G-gen の堂原と又吉です。当記事では、Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure、Google Cloud（旧称 GCP）が提供するフルマネージドな RAG サービスの比較を行います。 はじめに 当記事について RAG とは 3社比較 前提条件 機能比較 料金シミュレーション 想定シナリオ AWS Azure Google Cloud 総評 AWS Azure Google Cloud 詳細の解説 Knowledge bases for Amazon Bedrock（AWS）の詳細 構成図 プロダクト一覧 Knowledge bases for Amazon Bedrock Amazon S3 Amazon OpenSearch Service できること 検索 対応データソース 料金 概要 基盤モデル利用料金 ベクトルデータベース料金 Azure

SRE の田中 @kenzo0107 です。 社内版 ChatGPT を構築し、社内の ChatGPT 利用を促進した話です。 社内版 ChatGPT が必要だった理由 以下要望を実現する為です。 秘匿情報をクローズドな環境で OpenAI にポストしたい 社員誰もが最新のモデルやバージョンで高精度、且つ、パフォーマンスの高い ChatGPT を利用したい 構成 - Web 版 社内 ChatGPT Web サービスは AWS に配置 ALB を会社毎に分けて Google 認証する *1 ECS から Azure API Management 経由で Azure OpenAI Service に問い合わせ API Management は Azure OpenAI Service の監査ログを取得する為に配置している *2 Azure 側ではネットワークセキュリティグループで AWS N

PublickeyのIT業界予想2024。ハイパースケーラーの優位性高まる、AzureはAWSに追いつくか？ ITエンジニアの給与レベル上昇 新年明けましておめでとうございます。今年、Pubickeyは15周年を迎えます。長きにわたってこの小さなメディアを続けられているのも読者の皆様のおかげです。今年もPublickeyをどうぞよろしくおねがいします。 さて、2024年最初の記事では今年のIT業界、特にPublickeyが主な守備範囲としているエンタープライズ系のIT業界について、期待を込めた予想をしてみたいと思います。 続くモノやサービスの値上げ、生成AIの爆発的普及など まずは予想の前提となる、世の中全般に関する現状認識について書いておこうと思います。 1年前を振り返ってみると、ロシアによるウクライナ侵攻や長引く新型コロナウイルスの感染拡大の影響などの複合的な要因で、石油や天然ガスを始

クラウドインフラのシェア、生成AIブームによりマイクロソフトが上昇率でGoogleを抜いてトップに、AWSを猛追中。2023年第3四半期。Canalysの調査 調査会社のCanalysは、2023年第3四半期のグローバルにおけるクラウドインフラのシェアを発表しました。 クラウドインフラとは、IaaS、PaaS、ホステッドプライベートクラウドを合わせたものを指します。 同時期のクラウドインフラのシェアの調査結果として、すでに先月（2023年11月）にSynergy Researchの調査結果が報告されており、そこではマイクロソフトが3カ月で2ポイントのシェア上昇を見せていたことが示されました。 参考：グローバルのクラウドインフラ市場シェア、この3カ月でマイクロソフトのシェアが2％増加。2023年第3四半期、Synergy Researchの調査結果。 Canalysの調査結果でも同様に、マイ

LLMのコスト表示、分かりづらくないですか？ 生成AIのモデル利用料金って、1kトークンあたりの単価かつドル表記なのでパッと見分かりづらくないでしょうか？ そこで、エンタープライズな環境で生成AIアプリケーションを開発する際に最も利用されると思われるAzure OpenAI ServiceのGPTシリーズとAmazon BedrockのClaude 2のコストを、イメージしやすい具体的なシナリオに基づいて月額コスト比較してみました。 比較するモデル 各社、今のところ利用リージョンによる価格差はないようです。 クラウド モデル トークン上限 入力コスト 出力コスト

2023年8月に「AWS履修者のためのAzure入門」というタイトルで社内勉強会を開催しましたので、その時の資料を公開します。 今回はボリュームの関係から概念や権限・ユーザー管理周りとネットワークに関連するサービスのみ取り上げております。 何故勉強会を開催したかについては以下記事をご確認ください。 https://www.beex-inc.com/blog/aws-azure-entry-study-1 ※本資料の内容は公式のドキュメントなどを元に整理しながら作成しておりますが、一部解釈などが間違っている可能性があります。 必要に応じて公式ドキュメントなども確認しながらご覧ください。 ==2023/10/02追記== スライド内でAzureのVMはデフォルトでインターネットへのアウトバウンド通信が可能と記載していますが、Microsoftから以下の発表があり、2025年9月30日をもってデ

