスは無いものの既にドキュメントは更新されていました。 こちらによると The Control Catalog is a part of AWS Control Tower, which lists controls for several AWS services. It is a consolidated catalog of AWS controls. とありControl Towerの一部でありコントロールに対するカタログ機能を提供するものだそうです。 また、 You do not need to set up AWS Control
プロジェクトマネジメント未経験の方も今日から参考にできるTipsをシェア。 ゼロから始めるプロジェクトマネジメントシリーズ第四回です。 プロジェクトでは放っておくと様々な会議が無限に増えていきます。このエントロピー増大にPMとして抵抗し、定例、会議を最小化しましょう。 情報システム室の進地@日比谷です。 プロジェクトが走り出したら、様々な会議体が発生することになると思います。 進捗Mtg、課題管理Mtg、障害管理Mtg、報告会、レビュー、朝会、夕会、スポットで入る様々な検討Mtg、etc... これらを野放図に増えるままにしていてはいけません。 その理由とこれらを削る具体的なテクニックに関して今回は書きたいと思います。 定例、会議を最小化しなければいけない理由 まず、偉い人を中心に見落としがちな真理が一つあります。 それは、「会議では何も成果物は生み出されない」という真理です。 会議では、
[アップデート] KMSキーの自動ローテーション間隔を柔軟に変更できるようになりました and ローテーションによるKMSキーの月額料金が最大3USDに設定されました 年次ではなく、もっと短い間隔でローテーションしたい こんにちは、のんピ(@non____97)です。 皆さんはKMSキーのローテーション間隔を年次ではなく、もっと短い間隔でローテーションしたいなと思ったことはありますか? 私はあります。 組織のコンプライアンスによっては3ヶ月などの短い間隔でKMSキーをローテーションする必要があります。 AWSマネージドキー、カスタマーマネージドキーどちらのKMSキーもローテーション間隔は365日固定でした。もし、カスタマーマネージドキーを短い間隔でローテーションさせたい場合は、手動でローテーションをする必要があります。ローテーションを完了させるためにはいくつかステップがあるので、地味に手間
さがらです。 ここ1~2年は新しい製品のリリースが落ち着いてきた印象ですが、Modern Data Stack界隈ではたくさんのデータカタログ製品が存在しています。 私も2年くらい前に色々触って調査したものの、この2年間での各製品のアップデートが凄まじく「どの製品がどの機能を持っているんだっけ…?」と知識が怪しくなってきてしまっている状況です。 そこで、今回改めて各製品の公式ドキュメントをベースに、最近のデータカタログの各種機能の有無を確認してみたので、本記事でまとめてみます。 ※注意事項:各製品のアップデートのスピードは本当に早いため、半年も経てば現時点で出来ていなかったことが出来ているようになっている可能性が高いです。最新の情報はご自身で確認の上、本記事は参考程度にご利用ください。 比較対象のデータカタログ 比較対象としては、以下のデータカタログを比較します。 SaaS Atlan S
はじめに こんにちは。アノテーションの及川です。 業務の中で、Vite + Vitest のコードを確認する機会があり、その構成や使い方を学ぶためハンズオン形式で実施したことを整理しました。 Vite Vite の詳細はこちらからご参照ください。 概要 Vite(フランス語で「速い」を意味する)は、高速な開発サーバーとビルドツールを提供します。 Vite は従来のモジュールバンドラーとは異なり、開発時にはネイティブESモジュールを利用してブラウザで直接モジュールをインポートします。これにより、開発時の起動が非常に高速になります。 特徴 高速なコールドスタート Vite は開発環境でのページリロードを必要とせず、依存関係のプリバンドリングによってプロジェクトの起動を高速化します。 ホットモジュールリプレースメント (HMR) ファイルが変更されたときに、その変更を即座にブラウザに反映させるこ
★ はGitHubによって作られるものです。 以降、ビュー名はアルファベットで表記します。 New Item Product Backlog Item (PBI)候補の新アイテム一覧を表示します。新アイテムはリファインメントの度に確認され、Product Backlogへ移るため、本ビューは空が基本の状態となります。 クエリ no:size -ready:"Drop" Product Backlog PBIの一覧を表示します。優先順位順に並んでおり、プロダクトオーナーの合意の下で並び替えを行うことができます。 クエリ is:open -no:size -ready:"Drop" Sprint Backlog 今スプリントの対象となっているPBIとその進行状況を表示します。 クエリ sprint:this レーン概要 statusカラムの値ごとに整理されます。 TODO 進行中ではないアイテ
当エントリは弊社AWS事業本部による『AWS 入門ブログリレー 2024』の19日目のエントリです。 このブログリレーの企画は、普段 AWS サービスについて最新のネタ・深い/細かいテーマを主に書き連ねてきたメンバーの手によって、 今一度初心に返って、基本的な部分を見つめ直してみよう、解説してみようというコンセプトが含まれています。 AWS をこれから学ぼう!という方にとっては文字通りの入門記事として、またすでに AWS を活用されている方にとっても AWS サービスの再発見や 2024 年のサービスアップデートのキャッチアップの場となればと考えておりますので、ぜひ最後までお付合い頂ければ幸いです。 では、さっそくいってみましょう。今回のテーマは『AWS App Runner』です。 はじめに 私は2022年にAWS App Runner(以後 App Runner)の入門記事を書いており