【Azure OpenAI×マルチクラウドTech Night】 リンクアンドモチベーション登壇資料（2023/07/13） 『AWSユーザがAI活用のためにAzureと共存させるために トライしたこととトライすること』 #HelloAOAI #リンクアンドモチベーション #リンモチ ============================================= 【イベント情報】 ■イベントページ https://msdevjp.connpass.com/event/287530/ 【株式会社リンクアンドモチベーション】 ■お問い合わせ engineer_pr@lmi.ne.jp ■Entrancebook https://note.com/lmi/n/n179505e048f4 ■テックブログ https://link-and-motivation.hatenablog.co

その1（リソースグループ / App Service / Cosmos DBを紹介） その2（OpenAI Service / Log Analytics / API Managementを紹介） → 本記事 OpenAIで開発するならAzureはマストになってきた ChatGPTを始めとする生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）の勢いが止まりません。 もはや小回りのきくWeb系スタートアップに限らず、そろそろエンタープライズな組織でも「わが社もChatGPTを使ってなんか作るぞい！」的なムーブが広がっている頃ではないでしょうか。 大企業でシステムを作ろうとするとセキュリティやコンプライアンスの壁があるため、ChatGPTのようなSaaSを気軽に活用するのは大きなハードルになってしまいます。そこでプライベートな環境で安全にOpenAIのAPIサービスを活用できるMicrosoft Azu

その1（リソースグループ / App Service / Cosmos DBを紹介） → 本記事 その2（OpenAI Service / Log Analytics / API Managementを紹介） OpenAIで開発するならAzureはマストになってきた ChatGPTを始めとする生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）の勢いが止まりません。 もはや小回りのきくWeb系スタートアップに限らず、そろそろエンタープライズな組織でも「わが社もChatGPTを使ってなんか作るぞい！」的なムーブが広がっている頃ではないでしょうか。 大企業でシステムを作ろうとするとセキュリティやコンプライアンスの壁があるため、ChatGPTのようなSaaSを気軽に活用するのは大きなハードルになってしまいます。そこでプライベートな環境で安全にOpenAIのAPIサービスを活用できるMicrosoft Azu

「Diagrams」を使うと Python コードでアーキテクチャ図を生成できる．サポートされているアイコンセットがとても多く AWS や Google Cloud や Microsoft Azure もあれば，Kubernetes やプログラミング言語なども使える．試してみたけどめちゃくちゃ便利！まさに Diagram as Code だ✌️ diagrams.mingrammer.com セットアップ 「Diagrams」は Graphviz に依存しているため，macOS だと pip と brew ですぐにセットアップできる． $ pip install diagrams $ brew install graphviz 試してみた さっそく Examples を参考にアーキテクチャ図を作ってみた！ サンプル : AWS from diagrams import Cluster, D

はじめに 初めまして。おとです。 ecbeingに入社して1年ちょっと、日々データサイエンスや機械学習について学びつつ業務に勤しんでおります。 機械学習について学び始めてから半年ほど経ちます。その中で、 ・Microsoftが提供するAzure Machine Learning ・AWSが提供するAmazon SageMaker 2つの機械学習サービスのチュートリアルを何度か行いました。 その中でも自動機械学習機能が機械学習初心者である私にとってとても便利だと感じたのでご紹介したいと思います。 はじめに 自動機械学習 Azure Machine Learning の自動機械学習 データの選択 ジョブの構成 タスクと設定の選択 検証とテスト 実験 モデルデプロイ エンドポイント Amazon SageMaker の自動機械学習 実験 モデル エンドポイント おわりに 自動機械学習 通常、機械

3大クラウドと呼ばれてる（はず）のAWS、Azure，GCPについて、それぞれ一番中心となるだろうアーキテクト試験を取得してきたので、個人的な感想や比較を書きたいと思います。 AWS Solution Architect Professional Azure Solutions Architect Expert GCP Professional Cloud Architect 3つを受けてみると、各社の色が現れていて面白かったです。 以下、個人的かつ定性的な評価となります。 ※3大クラウドのDevOps試験についてはこちらに記事書きましたので良かったらどうぞ https://qiita.com/yomon8/items/4c223b51a04d0b1feeeb 3試験で共通していること IaaSが半分、残りをPaaSをSaaSを組み合わせたような出題分野で、所謂インフラ寄りですね。開発知識