AIチャットボットで電話の問い合わせ内容に応じて担当者に振り分けてみた[Amazon Connect + Kendra + Lex] はじめに 本記事では、Amazon Connect + Amazon Kendra + Amazon Lexを組み合わせて、電話での問い合わせ内容を種別判定し、最適な担当者に振り分ける方法と精度をまとめました。 ユーザーのお問い合わせを種別判定し、種別ごとに担当者に振り分けるコンタクトセンターでの一次対応を想定し、Kendraが種別判定機能を担います。 お問い合わせの種別判定は、一般的な生成AIモデルでも可能ですが、生成AIが利用できない企業様もいらっしゃいますので、今回はKendraで試してみます。 以前、以下の記事で、LexとKendraで検証しましたが、今回はインターフェースが電話(Amazon Connect)の場合について構築方法と精度をまとめます
大阪オフィスの川原です。 クラスメソッドのシン・大阪オフィスでの初イベント DevelopersIO OSAKA Day One -re:union- にて 『疲弊しないAWSセキュリティ統制の考え方』 というメインセッションを話しました。 ご参加いただいたみなさま、ありがとうございます! 発表で使った資料を本ブログで公開します。 当日の発表では時間の都合上話せなかった部分もいくつかありますので、 気になった方はぜひ見てください。 参考になれば幸いです。 スライド 参考資料 責任共有モデル | AWS NIST Releases Version 2.0 of Landmark Cybersecurity Framework | NIST NIST Cybersecurity Framework (CSF) 2.0 Reference Tool | NIST Cyber Defense Ma
こんにちは!AWS事業本部のおつまみです。 みなさん、AWSマネジメントコンソール毎日見ていますか?私は見ています。 マネジメントコンソールを開いたら、いつの間にかコストと使用状況ウィジェットから Cost Optimization Hub が有効化できるようになっていました! さっそく有効化してみたのでご紹介します。 Cost Optimization Hub とは Cost Optimization Hub とは、コスト最適化推奨事項を一元的に管理するサービスです。 2023年のre:Inventで発表された新サービスですね。 これまでコスト最適化のために、Compute Optimizer や Trusted Advisor、Cost Explorer などのサービスを各々確認する必要がありましたが、このサービスを有効化するだけで、一元管理したダッシュボードを提供してくれます。 引用
dbtの認定試験『dbt Analytics Engineering Certification Exam』が5月から新しくなるようです #dbt アライアンス事業部 エンジニアグループ モダンデータスタック(MDS)チームのしんやです。 dbtでは認定試験が展開されていますが、その中の1つ『dbt Analytics Engineering Certification Exam』が2024年05月から新しくなるようです。(公式ページを覗いてみたらそういう案内がされていました) 日付的には2024年05月01日から変わる模様。 当エントリでは、以前のものとどういう部分が変わっているのかについてその内容を確認してみたいと思います。 対象となるdbtのバージョンについて まずはじめに、一番分かりやすい変更点から。対象となるdbtのバージョンが従来の『1.1』からほぼ最新の『1.7』となります。
Google Cloudデータエンジニアのはんざわです。 現在開催中のGoogle Cloud Next'24でBigQuery data canvasという新機能が追加されました。 本記事では早速この新機能を触ってみたいと思います! BigQuery data canvas とは? BigQuery data canvasは、データソースの選択、クエリの実行、可視化をDAGで操作できる分析用のインターフェイスです。 また、Geminiのサポートにより、自然言語を使用したデータの検索やSQLの作成、グラフの生成も行うことが可能です。 BigQuery data canvasの公式ドキュメント それでは早速触ってみたいと思います! 注意 2024年4月10日時点でBigQuery data canvasはprivate プレビューで、使用するためにはRequest BigQuery data
ども、 Google Cloud Next'24 現地参加組の もこ@札幌オフィスです。 初日のキーノートで、Google Cloud の機械学習プラットフォームである、 Vertex AIにおいて、Grounding for Google Search(Preview)が公開されました! Grounding overview | Generative AI on Vertex AI | Grounding with Google Search Ground responses for Gemini models Vertex AI Grounding for Google Search とは? 生成AIにおける Groundingは、生成した回答が何を元に生成したかを、参照先を示しつつ生成する仕組みです。 キーノートでは、「401kの拠出限度額はいくらですか?」といった質問に対する回答と
さがらです。 Modern Data Stack関連のコンサルタントをしている私ですが、Modern Data Stack界隈は日々多くの情報が発信されております。 そんな多くの情報が発信されている中、この2週間ほどの間で私が気になったModern Data Stack関連の情報を本記事でまとめてみます。 ※注意事項:記述している製品のすべての最新情報を網羅しているわけではありません。私の独断と偏見で気になった情報のみ記載しております。 Modern Data Stack全般 Google Cloud Next '24が開催中 現地時間の2024年4月9日~11日に、Google Cloud Next '24が開催されています。 データ分析基盤に関連するところだと、Gemini in Looker、Gemini in BigQuery、Gemini in Lookerなどの発表が該当すると
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